本节内容
requests安装
requests使用
JSON类型解析
requests库详解
带安全认证的请求
序言
上节课我们学习了接口测试的理论,抓包工具及使用Postman手工测试各种接口,这节课我们主要讲解使用Python语言来发送接口请求,实现接口测试自动化。
发送请求,我们这里主要使用Python的一个第三方包(需要先安装):requests。
Python3自带的http.client和urllib.request都能发送http请求,不过相对来说使用较麻烦,第三方库requests让发送请求更简单,支持自动编码解码,会话保持,长连等
参考: requests官方文档
requests安装
Windows: 打开cmd命令行,输入
pip install requests
,等待安装完成即可Linux: (建议使用Python3),终端中输入
pip3 install requests
,等待安装完成即可Mac: (建议使用Python3),
sudo python3 -m pip install requests
,等待安装完成即可
验证是否安装成功:
打开命令行,输入python
,在python shell环境下输入import requests
没有报错即安装成功
requests的使用
一个最简单的GET请求
发送一个请求分3步:
组装请求: 请求可能包含url,params(url参数),data(请求数据),headers(请求头),cookies等,最少必须有url
发送请求,获取响应:支持get,post等各种方法发送,返回的是一个响应对象
解析响应: 输出响应文本
打开Pycharm,新建一个demo项目,项目下新建一个Python文件,输入以下内容:
# 导入requests包import requests # 1. 组装请求url = "http://httpbin.org/get" # 这里只有url,字符串格式# 2. 发送请求,获取响应res = requests.get(url) # res即返回的响应对象# 3. 解析响应print(res.text) # 输出响应的文本
带参数的GET请求
import requests url = "http://www.tuling123.com/openapi/api?key=ec961279f453459b9248f0aeb6600bbe&info=你好" # 参数可以写到url里res = requests.get(url=url) # 第一个url指get方法的参数,第二个url指上一行我们定义的接口地址print(res.text)
或
import requests url = "http://www.tuling123.com/openapi/api"params = {"key":"ec961279f453459b9248f0aeb6600bbe","info":"你好"} # 字典格式,单独提出来,方便参数的添加修改等操作res = requests.get(url=url, params=params) print(res.text)
传统表单类POST请求(x-www-form-urlencoded)
import requests url = "http://httpbin.org/post"data = {"name": "hanzhichao", "age": 18} # Post请求发送的数据,字典格式res = requests.post(url=url, data=data) # 这里使用post方法,参数和get方法一样print(res.text)
JSON类型的POST请求(application/json)
import requests url = "http://httpbin.org/post"data = '''{ "name": "hanzhichao", "age": 18 }''' # 多行文本, 字符串格式,也可以单行(注意外层有引号,为字符串) data = '{"name": "hanzhichao", "age": 18}'res = requests.post(url=url, data=data) # data支持字典或字符串print(res.text)
data参数支持字典格式也支持字符串格式,如果是字典格式,requests方法会将其按照默认表单urlencoded格式转换为字符串,如果是字符串则不转化
如果data以字符串格式传输需要遵循以下几点:
必须是严格的JSON格式字符串,里面必须用双引号,k-v之间必须有逗号,布尔值必须是小写的true/false等等
不能有中文,直接传字符串不会自动编码
一般来说,建议将data声明为字典格式(方便数据添加修改),然后再用json.dumps()方法把data转换为合法的JSON字符串格式
import requests import json # 使用到JSON中的方法,需要提前导入url = "http://httpbin.org/post"data = { "name": "hanzhichao", "age": 18 } # 字典格式,方便添加headers = {"Content-Type":"application/json"} # 严格来说,我们需要在请求头里声明我们发送的格式res = requests.post(url=url, data=json.dumps(data), headers=headers) # 将字典格式的data变量转换为合法的JSON字符串传给post的data参数print(res.text)
