jsonpath和json数据（序列化loads()、反序列化eval（））及断言处理（断言封装）

jsonpath：对json串进行搜索

安装jsonpath

安装：pip install jsonpath
导入： from jsonpath import jsonpath
jsonpath能通过简单的方式就能提取给定JSON中的字段。
jsonpath官方地址：https://goessner.net/articles/JsonPath/
在线检验jsonpath是否正确：https://www.jsonpath.cn/
结合2个网站，使用网站当中案例去练习。

jsonpath运算符 – 以$ 符号开头
在这里插入图片描述
$…price 获取json当中，key为price的所有值——》获取某个key的所有值，这个较为常用；=递归搜索
$.store.book[1].price——》一级一级去获取 更加精准
$…book[0] ——》 获取 多个值，可以用列表取值。
$…book[0:3] ——》可以使用列表的切片
$…book[0,1,2]——》获取第一个第二个 第三个
$…book[?(@.price > 10)]——》 ?过滤表达式== 价格大于10的显示出来
$…book. * ——》 匹配所有
Python的逻辑运算也可以在这里过滤表达式用：http://testingpai.com/article/1628759818085

"""
jsonpath(提取数据本身，jsonpath提取表达式$)

注意： jsonpath表示结果是一个列表 ，如果结果里有个值 放在列表里。
- 如果获取的是里面具体的值，列表取值[0]

要求： 数据必须是json格式数据。
"""



import requests
from jsonpath import jsonpath

# 1、登录
json = {"principal": "lemon_auto", "credentials": "lemon123456", "appType": 3, "loginType": 0}
url = 'http://shop.lemonban.com:8107/login'
res = requests.request(method="post",url=url, json=json)
print("登录的结果：", res.json())
access_token = jsonpath(res.json(),"$..access_token")[0] # jsonpath 提取数据
token_type =jsonpath(res.json(),"$..token_type")[0]
headers = {'Authorization': token_type + access_token}

# 2、搜索商品
url = 'http://shop.lemonban.com:8107/search/searchProdPage'
param = {"prodName":"真皮圆筒包"}
res = requests.request(method="get",url=url,params=param)
# print("搜索商品结果：",res.json()) # 获取json格式 转化为字典格式
prodId = res.json()["records"][0]["prodId"]

# 3、进入商品详情页
param = {"prodId":prodId}
url='http://shop.lemonban.com:8107/prod/prodInfo'
res = requests.request(method="get",url=url,params=param)
print("商品详情页的结果：",res.json())
skuId = res.json()["skuList"][0]["skuId"]
print(skuId)

# 4、添加购物车
json = {"basketId": 0, "count": 1, "prodId": prodId, "shopId": 1, "skuId": skuId}
url='http://shop.lemonban.com:8107/p/shopCart/changeItem'
res = requests.request(method="post",url=url, headers=headers, json=json)
print("添加购物车的结果：", res.text)  # 这个接口返回值不是json格式 不能用json()方法转化字典，文本格式。

# 5、购物车查询 - 获取basketId的值
json = []  # 参数 空列表
url = 'http://shop.lemonban.com:8107/p/shopCart/info'
res = requests.request(method="post",url=url, headers=headers, json=json)
print("购物车查询的结果：", res.json())
# 注意： 这个地方就没有办法通过字典取值，因为不是字典，是列表
basketId = jsonpath(res.json(),"$..basketId")
print(basketId)

# 6、结算商品
json = {"addrId": 0, "basketIds": basketId, "couponIds": [], "isScorePay": 0, "userChangeCoupon": 0,
        "userUseScore": 0, "uuid": "05d2b445-c062-4690-8eca-b24bd028e40f"}
url = 'http://shop.lemonban.com:8107/p/order/confirm'
res = requests.request(method="post",url=url, headers=headers, json=json)
print("结算商品的结果：", res.text)

