Python 使用 JsonPath 完成接口自动化测试中参数关联和数据验证
off999 2025-05-14 15:45 29 浏览 0 评论
背景:
- 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
- RESTFul 风格的 API 设计大行其道
- JSON 成为主流的轻量级数据交换格式
痛点
接口关联
- 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。
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
{"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。如:
{"status":1,"code":"10001","data":[{"id":1,"investId":"1","createTime":"2018-04-27 12:24:01","terms":"1","unfinishedInterest":"1.0","unfinishedPrincipal":"0","repaymentDate":"2018-05-27 12:24:01","actualRepaymentDate":null,"status":"0"},{"id":2,"investId":"1","createTime":"2018-04-27 12:24:01","terms":"2","unfinishedInterest":"1.0","unfinishedPrincipal":"0","repaymentDate":"2018-06-27 12:24:01","actualRepaymentDate":null,"status":"0"},{"id":3,"investId":"1","createTime":"2018-04-27 12:24:01","terms":"3","unfinishedInterest":"1.0","unfinishedPrincipal":"100.00","repaymentDate":"2018-07-27 12:24:01","actualRepaymentDate":null,"status":"0"}],"msg":"获取信息成功"}
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,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 1,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。
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:
$.store.book[0].title
- 也可以使用中括号[]的形式,如
$['store']['book'][0]['title']
运算符(Operators)
运算符 | 说明 |
$ | 根元素 |
@ | 当前元素 |
* | 通配符,可以表示任何元素 |
.. | 递归搜索 |
. | 子节点(元素) |
['' (, '')] | 一个或者多个子节点 |
[ (, )] | 一个或者多个数组下标 |
[start:end] | 数组片段,区间为[start,end) |
[?()] | 过滤器表达式,其中表达式结果必须是 boolean 类型,如可以是比较表达式或者逻辑表达式 |
JsonPath 案例
JSON
{
"lemon": {
"teachers": [
{
"id": "101",
"name": "华华",
"addr": "湖南长沙",
"age": 25
},
{
"id": "102",
"name": "韬哥",
"age": 28
},
{
"id": "103",
"name": "Happy",
"addr": "广东深圳",
"age": 16
},
{
"id": "104",
"name": "歪歪",
"addr": "广东广州",
"age": 29
}
],
"salesmans": [
{
"id": "105",
"name": "毛毛",
"age": 17
},
{
"id": "106",
"name": "大树",
"age": 27
}
]
},
"avg": 25
}
JsonPath 例子及说明
JsonPath | 路径说明 |
$.lemon.teachers[*].name | 获取所有老师的的名称 |
$..name | 获取所有人的名称 |
$.lemon.* | 所有的老师和销售 |
$.lemon..age | 所有人的年龄 |
$..age | 所有人的年龄 |
$.lemon.teachers[*].age | 所有老师的年龄 |
$.lemon.teachers[3] | 索引为 3(第 4 个)老师的信息 |
$..teachers[3] | 索引为 3(第 4 个)老师的信息 |
$.lemon.teachers[-2] | 倒数第 2 个老师的信息 |
$..teachers[-2] | 倒数第 2 个老师的信息 |
$..teachers[1,2] | 第 2 到第 3 个老师的信息 |
$..teachers[:2] | 索引 0(包含)到索引 2(不包含)的老师信息 |
$..teachers[1:3] | 索引 1(包含)到索引 3(不包含)的老师信息 |
$..teachers[-2:] | 最后的两个老师的信息 |
$..teachers[2:] | 索引 2 开始的所有老师信息 |
$..teachers[?(@.addr)] | 所有包含地址的老师信息(jsonpath_rw 不支持) |
$.lemon.teachers[?(@.age < 20)] | 所有年龄小于 20 的年龄信息(jsonpath_rw 不支持) |
使用 jsonpath 模块
安装 jsonpath 模块
pip install jsonpath==0.75
解析
# 1:导入相关模块
import json
import jsonpath
