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。
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
在处理JSON数据时，我们常常需要提取、筛选或者变换数据。手动编写这些操作的代码不仅繁琐，而且容易出错。Python作为一个功能强大的编程语言，拥有丰富的库和工具来处理这些数据。今天，将介绍一个实用的Python库——JMESPath，它为提取JSON数据提供了简洁而强大的语法。
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：
今天发现一个处理json的库jmespath, 开始以为不就是一个jsonpath的改进版么？ 没太在意。 然后读了官方文档后，发现比jsonpath强好多，感觉以前怎么没有发现这个库呢。 有时候为了获取一个复杂的路径，费老鼻子劲了。 可以查看官方文档，https://www.osgeo.cn/jmespath/examples.html 例子还是很多的。 jsonpath与jmespath都可以处理json, 它们有什么差别呢？
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：
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
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。
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）
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：
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。
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。
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：
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。
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。
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。
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。
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。
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
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.
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。
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。
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。
通常生产环境由于安全原因都无法访问互联网。此时就需要进行离线安装，主要有两种方式：源码编译、rpm包安装。源码编译耗费时间长且缺乏编译环境，所以一般都选择使用离线 rpm 包安装。
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。
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。
HttpRunner4.x 支持两种（jmespath 和 正则）提取返回结果的方式，并且内置了丰富的校验结果的方式
通过mitmproxy命令启动代理后，获取当前时间作为文件名在tests/mitm下生成用例文件，给addons添加插件Record类，通过response钩子捕获请求信息，对请求进行域名过滤，域名匹配成功的请求就使用测试步骤代码模板，填充method、url、headers、body数据，追加到测试用例文件中。
本文转自公众号 TCTP，作者 TCTP。 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/voEr3WId1LeOr-o4sFptPA?scene=25#wechat_redirec
httprunner 3.x最大的改变是执行用例用的是 python 的 pytest 框架，支持3种格式的用例：YAML/JSON/pytest 代码 对比 httprunner 2.x 以前版本，早期版本用的是 unittest 框架，只支持2种格式的用例: YAML/JSON
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。
4 JOSN提取器和JSON JMSPath提取器比较 为了更好让大家理解JOSN提取器和JSON JMSPath提取器，我们在网上建立一个JSON文件food.json。内容如下。
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。
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：
在 HttpRunner 中，支持变量声明（variables）和引用（$var）的机制
我们用Anisible 来管理Openstack 此时需要安装shade模块当有互联网时我们可以用以下方式安装shade模块
Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/36/fa/08e9e6e0e3cbd1d362c3bbee8d01d0aedb2155c4ac112b19ef3cae8eed8d/docutils-0.14-py3-none-any.whl (543kB) 100% |████████████████████████████████| 552kB 618kB/s Collecting ecdsa==0.13 (from -r requirements.txt (line 30)) Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/63/f4/73669d51825516ce8c43b816c0a6b64cd6eb71d08b99820c00792cb42222/ecdsa-0.13-py2.py3-none-any.whl (86kB) 100% |████████████████████████████████| 92kB 1.1MB/s Collecting elasticsearch==6.1.1 (from -r requirements.txt (line 31)) Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/67/15/80db00582d1d6286c5c8f0e18e444481e0fc2bc1fa2391935f10358c5f2d/elasticsearch-6.1.1-py2.py3-none-any.whl (59kB) 100% |████████████████████████████████| 61kB 2.2MB/s Collecting enum-compat==0.0.2 (from -r requirements.txt (line 32)) Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/95/6e/26bdcba28b66126f66cf3e4cd03bcd63f7ae330d29ee68b1f6b623550bfa/enum-compat-0.0.2.tar.gz Collecting ephem==3.7.6.0 (from -r requirements.txt (line 33)) Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/c3/2c/9e1a815add6c222a0d4bf7c644e095471a934a39bc90c201f9550a8f7f14/ephem-3.7.6.0.tar.gz (739kB) 100% |████████████████████████████████| 747kB 556kB/s Collecting eventlet==0.22.1 (from -r requirements.txt (line 34)) Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/61/1a/d1ff6e4f1dc652dfdda4a674f807c842eaa15f1ed9b76938a3be313bbac9/eventlet-0.22.1-py2.py3-none-any.whl (409kB) 100% |████████████████████████████████| 409kB 558kB/s CollectingForgeryPy==0.1 (from -r requirements.txt (line 35)) Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/de/66/8a29d7163b528d2d5c3ccc98e621959723b7eeb010e38c11f1404313e2b7/ForgeryPy-0.1.tar.gz Collecting greenlet==0.4.12 (from -r requirements.txt (line 36)) Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/20/ea/e47c2fff6e91b20c05107411fa25fb93e66bd76ecd27f04e2224e7806f41/greenlet-0.4.12-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl (42kB) 100% |████████████████████████████████|
安装 Python 库依赖(py3) [root@h165 requirements]# pwd/opt/jumpserver/requirements(py3) [root@h165 requirements]# lsdeb_requirements.txt mac_requirements.txt rpm_requirements.txtissues.txt requirements.txt(py3) [root@h165 requirements]# cat rpm_requ
首先，我们无论学习哪个框架，都要带着问题，带着思考去学习 思考1：HttpRunner是什么？ 思考2：HttpRunner的设计模式是什么？ 思考3：为什么我们要学习HttpRunner？他的优势是什么？他比之前的Pytest好在哪里 接下来我们带着这3个问题去学习
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