基于Python的接口自动化-JSON模块的操作
目录
引言
一、JSON是啥？
二、JSON的有效数据类型
三、Python JSON库的使用
结语
引言
在使用Python进行接口自动化测试脚本时，一般都是脚本只写接口测试逻辑实现，而执行脚本时需要的测试用例数据都是写入excel、数据库或者指定的配置文件中，脚本通过读取这些测试数据来进行不同测试用例的执行，这样就做到了测试脚本和测试数据的分离，易于后续写实脚本的维护，这部分后续接口自动化框架来介绍怎么实现脚本和数据的分离。
在python脚本构建接口测试请求时，如发送put、post这样的请求时，一般都是以JSON格式的进行请求体数据发送请求，我们编写的接口测试数据一般都是参考接口文档说明进行的，也就是编写的接口测试数据的请求体一般都是JSON格式。
由于python数据类型与标准的JSON数据格式不一样，因此在python脚本读取数据进行接口测试前，需要将JSON数据转换成python对象。
针对json数据交换，python语言封装实现了相关的模块：json，以下介绍python json模块的主要操作和应用。
一、JSON是啥？
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。在现在的应用程序软件中前端和后端数据交互一般都是使用的JSON
二、JSON的有效数据类型
在 JSON 中，一般数据都是key-value对形式存在，数据使用花括号{}包含，value值必须是以下数据类型之一：
- 字符串
- 数字
- 对象（JSON 对象）
- 数组
- 布尔
- Null
JSON 的值不可以是以下数据类型之一：
- 函数
- 日期
- undefined
有效JSON数据示例：
字符串：{ "name":"John" }
数字：{ "name":123 }
对象：{"employee":{ "name":"Bill Gates", "age":62, "city":"Seattle" }}
数组：{"employees":[ "Bill", "Steve", "David" ]}
布尔：{ "sale":true }
null:{ "middlename":null 如果json比较复杂，可以上json在线解析网站：JSON在线 | JSON解析格式化—SO JSON在线工具，核验json是否标准正确。
三、Python JSON库的使用
使用 JSON 函数需要导入 json 库：import json
打开Pycharm工具导入json库后，模块下封装的方法如下：
其主要封装json.dumps()、json.loads()、json.dump()、json.load()
json.dumps()：将 Python 对象编码成 JSON 字符串
json.loads()：将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象
json.dump()：将Python内置类型序列化为json对象后写入文件
json.load()：将文件中读取到的json形式的字符串转化为python类型
python数据类型和json类型转换关系表如下：
python数据转成json类型：
json类型转成python数据类型：
json.dumps()使用示例：
编辑如下代码：
import json
data1 = (1,2,3) # 元组
data2 = {'张山':'25','王五':'30'} # 字典
data3 = [1,2,3] # 列表
print(json.dumps(data1))
print(json.dumps(data2))
print(json.dumps(data3))运行结果如下：
[1, 2, 3]
{"\u5f20\u5c71": "25", "\u738b\u4e94": "30"}
[1, 2, 3]运行后发现python对象都转换成json类型了，其中元组和列表转换成json的数组，字典转换成带双引号的json格式，其中默认将字符串转换成ascii码，如果不想转换成ascii码，将上面代码改成如下即可：
print(json.dumps(data2,ensure_ascii=False))json.loads()使用示例：
编辑如下代码：
import json
data1 = '{"name":"zhangshan","age":25}'
print(json.loads(data1))输出如下：
{'name': 'zhangshan', 'age': 25}json.dump()使用示例：
编辑如下代码：
import json
data = {
'name': 'wangwu',
'liebiao': [1, 2, 3, 4],
'yuanzu': (1, 2, 3)
}
with open('json_test.txt', 'w+') as f:
json.dump(data,f)运行完成后会生成同路径下生成一个json_test.txt的文件，文件内容如下：
json.load()使用示例：
在上面生成的文件基础上，读取文件的内容，代码如下：
import json
data = {
'name': 'wangwu',
'liebiao': [1, 2, 3, 4],
'yuanzu': (1, 2, 3)
}
with open('json_test.txt', 'w+') as f:
json.dump(data,f)
with open('json_test.txt') as f:
print(json.load(f))输出如下：
{'yuanzu': [1, 2, 3], 'name': 'wangwu', 'liebiao': [1, 2, 3, 4]}如上就是python json库的相关方法的使用和应用，后续有json数据和python类型交互转换时就需要引入json库，实现数据转换。
结语
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如果有不明白的地方可以去看这个Python接口自动化测试实战教程，还是讲的蛮详细的！
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