Python有两种数据类型,它们共同构成了使用JSON的理想工具:字典和列表。让我们探索如何:
JMESPath是JSON的查询语言。您可以从JSON文档中提取和转换元素 官方文档:https://jmespath.org/tutorial.html
字典和列表是 Python的两种数据类型,也是用来处理JSON的完美工具。本文将主要分享以下内容:
前面学了 jsonpath 可以很好的解析 json 数据,提取出我们想要的内容,对于平常的基本工作没太大的问题,但有一点点小遗憾。 jsonpath 的 python 库功能并不是很强大,不支持过滤器使用正则表达式,一些常用的函数也不支持,对于一些高级语法并不支持。 看到有小伙伴提到 JMESPath 库也可以解析json,于是翻阅了下官方文档,资料很全,功能也很强大
在做接口自动化,测试断言时,我们经常需要提取接口的的响应数据字段,以前用过jsonpath,有几篇相关文章,可以参考下(Python深层解析json数据之JsonPath、【Jmeter篇】后置处理器之正则提取器、Json提取器 、Jmeter之json提取器实战(二)、Jmeter之json条件提取实战(三) )今天我们来介绍下jmespath用法,可以帮我们进行数据的灵活提取,下面通过案例来说明jmespath在python的使用。
JSON(JavaScript对象表示法的缩写)是一种开放标准。虽然它的名字并不意味着这样,但它是一种独立于语言的数据格式。JSON 用于存储和交换数据。它是一种流行的数据格式,因为它也很容易为人类读写。在 Python 中使用 JSON 非常简单!Python 有两种数据类型,它们组成了在 Python 中使用 JSON 的完美工具: dictionary 和 lists。
httprunner 3.x支持 jmespath 提取器提取返回的结果内容,可以在 extract 提取变量的时候使用,也可以在 validate 校验结果的时候使用。
投影是JMESPath的关键特性之一。它允许您将表达式应用于元素集合。有五种投影:
HttpRunner3的变量可以在测试类的用例配置中通过variables添加,也可以在测试步骤中使用extract()、with_jmespath()提取出来放到变量x,再用$x传递给下一个接口使用,比如登录到下单流程的部分测试脚本如下:
今天给大家分享最近一年内PyPI上下载量最高的Python包。现在我们来看看这些包的作用,他们之间的关系,以及为什么如此流行。 1. Urllib3:8.93亿次下载 Urllib3 是 Python 的 HTTP 客户端,它提供了许多 Python 标准库没有的功能。
为什么我喜欢Python?对于初学者来说,这是一种简单易学的编程语言,另一个原因:大量开箱即用的第三方库,正是23万个由用户提供的软件包使得Python真正强大和流行。
tep的设计理念是让人人都可以用Python写自动化,本文就来介绍如何用tep完成增删改查接口自动化。
每个测试用例都有1个或多个测试步骤(List[step]),每个测试步骤对应一个API请求或其他用例的引用。
4 查看新版本中商品详情接口测试脚本操作步骤 在新的电子商务被测软件,商品详情是用读入json文件来实现的。格式如下。
这个问题就是我写这篇文章的初衷。我找出了22个最常用的 Python 包,希望能给你一些启发。
unittest和pytest是Python的2个强大的测试框架,经常用来做UI自动化或接口自动化。unittest是PyCharm的默认集成工具,也是我们大多数人入门自动化的首选框架。pytest提供了更丰富的功能,相对的上手难度也要高一点。如果学了pytest后,想快速用pytest写项目,用于工作实践,那么可以试试我写的这款测试工具:tep,try easy pytest。
我们从最常用的 Python 包入手,去解答上述这个问题。最初,我列出过去一年在 PyPI 上下载次数最多的 Python 包。接下来,深入研究其用途、它们之间的关系和它们备受欢迎的原因。
pydantic是一个Python的数据验证和转换库,它的特点是轻量、快速、可扩展、可配置。笔者常用的用于数据接口schema定义与检查。
HttpRunner4.x 支持 2 种响应结果字段提取方式:jmespath 表达式和 正则表达式(regex)
tep已经支持了两种开发模式:用例数据一体和HttpRunner(第三版)。HttpRunner已经众所周知,此处不做过多介绍。用例数据一体指的是把用例和数据都写在一个test.py文件里面,这样的好处是简单直接明了,特别适合刚开始用pytest写自动化代码的同学,从上往下一气呵成就完成了一个自动化用例,收获成就感的同时,也能很方便的共享给其他人使用,单个文件就能跑起来。
对于登录→搜索商品→添加购物车→下单→支付这样的大流程,使用teprunner测试平台该如何编写接口自动化用例呢?
