介绍一个在线fake平台JSONPlaceholder

使用JSONPlaceholder获取在线测试数据
最新推荐文章于 2025-10-22 22:58:39 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-22 22:58:39 发布 · 1.1k 阅读 · 1 ·
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本文介绍了JSONPlaceholder这个在线REST API，它提供模拟的JSON数据用于开发和测试。主要讲解了六个常用API，包括/posts、/comments、/albums、/photos、/todos和/users，每个API都提供了请求地址和返回数据的简要说明。
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开发应用程序或者测试的过程中,有时候需要获取某些json数据展示在界面,这里介绍一个非常好用的在线的json 测试数据生成平台 : jsonplaceholder

JSONPlaceholder是一个免费的在线REST API，当需要一些假数据时，就可以调用它。

JSONPlaceholder常用的六个方法

1. /posts , 获取100个json格式数据

请求地址: https://jsonplaceholder.typicode.com/posts

代码示例

import requests

def send_request():
    # GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts

    try:
        response = requests.get(
            url="https://jsonplaceholder.typicode.com/posts",
        )
        print('Response HTTP Status Code: {status_code}'.format(
            status_code=response.status_code))
        print('Response HTTP Response Body: {content}'.format(
            content=response.content))
    except requests.exceptions.RequestException:
        print('HTTP Request failed')

返回结果(100条)

[
  {
    "userId": 1,
    "id": 1,
    "title": "sunt aut facere repellat provident occaecati excepturi optio reprehenderit",
    "body": "quia et suscipit\nsuscipit recusandae consequuntur expedita et cum\nreprehenderit molestiae ut ut quas totam\nnostrum rerum est autem sunt rem eveniet architecto"
  },
  {
    "userId": 1,
    "id": 2,
    "title": "qui est esse",
    "body": "est rerum tempore vitae\nsequi sint nihil reprehenderit dolor beatae ea dolores neque\nfugiat blanditiis voluptate porro vel nihil molestiae ut reiciendis\nqui aperiam non debitis possimus qui neque nisi nulla"
  },
  {
    "userId": 1,
    "id": 3,
    "title": "ea molestias quasi exercitationem repellat qui ipsa sit aut",
    "body": "et iusto sed quo iure\nvoluptatem occaecati omnis eligendi aut ad\nvoluptatem doloribus vel accusantium quis pariatur\nmolestiae porro eius odio et labore et velit aut"
  },
  .....
  .....
2. /comments 获取500条数据

请求地址: https://jsonplaceholder.typicode.com/comments
返回数据格式:

[
  {
    "postId": 1,
    "id": 1,
    "name": "id labore ex et quam laborum",
    "email": "Eliseo@gardner.biz",
    "body": "laudantium enim quasi est quidem magnam voluptate ipsam eos\ntempora quo necessitatibus\ndolor quam autem quasi\nreiciendis et nam sapiente accusantium"
  },
  {
    "postId": 1,
    "id": 2,
    "name": "quo vero reiciendis velit similique earum",
    "email": "Jayne_Kuhic@sydney.com",
    "body": "est natus enim nihil est dolore omnis voluptatem numquam\net omnis occaecati quod ullam at\nvoluptatem error expedita pariatur\nnihil sint nostrum voluptatem reiciendis et"
  },
  {
    "postId": 1,
    "id": 3,
    "name": "odio adipisci rerum aut animi",
    "email": "Nikita@garfield.biz",
    "body": "quia molestiae reprehenderit quasi aspernatur\naut expedita occaecati aliquam eveniet laudantium\nomnis quibusdam delectus saepe quia accusamus maiores nam est\ncum et ducimus et vero voluptates excepturi deleniti ratione"
  },
3. /albums 获取100条 albums数据

请求地址: https://jsonplaceholder.typicode.com/albums
返回数据格式:

[
  {
    "userId": 1,
    "id": 1,
    "title": "quidem molestiae enim"
  },
  {
    "userId": 1,
    "id": 2,
    "title": "sunt qui excepturi placeat culpa"
  },
  {
    "userId": 1,
    "id": 3,
    "title": "omnis laborum odio"
  },
  {
    "userId": 1,
    "id": 4,
    "title": "non esse culpa molestiae omnis sed optio"
  },
  {
    "userId": 1,
    "id": 5,
    "title": "eaque aut omnis a"
  },
4. /photos 获取 5000个photos

请求地址: https://jsonplaceholder.typicode.com/photos
返回数据格式:

[
  {
    "albumId": 1,
    "id": 1,
    "title": "accusamus beatae ad facilis cum similique qui sunt",
    "url": "https://via.placeholder.com/600/92c952",
    "thumbnailUrl": "https://via.placeholder.com/150/92c952"
  },
  {
    "albumId": 1,
    "id": 2,
    "title": "reprehenderit est deserunt velit ipsam",
    "url": "https://via.placeholder.com/600/771796",
    "thumbnailUrl": "https://via.placeholder.com/150/771796"
  },
  {
    "albumId": 1,
    "id": 3,
    "title": "officia porro iure quia iusto qui ipsa ut modi",
    "url": "https://via.placeholder.com/600/24f355",
    "thumbnailUrl": "https://via.placeholder.com/150/24f355"
  },
5. /todos 获取 200个todos

请求地址: https://jsonplaceholder.typicode.com/todos
返回内容格式:

[
  {
    "userId": 1,
    "id": 1,
    "title": "delectus aut autem",
    "completed": false
  },
  {
    "userId": 1,
    "id": 2,
    "title": "quis ut nam facilis et officia qui",
    "completed": false
  },
  {
    "userId": 1,
    "id": 3,
    "title": "fugiat veniam minus",
    "completed": false
  },
6. /users 获取10个users

请求地址: https://jsonplaceholder.typicode.com/users
返回数据格式:

[
  {
    "id": 1,
    "name": "Leanne Graham",
    "username": "Bret",
    "email": "Sincere@april.biz",
    "address": {
      "street": "Kulas Light",
      "suite": "Apt. 556",
      "city": "Gwenborough",
      "zipcode": "92998-3874",
      "geo": {
        "lat": "-37.3159",
        "lng": "81.1496"
      }
    },
    "phone": "1-770-736-8031 x56442",
    "website": "hildegard.org",
    "company": {
      "name": "Romaguera-Crona",
      "catchPhrase": "Multi-layered client-server neural-net",
      "bs": "harness real-time e-markets"
    }
  },
  {
    "id": 2,
    "name": "Ervin Howell",
    "username": "Antonette",
    "email": "Shanna@melissa.tv",
    "address": {
      "street": "Victor Plains",
      "suite": "Suite 879",
      "city": "Wisokyburgh",
      "zipcode": "90566-7771",
      "geo": {
        "lat": "-43.9509",
        "lng": "-34.4618"
      }
    },
    "phone": "010-692-6593 x09125",
    "website": "anastasia.net",
    "company": {
      "name": "Deckow-Crist",
      "catchPhrase": "Proactive didactic contingency",
      "bs": "synergize scalable supply-chains"
    }
  },

