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怎样从0开始搭建一个测试框架_9
对接口测试来说，很多时候，我们的用例不是一次请求就OK了的，而是多个请求复合的，我们第二个请求可能会用到第一个请求返回值中的数据，这就要我们再次进行封装，做一个抽取器，从结果中抽取部分信息。
这里我们会用到JMESPath库，这是一个让我们通过类似于xpath或点分法来定位json中的节点的库
别忘了我们先在ReadMe.md中添加上依赖的库。
我们在utils中创建extractor.py文件，实现对响应中数据的抽取
"""抽取器，从响应结果中抽取部分数据"""
import json
import jmespath
class JMESPathExtractor(object):
"""
用JMESPath实现的抽取器，对于json格式数据实现简单方式的抽取。
"""
def extract(self, query=None, body=None):
try:
return jmespath.search(query, json.loads(body))
except Exception as e:
raise ValueError("Invalid query: " + query + " : " + str(e))
if __name__ == '__main__':
from utils.client import HTTPClient
res = HTTPClient(url='http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?citykey=101010100').send()
print(res.text)
# {"data": {
# "yesterday": {"date": "17日星期四", "high": "高温 31℃", "fx": "东南风", "low": "低温 22℃", "fl": "<![CDATA[<3级]]>",
# "type": "多云"},
# "city": "北京",
# "aqi": "91",
# "forecast": [
# {"date": "18日星期五", "high": "高温 28℃", "fengli": "<![CDATA[<3级]]>", "low": "低温 22℃", "fengxiang": "东北风",
# "type": "多云"},
# {"date": "19日星期六", "high": "高温 29℃", "fengli": "<![CDATA[<3级]]>", "low": "低温 22℃", "fengxiang": "东风",
# "type": "雷阵雨"},
# {"date": "20日星期天", "high": "高温 29℃", "fengli": "<![CDATA[<3级]]>", "low": "低温 23℃", "fengxiang": "东南风",
# "type": "阴"},
# {"date": "21日星期一", "high": "高温 30℃", "fengli": "<![CDATA[<3级]]>", "low": "低温 24℃", "fengxiang": "西南风",
# "type": "晴"},
# {"date": "22日星期二", "high": "高温 29℃", "fengli": "<![CDATA[<3级]]>", "low": "低温 24℃", "fengxiang": "北风",
# "type": "雷阵雨"}
# ],
# "ganmao": "各项气象条件适宜，无明显降温过程，发生感冒机率较低。", "wendu": "25"
# },
# "status": 1000,
# "desc": "OK"}
j = JMESPathExtractor()
j_1 = j.extract(query='data.forecast[1].date', body=res.text)
j_2 = j.extract(query='data.ganmao', body=res.text)
print(j_1, j_2)
# 结果：
# 19日星期六 各项气象条件适宜，无明显降温过程，发生感冒机率较低。这样我们就完成了对JSON格式的抽取器，如果返回结果是JSON串，我们可以通过这个抽取器找到我们想要的数据，再进行下一步的操作，或者用来做断言。
这里仅仅完成了对JSON格式响应的抽取，之后读者可以自己添加XML格式、普通字符串格式、Header的抽取器，逐步进行完善。
所有的代码我都放到了GITHUB上传送，可以自己下载去学习，有什么好的建议或者问题，可以留言或者加我的QQ群:455478219讨论。