趁着元旦假期最后一天,有着大把时间,奔着把tep做大做强的目标,好好学习了一波。在开始正文之前,先回答可能会问到的两个问题。第一个问题是为什么要集成HttpRunner?因为我最近在思考如何给tep做分层设计,参考了我司现有的接口自动化平台,它的设计是每个用例有很多测试步骤,可以针对用例设置预设变量,然后在测试步骤中引用。正当我准备自己开发类似功能时,想到了HttpRunner,我记得HttpRunner第3版是建议直接编写pytest代码而非以前的ymal或json文件了。大有所获,HttpRunner正是以这种方式编写的代码,而且和pytest有很好的结合,很符合tep要集成的第三方包的希望。第二个问题是为什么要集成Flask?刚开始只是我用来调试代码的,等到把Mock写完以后,想到可能大家也需要调试代码,就把它做到tep里面了,并且附带了测试用例的示例代码,安装完以后就能一键运行,开箱即用,美滋滋。归根结底,都是为了把tep做大做强。
符号在很多测试框架中都会拿来用做变量解析,大名鼎鼎的JMeter就有这个用法。HttpRunner3也支持符号,比如:
httprunner 3.x 取值是用 jmespath 表达式,当从头部取值Content-Type时,有特殊字符 -,会报错 jmespath.exceptions.LexerError: Bad jmespath expression: Unknown token ‘-‘: headers.Content-Type
JMeter关联,这几个字看着可能会有点陌生,实际上却是工作中经常会做的一件事情,尤其是接口自动化,它指的是把一个接口的响应作为另一个接口的参数,从而把接口关联起来。
httprunner 3.x 支持3种格式的用例:YAML/JSON/pytest 代码,3.x版本主推的是pytest测试用例。
#dict 字典;是一种key:value的数据类型,没有下标,是无序的。字典可以嵌套任何类型,可以嵌套很多层。 #格式 dict1 = { "name1":"123", "name2":"456", "name4":"678" # " key":"value" } #查询: print(dict1) #查询字典内容 print(dict1["name1"]) #查询字典指定value,如果没有就报错
tep是一款测试工具,在pytest测试框架基础上集成了第三方包,提供项目脚手架,帮助以写Python代码方式,快速实现自动化项目落地。fixture是pytest核心技术,本文聊聊如何使用fixture完成变量、接口、用例3个级别复用。
在对某个复杂接口返回结果数据较多时,json结构形式的HTTP请求进行提取某一个值,比如提取
1 CSS/JQuery提取器 CSS提取器或JQuery提取器是JMeter支持的两种语法提取器。 CSS提取器参考表1。JQuery提取器参考表6-2。 表1 CSS提取器
在使用的时候,需要我们注意的是python中的一切变量都是引用赋值的,除非你显示进行复制操作。变量本身没有数据类型,有数据类型的是对象。变量就是一个void *类型的指针。
ansible是一种自动化运维工具,基于paramiko开发的,并且基于模块化工作,Ansible是一种集成IT系统的配置管理、应用部署、执行特定任务的开源平台,它是基于python语言,由Paramiko和PyYAML两个关键模块构建。集合了众多运维工具的优点,实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能.ansible是基于模块工作的,本身没有批量部署的能力.真正具有批量部署的是ansible所运行的模块,ansible只是提供一种框架.ansible不需要在远程主机上安装client/agents,因为它们是基于ssh来和远程主机通讯的.
