接口自动化之数据解析

• 一：平常我们做接口自动化时，需要将响应中的数据提取出来，主要有两个目的：

  • 1、提取参数，作为下一个接口的入参
  • 2、断言接口是否成功

• 二：Response返回的数据三种格式：

  • 1、.content # 字节输出 byte
    • 这种二进制数据，我们一般保存为本地文件即可,示例如下：

import requests
headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.71 Safari/537.36X-Requested-With: XMLHttpRequest'
}
#获取图片地址：通常为img标签的src属性值
img_src = 'http://img.itlun.cn/uploads/allimg/180506/1-1P5061TS6-lp.jpg'
#对图片发起请求
response = requests.get(url=img_src,headers=headers)
#获取图片数据:content返回的是二进制形式的响应数据
img_data = response.content
#持久化存储
with open('./123.jpg','wb') as fp:
    fp.write(img_data)

• 2、.text # str输出

  • 方法1：使用正则提取(万能)，这种后面详聊
  • 方法2：如果返回的数据为html文件，此时我们可以使用xpath或者bs4等模块提取数据，详情参考小编爬虫的文章：
    • xpath：https://www.cnblogs.com/xwltest/p/16028536.html
    • bs4：https://www.cnblogs.com/xwltest/p/16028489.html

• 3、.json() # json格式数据，转为字典格式输出

#示例响应体
result ={
    "code":200,
    "message":"success",
    "store": {
        "book": [
            {
                "category": "reference",
                "author": "Nigel Rees",
                "title": "Sayings of the Century",
                "price": 8.95
            },
            {
                "category": "fiction",
                "author": "Evelyn Waugh",
                "title": "Sword of Honour",
                "price": 12.99
            },
            {
                "category": "fiction",
                "author": "Herman Melville",
                "title": "Moby Dick",
                "isbn": "0-553-21311-3",
                "price": 8.99
            },
            {
                "category": "fiction",
                "author": "J. R. R. Tolkien",
                "title": "The Lord of the Rings",
                "isbn": "0-395-19395-8",
                "price": 22.99
            }
        ],
        "bicycle": {
            "color": "red",
            "price": 19.95
        }
    },
    "expensive": 10
}

- 方法1：字典取值，此方法需要逐层往下取，如果路径较深而且需要判断的时候就不太方便了

print(result["code"])
print(result["expensive"])
print(result["store"]["book"][0]["title"])

#200
#10
#Sayings of the Century

- 方法2：jsonpath取值，是一个非常强大并且方便的jsonpath专门用于json解析，解决路径深的老大难问题！
  - 需要安装依赖包，pip install jsonpath
  - 基本语法

import jsonpath
#提取所有book的作者
author_list = jsonpath.jsonpath(result,'$..author')
print(author_list)

#匹配第一个book节点
book_three = jsonpath.jsonpath(result,'$..book[0]')
print(book_three)

#匹配倒数第一个book节点
# book_last = jsonpath.jsonpath(result,'$..book[-1:]')
book_last = jsonpath.jsonpath(result,'$..book[(@.length-1)]')
print(book_last)

#过滤包含isbn的节点
isbn_list = jsonpath.jsonpath(result,'$..book[?(@.isbn)]')
print(isbn_list)

#过滤price<10的节点
price = jsonpath.jsonpath(result,'$..book[?(@.price<10)]')
print(price)