接口自动化测试用例设计

pytest测试框架去测试接口： 对应用测试用例。【登录，搜索，购物车等】

  • 针对每个模块设计测试用例 + 测试数据== 正常测试数据+ 异常测试数据，放在excel表格管理。

  • pytest的数据驱动 ： 用例方法 执行所有数据。

这个大家做过测试，应该都知道接口用例的设计思路跟系统测试的用例设计是一样的。【等价类 边界值 场景法 错误推测法】
单接口场景 - 关注点是接口的各种参数组合

保障单接口的正确性，既要保证接口可以按照需求正确处理传入的参数，给出正确的返回；也要按照需求，正确的拒绝传入异常的参数，给出正确的拒绝性返回。

  • 正向场景：正常发送请求得到正常的响应数据
  • 异常场景：使用等价类和边界值的方法，设计测试用例，用不属于规定范围的数据去发送请求，检查服务器能否正常处理
    • 参数异常：长度异常，数据类型异常，为空，重复，业务异常参数【比如用户注册非正常运营商的号码】

多接口业务场景【冒烟测试】 - 优势：价值更高
按照用户实际使用场景梳理接口业务，通过多个接口的串联组合调用完成业务逻辑，更加关注于业务流程是否能跑通。

自动化测试用例设计注意事项

  • 每个表单一个模块，每个模块测试用例都可以单独运行，测试用例之间没有相互依赖；

  • 一个模块用例可以包含一个或多个测试步骤（一个接口请求即为一个测试步骤）

    • 一般单接口用例就是一个步骤

    • 业务场景用例包含多个步骤： 有些前置步骤需要执行

所以，我们来写一下登录的测试用例：
以后在公司开发没有给接口文档的时候，我们就自己去抓包获取这个接口的需要的信息；

登录通过抓包：登录需要的参数：{“principal”: “lemon_auto”, “credentials”: “lemon123456”, “appType”: 3, “loginType”: 0}

用户名： 账号为4~16位字母、数字或下划线

设计测试数据

正常： 符合长度和数据类型要求的 正确的用户名

异常： 小于4 大于16，不是数字字母和下划线字符，为空等

密码: 是否正确

APPtype和logintype 我们固定，就测试这种类型。

利用前面所写的excel封装，pytest参数化，来完成接口测试用例数据读取，并发起请求

  • 1、利用openpyxl库，从excel当中读取测试数据出来： 之前的接口数据都是手动写的，我们其实是在excel管理的，直接读取。

  • 2、使用pytest框架来写用例： 结合数据驱动来实现多条测试用例的运行

  • 3、在用例的步骤，发起http请求，然后获取响应结果

import json
import pytest
import requests
from tools.handle_excel import read_excel
from tools.handle_path import exc_path
# 第一步：调用excel操作哈拿书，读取excel数据
all_cases = read_excel(exc_path,"登录")
# 第二步： 使用pytest执行接口用例 + 发送接口请求
@pytest.mark.parametrize("data",all_cases)
def test_login_case(data):
    method = data['请求方法']
    url = data['接口地址']
    headers = data['请求头']
    params = data['请求参数']  # 字符串类型转换为字典
res = requests.request(method, url, json=params,headers=headers)

这个时候会成功么？-- 报错。： AttributeError: ‘str’ object has no attribute ‘items’。这是因为 从excel读取的数据看起来是字典，但是其实是字符串；但是接口发送的参数需要是字典的格式。所以需要数据格式的转化。

  • eval()
  • json.loads

json数据和序列化与反序列化

什么是json 【(JavaScript Object Notation, JavaScript 对象表示法】： json本质上是一种字符串，只是还要符合特殊格式的字符串

json - 表达数据。https://www.runoob.com/json/json-tutorial.html

JSON 数据的书写格式是： key : value ，看起来跟Python的字典很像，但是不是字典。

JSON语法规则：

  1. 数据在键值对中
  2. 多条数据由逗号分隔
  3. 花括号 {} 保存对象
    • JSON 值【value】可以是：
    • 数字（整数或浮点数）
    • 字符串（在双引号中）
    • 逻辑值（true 或 false）
    • 中括号 [] 保存数组: 类似于Python列表，索引取值 从0开始
{
 "hobby": ["游戏", "音乐", "电影"]
}