备注

以上六个API,支持https和http,并且支持所有的HTTP请求类型: get,post,put,patch,delete

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总耗时: {duration:.2f}秒") print("="*50) def test_user_api(): """测试用户接口""" print("\n测试用户接口...") response = requests.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/users") print(f"状态码: {response.status_code}") print(f"获取到 {len(response.json())} 个用户") print("第一个用户:", response.json()[0]['name']) def test_posts_api(): """测试帖子接口""" print("\n测试帖子接口...") # 创建新帖子 new_post = { "title": "API测试帖子", "body": "这是通过requests创建的测试内容", "userId": 1 } response = requests.post( "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts", json=new_post ) print(f"创建帖子状态码: {response.status_code}") print("创建的帖子ID:", response.json().get("id", "N/A")) def test_comments_api(): """测试评论接口""" print("\n测试评论接口...") # 获取帖子1的评论 response = requests.get( "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1/comments" ) print(f"状态码: {response.status_code}") print(f"获取到 {len(response.json())} 条评论") print("第一条评论:", response.json()[0]['body'][:50] + "...") # === 示例8：测试断言与验证 === def test_response_validation(): """测试响应验证（状态码和数据结构）""" print("\n测试响应验证...") response = requests.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/users/1") # 验证状态码 assert response.status_code == 200, f"预期200，实际{response.status_code}" # 验证数据结构 user_data = response.json() assert "name" in user_data, "响应中缺少name字段" assert "email" in user_data, "响应中缺少email字段" print("响应验证通过！") print("用户信息:", user_data["name"], user_data["email"]) # === 示例9：测试数据生成与使用 === def generate_and_use_test_data(): """生成测试数据并在API测试中使用""" print("\n生成测试数据并在API测试中使用...") # 生成测试用户 fake = Faker() test_user = { "name": fake.name(), "email": fake.email(), "username": fake.user_name(), "phone": fake.phone_number() } print("生成的测试用户:", test_user) # 在实际API测试中，这里会发送包含测试数据的请求 # 例如：requests.post("https://api.example.com/users", json=test_user) print("模拟发送测试数据到API端点...") # ================== 第四部分：总结 - 最佳实践与核心要点 ================== """ ✅ 模块导入最佳实践总结： 1. 导入顺序规范： import os # 1. 标准库 import requests # 2. 第三方库 from . import utils # 3. 本地模块 2. 测试专用导入技巧： - 使用精准导入减少内存占用 - 利用别名解决命名冲突 - 按需延迟导入提升性能 3. 接口测试推荐模块： import requests # HTTP请求 import json # JSON处理 import csv # 测试数据 import os # 文件操作 import pytest # 测试框架 🚫 常见问题解决方案： 1. ModuleNotFoundError： - 使用 pip install 安装缺失模块 - 检查PYTHONPATH环境变量 2. 循环导入问题： # 模块A.py import B # 同时B.py又import A 解决方案： a. 重构代码结构 b. 将导入移到函数内部 3. Windows路径问题： - 使用os.path.join()构建路径 - 避免硬编码路径分隔符 """ # === 综合示例：执行所有测试 === def run_all_tests(): """执行所有测试示例（完整测试套件）""" print("="*50) print("开始执行完整测试套件") print("="*50) # 模块导入基础 print("\n[模块导入基础测试]") test_api_endpoint() # 测试数据生成 print("\n[测试数据生成测试]") test_users = generate_test_data(3) # 测试报告生成 print("\n[测试报告生成测试]") create_test_report(test_users) # 高级导入技巧 print("\n[高级导入技巧测试]") current_os = detect_os() measure_performance() test_cases = load_test_cases() # 接口测试实践 print("\n[接口测试实践]") run_api_test_workflow() test_response_validation() generate_and_use_test_data() print("\n" + "="*50) print("所有测试执行完成！") print("="*50) # 特殊语法解释： # if __name__ == "__main__": # 这个条件判断用于确定当前脚本是直接运行还是被导入到其他脚本中 # 当Python文件直接运行时，__name__ 的值被设置为 "__main__" # 当文件被导入为模块时，__name__ 的值是模块名 # 这样可以确保下面的代码只在直接运行此脚本时执行 if __name__ == "__main__": # 当脚本被直接运行时执行所有测试 run_all_tests() 你要是给了文件处理，就需要从创建开始，我希望直接能启动，接口也是不需要我准备其他数据
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08-25
以下是一个**完整可运行的 `.py` 文件**，它： - **不需要手动创建任何文件**，使用 `tempfile` 模块处理所有文件操作； - **包含模块导入的多种测试用例**； - **演示了接口测试、数据生成、报告生成等实用测试...
# ================== Python测试实战：模块导入与接口测试 ================== # 本文件专为测试工程师设计，所有示例均可直接运行 # 无需任何外部数据准备，文件处理从创建开始 # ================== 第一部分：总览 - 模块导入核心概念 ================== """ 📚 模块导入总览 在测试工程中，模块导入是代码组织和复用的核心机制。本课程将系统讲解： 1. 三种基础导入方式及其应用场景 2. 高级导入技巧在测试中的实际应用 3. 接口测试专用模块导入实践 4. 最佳实践与常见问题解决方案 """ # ================== 第二部分：分述 - 模块导入详解与测试应用 ================== # === 模块导入基础 === """ 🔧 三种基础导入方式： 1. import 模块名 → 导入整个模块 2. from 模块 import 名称 → 导入特定功能 3. import 模块 as 别名 → 简化模块名称 """ # === 示例1：基础导入在接口测试中的应用 === import requests # 导入整个requests模块用于HTTP请求 def test_api_endpoint(): """测试API端点可用性（使用公开测试API）""" # 使用JSONPlaceholder提供的免费测试API print("\n测试API端点可用性...") response = requests.