# 2: 准备json字符串
jsonStr = '''
{
"lemon": {
"teachers": [
{
"id": "101",
"name": "华华",
"addr": "湖南长沙",
"age": 25
},
{
"id": "102",
"name": "韬哥",
"age": 28
},
{
"id": "103",
"name": "Happy",
"addr": "广东深圳",
"age": 16
},
{
"id": "104",
"name": "歪歪",
"addr": "广东广州",
"age": 29
}
],
"salesmans": [
{
"id": "105",
"name": "毛毛",
"age": 17
},
{
"id": "106",
"name": "大树",
"age": 27
}
]
},
"avg": 25
}
'''
# 3:加载json字符串为json对象
json_obj = json.loads(jsonStr)
# 4:使用jsonpath模块的jsonpath方法提取信息
# eg1: 提取所有包含addr属性的老师信息,结果为list类型
results = jsonpath.jsonpath(json_obj,"$..teachers[?(@.addr)]")
print(results)
# 输出结果:[{'id': '101', 'name': '华华', 'addr': '湖南长沙', 'age': 25}, {'id': '103', 'name': 'Happy', 'addr': '广东深圳', 'age': 16}, {'id': '104', 'name': '歪歪', 'addr': '广东广州', 'age': 29}]
# eg2:提取所有年龄小于20岁的老师的name,结果为list类型
results2 = jsonpath.jsonpath(json_obj,"$.lemon.teachers[?(@.age < 20)].name")
print(results2)
# 输出结果为:['Happy']
使用 jsonpath_rw
安装 jsonpath_rw 模块
pip install jsonpath-rw
解析
# 1:导入相关模块
import json
from jsonpath_rw import jsonpath, parse
# 2: 准备json字符串
jsonStr = '''
# 同上(略)
'''
# 3:加载为json对象
json_obj = json.loads(jsonStr)
# 4:采用parse创建jsonpath对象(该案例是得到所有的老师name)
jsonpath_expr = parse('$.lemon.teachers[*].name')
# 5:通过jsonPath检索json后返回匹配的数据,类型是DatumInContext的list
datumInContexts = jsonpath_expr.find(json_obj)
# 采用列表推导式检索出所有匹配的值
values = [datum.value for datum in datumInContexts]
print(values)
# 输出结果为:['华华', '韬哥', 'Happy', '歪歪']
# 案例2:提取索引为4的老师的name
jsonpath_expr = parse('$.lemon.teachers[3].name')
datumInContexts = jsonpath_expr.find(json_obj)
print(datumInContexts)
values = [datum.value for datum in datumInContexts]
print(values)
# 结果为:['歪歪']
更多 jsonpath_rw 用法参考:
https://pypi.org/project/jsonpath-rw/
相关推荐
- Kubernetes 核心概念全景图:Pod、Node、Cluster、Control Plane 等
-
想真正读懂Kubernetes的底层运作,你必须理解它的“权力架构”。Pod是什么?Node是什么?ControlPlane又是做什么的?它们之间有什么关系?怎么协同工作?本篇带你构建一个...
- Helm 实战:用 Helm 部署一个 Nginx 应用
-
这一篇,我们将动手实战:用Helm从零部署一个Nginx应用,并掌握HelmChart的结构和参数化技巧。一、准备环境在开始之前,你需要确保环境中具备以下工具:已部署的Kubernet...
- 从零开始:如何在 Linux 上搭建 Nginx + Node.js 高性能 Web 服务
-
在现代互联网服务架构中,Nginx+Node.js已成为轻量级、高性能网站的首选组合。本文将带你从零开始,一步步搭建一个高并发、高可用的Web服务平台,让新手也能轻松掌握生产级部署思路。一、...
- NetBox 最新版 4.4.1 完整安装指南
-
NetBox最新版4.4.1完整安装指南(修正版)by大牛蛙1.系统准备#关闭SELinux和防火墙(仅测试环境)systemctldisable--nowfirewalldse...
- Termux 安装 linux 宝塔面板,搭建 Nginx+PHP+Mysql web 网站环境
-
Termux安装linux宝塔面板,搭建Nginx+PHP+Mysqlweb服务环境,解决启动故障奶妈级教程1.到宝塔面板官网:https://www.bt.cn/new/download...
- OpenEuler系统安装Nginx安装配置_openwrt安装nginx
-
NginxWEB安装时可以指定很多的模块,默认需要安装Rewrite模块,也即是需要系统有PCRE库,安装Pcre支持Rewrite功能。如下为安装NginxWEB服务器方法:源码的路径,而不是编...
- 多级缓存架构实战:从OpenResty到Redis,打造毫秒级响应系统
-
在传统的Web架构中,当用户发起请求时,应用通常会直接查询数据库。这种模式在低并发场景下尚可工作,但当流量激增时,数据库很容易成为性能瓶颈。多级缓存通过在数据路径的不同层级设置缓存,可以显著降低数据库...