- null

json的语法要求和Python语法的区别：

  • 字符串：双引号括号来的。------> python当中单双引号都可以。

    • 因为很多其他的语言 双引号才能表示字符串 为了兼容其他语言，json里的字符串必须是双引号
    • 布尔值：true,false。----------> python当中是True,False.
    • null: 为空 ，------------> python当是None。

  • json不是字典，但是可以跟python的字典实现相互转化： 注意： 只能值字典类型 其他类型不可以

    • 序列化 - python数据类型–> 成json串。
    • 反序列化 - json字符串转成—> python数据类型。

  • json字符串与字典之间的转换：python的标准库是json,不需要安装 直接导入使用 处理json数据。

    • json.loads() – json字符串转换成python字典。-- 反序列化操作方法 ===== 重点掌握
    • json.dumps() – Python的字典转json字符串。–序列化的方法

evel和json转化各有优劣势 我们来对比一下：

json.loads()：这个函数用于将JSON格式的字符串转换为字典。它只能处理符合JSON格式的字符串，如果字符串中包含其他类型的数据，可能会抛出异常。

eval()：这个函数可以将字符串作为Python表达式进行求值，并返回结果。但是，由于它可能执行字符串中的任何代码，所以使用时需要特别小心，避免执行恶意代码。

参考文章：http://testingpai.com/article/1692240611928

json数据格式 ： 特殊的字符串

a  = {"a":"1"}  #字典
print(type(a),a)
b = '{"a":"2"}'  # json串
print(type(b),b)

c = "{'a':'1'}" # 普通的字符串 不是json数据 双引号
d = '{"a":true}'
e = '{"a":null}'

写自动化测试用例的数据设计为 json格式数据
– json.loads 统一转化。

  • 避免eval(): 不符合Python格式，转化失败 – null true false

如果不是一个标准的json格式的字符串，用反序列化失败，报错信息如下：
json.decoder.JSONDecodeError: Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1)

import json

params = "{'principal': 'lemon_py'}"
print(type(params),params)

# # 反序列化的操作 转化为 Python的字典
# params = json.loads(params)
# print(type(params),params)

# eval转化
params = eval(params)
print(type(params),params)

运行结果如下：

<class 'str'> {'principal': 'lemon_py'}
<class 'dict'> {'principal': 'lemon_py'}

断言 -测试用例的断言

测试用例执行步骤：

  • 1、利用excel库，从excel当中读取测试数据出来
  • 2、使用pytest框架来写用例
  • 3、在用例的步骤，发起http请求，然后对响应结果
  • 4、做断言。对响应状态码做断言。

思考：这个断言怎么做呢？

  • 1、首先，能用整个响应结果的文本做断言么？
    不可以，token是变化的 每次都不一样的
    可以采取： 取一些固定的字段 断言数据-- nickname

  • 2、登录成功和失败的结果不一样，用pytest框架数据驱动执行，需要断言是如何统一做断言？
    登录成功：响应结果是一个 json数据
    登录失败：响应结果是一个文本
    期望结果 用来做断言数据-- 格式统一化。

  • 1、在excel表格中把文本结果和json结果统一断言方式

  • 2、封装一个函数做断言，能处理不同的场景。

    • 第一步： 先把excel读取的数据反序列化为字典
    • 第二步： 拿到期望结果里的jsonpath表达式，取掉键值[k,v]，v用来做断言，k用来取值。
      • 登录成功情况覆盖
      • 登录失败情况覆盖
    • 第三步： 可以做个判断，登录成功和登录失败分别做不同处理
      3、验证这个断言的方法是否适用于各个模块的用例。
"""
预期结果： 可能有以下两种形式：
{"$..nickName":"lemon_py"}
{"text":"Incorrect account or password"}

