前言 有些post的请求参数是json格式的,需要导入json模块进行处理,json是一种数据交换格式,独立于编程语言 一般常见的接口返回数据也是json格式的,我们在做判断的时候,往往只需要提取其中几个关键的参数就行,这时候就需要json来解析返回的数据了 一.json模块简介 1. json简介:json,全名 JavaScript Object Notation,是一种轻量级的数据交换格式,常用于http请求中 2. 可以用 help(json) 查看对应的源码注释内容 Encoding

序列化相关 1. json 应用场景: json模块主要用于处理json格式的数据,可以将json格式的数据转化为python的字典,便于python处理,同时也可以将python的字典或列表等对象转化为json格式的数据,便于跨平台或跨语言进行数据交互 功能: Json模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load Python 编码为 JSON 类型转换对应表: Python JSON dict object list, tuple array str string int,

python+request接口自动化框架搭建 1.数据准备2.用python获取Excel文件中测试用例数据3.通过requests测试接口4.根据接口返回的code值和Excel对比 但本章只讲整个思路和代码框架 代码封装后当成模块引用!!! 步骤一:引用Requests模块开展接口测试 Python Requests快速入门 :http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/ 如何利用requests进行接口测试,可以根据以下demo进行相应改造 #c

python编写接口这里用到的是他一个比较轻量级的框架 flask #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import flask,json server=flask.Flask(__name__) @server.route('/index',methods=['get','post']) def index(): res={'msg':'这是我开发的第一个借口','msg_code':0} return json.dumps(res,ensure

Python Mongodb接口 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库.由 C++ 语言编写.旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. 同时,MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是NoSQL的优秀实现. 本文记录使用PyMongo模块,用Python调用MongoDB 工具类实现 from pymongo import MongoClient mongodb_name = 'dev_map' client = MongoClient("mon

转自https://my.oschina.net/u/3041656/blog/820023 原来的web页面功能测试转变成接口测试,之前大多都是手工进行,利用postman和jmeter进行的接口测试,后来,组内有人讲原先web自动化的测试框架移驾成接口的自动化框架,使用的是java语言,但对于一个学java,却在学python的我来说,觉得python比起java更简单些,所以,写python的接口自动化测试框架 1.首先,我们先来理一下思路. 正常的接口测试流程是什么? 脑海里的反应是不是

在python中使用json的时候,主要也就是使用json模块,json是以一种良好的格式来进行数据的交互,从而在很多时候,可以使用json数据格式作为程序之间的接口, #!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- import json print json.load(open('kel.txt')) #deserialize string or unicode to python object j = json.loads(open('kel.txt

python+requests接口自动化测试框架实例详解   转自https://my.oschina.net/u/3041656/blog/820023 摘要: python + requests实现的接口自动化框架详细教程 前段时间由于公司测试方向的转型,由原来的web页面功能测试转变成接口测试,之前大多都是手工进行,利用postman和jmeter进行的接口测试,后来,组内有人讲原先web自动化的测试框架移驾成接口的自动化框架,使用的是java语言,但对于一个学java,却在学python

基于http协议,最常用的是GET和POST两种方法. 接口文档需要包含哪些信息: 接口名称接口功能接口地址支持格式 json/xml请求方式请求示例请求参数(是否必填.数据类型.传递参数格式)返回参数说明以典型的(一两个)参数做为判断是否请求通过(重点是看响应的信息判断) 一.GET import requests import json url = "http://v.juhe.cn/laohuangli/d" para = {"key":"eeeee

在做Python接口自动化的时候,经常要用到Python数据结构同Json类型数据相互转换来供我们做进一步的验证提供数据,在此做个记录和总结 Python数据结构同Json类型数据相互转换的函数有:json.dumps(),json.loads() 1.字符串同Json类型数据相互转换主要是:json.dumps(),json.loads()两个函数 其中json.dumps()是将Python数据结构转换为JSON import json data = { 'name' : 'hello',

