python-json校验-jsonpath解析
目录
- 背景
- 表示法
- jsonpath的语法
- 示例
- 实战
背景
在进行接口自动化测试的时候，对响应结果进行校验，基本上都是对json数据的校验，响应内容十分复杂，当然验证也是一个很庞大的工程 ，不过都是可以通过jsonpath 解决。
JSONPath 提供了强大的 JSON 解析功能，可以更便捷灵活的用来获取对应的 JSON 内容。
表示法
JSONPath 有两种表示方式， 可以使用点表示法，也可以使用括号表示法
- 点表示法 例子：$.store.book[0].title
- 括号表示法 例子：$['store']['book'][0]['title']
jsonpath的语法
| 语法 | 描述 |
|---|---|
| $ | 根对象/元素 |
| @ | 当前对象/元素 |
| . 或者 [] | 子运算符，匹配下级元素 |
| .. | 递归下降，递归方式匹配所有子元素 |
| * | 通配符。所有对象/元素，无论其名称 |
| [] | 下标运算符，jsonpath 从0开始 |
| [,] | 连接的操作符，多个结果拼接成列表返回 |
| [开始：结束：步骤] | 从 ES4 借来的数组切片运算符。 |
| ?() | 应用过滤器（脚本）表达式。 |
| () | 脚本表达式，使用底层脚本引擎。 |
示例
{ "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
}
}
}
| jsonpath | 结果 | 备注 |
|---|---|---|
| $.store.book[*].author | 所有书籍的作者 | |
| $..author | 所有的作者 | |
| $.store.* | 商店下的所有元素/对象，包括书籍和自行车 | |
| $.store..price | 商店里所有元素/对象的价格 | |
| $..book[2] | 下标从0开始，第3本书 | |
| $..book[(@.length-1)] | 按顺序排列最后一本书 | 用到了()和@两个语法 |
| $..book[-1:] | 按顺序排列最后一本书 | 用到了[]数组下标切片 |
| $..book[0,1] | 第1本书和第2本书，前两本书 | |
| $..book[:2] | 第1本书和第2本书，前两本书 | $…book[0:2] ，从0开始，0 1，前两本书 |
| $..book[?(@.isbn)] | 有isbn字段的所有书籍 | |
| $..book[?(@.price<10)] | 所有价格小于10的书籍 | |
| $..* | json结构的所有元素 |
实战
安装jsonpath
pip3 install jsonpath
以网上一个开源的获得天气的API为例子：
def test_get_json(self):
r = requests.get("http://t.weather.sojson.com/api/weather/city/101191102")
print(r.text)
r_json = r.json()
# 用点方法来获得notice的内容
yesterday = jsonpath(r_json, "$.data.yesterday.notice")
print(yesterday)
# 获得aqi=15 的forecast元素
aqi = jsonpath(r_json, "$..forecast[?(@.aqi==15)]")
print(aqi)
当不知道有jsonpath这个神器的时候，我是通过遍历一个个元素，然后再去比对具体的字段信息，比如下方：获得duration 超过7000 的api信息
{
"apis": [{
"path": "/path",
"duration": 7890
}, {
"path": "/path",
"duration": 6890
}, {
"path": "/path",
"duration": 5890
}]
}
通过遍历的方式获得：
apis = '{"apis":[{"path":"/path","duration":7890},{"path":"/path","duration":6890},{"path":"/path","duration":5890}]}'
print(json.loads(apis))
apis_json = json.loads(apis)
# 一个个遍历
api_duration = []
for api in apis_json["apis"]:
duration = api["duration"]
if int(duration) > 7000:
print(str(duration))
api_duration.append(api["path"])
print(api_duration)
通过jsonpath获得
#jsonpath 更简单 api_duration2 = jsonpath(apis_json, "$.apis[?(@.duration>7000)].path") print(api_duration2)
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。
相关推荐
-
python的json中方法及jsonpath模块用法分析
本文实例讲述了python的json中方法及jsonpath模块用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 什么是json 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. json模块中方法的学习 其中类文件对象的理解: 具有read()或者write()方法的对象就是类文件对象,比如f = open("a.txt",
-
Python使用jsonpath-rw模块处理Json对象操作示例
本文实例讲述了Python使用jsonpath-rw模块处理Json对象操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 这两天在写一个爬虫,需要从网站返回的json数据提取一些有用的数据. 向url发起请求,返回的是response,在python3中,response.content是二进制bytes类型的,需要用decode()转成unicode的str类型 #如果用的requests发的请求 import json response = requests.get(url,headers=self.
