【接口自动化】04-requests模块详解及接口关联

弹简特2026-06-14 9:03

文章目录：

一、前言

我们前面已经介绍过了pytest，有了这个基础之后，本期开始我们就进入接口自动化轻量封装的学习，我们本期会介绍requests模块的封装，以及一些接口关联的知识。

二、讨论

我们目前常用的接口自动化方案有哪些呢？

基于工具的自动化：他一般适用于中小型的一个项目。

比如：postman+nweman+git/svn+jenkins(使用JavaScript实现的)

基于代码的自动化：适用于大中型的项目。

比如：python+requests+pytest+yaml+热加载+allure+logging+Jenkins

基于平台的自动化：适用于特大型项目

前端：vue

后端：Django(python)、springboot(Java)

三、HTTP协议

HTTP协议：咱们使用的是请求---->响应 模式

主动是请求，被动是响应，所以咱们的重点就是请求。

1、请求的四要素

请求方法 ：GET、POST、PUT、DELETE等等

请求路径 ：URL

请求头：

  • content-type：内容格式
    • multipart/form-data：文件上传
    • application/x-www-form-urlencoded：普通表单
    • application/json：JSON参数
  • User-Agent：请求客户端
  • Accept：预期内容
  • X-Request-With：AJAX声明使用异步请求
  • Cookie：存sessionid

请求体：

  • 支持不同的格式、不同的内容
  • 对于表单数据有一个特点，他的数据形式是键值对
  • 对于JSON数据他有一个特点，数据形式是JSON字符串

2、响应的四要素

状态码：

  • 2xx：成功
  • 3xx：重定向
  • 4xx：客户端错误
    • 401：缺少身份凭据
    • 403：权限不足
    • 404：资源不存在
    • 405：请求方法不允许
  • 5xx：服务端错误

响应头：

  • content-type：可以知道响应格式是什么，用于修饰响应体
  • set-cookies：对cookies设置

响应体 ：可以支持不同的格式、不同的内容

响应时间：一个接口一般响应时间是在200~400ms之间的

三、Requests库的详细介绍

1、安装Requests库

咱们的Requests是一个第三方库，我们只有安装之后才可以使用的。

bash 复制代码 
# 安装
pip install requests
# 看安装信息
pip show requests

我们Requests他在我们Python领域是我们HTTP请求非常之通用的工具，被广泛用于开发、测试、运维、数据分析、爬虫等等领域。

2、requests发送请求的三种方式

2.1 方式1：request+请求方法

使用request+请求方法的例子：

py 复制代码 
import requests

#他有四个方法
requests.get("https://www.baidu.com")
requests.post("https://www.baidu.com")
requests.put("https://www.baidu.com")
requests.delete("https://www.baidu.com")

使用这种方式有一个缺点就是：不支持不常用的方法，他就只有上述四个方法

py 复制代码 
# 使用这种方法他不支持不常用的方法
# 比如：
requests.move("https://www.baidu.com")

我们怎么解决呢？我们此时就会使用第二种方法

2.2 方式2：requests.request(构造请求)

注意：所谓的构造请求，就是封装请求的四要素。

使用第二种方法，我们可以直接自己构造请求，所以就避免了第一种的局限性：

py 复制代码 
import requests

# 使用第二种方法:常用的方法
requests.request("get", "https://www.baidu.com")
# 不常用的方法，他也允许，不会报错
requests.request("move", "https://www.baidu.com")

第二种相较于第一种：维护成本低，代码比较灵活

虽然，第二种方式好，但是我们更希望掌握第三种，因为他会更加的灵活👇

2.3 方式3：requests.session().request(构造请求)

使用session的话，同一个session他们之间不隔离，不同的session之间隔离：

py 复制代码 
import requests

session_1 = requests.session()
session_2 = requests.session()

method = "get"
session_1.request(method, "https://www.baidu.com")
session_1.request(method, "https://www.baidu.com")


session_2.request(method, "https://www.baidu.com")
session_2.request(method, "https://www.baidu.com")

