通过json传递请求参数,如何处理动态参数和接口依赖

嗨,大家好,我是兰若姐姐,今天给大家讲一下如何通过json传递请求参数,如何处理动态参数和接口依赖

1. 使用配置文件和模板

test_data.json 中,你可以使用一些占位符或模板变量,然后在运行测试之前,通过代码生成具体的请求参数。比如:

test_data.json:

json 复制代码
{
    "Aapi": {
        "param1": "value1",
        "param2": "{Bapi_response_param}"
    }
}

在测试代码中,使用模板引擎(如 Jinja2)或字符串替换来生成最终的请求数据:

python 复制代码
import json
import requests

def get_data(template_path, context):
    with open(template_path, 'r') as file:
        template = file.read()
    return template.format(**context)

# Step 1: Call Bapi
response_b = requests.get('<http://example.com/bapi>')
b_data = response_b.json()

# Step 2: Prepare Aapi data using Bapi response
context = {
    "Bapi_response_param": b_data['desired_param']
}
a_data = get_data('test_data.json', context)

# Step 3: Call Aapi
response_a = requests.post('<http://example.com/aapi>', data=json.dumps(a_data))
print(response_a.json())

2. 写脚本处理参数依赖

在复杂情况下,可以直接在测试脚本中处理参数依赖:

python 复制代码
import requests

# Step 1: Call Bapi and get its response
response_b = requests.get('<http://example.com/bapi>')
b_data = response_b.json()
b_param = b_data['desired_param']

# Step 2: Use Bapi response data to prepare Aapi request
a_request_data = {
    "param1": "value1",
    "param2": b_param
}

# Step 3: Call Aapi
response_a = requests.post('<http://example.com/aapi>', json=a_request_data)
print(response_a.json())

3. 使用专用测试管理工具

有些测试框架或工具(例如 Postman, Karate, Robot Framework 等)提供了很好地处理依赖和动态数据的方法。这些工具通常允许你直接在测试步骤中引用变量和依赖的接口返回值。例如,在 Postman 中,你可以在一个请求中设置环境变量,然后在另一个请求中读取这些变量。

4. 封装为公共函数

将这些逻辑封装成公共函数,便于在多个测试用例间复用。例如:

python 复制代码
import requests

def call_bapi():
    response = requests.get('<http://example.com/bapi>')
    return response.json()

def call_aapi(b_param):
    data = {
        "param1": "value1",
        "param2": b_param
    }
    response = requests.post('<http://example.com/aapi>', json=data)
    return response.json()

# Usage
b_data = call_bapi()
a_response = call_aapi(b_data['desired_param'])
print(a_response)

5. 使用测试上下文或全局变量

如果测试大量依赖共享的状态,可以使用上下文或全局变量来存储并传递依赖数据。例如:

python 复制代码
class TestContext:
    def __init__(self):
        self.b_param = None

context = TestContext()

# Step 1: Get Bapi response and set context
response_b = requests.get('<http://example.com/bapi>')
context.b_param = response_b.json()['desired_param']

# Step 2: Use context in Aapi call
def call_aapi():
    data = {
        "param1": "value1",
        "param2": context.b_param
    }
    response = requests.post('<http://example.com/aapi>', json=data)
    return response.json()

# Run the test
a_response = call_aapi()
print(a_response)

总结

处理参数依赖和动态数据,需要结合实际情况选择合适的策略。通过使用模板、脚本处理、测试工具或者封装公共函数等方法,可以有效应对这些需求。希望这些方法对你有所帮助!

相关推荐
念念01072 小时前
数学建模竞赛中评价类相关模型
python·数学建模·因子分析·topsis
四维碎片2 小时前
【Qt】线程池与全局信号实现异步协作
开发语言·qt·ui·visual studio
IT码农-爱吃辣条2 小时前
Three.js 初级教程大全
开发语言·javascript·three.js
云天徽上3 小时前
【数据可视化-94】2025 亚洲杯总决赛数据可视化分析:澳大利亚队 vs 中国队
python·信息可视化·数据挖掘·数据分析·数据可视化·pyecharts
☺����3 小时前
实现自己的AI视频监控系统-第一章-视频拉流与解码2
开发语言·人工智能·python·音视频
染翰3 小时前
lua入门以及在Redis中的应用
开发语言·redis·lua
王者鳜錸3 小时前
PYTHON让繁琐的工作自动化-函数
开发语言·python·自动化
兔老大RabbitMQ4 小时前
git pull origin master失败
java·开发语言·git
tt5555555555554 小时前
C/C++嵌入式笔试核心考点精解
c语言·开发语言·c++
xiao助阵4 小时前
python实现梅尔频率倒谱系数(MFCC) 除了傅里叶变换和离散余弦变换
开发语言·python