本文主要介绍JsonPath的基本语法,并演示如何在Newtonsoft.Json中进行使用。
在之前分享中,给大家介绍过一篇:如何快速审核接口返回值全部字段解决方案,详见原文:接口自动化测试,一键快速校验接口返回值全部字段 。当时,提到解决这类问题,市面上常见的解决方案有两种:
在接口测试中,断言是一项非常重要的操作,它是用来校验接口返回结果是否符合预期的一种手段。一般来说,接口测试断言大致可以分为以下几类:
jsonpath和常规的json有哪些区别呢?在Python中,json是用于处理JSON数据的内置模块,而jsonpath是用于从JSON数据中提取特定数据的查询语言和相关库。
该处理器使用JsonPath表达式指定需要的数组元素,将JSON数组分割为多个单独的流文件。每个生成的流文件都由指定数组的一个元素组成,并传输到关系“split”,原始文件传输到关系“original”。如果没有找到指定的JsonPath,或者没有对数组元素求值,则将原始文件路由到“failure”,不会生成任何文件。
https://pypi.org/project/jsonpath-ng/#files
JSON类型的加入模糊了关系型数据库与NoSQL之间的界限,给日常开发也带来了很大的便利。
我们在做接口自动化时,一般接口响应的都是json数据体,对响应数据进行提取使用或断言,当数据量很大或层级很深时,就会变得很麻烦,于是就可以用到jsonpath模块,解决json路径深取值难的问题。
w3c http://www.w3school.com.cn/xpath/index.asp
另外的话,如果测试环境经常会删数据之类的,那么接口里面的测试数据可能就会受到影响,要尽可能的保证用例的稳定正常的执行。
1.xpath 1.1 xpath使用: google提前安装xpath插件,按ctrl + shift + x 出现小黑框 安装lxml库 pip install lxml ‐i https://pypi.douban.com/simple 导入lxml.etreefrom lxml import etree etree.parse() 解析本地文件html_tree = etree.parse('XX.html') etree.HTML() 服务器响应文件html_tree = etree.HTML(
做接口测试的时候,大部分情况下返回的是json数据,我们需要对返回的json断言。 当返回的数据量比较大,并且嵌套的层级很深的时候,很多小伙伴不会取值,往往在返回结果取值上浪费很多时间,于是就有了 jsonpath 解析库,专门解决 json 路径深,取值难的问题。
我们知道再爬虫的过程中我们对于爬取到的网页数据需要进行解析,因为大多数数据是不需要的,所以我们需要进行数据解析,常用的数据解析方式有正则表达式,xpath,bs4,这次我们来介绍一下另一个数据解析库--jsonpath,在此之前我们需要先了解一下什么是json。
JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式。它可以让人们很容易的进行阅读和编写,同时也方便了机器进行解析和生成,适用于进行数据交互的场景,比如网站前台与后台之间的数据交互。简单说就是javascript中的对象和数组,通过这两种结构可以表示各种复杂的结构。
我们在python解析复杂的json一文中呢,是自己去封装了一个简单的json处理的代码,但是有时候还是不能满足需求。那么我们今天去介绍一捆json解析的利器--jsonpath。
参考链接: Python-Json 2 : 使用json.load/loads读取JSON文件/字符串
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景,比如网站前台与后台之间的数据交互。
1. JSON提取器是专门用来对返回的响应结果是application/json格式的报文进行提取,如下所示
在1999年的远古时代里,Excel已经支持数据绑定的方式,用外部的xml文件来控制Excel单元格的内容规范或ListObject的列表数据列规范。其中用到的是Xpath属性和Xml Schema Description(XSD)。
本篇将介绍使用,更多内容请参考:Python学习指南 数据提取之JSON与JsonPATH JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,它是的人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景,比如网站前台与后台之间的数据交互。 JSON和XML的比较可谓不相上下。 Python2.7中自带了JSON模块,直接import json就可以使用了。 官方博客:http://docs.python.org/library/
JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景,比如网站前台与后台之间的数据交互。
之前学习爬虫的时候,如果是 HTML 的数据,通过 xpath 或是 css 选择器,就能很快的获取我们想要的数据,如果是 json 有没有类似 xpath 这种,能够直接根据条件定位数据,而不需要自行 json 解析在遍历获取。答案是有的,也就是 JSONPath。
JSON数据构造方法 注意:区分数字与文本。 这是数字:'0.1'::json 这是文本:'"0.1"'::json 1是数组,3是文本:'[1, "3"]'::jsonb 注意:区分数据的三种形态。 这是单独数据:'1'::json 这是数组里面的数据:'[1]'::json 这是object里面的数据:'{"abc":1}'::json -- 可以为字符串,必须用双引号 SELECT '"abc"'::json; -- OK json ------- "abc" -- 可以为数字 SE
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
今天分享的内容是JSonpath过滤数据的API。这部分API分成两类:一类是运算符,例如:==、>、=~这些,一类是方法或者函数,例如:in、nin、anyof等等。
要以特定格式将详细信息输出到终端窗口,可以将 -o 或 --output 参数添加到支持的 kubectl 命令
Json提取器属于JMeter的后置处理器, 所谓后置提取器就是请求结束后, 对响应结果进行变量提取, 提取变量是为了验证变量是否符合预期或者将变量值作为全局变量, 以供其他请求使用.