或直接将字典格式的data数据赋给post方法的JSON参数(会自动将字典格式转为合法的JSON文本并添加headers)
import requests url = "http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2"data = { "reqType":0, "perception": { "inputText": { "text": "附近的酒店" }, "inputImage": { "url": "imageUrl" }, "selfInfo": { "location": { "city": "北京", "province": "北京", "street": "信息路" } } }, "userInfo": { "apiKey": "ec961279f453459b9248f0aeb6600bbe", "userId": "206379" } } res = requests.post(url=url, json=data) # JSON格式的请求,将数据赋给json参数print(res.text)
练习:
利用图灵聊天接口(GET)
http://www.tuling123.com/openapi/api?key=ec961279f453459b9248f0aeb6600bbe&info=你好
,结合Python的input编写一个机器人聊天室利用图灵查询接口(POST)
http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2
,封装一个实用的查询方法,查询你附近的美食等等
JSON类型解析
序列化和反序列化
程序中的对象,如Python中的字典、列表、函数、类等,都是存在内存中的,一旦断电就会消失,不方便传递或存储,所以我们需要将内存中的对象转化为文本或者文件格式,来满足传输和持久化(存储)需求
序列化: 内存对象 -> 文本/文件
反序列化: 文本 -> 内存对象
对象在HTTP中的传输过程
HTTP协议是超文本传输协议,是通过文本或二进制进行传输的,所以我们发送的请求要转化成文本进行传输,收到的响应也是文本格式,如果是JSON,一般还需要将文本格式重新转化为对象
JSON对象(Python字典) -> 转为文本请求 -> 发送请求
-> 服务器收到文本请求 -> 将文本请求转化为对象,获取其中的参数,处理业务
-> 返回文本格式的响应 -> 客户端转为对象格式来从响应中取值
JSON对象与Python字典的区别
JSON对象是javascript object即javascript中的对象,是一种通用的格式,格式严格,不支持备注。
JSON文本和JSON对象的区别:
JSON文本是符合JSON格式的文本,实际上是一个字符串
JSON对象是内存中一个对象,拥有属性和方法,可以通过对象获取其中的参数信息
Python中我们一般提到JSON对象指的是字典
Python的字典的格式和JSON格式,稍有不同:
字典中的引号支持单引号和双引号,JSON格式只支持双引号
字典中的True/False首字母大写,JSON格式为true/false
字典中的空值为None, JSON格式为null
JSON格式操作方法
序列化(字典 -> 文本/文件句柄): json.dumps()/json.dump()
反序列化(文本/文件句柄 -> 字典) : json.loads()/json.load()
import json # 需要导入JSON包data = {'name': '张三', 'password': '123456', "male": True, "money": None} # 字典格式str_data = json.dumps(data) # 序列化,转化为合法的JSON文本(方便HTTP传输)print(str_data)
输出:{"name": "\u5f20\u4e09", "password": "123456", "male": true, "money": null}
json.dumps()支持将json文本格式化输出
import requests import json res = requests.post("http://www.tuling123.com/openapi/api?key=ec961279f453459b9248f0aeb6600bbe&info=怎么又是你") print(res.text) # 输出为一行文本res_dict = res.json() # 将响应转为json对象(字典)等同于`json.loads(res.text)`print(json.dumps(res_dict, indent=2, sort_keys=True, ensure_ascii=False)) # 重新转为文本
看一下输出结果对比:
{"code":100000,"text":"我才要说怎么又是你"} # res.text,有些接口中文会返回为\u..{ "code": 100000, "text": "我才要说怎么又是你" # 树状格式,比较清晰,显示中文}
indent: 缩进空格数,indent=0输出为一行
sork_keys=True: 将json结果的key按ascii码排序
ensure_ascii=Fasle: 不确保ascii码,如果返回格式为utf-8包含中文,不转化为\u...