想要不隔离就得使用方法3，那么为什么这个方法可以进行隔离呢？此时我们就得配合源码来看：

首先，第一种方法：request+请求方法 他底层实际是调用我们的request方法，只不过他给我们传递了第一个参数，所以第一种方法底层在调用第二种方法

第二种方法：requests.request(构造请求)他底层在实例化我们的session对象，所以他实际上在调用我们的第三种方法

最后我们第三种方法才是真正的最底层最本质的内容：所以我们说掌握第三种，因为第三种是最底层，最本质的，掌握他其他的自然就掌握了

第三种底层源码：

py 复制代码 
def request(
    self,              # 对象自己
    method,            # 请求方法（必填参数）
    url,               # 接口地址（必填参数）
    params=None,       # 查询字符串，会成为URL的一部分
    data=None,         # 表单参数
    headers=None,      # 请求头
    cookies=None,      # cookies
    files=None,        # 文件上传
    auth=None,         # 鉴权类
    timeout=None,      # 超时时间
    allow_redirects=True, # 允许重定向
    proxies=None,      # 设置代理
    hooks=None,        # 钩子，响应之后调用
    stream=None,       # 流式传输
    verify=None,       # 验证SSL证书
    cert=None,         # 自定义SSL证书
    json=None,         # JSON参数
):
  • auth=None, # 鉴权类 这里面有它预设的一些鉴权类，我们一般用不到
  • timeout=None, # 超时时间 可以自己设置一个时间，超过制定时间就会报错，但是我们基本不用，因为我们接口的时间是波动的。
  • allow_redirects=True, # 允许重定向 它默认是为真的，所以默认的情况下接口是重定向的，那他就会自己去处理。
  • proxies=None, # 设置代理 用的不多，因为我们不一定都在代码里设置代理，也可以给系统设置代理。
  • hooks=None, # 钩子，所谓的钩子就是满足一定一的条件之后，它会自动的调用，此处我们用的不多，因为他只有响应之后会调用，而有时候我们在响应之前是需要去做一些事情，所以到时候我们会自己去重新封装我们自己的来用。
  • stream=None, # 流式传输，也就是说你上传或下载一个特别大的文件的时候，那就不适合把整个文件都放到内存里面，此时我们就一点一点的放到内存中，然后我再发到接口，然后再一点一点的放到内存出来，再一点一点的发到接口，就不断的放，知道成功。

我们的request方法中有这么多的参数，这些参数都是供我们去构造请求的。

注意： 由于表单参数和JSON都是在请求体中，所以表单data参数和JSON的JSON参数不能共存，也就是不能同时存在

常用的参数：

py 复制代码 
method, # 请求方法（必填）
url, # 接口地址
params = None, # 查询字符串
data = None, # 表单参数
headers = None, # 请求头
cookies = None, # cookies
files = None, # 文件上传
json = None, # json参数

总结：

  1. 上述三种方式本质都是通过session发送请求的，只是封装的程度不同。
  2. 前两种方式每次请求都会新建会话，请求相互隔离；第三种基于同一个 Session，可以实现请求共享与接口关联。
  3. 仅执行单次请求可使用第一种；需要多次请求、接口关联的场景，推荐使用第三种。

3、详细介绍requests发送请求的参数

3.1 查询字符串

查询字符串有两种方式：两种方式效果都是一样的

方式1： 直接使用?拼在URL后面

py 复制代码 
import requests

session = requests.session()

session.request(
    method = "get",
    url="https://www.baidu.com?name=弹简特",
)

方式2：

py 复制代码 
import requests

session = requests.session()

session.request(
    method = "get",
    url="https://www.baidu.com",
    params={
        "name": "弹简特"
    }
)

3.2 表单参数

如何判断，一个参数是表单参数呢？

两种判断方法：

1）他是一个网页中的form表单，比如：

html 复制代码 
<form action="http://www.baidu.com" method="POST">
    <p>用户名：<input type="text" name="username" /></p>
    <p>密码：<input type="password" name="password" /></p>
    <input type="submit" value="Submit" />
</form>

2）他的请求头里面有：x-www-form-urlencoded、multipart/form-data(文件就是通过表单上传的)

