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HTML5学堂：在AJAX实现前后台数据交互的时候，通常使用JSON的数据格式，对于JSON来说，有严格的代码规范，一旦格式出问题，就无法显示出相应效果，同时还不在控制台报错。今天我们一起总结一下，JSON的书写有哪些规范。 JSON是什么？ 在前后台的交互中，通常要互相传递消息，那就需要一种两方面都能“听懂的语言”，数据格式这里就代表语言。JSON就是前后台中都能理解的一种“语言”。 JSON的类型 JSON也有不同的组织形式，一种是JSON对象，一种为JSON数组。因此，在书写的代码当中，需要遵循基本的
序列化与反序列化 序列化：把Python的基本数据类型转为字符串 反序列化：把字符串转为Python的基本数据类型 Python中用于序列化的两个模块： json 用于【字符串】和 【python基本数据类型】 间进行转换；由于字符串是各语言通用的，json更适合跨语言；但仅支持dict、list、tuple、str、int、flost、True、False pickle 用于【python特有的类型】 和 【python基本数据类型】间进行转换，支持任何类型，更适合所有类型的序列化，比如面向对
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于ECMAScript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++、Java、JavaScript、Perl、Python等)。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成(一般用于提升网络传输速率)。
面试时间经常被问到：你的测试数据放哪？有没有做到测试数据和代码的分离？ Cypress 使用cypress/fixture 目录存放 json 文件数据， cy.fixture() 加载测试数据。 官方文档参考https://docs.cypress.io/api/commands/fixture.html#Syntax
🎈1.2类型转换对照表 python 中类型向 json 类型的转化对照表，先记住这张表哈：
https://blog.csdn.net/qq_32706349/article/details/80472445
在数据处理和分析中，JSON是一种常见的数据格式，而Pandas DataFrame是Python中广泛使用的数据结构。将JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析和处理。在本文中，我们将探讨如何将JSON转换为Pandas DataFrame，并介绍相关的步骤和案例。
最近重新写爬虫的课程，发现有些以前爬过的网站都消失了，到处找可爬的网站还有案例，收获不多，除了自建教学网站，想要找一些稳定，有趣且有一定实用价值的爬虫项目网站太难了。
JSON常被拿来与XML做比较，因为JSON 的诞生本来就多多少少要有取代XNL的意思。相比 XML，JSON的优势如下:
上篇介绍完发送get请求的接口，大家必然联想到发送post请求的接口也不会太难，被聪明的你又猜到了。答案是对的，虽然发送post请求的参考例子很简单，但是实际遇到的情况却是很复杂的，因为所有系统或者软件、网站都是从登录开
HTTP接口案例开发的步骤为： 1.了解要开发案例的业务流程，比如新增案例，是否有其它前置条件,如果有，就需要先开发好前置条件的案例 2.手工开发案例或者通过jmeter录制功能开发案例 3.对案例进
众所周知，Requests是Python语言的第三方的库，专门用于发送HTTP请求。在Python语言中，虽然提供了urllib2和urllib的库，但是相比较而言，Requests任然是实现接口测试最好的选择，因为它是用起来更加简便。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
对于这种数据可以利用 json 模块将 json 字符串直接转化为字典格式的数据，字典为 {key：value} 型，之后再对应提取我们想要的字段。
1、头中需要设置 Content-Type 的值为 application/json
Google Gson是一个简单的基于Java的库，用于将Java对象序列化为JSON，反之亦然。 它是由Google开发的一个开源库。
JSON就是JavaScript Object Notation，这个模块完成了python对象和JSON字符串的互相转换! json是一种很多语言支持的通用语言
引用名称：提取引用名称，下个请求要引用此参数名称，如填写token，下个请求中用${token}
