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

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：

数据在键值对中
多条数据由逗号分隔
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 jsonparams = "{'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_pyactual_result = jsonpath(login_result,k)[0]assert actual_result == velif 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 jsonpathdef 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_pyactual_result = jsonpath(login_resp.json(),k)[0]assert actual_result == velif 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_pathdef 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":passreturn 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_tokenyield token  # 夹具的返回值