- 如何使用 Nginx 缓存提高网站性能 ?
-
快速加载的站点提供了更好的用户体验并且可以拥有更高的搜索引擎排名。通过Nginx缓存提高你的网站性能是一个有效的方法。Nginx是一个流行的开源web服务器,也可以作为web服务器反向代...
- 如何构建企业级Docker Registry Server
-
很多人问我,虚拟机镜像和docker镜像的区别是什么?其实区别非常明显,我们可以通过阅读Dockerfile文件就可以知道这个镜像都做了哪些操作,能提供什么服务;但通过虚拟机镜像,你能一眼看出来虚拟机...
- 如何解决局域网SSL证书问题?使用mkcert证书生成工具轻松搞定
-
“局域网里弹出‘不安全’红锁,老板就在身后盯着演示,那一刻只想原地消失。”别笑,九成前端都经历过。自签证书被Chrome标红,客户以为网站被黑,其实只是缺一张被信任的证。mkcert把这事从半小时缩到...
- Docker 安全与权限控制:别让你的容器变成“漏洞盒子”
-
在享受容器带来的轻量与灵活的同时,我们也必须面对一个现实问题:安全隐患。容器并不是天然安全,错误配置甚至可能让攻击者“越狱”入侵主机!本篇将带你从多个层面强化Docker的安全防护,构建真正可放心...
- Kubernetes生产级管理指南(2025版)
-
在云原生技术持续演进的2025年,Kubernetes已成为企业数字化转型的核心引擎。然而,生产环境中的集群管理仍面临基础设施配置、安全漏洞、运维复杂度攀升等挑战。本文将结合最新行业实践,从基础设施即...
- 云原生工程师日常使用最多的工具和100条高频命令
-
在云原生时代,工程师不仅要熟悉容器化、编排和服务网格,还要掌握大量工具和命令来进行日常运维与开发。本文将从工具篇和命令篇两个角度,详细介绍云原生工程师每天都会用到的核心技能。一、云原生工程师常...
- 用 Jenkins 实现自动化 CI/CD_jenkins api自动执行
-
场景设定(可替换为你的技术栈)语言:Node.js(示例简单,任何语言思路一致)制品:Docker镜像(推送到DockerHub/Harbor)运行环境:Kubernetes(staging...
- 5款好用开源云笔记虚拟主机部署项目推荐
-
在个人数据管理与协同办公场景中,开源云笔记项目凭借可自主部署、数据可控的优势,成为众多用户的首选。以下推荐5款适配虚拟主机部署、功能完善的开源项目,附核心特性与部署要点,助力快速搭建专属云笔记系统。...
你 发表评论:
欢迎- 一周热门
- 最近发表
-
- Kubernetes 核心概念全景图:Pod、Node、Cluster、Control Plane 等
- Helm 实战:用 Helm 部署一个 Nginx 应用
- 从零开始:如何在 Linux 上搭建 Nginx + Node.js 高性能 Web 服务
- NetBox 最新版 4.4.1 完整安装指南
- Termux 安装 linux 宝塔面板,搭建 Nginx+PHP+Mysql web 网站环境
- OpenEuler系统安装Nginx安装配置_openwrt安装nginx
- 多级缓存架构实战:从OpenResty到Redis,打造毫秒级响应系统
- 如何使用 Nginx 缓存提高网站性能 ?
- 如何构建企业级Docker Registry Server
- 如何解决局域网SSL证书问题?使用mkcert证书生成工具轻松搞定
- 标签列表
-
- python计时 (73)
- python安装路径 (56)
- python类型转换 (93)
- python进度条 (67)
- python吧 (67)
- python的for循环 (65)
- python格式化字符串 (61)
- python静态方法 (57)
- python列表切片 (59)
- python面向对象编程 (60)
- python 代码加密 (65)
- python串口编程 (77)
- python封装 (57)
- python写入txt (66)
- python读取文件夹下所有文件 (59)
- python操作mysql数据库 (66)
- python获取列表的长度 (64)
- python接口 (63)
- python调用函数 (57)
- python多态 (60)
- python匿名函数 (59)
- python打印九九乘法表 (65)
- python赋值 (62)
- python异常 (69)
- python元祖 (57)