在上一篇文章中，我们初步探讨了 REST Assured 的应用实践，还有很多丰富的用法需要慢慢探索研究。而 REST Assured 提供的完整断言手段，是测试工程师最常用最重要的功能之一。断言该如何使用呢？
https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-rest-assured2/index.html
上一篇文章中介绍了rest-assured对返回结果的断言，最后说明了对于Response结果导出的需求。可查看往期文章进行查看。
在 REST Assured 的官方 GitHub 上有这样一句简短的描述： Java DSL for easy testing of REST services 简约的 REST 服务测试 Java DSL
本文中将展示如何使用 REST Assured 框架发送 API 请求。例子中包含了 GET，POST，PUT，PATCH 和 DELETE 格式的请求。
背景： 采用Rest-assured，日志采用log4j，发现Rest-assured本身只支持打印日志到控制台，但期望打印到文件中以便排查问题 请求打印的语句只能输出到控制台 given().log().all() （Rest-assured的官方文档：https://github.com/rest-assured/rest-assured） 解决方法： 1.翻阅资料，可以通过RestAssured.config来改变日志方面的配置，因此尝试从这里入手 RestA
Rest Assured is a Java Library that can testing Apis, also called RESTful Apis. You can write test cases using the given, when, then which human are readable and can be easily understood.
一、什么是rest-assured 现在，越来越多的 Web 应用转向了RESTful的架构，很多产品和应用暴露给用户的往往就是一组 REST API，这 样有一个好处，用户可以根据需要，调用不同的 API，整合出自己的应用出来。从这个角度来讲，Web 开发的成本会越来越低，人们不必再维护自己的信息孤岛，而是使用 REST API 这种组合模式。
使用 Rest-assured 集合 Allure 运行完用例之后，在生成的报告中只有断言信息，没有请求的日志信息。而当我们的用例失败时，特别是接口失败时，请求日志是分析原因的第一手资源。那如何将 Rest-assured 产生的日志存入 Allure 里，并且能和用例一一对应起来呢？
这些工具将在基于 REST 的项目（如设计、开发、测试和文档）的每个阶段为您提供帮助。如果您使用 Java 或任何其他编程语言创建 REST API，大多数基于 HTTP 的工具（如 Postman）同样有用，但有几个工具最适合 Java 开发人员。下面来学习下每个 REST 开发人员都应该学习的 10 个有用工具。
随着越来越多的企业开启DevOps实践、进行持续集成（CI）和持续交付（CD），对于测试的反馈要求越来越快，以往只关注UI级自动化测试，已经难以满足效率改进的需要，那如何进一步改进测试效率呢？
苦叶子说：对于新手，从UI级开始自动化测试，是一条作死的路，可能会直接扼杀你自动化测试之路。
Karate是一款将接口自动化测试、mock、性能测试集合到一起的测试框架。采用BDD语法，对于无编程能力的人也很容易；另外提供强大的JSON、XML断言功能及并发执行。以上的内容翻译自Karate官网，也许你看到这些描述时仍然不能直观感受到Karate和其他接口测试框架的区别，接下来让我们看一个Karate编写的接口测试demo。以下是一个Graphql的接口，下面是利用Karate实现该接口测试的代码
如今，越来越多的公司正在向DevOps的方向左转，以实现持续集成和持续部署开发。这意味着我们的反馈需要比以往更快，以便确定我们的应用程序是否准备好交付。这就是API测试如此重要的原因，以及为什么应将其作为整体自动化策略重要的一部分。
作为开发人员尝试创建集成测试时，会遇到许多复杂问题。出现的两个最常见的问题包括与：
从浏览器打开一个网站,需要dns解析、tcp三次握手、发送请求、dom渲染、js加载等以一系列操作,最终在用户面前展示完整的页面.