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。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。
之前分享了jsonpath的部分API使用,基本已经把基础的内容讲完了,今天分享一下JsonPath API中的函数的使用方法,其实之前讲到的一些json数组的过滤中已经用到了一些函数,大概是因为功能不一样吧,这里将的函数都是处理json数组的,而不是过滤数组的条件。
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本文翻译自官方文档,JsonPath表达式通常是用来路径检索或设置Json的。其表达式可以接受“dot–notation”和“bracket–notation”格式,例如.store.book[0].title、[‘store’][‘book’][0][‘title’]
比如后端接口数据返回某个字段为空、某个字段类型变了、数组为空等.此时如果客户端没有兼容这些异常行为,大多数情况会导致崩溃.
您还可以为 kubectl 使用一个速记别名,该别名也可以与 completion 一起使用:
2、CSV文件是一种带有固定格式的文本文件。注意:获取字段的时候可以调整自己的字段类型,格式,满足自己的需求哦。
WebMonitor 是一款 python 写的开源的网页监控程序,能监控网页变化和 RSS 更新,并支持多种通知方式。
XML和Json不仅是结构化文本,而且擅长表示多层数据,可承载足够通用和足够丰富的信息,因此常被用于各种数据交换和信息传递事务,比如WebService/Restful,微服务等。但多层数据要比传统的二维表结构复杂,取数后再处理的难度也大。
按照压测报告所述,在隔离写入场景下,RedisJSON 比 MongoDB 快 5.4 倍,比 ElasticSearch 快 200 倍以上。隔离读取场景下,RedisJSON 比 MongoDB 快 12.7 倍,比 ElasticSearch 快 500 倍以上。
Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window、Linux、Unix上运行,绿色无需安装,数据抽取高效稳定。
Compute concatenation var(suffix_ALL)
JSON后置处理器(PostProcessor)允许使用 JSON Path 语法从JSON格式的响应中提取数据。类似正则表达式提取器,必须位于HTTP采样器、或者其它可以返回JSON数据的采样器下,作为子结点。
随着现在直播的兴起,主播这个职业逐渐走入人们的视野。越来越多有颜值、有才艺的人纷纷加入到主播这个行业。但是主播最难熬的就是前期粉丝的积累,粉丝多人气就高。
When something is important enough, you do it even if the odds are not in your favor.
目前spring-boot-starter-test工具包也使用到了JsonPath功能。
在上一篇Python接口自动化测试系列文章:Python接口自动化之logging封装及实战,
要验证股票公司事件的数据入库规则,需要对开发的etl代码以及映射规则进行验证,然后数据源给的源文件格式是xml格式的,人工核对起来的话,考虑到有的字段还有枚举值映射关系或者一些简单的格式处理之类的,如果每次都人工去Ctrl + F去xml文件里面搜索标签去校验对应数据的话,效率不是特别的高,也不利于后续开发代码调整后的快速验证,因此我考虑自己用python脚本去按照分析师的规则文档自己解析一下xml文件,然后用自己解析出来的结果跟开发解析出来的数据进行一下对比,在一定程度上,能够稍微提升一下工作的效率。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
官方文档:http://docs.python.org/library/json.html
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