有上述两种特点的，那么他的参数就是表单参数。

此时我们构造请求的时候，对于表单参数使用如下所示：

py 复制代码 
import requests

session = requests.session()

session.request(
    method = "post",
    url="https://www.baidu.com",
    data={ # 表单参数
        "name": "弹简特"
    },
)

3.3 json参数

如何判断，一个参数是json参数呢？

有两种判断依据：

1）在请求头中是：application/json

2）根据请求的内容来判断，比如：

js 复制代码 
{
  "username": "test_user01",
  "password": "123456abc",
  "rememberMe": true,
  "captcha": "a1b2",
  "deviceId": "web-pc-2026"
}

有上述两种特点的，那么他的参数就是json参数。

此时我们构造请求的时候，对于json参数使用如下所示：

py 复制代码 
import requests

session = requests.session()

session.request( 
    method = "post",
    url="https://www.baidu.com",
    json={ # json参数
        "name": "弹简特"
    },
)

3.4 文件参数

如何判断，一个参数是文件参数呢？

两种判断方法：

1）他的HTML代码是文件表单，如下：

html 复制代码 
<!-- 重点1：必须加 enctype="multipart/form-data" -->
<form action="http://你的接口地址/upload" method="POST" enctype="multipart/form-data">
    <!-- 普通文本参数（做一个参考而已，此处可以不用在意这个） -->
    <p>用户名：<input type="text" name="username" /></p>
    <p>描述：<input type="text" name="desc" /></p>

    <!-- 重点2：文件参数的核心标志：<input type="file"> -->
    <!--type="file" 表示文件上传-->
    <p>上传头像：<input type="file" name="avatar" /></p>
    <p>上传附件：<input type="file" name="files" multiple /></p>

    <input type="submit" value="提交上传" />
</form>

2）在请求头中是：multipart/form-data

有上述两种特点的，那么他的参数就是文件参数。

此时我们构造请求的时候，对于文件参数使用如下所示：

py 复制代码 
import requests

session = requests.session()

session.request(
    method="post",
    url="https://www.baidu.com",
    files={ # 文件参数
        "avatar": open("文件路径", "rb")
    },
)

4、requests响应对象的介绍

上述我们介绍完如何构造一个请求，那请求发送到服务器之后，服务器会返回一个响应，这个响应我们封装在Response实例对象中：

Response常用的属性和方法：

py 复制代码 
import requests

session = requests.session()

resp = session.request(
    method="post",
    url="https://www.baidu.com",
)

# 1. 状态码：服务器返回的HTTP状态码（如200成功、404不存在、500服务器错误）
print('状态码', resp.status_code)

# 2. 状态说明：HTTP状态码对应的文字描述（如"OK"对应200，"Not Found"对应404）
print('状态说明', resp.reason)

# 3. 响应头：服务器返回的响应头信息（包含Content-Type、Set-Cookie等关键信息）
print('响应头', resp.headers)

# 4. 响应Cookies：服务器设置的Cookies（后续请求可携带这些Cookies维持会话）
print('响应Cookies', resp.cookies)

# 5. 响应体（字节）：原始二进制响应内容（下载文件、图片等非文本内容时常用，都是字节，你看不懂）
print('响应体（字节）', resp.content)

# 6. 响应体(字符串)：自动按编码解码后的文本响应（处理普通文本/HTML时用）
print('响应体(字符串)', resp.text)

# 7. 响应体(JSON)：将响应体解析为Python字典/列表（接口返回JSON时用，非JSON会报错）
print('响应体(JSON)', resp.json())  # 可能会报错，所以此处就设置为了方法

# 8. 响应时间：从请求发起到收到响应的耗时（可用于接口性能测试）
print('响应时间', resp.elapsed)

# 9. 字符编码：requests自动识别的响应内容编码（影响resp.text的解码结果）
print('字符编码', resp.encoding)

四、接口自动化-接口关联

其实接口关联的概念我们在之前的接口测试工具中也有介绍过：

接口关联的详细知识

1、是什么是接口关联

接口关联： 就是从第1个接口的响应中获取内容，用来作为第2个接口的请求参数。

所以接口关联一定是涉及两个接口的，如果是一个接口的话，就不叫接口关联了。

实现思路：

第一步：在第一个接口返回的响应中提取出需要的参数，保存到变量中(对于我们怎么去提取，我们后续会介绍)