不可否认，API测试是成功实现持续集成，并保持DevOps实践的重要组成部分。根据Google的一项趋势分析，开发人员对于Web和API服务的测试兴趣，在过去几十年中呈逐渐增长的趋势。同时，根据SmartBear在2019年对3372名软件专业人员进行的API测试调查显示，有91%的参与者目前、或将要制定正式的API测试流程。而大约有45%的API测试人员认为，他们的公司已经自动化了50%以上的测试项目。此外，有超过75%的跨行业公司认为API质量是测试中的重点。
API测试(应用程序编程接口测试)是一种软件测试类型，它着重于确定所开发的API是否满足关于应用程序的功能、可靠性、性能和安全性的预期。
w3c http://www.w3school.com.cn/xpath/index.asp
参考链接： Python-Json 2 : 使用json.load/loads读取JSON文件/字符串
大家好，我是洋子。接口（API）测试对我们来说已经很常见了，目前很多公司都会招聘服务端测试工程师进行接口测试。因为在测试三层金字塔当中，接口测试位于中间层，做接口测试性价比较高，容易以较低成本暴露发现服务端的问题，同时也可以进行接口自动化测试，提高接口测试的效率
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景，比如网站前台与后台之间的数据交互。
TypeScript 给 JavaScript 扩展了类型的语法，我们可以给变量加上类型，在编译期间会做类型检查，配合编辑器还能做更准确的智能提示。此外，TypeScript 还支持了高级类型用于增加类型系统的灵活性。
本篇将介绍使用，更多内容请参考：Python学习指南 数据提取之JSON与JsonPATH JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式，它是的人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景，比如网站前台与后台之间的数据交互。 JSON和XML的比较可谓不相上下。 Python2.7中自带了JSON模块，直接import json就可以使用了。 官方博客：http://docs.python.org/library/
我们知道再爬虫的过程中我们对于爬取到的网页数据需要进行解析,因为大多数数据是不需要的,所以我们需要进行数据解析,常用的数据解析方式有正则表达式,xpath,bs4,这次我们来介绍一下另一个数据解析库--jsonpath,在此之前我们需要先了解一下什么是json。
自然，任何 SaaS 服务的 API 也都能被加载成 Byzer 的表，从而实现灵活的 ETL， 数据分析。
最近，我写了一些关于Java开发人员今年应该学习什么的文章，例如编程语言，库和框架，但如果你只有一件事需要改进或学习，那么那必须是你的自动化测试技能。
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景，比如网站前台与后台之间的数据交互。
（点击图片可以查看大图） 尽管依赖管理的概念并不新奇，在很多技术栈下它甚至已经被作为一种基础开发实践，但在PHP 社区却并非如此。Composer（getcomposer.org）作为 PHP 技术栈下的依赖管理工具，深受其他技术栈下依赖管理工具的影响。例如，Node 的 npm 以及 Ruby 的 Bundler 等。现如今 Composer 已经被 PHP 项目广泛使用，并且其本身也日趋成熟。虽然在对内部库的管理上，Composor还有待改进，但是对于大多数外部库的管理 Composor 已能够完全
最近，我写了一些关于Java开发人员今年应该学习什么的文章，例如编程语言、库 和 框架，但如果你只有一件事需要改进或学习，那么那必须是你的自动化测试技能。
测试金字塔是对测试的分层描述，在不同层次做不同类型的测试。测试金字塔如何运用到工程实践，是一件困难的事情。原文作者是一位德国Thoughtworks的软件开发工程师，本文将回顾传统的测试金字塔，并结合实例，进行一次有深度的探秘实践。
JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式。它可以让人们很容易的进行阅读和编写，同时也方便了机器进行解析和生成，适用于进行数据交互的场景，比如网站前台与后台之间的数据交互。简单说就是javascript中的对象和数组，通过这两种结构可以表示各种复杂的结构。
接口测试是测试系统组件间接口（API）的一种测试，主要用于检测内部与外部系统、内部子系统之间的交互质量，其测试重点是检查数据交换、传递的准确性，控制和交互管理过程，以及系统间相互逻辑依赖关系等。
之前写了一些在压测脚本中统计QPS可能造成误差的几种情况，今天补个坑，把剩余的几种都测试一下。
官方文档：http://docs.python.org/library/json.html
在前后端分离的系统中，HTTP API是前后端进行通信的主要方式。通过自动化HTTP API集成测试，我们可以提高测试效率，提前发现问题，保证系统的可靠性和稳定性。本文将介绍一些自动化HTTP API集成测试的最佳实践。
很多网站都会用到Json格式来进行数据的传输和交换，就像上篇我提到的网易云音乐接口，它们返回的数据都是Json格式的。
Python的标准库模块和类型太多，时区转换麻烦，而Arrow是一个更加智能的Python时间处理库。它实现并更新日期时间类型，支持创建、操作、格式化和转换日期、时间和时间戳，可以使用更少导入和代码处理日期和时间。
在一般的编程语言中，JSON对象中，深层次的对象和属性的访问，使用一种链式标识的方式，例如对于下面这个对象(来自PG官方技术文档)：
创建一个文件，取名为 jsonLagou.py。然后，引用 urllib.request 模块，访问拉勾网的 URL，获取网页内容。
Python爬虫数据抽取(一)：解析库json及jsonpath pickle
JSON Schema 模式是一个词汇表，可用于注释和验证 JSON 文档。在实际工作中，对接口返回值进行断言校验，除了常用字段的断言检测以外，还要对其他字段的类型进行检测。对返回的字段一个个写断言显然是非常耗时的，这个时候就需要一个模板，可以定义好数据类型和匹配条件，除了关键参数外，其余可直接通过此模板来断言，JSON Schema 可以完美实现这样的需求。
在学习一个新的框架技术前，肯定要先来一套hello word，搭建基本的运行环境和调试环境。今天来创建一个Quarkus的应用
我们现在使用的大多数应用程序都遵循 CS（客户端—服务器）的体系结构。应用程序本身被认为是客户端或前端部分，它需要和服务端或后端在 HTTP 协议的帮助下建立对话来获取数据。REST 是建立这些 HTTP 服务的常用约定，REST 客户端可以帮助您从系统中检索信息，支持不同在线服务器之间的对话，REST API 定义了一组关于分布式系统架构在接口形式上的规范。
接口测试框架 种类繁多，各种各样的框架，工具，让人挑花眼，比较下以下的接口测试框架
Compute concatenation var(suffix_ALL)
接口返回的json数据，需要取值后断言，本篇使用jsonpath来提取接口返回的数据
在接触过JsonPath工具，我发现了使用标记语法编写文本形式的验证的可行性。在完成了基本JsonPath功能封装和Groovy终极重载操作符功能之后，自我感觉已经非常完善了，所以停了一阵子。之前的成果如下：
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