本文将介绍@RequestBody 注解常见的一些用法和原理，这个注解日常用到的特别多。
2.文件上传 2.1 多文件上传 3. JSON 3.1 JSON 使用流程分析 📷 3.2 JSON数据 3.3 入门案例 3.3.1 目标 目标：请求JSON数据，响应JSON数据 案例：用户条件查询， 请求：查询条件 User 响应：查询结果 List 前提：spring mvc 底层 jackson 处理json数据。 3.3.2 步骤 步骤： 导入 jackson 相关的jar包 编写JavaBean：User 编写controller，接收请求数据 @RequestBody 编写
JSON 在线工具 https://www.sojson.com/ http://www.w3school.com.cn/json/ http://www.runoob.com/json/json-tutorial.html JSON（JavaScriptObjectNotation） 轻量级的数据交换格式，基于ECMScript json格式是一个键值对形式的数据集 key: 字符串 value: 字符串，数字，列表，json json使用大括号包裹 键值对直接用逗号隔开 Student={
json.loads()、json.dumps()和json.dump()、json.load()分别是两组不同用法
在API的自动化测试维度中，测试维度分为两个维度，一个是单独的对API的验证，客户端发送一个请求后，服务端得到客户端的请求并且响应回复给客户端；另外一个维度是基于业务场景的测试，基于业务场景的也就是说编编写的API的测试用例是基于产品的业务逻辑，关于这点在我出版的书《Python自动化测试实战》测试案例实战中都有丰富的代码案例，
今天面试被问到这个问题，明明以前是知道的，半年没碰之后，硬是没有想起来，只好硬着头皮说，tp自带的json助手函数是不会有这个问题的，场面一度十分尴尬。
摘要: 原创出处:www.bysocket.com 泥瓦匠BYSocket 希望转载，保留摘要，谢谢！
在API的自动化测试维度中，测试维度分为两个维度，一个是单独的对API的验证，客户端发送一个请求后，服务端得到客户端的请求并且响应回复给客户端；另外一个维度是基于业务场景的测试，基于业务场景的也就是说编编写的API的测试用例是基于产品的业务逻辑，关于这点在我出版的书《Python自动化测试实战》测试案例实战中都有丰富的代码案例，这里就不详细的再说明。抛开两个维度的思考点，作为测试团队的工作内容，首先要保障产品的业务逻辑是可以使用的，只要这样，产品才能够给客户带来价值，在基本的业务逻辑稳定的基础上，再一步需要思考的是整个系统的稳定性，抗压性和系统的承载负载的能力。那么在工程效率的角度上来思考，使用代码或者工具都不是核心，核心是如何使用这些工具或者代码来提升测试的效率，优化研发的流程，并持续的改进，从而达到过程中的改进。不管工具还是代码，对产品完整性的测试，都要考虑产品的业务逻辑，也就是产品的场景，而如何通过API的自动化测试方式来达到产品的业务场景的测试，在单元测试框架的视频里面我特别的说到了七个点，每个点都举了案例，其中最核心的一个点就是编写的每个测试用例都必须得有断言同时基于API的测试要基于产品的业务逻辑来进行，而单纯的测试API是没有多少意义的，比如一个登录的业务场景，登录接口好的就能够证明登录的业务场景是好的吗？很显然不能。
因为猪哥写文章并不是将所有的功能和方法列一遍而已，我觉得这些大家完全可以在网站找到，所以真的没必要。
对于这种数据我们通常使用的是json模块，将json字符串，转化为字典格式的数据，然后采用 “键值对” 方式，获取我们想要的数据。
前言 发送post的请求参考例子很简单，实际遇到的情况却是很复杂的，首先第一个post请求肯定是登录了，但登录是最难处理的。登录问题解决了，后面都简单了。 一、查看官方文档 1.学习一个新的模块，其
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中，从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作，主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作，另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。
（1）、读文件的步骤： （1）打开文件 open(path,flag,encoding,[errors]) path：打开路径 flag:打开方式 r(只读) rb(二进制格式) r+(可以读写) w(只写,存在覆盖，不存在创建) wb(写入二进制) w+(用于读写) a(文件存在，追加) a+() encoding:编码方式 errors:错误处理 （2）读取文件 （3）关闭文件 （2