为什么要做接口自动化框架 1.业务与配置的分离 2.数据与程序的分离:数据的变更不影响程序 3.有日志功能,实现无人值守 4.自动发送测试报告 5.不懂编程的测试人员也可以进行测试 正常接口测试的流程是什么? 确定接口测试使用的工具----->配置需要的接口参数----->进行测试----->检查测试结果----->生成测试报告 测试的工具:python+requests 接口测试用例:excel 一.接口框架如下: 1.action包:用来存放关键字函数 2.config包:用来

梳理python+unittest接口自动化测试框架的思路: 1.确定目录: cases:存放测试用例的py文件:config:存放一些数据库,环境地址等固定不变的信息: core:核心的文件, cases:测试用例test_cj.py,代码如下: import unittest import os import jsonpath from core.my_requests import MyRequest from conf.setting import default_host from c

引言 使用python进行接口测试时常常需要接口用例测试数据.断言接口功能.验证接口响应状态等,如果大量的接口测试用例脚本都将接口测试用例数据写在脚本文件中,这样写出来整个接口测试用例脚本代码将看起来很冗余和难以清晰的阅读以及维护,试想如果所有的接口测试数据都写在代码中,接口参数或者测试数据需要修改,那不得每个代码文件都要一一改动?.因此,这种不高效的模式不是我们想要的.所以,在自动化测试中就有个重要的思想:测试数据和测试脚本分离,也就是测试脚本只有一份,其中需要输入数据的地方会用变量来代替,然

前言 在python+pytest 接口自动化系列中,我们之前的文章基本都没有将代码进行封装,但实际编写自动化测试脚本中,我们都需要将测试代码进行封装,才能被测试框架识别执行. 例如单个接口的请求代码如下: import requests headers = { "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.

Json简介:Json,全名 JavaScript Object Notation,是一种轻量级的数据交换格式.Json最广泛的应用是作为AJAX中web服务器和客户端的通讯的数据格式.现在也常用于http请求中,所以对json的各种学习,是自然而然的事情.Python的官网网址:https://docs.python.org/2/library/json.html?highlight=json#module-json Json API 使用:python在版本2.6之前,是需要先下载包,安装后

1.json介绍 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式. 易于人阅读和编写.同时也易于机器解析和生成. 它基于JavaScript Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999的一个子集. JSON采用完全独立于语言的文本格式,但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等

一.JSON简介 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式.易于人阅读和编写.同时也易于机器解析和生成.它基于JavaScript Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999的一个子集.JSON采用完全独立于语言的文本格式,但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等).这

python进程中的实例和json格式的字符串之间的映射关系是非常直接的,相当于同一个概念被编码成不同的表示: stream in json form ----json.loads(str)-----> python object stream in json form <----json.dumps(obj)----- python object 不过需注意类型的匹配,否则会报错.比如说json格式中大括号中的键值应当写成字符串.概念上json文本和python数据类型之间的对应关系是: 有

(1)python 中生成 json 字符串: import json data = dict(ret=0, msg="Welcome, Login success!") json_str = json.dumps(data, sort_keys=True) print json_str (2)python 中解析 json字符串: import json json_str = '{"msg": "Welcome, Login success!"

json 模块 json 模块提供了非常完善的 Python 对象到 JSON 格式的转换 import json d = dict(name='Bob',age=20,score=88) json.dumps(d) json.dumps() 方法返回一个标准的JSON字符串 loads() 或者 load() 方法可以执行 JSON 的字符串反序列化 json_str = r'{"age": 20, "score": 88, "name": &

一.python对json的支持 从python2.6开始,python标准库中添加了对json的支持,操作json时,只需要import json即可. 二.python对象转换成json字符串 在把python对象转换成json字符串时,只需要如下知识即可: 1.python对象到json字符串的转换规则: Python JSON dict object list, tuple array str, unicode string int, long, float number True tr