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好运连连
背景:
1、接口自动化测试实现简单、成本较低、收益较高,越来越受到企业重视
2、restful风格的api设计大行其道
3、json成为主流的轻量级数据交换格式
痛点:
1、接口关联
也称为关联参数。在应用业务接口中,完成一个业务功能时,有时候一个接口可能不满足业务的整个流程逻辑,需要多个接口配合使用。
简单的案例如:B接口的成功调用依赖于A接口,需要在A接口的响应数据(response)中拿到需要的字段,在调用B接口的时候,传递给B接口作为B接口请求参数,拿到后续响应的响应数据。
接口关联通常可以使用正则表达式去提取需要的数据,但对于json这种简洁、清晰层次结构、轻量级的数据交互格式。
使用正则未免有点杀鸡用牛刀的感觉(是的,因为我不擅长写正则表达式),我们需要更加简单、直接的提取json数据的方式。
2、数据验证
这里的数据验证指的是对响应结果进行数据的校验
接口自动化测试中,对于简单的响应结果(json),可以直接和期望结果进行比对,判断是否完全相等即可。
如json {“status”:1,”msg”:”登录成功”}
对于格式较复杂,尤其部分数据存在不确定性、会根据实际情况变化的响应结果,简单的判断是否完全相等(断言)通常会失败。
上面的json结构嵌套了很多信息,完整的匹配几乎不可能成功。
比如其中的createTime信息jsonpath表达式,根据执行接口测试用例的时间每次都不一样。
同时这个时间是响应结果中较为次要的信息,在进行接口自动化测试时,是可以选择被忽略的。
我们需要某种简单的方法,能够从json中提取出我们真正关注的信息(通常也被称为关键信息)。
如提取出status的值为1,data数组中每个对象的investId都为1jsonpath表达式,data中第三个对象的unfinishedPrincipal值为100.00,只要这三个关键信息校验通过,我们就认为响应结果没有问题。
3、解决方案
JsonPath可以完美解决上面的痛点。通过JsonPath可以从多层嵌套的Json中解析出所需要的值。
JsonPath
JsonPath参照XPath解析xml的方式来解析Json
JsonPath用符号$表示最外层对象,类似于Xpath中的根元素
JsonPath可以通过点语法来检索数据,如:
shell $.store.book[0].title
也可以使用中括号[]的形式,如
shell $[‘store’][‘book’][0][‘title’]
运算符(Operators)
JsonPath案例
json
JsonPath例子及说明
一、使用jsonpath
安装jsonpath模块
pip install jsonpath==0.75
解析
二、使用与安装
使用jsonpath_rw
安装jsonpath_rw模块
pip install jsonpath-rw
解析
更多jsonpath_rw用法参考:
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