文章目录 1、列表的查询 2、列表的增加 3、列表中的删除 4、列表的修改 5、列表遍历 6、列表的嵌套 7、元组的定义 8、元组的相关操作 9、字典的定义 10、字典的增加 11、字典的删除 12、字典的修改 13、字典的查询 14、字典的遍历 15、集合的定义 16、集合的相关操作 1、列表的查询 index:从左至右查询元素在列表中所处的位置,如果查询到该元素返回其第一次出现所在位置的正向下标,如果不存在则报错 count:查询指定元素在列表中出现的次数 in:查询指定元素是否在列表中 not in:
TCCLI 是管理腾讯云资源的统一工具。通过腾讯云命令行工具,您可以快速轻松的调用腾讯云 API 来管理您的腾讯云资源。您还可以基于腾讯云的命令行工具来做自动化和脚本处理,能够以更多样的方式进行组合和重用。
字典是一种通过名字或者关键字引用的得数据结构,其键可以是数字、字符串、元组,这种结构类型也称之为映射。字典类型是Python中唯一內建的映射类型。字典是另一种可变容器模型,且可存储任意类型对象。(鉴于字典可存储的信息量几乎不受限制,因此会教给大家如何遍历字典中的数据。另外,你还将学 习存储字典的列表、存储列表的字典和存储字典的字典。)
从mongo查询利用python 读写如新的集合 import traceback, from gaode_hotel.conn_mongodb import conn_mongodb import pandas as pd class extra_yunnan_hotel(object): def get_yunnan_hotel(self): #查询 db_1 = conn_mongodb("gaode_pois","gaode_pois_hotel_beijin
更多的字典镶嵌 目的:生成{1: {‘errors’: {0: ‘d:\helloworld’, 1: ‘d:\dict’}, ‘os’: ‘windows’, ‘type’: 2}}这样的多层嵌套的数据。
随着大数据时代的到来,越来越多的数据流向了Hadoop生态圈,同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要,在Hadoop生态圈的快速发展过程中,涌现了一批开源的数据分析引擎,例如Hive、Spark SQL、Impala、Presto等,同时也产生了多个高性能的列式存储格式,例如RCFile、ORC、Parquet等,本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式,并对它们做了相应的对比测试。
对于初学者来说,这是一种简单易学的编程语言;另一个原因:大量开箱即用的第三方库,正是 23 万个由用户提供的软件包使得Python真正强大和流行。
Promtail 是 Loki 官方支持的日志采集端,在需要采集日志的节点上运行采集代理,再统一发送到 Loki 进行处理。除了使用 Promtail,社区还有很多采集日志的组件,比如 fluentd、fluent bit 等,都是比较优秀的。
接上上一篇文档 Mongodb多键索引之数组,本次继续多键索引,到目前为止还没有分析业务中具体使用方式以及需求,只知道需要使用多键索引来满足不同查询,通过一个多键索引来解决不同谓词过滤,具体能否实现以及到底使用数组、嵌套文档还是数组文档方式?目前都是未知数,所以通过学习官方资料以及实际验证来解决如上2个问题.【能不能以及怎么做问题】,同时引出关键问题性能问题,选择一个能做方式满足业务需求,到底性能如何?
1.概述 字典是python中唯一的一个映射类型,以{}大括号括起来的键值对组成 字典中的key是唯一的,必须是可hash,不可变的数据类型 语法:{key1:value,key2:value} #扩展: 可哈希(不可变)的数据类型:int,str,tuple,bool 不可哈希(可变)的数据类型:list,dict,set #先来看看dict字典的源码写了什么,方法:按ctrl+鼠标左键点dict class dict(object): """ dict() -> new empty
本文主要记录Python的基础知识,这同样是每一个Python用户所要走过的必经之路。任何一段复杂的Python代码,归根结底都是由最简单的元素构成。只有夯实基础,方能轻松自如。
Pandas之于日常数据分析工作的重要地位不言而喻,而灵活的数据访问则是其中的一个重要环节。本文旨在讲清Pandas中的9种数据访问方式,包括范围读取和条件查询等。
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