提高接口自动化测试效率：使用 JMESPath 实现断言和数据提取！

前言

做接口自动化，断言是比不可少的。如何快速巧妙的提取断言数据就成了关键，当然也可以提高用例的编写效率。笔者在工作中接触到了JMESPath，那到底该如何使用呢？带着疑惑一起往下看。

`JMESPath`是啥？

JMESPath 是一种用于查询和转换 JSON 数据的简洁、强大的查询语言。它提供了一种灵活的方式来从复杂的 JSON 结构中提取所需的数据，并支持各种操作和函数，以满足不同的查询需求。

`JMESPath`如何使用？

在使用 JMESPath 查询 JSON 数据之前，我们需要安装 jmespath 库。安装命令如下：

pip install jmespath

简单路径表达式

假设我们有以下的 JSON 数据：

data = {"name": "Alice","age": 25,"email": "alice@example.com"
}

我们想要从中提取"name"属性的值。使用 JMESPath，我们可以编写以下代码：

import jmespath

expression = "name"
result = jmespath.search(expression, data)

print(result)  # 输出：Alice

这里，我们定义了一个路径表达式"name"，然后使用jmespath.search()函数将该表达式应用于数据data上。结果会被存储在result变量中，并输出为"Alice"。

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嵌套属性访问

当 JSON 数据具有嵌套结构时，可以使用点号 . 连接多个属性名来表示深层的属性访问。考虑以下 JSON 数据：

data = {"person": {"name": "Alice","age": 25,"email": "alice@example.com"}
}

我们要提取"name"属性，可以使用以下路径表达式：

expression = "person.name"
result = jmespath.search(expression, data)

print(result)  # 输出：Alice

这里，我们将属性名 "person" 和 "name" 使用点号 . 连接起来，表示深层的属性访问。

复杂嵌套查询

假设我们有一个包含学生信息和他们的课程成绩的更复杂的 JSON 数据，如下所示：

data = {"students": [{"name": "Alice","courses": [{"name": "Math", "score": 95},{"name": "English", "score": 88}]},{"name": "Bob","courses": [{"name": "Math", "score": 75},{"name": "English", "score": 92}]}]
}

现在，假设我们想要获取每个学生的数学成绩。可以通过以下表达式实现：

expression = "students[].courses[?name == 'Math'].score"

再次执行查询并打印结果：

result = jmespath.search(expression, data)
print(result)

输出结果将是一个包含每个学生数学成绩的列表：

[[95], [75]]

列表索引

对于 JSON 中的列表属性，可以使用方括号 [index] 来指定索引位置来检索数据。假设我们有以下 JSON 数据：

data = {"fruits": ["apple", "banana", "cherry"]
}

我们想要提取第二个元素，即"banana"。可以使用以下路径表达式：

expression = "fruits[1]"
result = jmespath.search(expression, data)

print(result)  # 输出：banana

这里，我们使用方括号 [1] 来指定索引位置，表示提取第二个元素。

过滤器

JMESPath 提供了过滤器功能，使我们能够根据特定条件筛选出符合要求的数据。过滤器使用方括号 [?]，后跟过滤条件。考虑以下 JSON 数据：

data = {"users": [{"name": "Alice", "age": 25},{"name": "Bob", "age": 30},{"name": "Charlie", "age": 28}]
}

我们想要提取年龄大于 25 岁的用户对象。可以使用以下路径表达式进行过滤：

expression = "users[?age > `25`]"
result = jmespath.search(expression, data)

print(result)

输出结果为：

[    {"name": "Bob", "age": 30},    {"name": "Charlie", "age": 28}]

这里，我们使用了过滤器 [?age > 25]，表示只选择满足条件的用户对象。

合并操作

JMESPath 还支持合并操作符 []，用于将多个查询结果合并成一个列表。假设我们想要获取所有学生的所有课程名称。可以使用合并操作符 [] 来实现：

data = {"students": [{"name": "Alice","courses": [{"name": "Math", "score": 95},{"name": "English", "score": 88}]},{"name": "Bob","courses": [{"name": "Math", "score": 75},{"name": "English", "score": 92}]}]
}

获取所有学生的所有课程名称：

expression = "students[].courses[].name"
result = jmespath.search(expression, data)
print(result)

输出结果为：

['Math', 'English', 'Math', 'English']

排序和切片

JMESPath 还支持对查询结果进行排序和切片操作。假设我们想要按学生年龄进行降序排序。可以使用排序函数 sort() 和逆序函数 reverse() 来实现：

data = {"students": [{"name": "Alice", "age": 20},{"name": "Bob", "age": 22},{"name": "Charlie", "age": 21}]
}

得到按年龄降序排列的学生列表：

expression = "students | sort_by(@, &age) | reverse(@)"

result = jmespath.search(expression, data)
print(result) # [{'name': 'Bob', 'age': 22}, {'name': 'Charlie', 'age': 21}, {'name': 'Alice', 'age': 20}]

切片

data = {"fruits": ["apple", "banana", "cherry"]
}

利用切片获取第一个元素

import jmespath

data = {"fruits": ["apple", "banana", "cherry"]
}
expression = "fruits[0:1]"
result = jmespath.search(expression, data)

print(result) # ['apple']

管道

使用管道符号（|），将当前节点的结果传到管道符右侧继续投影。

data = {"students": [{"name": "Alice", "age": 20},{"name": "Bob", "age": 22},{"name": "Charlie", "age": 21}]
}

获取所有的姓名：

expression = "students[*].name"
result = jmespath.search(expression, data)
print(result) # ['Alice', 'Bob', 'Charlie']

如果在此基础上想要得到Bob这个值。我们尝试使用索引：

expression = "students[*].name[1]"
result = jmespath.search(expression, data)
print(result) # []

发现执行结果是一个空列表，这个时候怎么办呢？使用管道表达式， <expression> | <expression>

expression = "students[*].name | [1]"

内置函数

计算列表长度

data = {"students": [{"name": "Alice", "age": 20},{"name": "Bob", "age": 22},{"name": "Charlie", "age": 21}]
}

expression = "length(students)"  # 也可以这样写expression = "students | length(@)"
result = jmespath.search(expression, data)
print(result) # 3

length就是jmespath内置的函数。
当然还有一些其他常用的内置函数，比如：