第二步：将第一步中提取到的值在拿到我们的响应中带到服务器

2、提取响应中的值的方式

2.1 正则提取

正则提取：适用于所有字符串形式的响应 （包括HTML文本、普通文本、JSON字符串等），使用Python自带的 re 模块实现，无需额外安装依赖。但在处理JSON数据时，写法相对复杂，维护成本较高。

2.2 JSONPATH提取

JSONPath 提取：专门适用于结构化的JSON数据 （需先将响应解析为Python字典/列表），需要安装第三方库（如 jsonpath-ng），优点是写法简洁、可读性强，是接口测试中提取JSON字段的主流方式。

3、案例演示

我们接下里就微信各种平台的一个例子

该例子的准备阶段参考博客：接口关联

我们的第一个接口：

py 复制代码 
https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid=wx9335efa56e8cbb64&secret=0750c9411423c510fd0c2a1acdc32aa4

他会返回我们的鉴权码，这个鉴权码就好比是我们的身份证，我们后续其他所有的接口都需要带上这个身份证才可以请求。

第二个接口：获取我们创建过的标签，要求带上第一个接口的鉴权码作为参数

bash 复制代码 
https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/tags/get?access_token=第一个接口的鉴权码

3.1 正则提取

导入正则模块：import re

响应数据形如：

text 复制代码 
{
  "access_token": "104_pJh004zniW3I9Q0AZika1qpJd-eI14vSoeq1aYjXfAN5kNeTow64zOJaVv4gbjbJc1K-sGpkQNP7t9-WVWMwMaHXPNMhqJhUtXend_KWMrOywx2sCB0ua21xRqINWVjAHAFON",
  "expires_in": 7200
}
方式1：使用search

使用正则搜索方式：re.search("正则表达式", 从响应结果中提取)

用法：re.search("正则表达式", 目标字符串)，第一个参数是正则，第二个参数是要匹配的字符串（如 resp.text）。

正则提取常用语法：左边界(.*?)右边界，用 () 包裹要提取的内容。

提取结果是 Match 对象，需用 .group(1) 取出括号内的内容；如果没匹配到，结果为 None。

示例：

py 复制代码 
# 导入正则
import re
# 导入requests
import requests
# 方式1：使用search的方式
# 构造请求
session = requests.session()

# 第一个接口
resp = session.request(
    method="get",
    url="https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid=wx9335efa56e8cbb64&secret=0750c9411423c510fd0c2a1acdc32aa4"
)

"""
响应数据形如：
{
  "access_token": "104_pJh004zniW3I9Q0AZika1qpJd-eI14vSoeq1aYjXfAN5kNeTow64zOJaVv4gbjbJc1K-sGpkQNP7t9-WVWMwMaHXPNMhqJhUtXend_KWMrOywx2sCB0ua21xRqINWVjAHAFON",
  "expires_in": 7200
}
"""
token = re.search(r'"access_token"\s*:\s*"(.*?)",', resp.text).group(1)

print(token) # 结果：104_cb8mW0UIG-fwMfIkZika1qpJd-eI14vSoeq1afdgs4N95RTXMN9erWhxOBfownZxEb0DP2wHU1oXzP8_qzWai2IHDmscXCQDwMxYqijNqVkRNptTheLL8trBiFUCSUjAHATJL


# 第二个接口
result = session.request(
    method="get",
    url="https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/tags/get?access_token="+token
)
print("第二个接口的返回值", result.json())
# 结果：
"""
第二个接口的返回值 {'tags': [{'id': 2, 'name': '星标组', 'count': 0}, 
{'id': 100, 'name': '广东', 'count': 0}, 
{'id': 101, 'name': '广东90981787', 'count': 0}, 
{'id': 177, 'name': '广东a1', 'count': 0}, 
{'id': 178, 'name': '1777625769', 'count': 0}, 
{'id': 180, 'name': '广东1777638519', 'count': 0}, 
{'id': 195, 'name': '广东cur_time', 'count': 0}, 
{'id': 196, 'name': '广东1777878346839', 'count': 0}, 
{'id': 197, 'name': '广东1777878776497', 'count': 0}, 
{'id': 198, 'name': '广东1777879114242', 'count': 0},
{'id': 199, 'name': '广东1777879140672', 'count': 0}]}
"""
方式2：使用findall

