技术必备:接口自动化测试数据校验神器【JSonPath】

news2024/11/23 16:31:28

我们今天不讲如何开发一款自定义开发校验规则库,而是给大家分享一款在开发自定义校验规则库或者常规的接口自动化测试时,经常会用到的一款数据提取神器:JSonPath

1. JSonPath介绍

JSonPath是一种简单的方法来提取给定JSON文档的部分内容。 JSonPath有许多编程语言,如Javascript,Python和PHP,Java等。

JSonPath提供的json解析非常强大,它提供了类似正则表达式的语法,基本上可以满足所有你想要获得的JSON内容。

项目地址:

https://github.com/json-path/JsonPath

一句话概括:JsonPath就是用来解析提取Json数据用的

2. JSonPath语法

JSONPath 是参照,Xpath表达式来解析XML文档的方式,JSON数据结构通常是匿名的并且不一定需要有根元素。JSONPaht 用一个抽象的名字$来表示最外层对象,即$ 代表整个JSON数据的值。

JSonpath的语法如下:jsonpath.jsonpath()

  • 参数:json对象,jsonpath表达式

  • 返回值:列表

JSONPath 表达式可以使用. 符号如下:

$.store.book[0].title

或者使用[] 符号

$['store']['book'][0]['title']

JSONPath 允许使用通配符 * 表示所以的子元素名和数组索引,还允许使用 '..' 。

表达式在下面的脚本语言中可以使用显示的名称或者索引:

$.store.book[(@.length-1)].title

使用'@'符号表示当前的对象,?(<判断表达式>) 使用逻辑表达式来过滤。

$.store.book[?(@.price > 100)].title

需要额外注意的是

  • []在xpath表达式总是从前面的路径来操作数组,索引是从1开始。
  • 使用JOSNPath的[]操作符操作一个对象或者数组,索引是从0开始。

3. JsonPath实战使用

安装:

  1. pip install jsonpath

例如:待提取的json数据变量名为: json_datas

json_datas = {"store": {
    "book": [
      { "category": "咖啡加剁椒",
        "author": "狂师",
        "title": "关注公众号:咖啡加剁椒",
        "price": 129
      },
      { "category": "自动化测试",
        "author": "狂师1",
        "title": "《自动化测试实战宝典》",
        "price": 109
      },
      { "category": "Python",
        "author": "狂师2",
        "title": "Python实战教程",
        "isbn": "0-110-234567-30",
        "price": 99
      },
      { "category": "Java",
        "author": "狂师3",
        "title": "小白学Java",
        "isbn": "0-13095-19295-8",
        "price": 89
      }
    ],
    "info": {
      "color": "red",
      "price": 88
    }
  }
}

1. 查找book下面所有的author

import jsonpath
datas = jsonpath.jsonpath(json_datas, '$.store.book[*].author')
print(datas)

输出结果为:['狂师', '狂师1', '狂师2', '狂师3']

上述提取表达式,可以改为如下:

  1. datas = jsonpath.jsonpath(json_datas, '$..author')

  2. print(datas)

具备同等效果,输出所有author,结果同样为:['狂师', '狂师1', '狂师2', '狂师3']

2. 查找store下面book所有节点数据

  1. datas = jsonpath.jsonpath(json_datas, '$.store.book.*')

  2. print(datas)

输出结果为:

[{'category': '咖啡加剁椒', 'author': '狂师', 'title': '关注公众号:咖啡加剁椒', 'price': 129}, {'category': '自动化测试', 'author': '狂师1', 'title': '《自动化测试实战宝典》', 'price': 109}, {'category': 'Python', 'author': '狂师2', 'title': 'Python实战教程', 'isbn': '0-110-234567-30', 'price': 99}, {'category': 'Java', 'author': '狂师3', 'title': '小白学Java', 'isbn': '0-13095-19295-8', 'price': 89}]

3. 查找book下面第三个book

  1. datas = jsonpath.jsonpath(json_datas, '$.store.book[2]')

  2. print(datas)

输出结果为:

[{'category': 'Python', 'author': '狂师2', 'title': 'Python实战教程', 'isbn': '0-110-234567-30', 'price': 99}]

4. 查找book下面最后个book,返回的是一个列表

  1. datas = jsonpath.jsonpath(json_datas, '$.store.book[(@.length-1)]')

  2. print(datas)

输出结果:

[{'category': 'Java', 'author': '狂师3', 'title': '小白学Java', 'isbn': '0-13095-19295-8', 'price': 89}]

5.查找 book下面前3本书

  1. datas = jsonpath.jsonpath(json_datas, '$.store.book[0,2]')

  2. print(datas)

输出结果为:

[{'category': '咖啡加剁椒', 'author': '狂师', 'title': '关注公众号:咖啡加剁椒', 'price': 129}, {'category': 'Python', 'author': '狂师2', 'title': 'Python实战教程', 'isbn': '0-110-234567-30', 'price': 99}]