Python扩展内容 阅读本文需要3分钟 ① python中yield关键字的使用： yield 是一个类似 return 的关键字，只是这个函数返回的是个生成器 当你调用这个函数的时候，函数内部的代
jq拥有一些内建的函数,如has,key等， key函数用于获取json中的Key
得益于 HTML5 WebGL 技术的成熟，从技术上对工控管理的可视化，数据可视化变得简单易行！完成对工控设备的管理效率，资源管理，风险管理等的大幅度提高，同时也对国家工业4.0计划作出有力响应！
今天说几个我曾经在管理项目和团队要求的基本编码规范。实际执行下来成本比较低，长期坚持下来的确有助于项目的维护。
在实际开发中，完成注册功能前，如果用户填写用户信息，准备填写其他信息时，将提示当前用户的用户名是否可用。效果图如下：
在Pytest的测试框架中，也是内置了fixture的功能，这些内置的fixture在特定的测试场景下能够提高测试的效率，另外一个好处是它是内置的fixture，就不需要单独再写fixture了。就像Python语言中内置的函数一样，直接拿来调用实现想要实现的功能就可以了。下面具体来看这些内置的fixture它的含义以及在测试场景下的案例应用。
在上一篇中，我们有db.json文件，里面放置了一些水果信息。 现在新建一个demo文件夹，引入jq库文件（常见的是jquery-2.0.3.min.js，此处的jq.js是被我重命名了）。 另，新建一个jq-ajax.html文件，我们将在这个html文件里头操作db.json数据。
在接口测试之RESTful中对RESTful做了详细的介绍，在前面的基础上继续完善案例的应用。在接口测试中，当客户端请求服务端，服务端响应返回给客户端，返回的这些这些信息除了响应头，还有就是业务状态码，msg以及数据，比如登录一个系统成功后，它返回的内容可能是:{"status":0,"msg":"ok","datas":{"userid":1001,"name":"wuya"}}，这里还是看一个案例的应用，比如登录抽屉网失败，看服务端返回给客户端的信息，如下图所示：
HTTP是应用层的协议，同时也是无状态的协议，所以也就有了COOKIE技术的发展，关于COOKIE和SESSION以及TOKEN这些我就不详细的解释了，在我的书籍《Python自动化测试实战》里面有很详细的解释。本节继续沿着Python测试实战（十）的主题来看Pytest测试框架对token的处理和API的案例应用实战。在案例里面，应用了Flask-JWT，关于JWT部分改天我在博客里面详细的写下。对之前的源码增加token的验证，最新的案例代码为：
大家在日常开展自动化测试工作时，为了保证接口测试的有效性，少不了要对接口返回的响应字段进行校验、断言等操作。当接口返回的字段数量本身就很少时，接口断言操作一般都很容易就能实现，但当接口的返回字段特别多，结构特别复杂时，例如响应字段数量达到了成百上千时，如何快速实现全部返回字段的校验？这类问题，相信困扰了很多的正在开展接口测试的小伙伴。
用来标注在类上，表示这个类是一个控制器类，可以用来处理 http 请求，通常会和@RequestMapping 一起使用。
很多时候需要对接口返回的数据进行数据保存，以便下次使用。本地json文件的应用场景：
在单元测试的组件中，主要分为测试用例，测试固件，测试套件，测试执行以及测试报告，看过我书的同学对这些应该很清晰。测试固件也是不难理解，也就是在测试用例执行前需要做的动作和测试执行后需要做的事情。比如在UI的自动化测试中，我们更加关注的是对页面的操作，而不是关心打开浏览器和关闭浏览器，在数据库的操作中，更加关注的是对MySQL的基本操作，而不怎么关心连接数据库和数据库断开连接这部分。所以打开浏览器和关闭浏览器，连接数据库和关闭数据库部分，可以让测试固件去干，测试用例的层面更加关心测试用例的执行结果以及断言结果。在pytest的测试框架中，测试固件有各种形式的表现，比如除了刚才说的初始化与清理外，还有它强大的参数化的部分。下面还是通过具体的案例来说明这部分的应用。
jax技术包含了几种技术:javascript、xml、css、xstl、dom、xhtml和XMLHttpRequest七种技术，所以ajax就像是粘合剂把七种技术整合到一起，从而发挥各个技术的优势。
在日常开展自动化测试工作时，为了保证接口测试的有效性，少不了要对接口返回的响应字段进行校验、断言等操作。当接口返回的字段数量本身就很少时，接口断言操作一般都很容易就能实现，但当接口的返回字段特别多，结构特别复杂时，例如响应字段数量达到了成百上千时，如何快速实现全部返回字段的校验？这类问题，相信困扰了很多的正在开展接口测试的小伙伴。
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