我们在做接口测试的时候,接触最多的数据格式应当是JSON格式了。我们先看下JSON的定义:
JSON: JavaScript Object Notation(JavaScript 对象表示法)
JSON 是存储和交换文本信息的语法。类似 XML。
JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
我们看一个简单的例子:
{
"sites": [
{
"name": "Nemo",
"url": "http://www.jianshu.com/u/ea364f9b9048"
},
{
"name": "google",
"url": "www.google.com"
}
]
}
看了这个例子,有的人会说,这不就是Python里面的字典么?既然是字典,为什么还需要转换?
其实这只是看起来,实际上是有很大差异的,JSON里面的数据类型和Python里面的数据类型是不一样的;
比如Python里面的字典,JSON里面是对象;Python里面的字符串是str,而JSON里面是string;Python里面的空值是None,JSON里面的空值是null。
这是一个Python中的列表,元素只有一个字典:
[{
'a': 1,
'b': 2,
'c': 3,
'd': True,
'e': False,
'f': None
}]
我们可以通过一些在线的JSON校验格式化工具看看这是不是一个JSON数据。试一试!
我们看一下结果:
注意,要想得到图中的效果,记得点 “ 新版 ”。
从上面的图片中,我们可以看出JSON格式中单引号是不被识别的,另外True、False、None也是不能被识别的。
由于这些差异的存在,如果不转换直接使用把Python里面的字典当成JSON使用,或者直接拿获取到的JSON数据当成字典用,都会出错。
Python与JSON数据类型对应表:
Python | JSON | 说明 |
---|---|---|
dict | object | 字典 |
list, tuple | array | 序列 |
str | string | 字符串 |
int, float | number | 数字类型 |
True | true | 布尔值True |
False | false | 布尔值 False |
None | null | 空值 |
既然知道了为什么要转换,就来了解怎么转换,这就需要用到Python的内置模块json,内置模块,在代码中直接引用即可:
import json
json模块中主要用到的就4个函数:
json.dumps(): 将Python数据编码(转换)为JSON数据;
json.loads(): 将JSON数据转换(解码)为Python数据;
json.dump(): 将Python数据编码并写入JSON文件;
json.load(): 从JSON文件中读取数据并解码。
接下来我们看下这些函数怎么使用:
#!/usr/bin/python3
import json
data = [{
'a': 1,
'b': 2,
'c': 3,
'd': True, #注意观察,在python的字典中
'e': False, # True和False首字母是大写的
'f': None # 空值是None
}]
json_data = json.dumps(data)
print(json_data)
输出结果:
[{"a": 1, "b": 2, "c": 3, "d": true, "e": false, "f": null}]
注意观察上面的结果:
单引号变成了双引号(用JSON数据的时候双引号才是标准的);
首字母大写的True和False变成了全小写true、false;
空值由None变成了null。
我们还是用刚才生成的JS格式数据来练习:
#!/usr/bin/python3
import json
jsonData = '''[
{
"a": 1,
"b": 2,
"c": 3,
"d": true,
"e": false,
"f": null
}
]'''
data = json.loads(jsonData)
print(data)
输出结果:
[{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': True, 'e': False, 'f': None}]
可以看出结果变成了Python能使用的数据。
剩下的json.dump()和json.load()用来处理JSON文件的:
#!/usr/bin/python3
import json
data = [{
'a': 1,
'b': 2,
'c': 3,
'd': True,
'e': False,
'f': None
}]
# 写入 JSON 数据
with open('data.json', 'w') as f: #在代码当前目录生成一个data.json的文件
json.dump(data, f)
# 读取数据
with open('data.json', 'r') as f: #读取当前目录的json文件并解码成python数据
data = json.load(f)
print(data)
如果觉得生成的JSON文件中格式不好看,可以把文件内容拷贝到在刚才的线校验工具左边栏中并双击!
把格式化之后的拷到文件中覆盖即可。