6. 查找所有的包含isbn这个键的所有book

  1. datas = jsonpath.jsonpath(json_datas, '$.store.book[?(@.isbn)]')

  2. print(datas)

输出结果为:

[{'category': 'Python', 'author': '狂师2', 'title': 'Python实战教程', 'isbn': '0-110-234567-30', 'price': 99}, {'category': 'Java', 'author': '狂师3', 'title': '小白学Java', 'isbn': '0-13095-19295-8', 'price': 89}]

7. 查找价格大于100的所有书

  1. datas = jsonpath.jsonpath(json_datas, '$.store.book[?(@.price>100)]')

  2. print(datas)

输出结果:

[{'category': '咖啡加剁椒', 'author': '狂师', 'title': '关注公众号:咖啡加剁椒', 'price': 129}, {'category': '自动化测试', 'author': '狂师1', 'title': '《自动化测试实战宝典》', 'price': 109}]

4. 最后,JsonPath小技巧

最后再给大家推荐一个技巧,如果一开始对JSONPath表达式不太熟悉,可以将需要提取的JSON数据,通过jsonpath在线解析工具测试一下,在线解析JSONPath网址很多,例如:

jsonpath online evaluator

在接口自动化测试中,只有你懂得利用好JSONPath,那么至少可以让你在自动化测试数据提取这块,随心所欲的提取自己要想的数据。

行动吧,在路上总比一直观望的要好,未来的你肯定会感 谢现在拼搏的自己!如果想学习提升找不到资料,没人答疑解惑时,请及时加入扣群: 320231853,里面有各种软件测试+开发资料和技术可以一起交流学习哦。

最后感谢每一个认真阅读我文章的人,礼尚往来总是要有的,虽然不是什么很值钱的东西,如果你用得到的话可以直接拿走:

这些资料,对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程,希望也能帮助到你!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1588634.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Visual Components对重型机械工业的影响 衡祖仿真

一、重型机械行业面临的挑战 此行业制造商面临着许多挑战&#xff0c;首先是世界各地实施的环境法规不断增多&#xff0c;可持续建筑实践、改善空气质量和减少排放已成为产品设计和开发背后的主要驱动力&#xff0c;健康和安全标准也在不断发展&#xff0c;给已经面临熟练劳动…

Mongodb入门--头歌实验MongoDB 复制集 分片

一、MongoDB之副本集配置 1.1MongoDB主从复制 主从复制是MongoDB最早使用的复制方式&#xff0c; 该复制方式易于配置&#xff0c;并且可以支持任意数量的从节点服务器&#xff0c;与使用单节点模式相比有如下优点&#xff1a; 在从服务器上存储数据副本&#xff0c;提高了数…

机器学习——模型融合:Boosting算法

机器学习——模型融合&#xff1a;Boosting算法 1. Boosting核心思想 Boosting算法是一种集成学习方法&#xff0c;其核心思想是通过组合多个弱学习器&#xff08;即准确率略高于随机猜测的学习器&#xff09;来构建一个强学习器&#xff08;即准确率较高的学习器&#xff09…

【C++】——list的介绍及使用 模拟实现

提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 目录 文章目录 前言 一、list的介绍及使用 1.1 list的介绍 1.2 list的使用 1.2.1 list的构造 1.2.2 list iterator的使用 1.2.3 list capacity 1.2.4 list element access 1.…

open-sora

Open-Sora&#xff0c;高效复现类Sora视频生成方案开源&#xff01;魔搭社区最佳实践教程来啦&#xff01;https://mp.weixin.qq.com/s/WMQIDgZs2MBPGtx18XSXgw Open-Sora开源方案讲解开源但“平替”的方案。https://mp.weixin.qq.com/s/nPYCzgBA7hIsPZ6PCyXxKQOpen-Sora/docs…

蓝桥杯真题Day48 倒计时5天 练了几道真题小程序+回溯剪枝应用一个小程序

[蓝桥杯 2023 省 A] 更小的数 题目描述 小蓝有一个长度均为 n 且仅由数字字符 0∼9 组成的字符串&#xff0c;下标从0到 n−1&#xff0c;你可以将其视作是一个具有n位的十进制数字num&#xff0c;小蓝可以从num 中选出一段连续的子串并将子串进行反转&#xff0c;最多反转一次…

系统思考—策略性陪伴

每次与客户的相遇和合作&#xff0c;我都深感这不仅是工作的一部分&#xff0c;更是缘分的一种体现。释迦摩尼曾说&#xff1a;“只有很深很深的缘份&#xff0c;才能在同一条路上走了又走&#xff0c;同一个地方去了又去&#xff0c;同一个人见了又见。” 这些话让我更加珍惜与…