反序列化
import json res_text = {"name": "\u5f20\u4e09", "password": "123456", "male": true, "money": null} # JSON文本格式的响应信息res_dict = json.loads(res_text) # 转化为字典 print(res_dict['name']) # 方便获取其中的参数值
输出:张三
文件的序列化与反序列化
序列化:字典 -> 文件句柄
import json res_dict = {'name': '张三', 'password': '123456', "male": True, "money": None} # 字典格式f = open("demo1.json","w") json.dump(res_dict, f)
查看同级目录,增加了一个demo1.json文件,内容为:
{"name": "\u5f20\u4e09", "password": "123456", "male": true, "money": null}
序列化: 文件句柄 -> 字典
在项目中(和下面脚本文件同一路径下)新建demo2.json
文件,内容如下,保存
{ "name": "张三", "password": "123456", "male": true, "money": null}
新建Python文件
import json f = open("demo.JSON","r", encoding="utf-8") # 文件中有中文需要指定编码f_dict = json.load(f) # 反序列化将文件句柄转化为字典print(f['name']) # 读取其中参数f.close()
什么时候使用JSON对象(字典)什么时候使用JSON文本?
一般在组装data参数时,建议使用字典格式,发送请求时用json.dumps(data)
转化为文本发送,收到请求后使用json.loads(res.text)
转化为字典,方便我们获取其中的参数信息
练习:
解析以下json格式文件,发送请求并打印响应
注: method支持get和post,如果没有method,有data默认发post请求,没有data默认发get请求,type支持:form或json,没有默认发form格式
demo1.json
{ "url": "http://www.tuling123.com/openapi/api", "method": "get", "params": { "key": "ec961279f453459b9248f0aeb6600bbe", "info": "你好" } }
demo2.json
{ "url": "http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2", "method": "post", "type": "json", "data": { "reqType": 0, "perception": { "inputText": { "text": "附近的酒店" }, "inputImage": { "url": "imageUrl" }, "selfInfo": { "location": { "city": "北京", "province": "北京", "street": "信息路" } } }, "userInfo": { "apiKey": "ec961279f453459b9248f0aeb6600bbe", "userId": "206379" } } }
requests库详解
请求方法
requests.get()
requests.post()
requests.put()
...requests.session(): 用于保持会话(session)
除了requests.session()外,其他请求方法的参数都差不多,都包含url,params, data, headers, cookies, files, auth, timeout等等
请求参数
url: 字符串格式,参数也可以直接写到url中
params:url参数,字典格式
data: 请求数据,字典或字符串格式
headers: 请求头,字典格式
cookies: 字典格式,可以通过携带cookies绕过登录
files: 字典格式,用于混合表单(form-data)中上传文件
auth: Basic Auth授权,数组格式
auth=(user,password)
timeout: 超时时间(防止请求一直没有响应,最长等待时间),数字格式,单位为秒
响应解析
res.status_code: 响应的HTTP状态码
res.reason: 响应的状态码含义
req.text:响应的文本格式,按req.encoding解码
req.content: 响应的二进制格式
req.encoding: 解码格式,可以通过修改
req.encoding='utf-8'
来解决一部分中文乱码问题req.apparent_encoding:真实编码,由chardet库提供的明显编码
req.json(): (注意,有括号),响应的json对象(字典)格式,慎用!如果响应文本不是合法的json文本,或报错
req.headers: 响应头
req.cookies: 响应的cookieJar对象,可以通过
req.cookies.get(key)
来获取响应cookies中某个key对应的值
...
示例:
import requests res = requests.get("https://www.baidu.com") print(res.status_code, res.reason) # 200 OKprint(res.text) # 文本格式,有乱码print(res.content) # 二进制格式print(res.encoding) # 查看解码格式 ISO-8859-1print(res.apparent_encoding) # utf-8res.encoding='utf-8' # 手动设置解码格式为utf-8print(res.text) # 乱码问题被解决print(res.cookies.items()) # cookies中的所有的项 [('BDORZ', '27315')]print(res.cookies.get("BDORZ")) # 获取cookies中BDORZ所对应的值 27315
作者:韩志超
链接:https://www.jianshu.com/p/e94a18950a53
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