用法：re.findall("正则表达式", 目标字符串)，会返回一个列表 ，包含所有匹配到的括号内的内容，可以直接用下标（如 [0]）取值。

py 复制代码 
# 导入正则
import re
# 导入requests
import requests
# 方式2：使用findall的方式
# 构造请求
session = requests.session()

# 第一个接口
resp = session.request(
    method="get",
    url="https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid=wx9335efa56e8cbb64&secret=0750c9411423c510fd0c2a1acdc32aa4"
)

"""
响应数据形如：
{
  "access_token": "104_pJh004zniW3I9Q0AZika1qpJd-eI14vSoeq1aYjXfAN5kNeTow64zOJaVv4gbjbJc1K-sGpkQNP7t9-WVWMwMaHXPNMhqJhUtXend_KWMrOywx2sCB0ua21xRqINWVjAHAFON",
  "expires_in": 7200
}
"""
token = re.findall(r'"access_token"\s*:\s*"(.*?)",', resp.text)[0]

print(token) # 结果：104_gNV8dmG1z5NMG81w9g7MoJxGGNgZ-ruPTosOfF4x8j81WxDwXvDiotcGk8l9-_OqeQr9YYog-v_JHb_SnTMFR4qAZfIhbYi2DGg1CRVumDijaWRXt0vmNpbYGl4SBCfAJAWFG


# 第二个接口
result = session.request(
    method="get",
    url="https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/tags/get?access_token="+token
)
print("第二个接口的返回值", result.json())
# 结果：
"""
第二个接口的返回值 
{'tags': [
{'id': 2, 'name': '星标组', 'count': 0}, 
{'id': 100, 'name': '广东', 'count': 0}, 
{'id': 101, 'name': '广东90981787', 'count': 0}, 
{'id': 177, 'name': '广东a1', 'count': 0}, 
{'id': 178, 'name': '1777625769', 'count': 0}, 
{'id': 180, 'name': '广东1777638519', 'count': 0}, 
{'id': 195, 'name': '广东cur_time', 'count': 0}, 
{'id': 196, 'name': '广东1777878346839', 'count': 0}, 
{'id': 197, 'name': '广东1777878776497', 'count': 0}, 
{'id': 198, 'name': '广东1777879114242', 'count': 0}, 
{'id': 199, 'name': '广东1777879140672', 'count': 0}
]}
"""
search()和findall()的核心区别
方法 结果类型 作用
re.search() Match 对象/None 只找第一个匹配项，找到就停止
re.findall() 列表 找所有匹配项，返回所有括号里的内容

3.2 JSONPath提取

基础说明

JSONPath 专门用来提取接口返回的 JSON 结构化数据，Python 没有内置该功能，属于第三方库，必须手动安装、导入后才能使用。

第一步：安装依赖库

目前有两个常用包，区分主流版本和老旧版本：

  1. 主流推荐（工作/测试常用）
bash 复制代码 
pip install jsonpath-ng
  1. 老旧版本（不推荐，仅了解即可）
bash 复制代码 
pip install jsonpath
第二步：导入模块

根据安装的库，选择对应导入方式：

python 复制代码 
# 方式1：使用 jsonpath-ng（主流）
from jsonpath_ng import parse

# 方式2：使用旧版 jsonpath（少用）
import jsonpath
第三步：使用前提（必看）

JSONPath 不能直接操作字符串，使用前必须满足 2 个条件：

  1. 拿到接口响应对象 resp；
  2. 调用 resp.json()，把JSON 字符串转换成 Python 字典/列表（JSON 对象）。

对比正则：正则直接操作 resp.text（字符串），无需转换。

准备测试数据（全程共用示例 JSON）

使用微信获取access_token接口作为测试接口，后续所有例子都基于该接口返回数据：

python 复制代码 
import requests

# 微信获取token接口地址
url = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid=wx9335efa56e8cbb64&secret=0750c9411423c510fd0c2a1acdc32aa4"
resp = requests.get(url)