代码随想录算法训练营第三十七天|738.单调递增的数字、968.监控二叉树

代码随想录算法训练营第三十七天|738.单调递增的数字、968.监控二叉树 738.单调递增的数字 当且仅当每个相邻位数上的数字 x 和 y 满足 x < y 时&#xff0c;我们称这个整数是单调递增的。 给定一个整数 n &#xff0c;返回 小于或等于 n 的最大数字&#xff0c;且数字呈…

自然语言控制机械臂:ChatGPT与机器人技术的融合创新(上)

引言&#xff1a; 自OpenAI发布ChatGPT以来&#xff0c;世界正迅速朝着更广泛地将AI技术融合到机器人设备中的趋势发展。机械手臂&#xff0c;作为自动化与智能化技术的重要组成部分&#xff0c;在制造业、医疗、服务业等领域的应用日益广泛。随着AI技术的进步&#xff0c;机械…

数据结构篇:深度剖析跳跃表及与B+树优劣分析

本文旨在探讨跳跃表的特性及其在实际应用场景中的作用&#xff0c;同时对其与B树进行比较&#xff0c;以帮助更好地理解和运用这两种数据结构。 跳跃表 什么是跳跃表&#xff08;skip list&#xff09; 跳跃表是一种基于跳跃链表的有序数据结构&#xff0c;它是一种多层链表&…

阿里云租用服务器GPU配置报价单_1年_一个月_1小时价格表

阿里云GPU服务器租用价格表包括包年包月价格、一个小时收费以及学生GPU服务器租用费用&#xff0c;阿里云GPU计算卡包括NVIDIA V100计算卡、T4计算卡、A10计算卡和A100计算卡&#xff0c;GPU云服务器gn6i可享受3折优惠&#xff0c;阿里云服务器网aliyunfuwuqi.com分享阿里云GPU…

高创新 | [24年新算法]NRBO-XGBoost回归+交叉验证基于牛顿拉夫逊优化算法-XGBoost多变量回归预测

高创新 | [24年新算法]NRBO-XGBoost回归交叉验证基于牛顿拉夫逊优化算法-XGBoost多变量回归预测 目录 高创新 | [24年新算法]NRBO-XGBoost回归交叉验证基于牛顿拉夫逊优化算法-XGBoost多变量回归预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.Matlab实现 [24年新算…

dPET论文笔记

PBPK论文笔记 题目&#xff1a;Self-supervised Learning for Physiologically-Based Pharmacokinetic Modeling in Dynamic PET 摘要 动态正电子发射断层扫描成像 &#xff08;dPET&#xff09; 提供示踪剂的时间分辨图像。从 dPET 中提取的时间活动曲线 &#xff08;TAC&a…

竞赛 地铁大数据客流分析系统 设计与实现

文章目录 1 前言1.1 实现目的 2 数据集2.2 数据集概况2.3 数据字段 3 实现效果3.1 地铁数据整体概况3.2 平均指标3.3 地铁2018年9月开通运营的线路3.4 客流量相关统计3.4.1 线路客流量排行3.4.2 站点客流量排行3.4.3 入站客流排行3.4.4 整体客流随时间变化趋势3.4.5 不同线路客…

npm 切换成淘宝源,以及遇到npm 报错如何解决

淘宝源&#xff1a;npm config set registryhttps://registry.npmmirror.com/ 然后再npm下 package-lock.json这个删了 npm i再试一下

兮兮牧场养殖小游戏积分兑换互动商城引流模式

刚注册的新会员必须要进入牧场才能激活所有功能 一、获得动物的途径的方式 第一种是邀请好友注册获得&#xff0c;第二种是看广告获得 邀诘好友注册获得动物明细: 1、从兮兮牧场的邀请好友的链接去邀请好友才能获得&#xff0c;其他邀请码无效 2、注册赠送小鸡一只; 3、邀…

unity在linux环境下videoplayer 无法播放问题解决路径

1、问题 一个项目需要在linux下播放视频&#xff0c;并且视频在机器上&#xff0c;也就是要使用应用外的视频文件进行播放。 视频的格式当前提供的事avi格式&#xff0c;并且使用videoplayer 在windows下播放正常。 但是发出包之后再Ubuntu环境怎么都无法播放。 2、测试环境…

ThingsBoard通过MQTT发送属性数据

MQTT基础 客户端 MQTT连接 属性上传API 案例 MQTT基础 MQTT是一种轻量级的发布-订阅消息传递协议&#xff0c;它可能最适合各种物联网设备。 你可以在此处找到有关MQTT的更多信息&#xff0c;ThingsBoard服务器支持QoS级别0&#xff08;最多一次&#xff09;和QoS级别1&…

强大的数据分析计算软件:Stata 15 for Mac 激活版

Stata 15 for Mac是一款高级统计分析软件&#xff0c;具有强大的数据管理和数据提取工具。以下是其功能和特点的详细介绍&#xff1a; 软件下载&#xff1a;Stata 15 for Mac 激活版版下载 数据管理&#xff1a;Stata 15 for Mac支持多种数据库、数据格式和计算机语言&#xff…