处理步骤：
第一步： 反序列化操作： 转化为字典
第二步： 取到期望结果键值对： key 是jsonpath 表示式，value是断言的预期结果
    - 判断： key是$ 开头的json提取器，对login.json()去jsonpath提取
    - 或者是text，login.text 执行结果 vs value
第三步： key用来从login的结果里提取数据的 -- 执行结果
第四步： value vs 执行结果数据 断言比对

"""
import json
from jsonpath import jsonpath

# expected = '{"$..nickName":"lemon_py"}'  # 预期结果
expected = '{"text":"Incorrect account or password"}'
# login_result = {"access_token":"804d0382-b5b5-4950-bdcf-3f9376d84d27","token_type":"bearer","refresh_token":"29a0fc92-2578-4df2-8b00-3a6170fc480a",
#                 "expires_in":1295999,"pic":None,"userId":"8d0aa6ffd73a42a0acf5006817c0a564",
#                 "nickName":"lemon_py","enabled":True}  # login_res.json()
login_result = "Incorrect account or password" # login_res.text

# 第一步： 反序列化操作： 转化为字典
expected = json.loads(expected)
# 第二步： 取到期望结果键值对： key 是jsonpath 表示式，value是断言的预期结果
for k,v in expected.items():
    if k.startswith("$"):
        # k是 "$..nickName"，v 是lemon_py
        actual_result = jsonpath(login_result,k)[0]
        assert actual_result == v
    elif k == 'text':
        assert login_result == v

断言封装

"""
封装函数：一次封装 多次使用
步骤：
1、功能代码写出来
2、def 封装
3、参数化： 考虑数据是变化的 设置为参数
4、判断是否返回值 ：不需要设置返回值

"""
import json
from jsonpath import jsonpath

def response_asser(expected_data,login_resp):
    """
    这是做响应断言的函数
    :param expected_data: 从excel表格里读取的预期结果表达式
    :param login_resp:登录的响应消息
    :return:
    """
    # 第一步： 反序列化操作： 转化为字典
    expected = json.loads(expected_data)
    # 第二步： 取到期望结果键值对： key 是jsonpath 表示式，value是断言的预期结果
    for k,v in expected.items():
        if k.startswith("$"):
            # k是 "$..nickName"，v 是lemon_py
            actual_result = jsonpath(login_resp.json(),k)[0]
            assert actual_result == v
        elif k == 'text':
            assert login_resp.text == v

requests库的二次封装

登录接口和搜索接口发送接口请求有太多雷同的代码，后面模块多了更多雷同；这种代码的冗余 我们需要解决一下，进行请求方法的二次封装。

  • 我们测试用例的脚本里尽量简洁的-- 功能测试人员进行测试用例模块维护，代码越少好。
  • 再次封装requests方法，把通用代码封装+考虑到各种请求情况 ，不需要写用例的改参数。 简化功能测试工作。
  • 希望这个统一的方法里能覆盖各种参数的传递方式
    • json参数
    • formdata参数
    • 文件参数等各种参数类型都能覆盖到
  • 希望这个统一的方法里能覆盖各种请求方法
    • get post put 等
  • 这样不管什么请求接口都可以直接调用同一个请求方法方法做处理。
"""
* 希望这个统一的方法里能覆盖各种参数的传递方式
    * json参数
    * formdata参数
    * 文件参数等各种参数类型都能覆盖到
* 希望这个统一的方法里能覆盖各种请求方法
    * get post put 等

传参的方式：
1、get请求，params 接受
2、post请求：content-type的类型有关系。
 - application/json格式数据，json关键字接受参数,content-type的头部不需要传 默认就是json
 - application/x-www-form-urlencoded，data关键字接受参数，content-type的头部不需要传 默认就是form
 - multipart/form-data：支持文件/图片等传输 ,一般都是文件 图片上传接口
    - 发送请求的时候不能带上  'Content-Type': 'multipart/form-data'  删除之后才发送接口请求。