# 核心步骤：转为 Python 字典（JSON 对象）
json_data = resp.json()
print(json_data)
"""
接口返回结构：
{
  "access_token": "104_pJh004zniW3I9Q0AZika1qpJd-eI14vSoeq1aYjXfAN5kNeTow64zOJaVv4gbjbJc1K-sGpkQNP7t9-WVWMwMaHXPNMhqJhUtXend_KWMrOywx2sCB0ua21xRqINWVjAHAFON",
  "expires_in": 7200
}
"""

补充：JSONPath 提取的时候基础符号说明

符号 作用
$ 代表JSON根节点，所有表达式必须以此开头
. 层级连接符，用于访问下一级字段
[索引] 数组下标，从0开始取值
[*] 通配符，匹配数组内所有元素
.. 递归匹配，跨多层级查找字段
方式1：旧版 jsonpath（简单易懂，入门首选）
1. 基础语法格式
python 复制代码 
# 固定写法
jsonpath.jsonpath(待提取的字典数据, JSONPath表达式)
  • 参数1：json_data → resp.json() 解析后的字典
  • 参数2：JSONPath 表达式，$ 代表整个 JSON 根节点
  • 返回值：列表 ，匹配不到数据返回 False

实战示例

需求：提取根节点下的 access_token 字段

  1. 表达式写法：$.access_token
  2. 完整代码

第一个接口：

python 复制代码 
import jsonpath
# 导入requests
import requests


# 构造请求
session = requests.session()

# 第一个接口
resp = session.request(
    method="get",
    url="https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid=wx9335efa56e8cbb64&secret=0750c9411423c510fd0c2a1acdc32aa4"
)
"""
响应数据形如：
{
  "access_token": "104_pJh004zniW3I9Q0AZika1qpJd-eI14vSoeq1aYjXfAN5kNeTow64zOJaVv4gbjbJc1K-sGpkQNP7t9-WVWMwMaHXPNMhqJhUtXend_KWMrOywx2sCB0ua21xRqINWVjAHAFON",
  "expires_in": 7200
}
"""
# 使用JSON提取值
token = jsonpath.jsonpath(resp.json(), "$.access_token")
print(token)

第二个接口：

py 复制代码 
# 第二个接口：注意使用的是同一个session
result = session.request(
    method="get",
    url="https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/tags/get",
    params={ # 查询字符串的第二种写法
        "access_token": token
    }
)
print("第二个接口：", result.json()) # 打印JSON对象形式
"""
结果：
第二个接口： 
{'tags': 
[{'id': 2, 'name': '星标组', 'count': 0}, 
{'id': 100, 'name': '广东', 'count': 0},
 {'id': 101, 'name': '广东90981787', 'count': 0}, 
 {'id': 177, 'name': '广东a1', 'count': 0}, 
 {'id': 178, 'name': '1777625769', 'count': 0}, 
 {'id': 180, 'name': '广东1777638519', 'count': 0}, 
 {'id': 195, 'name': '广东cur_time', 'count': 0}, 
 {'id': 196, 'name': '广东1777878346839', 'count': 0}, 
 {'id': 197, 'name': '广东1777878776497', 'count': 0}, 
 {'id': 198, 'name': '广东1777879114242', 'count': 0}, 
{'id': 199, 'name': '广东1777879140672', 'count': 0}]}
"""
方式2：主流 jsonpath-ng（企业/自动化测试常用）
1. 分步语法（固定两步）
  1. 用 parse() 解析 JSONPath 表达式
  2. 用 find() 去字典中匹配数据，再遍历取值
2. 实战示例（同上面需求，提取 access_token）