-
解析python中的jsonpath 提取器
目录 为什么要用jsonpath jsonpath的语法 jsonpath 解析 使用示例 为什么要用jsonpath 就跟为什么要用xpath一样,jsonpath的设计灵感来源于xpath.一个强大的json数据提取工具.让用户不用编写脚本就可以提取到相应的json数据. jsonpath的语法 jsonpath可以什么这两种模式来检索数据:以点为分隔$.store.book[0].title$.store.book[0,1] #可以取到第一个和第二个book值$.store.book[*]
-
Python json解析库jsonpath原理及使用示例
jsonpath jsonpath 用于多层嵌套 json格式的 解析. pip install jsonpath JsonPath 描述 $ 根节点 @ 现行节点 .or[] 取子节点 n/a 取父节点,jsonpath为支持 .. 就是不管位置,选择所有复合条件的条件 * 匹配所有元素节点 n/a 根据属性访问,json不支持,因为json是个key-value递归结构,不需要数属性访问 [] 迭代器标示(可以在里边做简单的迭代操作,如数组下标,根据内容选值等) [,] 支持迭代器中做多选
-
python-json校验-jsonpath解析
目录 背景 表示法 jsonpath的语法 示例 实战 背景 在进行接口自动化测试的时候,对响应结果进行校验,基本上都是对json数据的校验,响应内容十分复杂,当然验证也是一个很庞大的工程 ,不过都是可以通过jsonpath 解决. JSONPath 提供了强大的 JSON 解析功能,可以更便捷灵活的用来获取对应的 JSON 内容. 表示法 JSONPath 有两种表示方式, 可以使用点表示法,也可以使用括号表示法 点表示法 例子:$.store.book[0].title 括号表示法 例子:$
-
Python 解析库json及jsonpath pickle的实现
1. 数据抽取的概念 2. 数据的分类 3. JSON数据概述及解析 3.1 JSON数据格式 3.2 解析库json json模块是Python内置标准库,主要可以完成两个功能:序列化和反序列化.JSON对象和Python对象映射图如下: 3.2.1 json序列化 对象(字典/列表) 通过 json.dump()/json.dumps() ==> json字符串.示例代码如下: import json class Phone(object): def __init__(self, name,
-
Python json模块与jsonpath模块区别详解
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. JSON和XML相比较可谓不相上下. Python 3.X中自带了JSON模块,直接import json就可以使用了. 官方文档:http://docs.python.org/library/json.html Json在线解析网站:http://www.json.cn/ JS
-
Java使用JSONPath解析JSON完整内容详解
JsonPath是一种简单的方法来提取给定JSON文档的部分内容. JsonPath有许多编程语言,如Javascript,Python和PHP,Java. JsonPath提供的json解析非常强大,它提供了类似正则表达式的语法,基本上可以满足所有你想要获得的json内容. maven中添加jar包 JsonPath可在Central Maven存储库中找到. Maven用户将其添加到您的POM. com.jayway.jsonpath json-path 2.2.0 操作符 操作 说明 $
-
详解Python使用simplejson模块解析JSON的方法
1,Json模块介绍 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.同时也易于机器解析和生成.它基于JavaScript Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999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++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等)
-
Python发送http请求解析返回json的实例
python发起http请求,并解析返回的json字符串的小demo,方便以后用到. #! /usr/bin/env python # -*- coding:gbk -*- import os import sys import json import urllib import urllib2 if __name__ == "__main__": query_file = sys.argv[1] query_index = 0 with open(query_file, 'r') a
-
Python解析json代码实例解析
这篇文章主要介绍了Python解析json代码实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 什么是json格式: JSON(JavaScript Object Notation):一种轻量级数据交换格式,相对于XML而言更简单,也易于阅读和编写,机器也方便解析和生成,Json是JavaScript中的一个子集. import json data = { "statusCode": 200, "data":
-
Python抓包并解析json爬虫的完整实例代码
Python抓包并解析json爬虫 在使用Python爬虫的时候,通过抓包url,打开url可能会遇见以下类似网址,打开后会出现类似这样的界面,无法继续进行爬虫: 例如: 需要爬取网页中第二页的数据时,点击F12➡网络(Network)➡XHR,最好点击清除键,如下图: 通过点击"第二页",会出现一个POST请求(有时会是GET请求),点击POST请求的url,(这里网址以POST请求为例), 如图: 然后复制参数代码 代码展示: import requests import json