步骤：
1、def 函数封装： 因为针对excel读取数据-- 头部 参数 url 方法等-- 参数数据参数化。
2、参数和头部 因为读取出来是字符串，所以都要做反序列的操作
3、接口请求可能是get  post  put等各种请求方法 分支判断
4、有些接口有头部 有些接口没有头部？-- 做判空处理的
5、post方法的数据格式- content-type有多种情况  所以都要覆盖。
6、当遇到文件类型接口的时候： 文件参数如何处理？-- 不能写死：
  - 文件名字 : 作为测试用例数据写在excel里，方便后续做数据维护  改excel  不需要改代码。
  - 文件路径处理： 统一的路径处理 handle_path

"""
import json
import requests
from tools.handle_path import pic_path


def requests_api(casedata):
    method = casedata["请求方法"]
    url = casedata["接口地址"]
    headers = casedata["请求头"]
    params = casedata["请求参数"]
    # 反序列操作: 结合判空处理，
    if headers is not None:
        headers = json.loads(headers)
    if params is not None:
        params = json.loads(params)
    #接口请求可能是get  post  put等各种请求方法 分支判断
    if method.lower() == "get":
        resp = requests.request(method=method, url=url, params=params,headers=headers)
    elif method.lower() == "post":
        # post请求：content-type的类型有关系。需要对每一种类型做处理 分支判断
        if headers["Content-Type"] == "application/json":
            resp = requests.request(method=method, url=url, json=params, headers=headers)
        if headers["Content-Type"] == "application/x-www-form-urlencoded":
            resp = requests.request(method=method, url=url, data=params, headers=headers)
        if headers["Content-Type"] == "multipart/form-data":
            # 发送请求的时候不能带上  'Content-Type': 'multipart/form-data'  删除之后才发送接口请求。
            headers.pop("Content-Type") # 字典删除元素
            filename = params["filename"]  # 文件名字 值
            file_obj = {"file": (filename, open(pic_path/filename, "rb"))}  # 文件参数
            resp = requests.request(method=method, url=url,headers=headers,files=file_obj)
    elif method.lower() == "put":
        pass
    return resp

接口关联和前置的应用 --单接口测试

解决刚刚的遗留问题： 就是上传接口是需要先登录的，需要传一个authorization的token的头部信息；我们把他写死的；但是这个token 其实是会过期的，而且每个用户登录都是不一样的。所以，应该是要动态获取的。

  • 也就实现执行上传接口后，都需要先登录，获取token。
  • 那么这个可以把登录设置为上传接口的前置件。使用pytest的conftest前置。
    注意: 前置比较多的单接口测试 或者 业务流 冒烟测试 是不适合用conftest前置进行操作。

多个前置和业务流的自动化测试，需要用 【多接口的动态参数处理】
conftest.py文件如下

"""
执行一个接口执行之前 先要执行另外一个接口 获取数据【token】 给到下一个使用：
- pytest的夹具
- yield 返回值
- conftest 共享

定义夹具 获取token


"""
import pytest
import requests
from jsonpath import jsonpath


@pytest.fixture()
def login_fixture():
    url_login = "http://shop.lemonban.com:8107/login"
    param = {"principal": "lemon_py", "credentials": "12345678", "appType": 3, "loginType": 0}
    resp = requests.request("post",url=url_login,json=param)
    access_token = jsonpath(resp.json(), "$..access_token")[0]  # jsonpath 提取数据
    token_type = jsonpath(resp.json(), "$..token_type")[0]
    token = token_type+access_token
    yield token  # 夹具的返回值

什么叫做多接口的动态参数处理？

  • 测试数据都放在excel中管理，每个接口如果有提取的数据就直接放在excel里写好，到时候直接读取出来做响应的提取操作即可。
  • 电商项目： 购物车 token proId skuID等 需要执行多个接口 获取返回值；
  • 业务流： 前面过很多步骤 【中间步骤都是单独的一个接口的请求】
    以上情况 都不太适合用conftest夹具测试使用。因为前置很多 处理比较麻烦。