具体的解释，看代码的注释

python 复制代码 
import requests

# 构造请求会话
session = requests.session()

# 第一个接口：获取 access_token
resp = session.request(
    method="get",
    url="https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid=wx9335efa56e8cbb64&secret=0750c9411423c510fd0c2a1acdc32aa4"
)
"""
响应数据形如：
{
  "access_token": "104_pJh004zniW3I9Q0AZika1qpJd-eI14vSoeq1aYjXfAN5kNeTow64zOJaVv4gbjbJc1K-sGpkQNP7t9-WVWMwMaHXPNMhqJhUtXend_KWMrOywx2sCB0ua21xRqINWVjAHAFON",
  "expires_in": 7200
}
"""

# 1. 将响应转为Python字典:接口返回是 JSON 字符串，这行把它转成 Python 字典，JSONPath 只能操作字典。
json_data = resp.json()

# 2. 解析JSONPath表达式: parse() 作用：把字符串形式的表达式 $.access_token 编译成程序能识别的规则，存到 expr 里。
expr = parse("$.access_token")

# 3. 执行匹配并提取结果: 用上面编译好的规则，去字典里查找内容，返回一组匹配对象（不是直接取值）。这组匹配对象使用match_res存储
match_res = expr.find(json_data)

# 4. 遍历match_res 找出要提取的值
access_token = ""
for item in match_res:
    # item是匹配对象
    # item.value是匹配对象中的内容
    access_token = item.value

print("提取到的access_token：", access_token)

# 第二个接口：复用同一个session，传入上一步拿到的token
result = session.request(
    method="get",
    url="https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/tags/get",
    params={  # 查询字符串第二种写法
        "access_token": access_token
    }
)
print("第二个接口：", result.json())  # 打印JSON对象形式
"""
结果：
第二个接口： 
{'tags': 
[{'id': 2, 'name': '星标组', 'count': 0}, 
{'id': 100, 'name': '广东', 'count': 0},
 {'id': 101, 'name': '广东90981787', 'count': 0}, 
 {'id': 177, 'name': '广东a1', 'count': 0}, 
 {'id': 178, 'name': '1777625769', 'count': 0}, 
 {'id': 180, 'name': '广东1777638519', 'count': 0}, 
 {'id': 195, 'name': '广东cur_time', 'count': 0}, 
 {'id': 196, 'name': '广东1777878346839', 'count': 0}, 
 {'id': 197, 'name': '广东1777878776497', 'count': 0}, 
 {'id': 198, 'name': '广东1777879114242', 'count': 0},
{'id': 199, 'name': '广东1777879140672', 'count': 0}]}
"""
拓展：多层级 / 数组数据提取示例
示例1：提取普通多层字段

模拟嵌套结构JSON：

json 复制代码 
{
  "code": 200,
  "data": {
    "access_token": "abc123",
    "expires_in": 7200
  }
}

提取内层 access_token：

  • 表达式：$.data.access_token
示例2：提取数组内数据（JSON 数组常用）

模拟带数组结构JSON：

json 复制代码 
{
  "data": [
    {"access_token": "token01", "expires_in": 7200},
    {"access_token": "token02", "expires_in": 3600}
  ]
}
  1. 提取第一条数据的 access_token：表达式 $.data[0].access_token
  2. 提取所有数据的 access_token：表达式 $.data[*].access_token（[*] 代表数组所有元素）

总结 正则 vs JSONPath

正则提取（re）
  • 依赖：Python自带模块，无需安装
  • 适用：所有字符串（普通文本、HTML、JSON字符串等）
  • 常用方法
    1. re.search(正则, 目标字符串)：返回匹配对象，用 .group(下标) 取值，只匹配第一个结果
    2. re.findall(正则, 目标字符串)：返回列表，用下标取值，匹配所有结果
  • 通用提取句式：左边界(.*?)右边界
JSONPath 提取
  • 依赖：第三方库 ，必须手动 pip 安装
  • 适用：仅处理解析后的JSON字典/列表，不支持原始字符串
  • 调用形式：传入JSON对象 + JSONPath表达式，统一返回列表，通过下标取值
  • 基础句式：$.层级节点

最后，老铁们，我们本期到此就结束了，我们本期主要就是介绍requests库和接口关联的使用，下一期我们将介绍统一请求封装，如果觉得有用，那么点赞关注，我们下一期继续。

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