提取出来的数据存放在哪里？以及怎么传给下个接口使用？
参考postman的处理方法。

  • 先执行前置登录-- 正常接口测试
  • 执行之后，提取数据–
  • 存在环境变量— 共享的后面每个接口都可以调用数据，变量
  • 后面接口调用 – {{变量}} === 这个是{{}是一个占位符，用你从环境变量里取到值替换掉这个位置的数据 【Jmeter - ${}】

设计的思路：业务流： 登录-搜索-进入详情页-添加购物车-查询购物车-结算-提交订单

  • 1、先把业务流的接口用例都写出来，在excel表格里统一管理
  • 2、关联的接口 需要提取的数据也提取出来： 加一个提取响应字段在excel里，用jsonpath提取
  • 3、代码提取出来后，保存在环境变量里 == 类 动态属性
  • 4、其他接口要用的位置用占位符表示，后面用代码替换成为 -环境变量里存的值。

动态参数具体看下一章节

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1 官方文档 翻译官方文档学习 链接Cinder Administration — cinder 22.1.0.dev97 documentation (openstack.org) 1.1 镜像压缩加速 在cinder.conf配allow_compression_on_image_upload True可打开开关 compression_format xxx可设置镜像压缩格式&#xff0c;可为gzip 1.2 …
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【MATLAB源码-第11期】基于matlab的2FSK的误码率BER仿真以及原信号调制信号解调信号波形展示。

【MATLAB源码-第11期】基于matlab的2FSK的误码率BER仿真以及原信号调制信号解调信号波形展示。

操作环境&#xff1a; MATLAB 2022a 1、算法描述 2FSK&#xff08;Frequency Shift Keying&#xff09;为二进制数字频率调制&#xff08;二进制频移键控&#xff09;&#xff0c;用载波的频率来传送数字信息&#xff0c;即用所传送的数字信息控制载波的频率。2FSK信号便是符…
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vulnhub-----pWnOS1.0靶机

vulnhub-----pWnOS1.0靶机

文章目录 1.信息收集2.漏洞测试3.爆破hash4.提权 首先拿到一台靶机&#xff0c;就需要知道靶机的各种信息&#xff08;IP地址&#xff0c;开放端口&#xff0c;有哪些目录&#xff0c;什么框架&#xff0c;cms是什么&#xff0c;网页有什么常见的漏洞&#xff0c;如sql注入&…
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如何添加随机种子保证代码每次复现的一致性？

如何添加随机种子保证代码每次复现的一致性？

如何添加随机种子保证代码每次复现的一致性&#xff1f; 在main()程序中首先设定随机种子&#xff1a; def set_seed(seed42):os.environ[PYTHONHASHSEED] str(seed)random.seed(seed)np.random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed(seed)torch.backends…
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【文本挖掘与文本分析】上机实验三

【文本挖掘与文本分析】上机实验三

实验目的和要求 实验 了解sklearn,gensim可视化主题的基本操作&#xff1b;采集四大名著之《红楼梦》进行主题分析对《红楼梦》的主题进行可视化 或采集二十大报告进行主题分析&#xff1b;对《二十大报告》的主题进行可视化 数据来源 《红楼梦》小说《二十大报告》 采集红…
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ubuntu下安装minconda

ubuntu下安装minconda

1.搜索清华源 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 2.搜索conda 3.选一个合适自己的下载到本地 4.将下载的文件传入到ubuntu中 bash Miniconda3-py311_23.11.0-1-Linux-x86_64.sh 安装 5.source ~/.bashrc 激活即可&#xff08;必要步骤&#xff09;
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2024年 导出环境依赖requirements.txt

2024年 导出环境依赖requirements.txt

2024年 导出环境依赖 一、前言 有时候需要导出环境依赖&#xff0c;遂记录一下这个短短的步骤 二、具体步骤 1、使用pip进行安装和管理环境 安装导出依赖的库pipreqs pip install pipreqs将环境依赖项导出到当前目录的requirements.txt文件&#xff0c;编码格式用utf-8 …
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