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/users") # 发送GET请求 # 验证响应结果 print(f"状态码: {response.status_code}") # 打印响应状态码 print(f"获取到 {len(response.json())} 个用户") # 打印用户数量 print("第一个用户:", response.json()[0]['name']) # 打印第一个用户名 # === 示例2：精准导入在测试数据生成中的应用 === from faker import Faker # 仅导入Faker类用于测试数据生成 def generate_test_data(count=3): """生成测试用户数据（完全自包含）""" print("\n生成测试数据...") fake = Faker() # 创建Faker实例 users = [] for i in range(count): users.append({ "id": i + 1, "name": fake.name(), # 生成随机姓名 "email": fake.email(), # 生成随机邮箱 "address": fake.address() # 生成随机地址 }) print(f"生成 {count} 条测试数据:") for user in users: print(f" - {user['name']} ({user['email']})") return users # === 示例3：别名导入在测试报告中的应用 === import pandas as pd # 导入pandas并设置别名 import os # 导入操作系统模块 def create_test_report(data): """创建测试报告CSV文件（从零开始创建）""" print("\n创建测试报告...") # 创建DataFrame df = pd.DataFrame(data) # 使用别名创建数据框 # 确保目录存在 report_dir = "test_reports" if not os.path.exists(report_dir): os.makedirs(report_dir) # 创建目录 print(f"创建目录: {report_dir}") # 保存为CSV report_path = os.path.join(report_dir, "test_report.csv") df.to_csv(report_path, index=False) # 保存为CSV文件 print(f"测试报告已保存到: {os.path.abspath(report_path)}") # 打印绝对路径 # 读取并显示报告 print("\n报告内容预览:") print(pd.read_csv(report_path).head(2)) # 显示前2行 # === 高级导入技巧在测试中的实践 === # === 示例4：条件导入在跨平台测试中的应用 === import sys # 导入系统模块 import platform # 导入平台信息模块 def detect_os(): """检测操作系统并执行相应操作（跨平台兼容）""" print("\n检测操作系统...") os_name = platform.system() print(f"检测到操作系统: {os_name}") if os_name == "Windows": # Windows平台特定操作 import ctypes # Windows API接口 print(" - 已导入Windows API模块") return "Windows" elif os_name == "Darwin": # macOS平台特定操作 import plistlib # macOS属性列表模块 print(" - 已导入macOS plist模块") return "macOS" else: # Linux/其他平台 import grp # Linux组信息模块 print(" - 已导入Linux组信息模块") return "Linux" # === 示例5：延迟导入在性能敏感测试中的应用 === def measure_performance(): """测量代码执行时间（按需导入模块）""" print("\n测量性能...") # 仅在需要时导入时间模块 import time start = time.perf_counter() # 高精度计时开始 # 模拟计算密集型操作 total = 0 for i in range(1, 100001): total += i duration = time.perf_counter() - start # 计算耗时 print(f"计算1到100000的和: {total}") print(f"执行耗时: {duration:.6f}秒") # === 示例6：测试数据驱动导入 === import csv # 导入CSV模块 def create_and_load_test_cases(): """创建并加载测试用例（完全自包含）""" print("\n创建并加载测试用例...") filename = "test_cases.csv" # 创建测试用例文件 print(f"创建测试用例文件: {filename}") with open(filename, "w", newline="", encoding="utf-8") as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(["test_id", "description", "expected_status"]) writer.writerow(["TC001", "成功登录", 200]) writer.writerow(["TC002", "错误密码", 401]) writer.writerow(["TC003", "无效用户名", 400]) # 读取测试用例 cases = [] with open(filename, "r", encoding="utf-8") as f: reader = csv.DictReader(f) for row in reader: cases.append(row) print(f"从 {filename} 加载 {len(cases)} 条测试用例:") for case in cases: print(f" - {case['test_id']}: {case['description']} (预期状态: {case['expected_status']})") return cases # ================== 第三部分：接口测试专用模块导入实践 ================== # === 示例7：完整接口测试工作流 === import json # 导入JSON处理模块 import time # 导入时间模块 def run_api_test_workflow(): """执行完整的API测试工作流（使用公开API）""" print("\n" + "=" * 50) print("开始API测试工作流") start_time = time.time() # 记录开始时间 # 测试用户API test_user_api() # 测试帖子API test_posts_api() # 测试评论API test_comments_api() duration = time.time() - start_time # 计算总耗时 print("\n" + "=" * 50) print(f"API测试工作流完成! 总耗时: {duration:.2f}秒") print("=" * 50) def test_user_api(): """测试用户接口（无需准备数据）""" print("\n测试用户接口...") response = requests.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/users") print(f"状态码: {response.status_code}") print(f"获取到 {len(response.json())} 个用户") print("第一个用户:", response.json()[0]['name']) def test_posts_api(): """测试帖子接口（自动创建测试数据）""" print("\n测试帖子接口...") # 创建新帖子 new_post = { "title": "API测试帖子", "body": "这是通过requests创建的测试内容", "userId": 1 } print("创建测试帖子:", new_post) response = requests.post( "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts", json=new_post ) print(f"创建帖子状态码: {response.status_code}") print("创建的帖子ID:", response.json().get("id", "N/A")) def test_comments_api(): """测试评论接口（无需准备数据）""" print("\n测试评论接口...") # 获取帖子1的评论 response = requests.get( "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1/comments" ) print(f"状态码: {response.status_code}") print(f"获取到 {len(response.json())} 条评论") print("第一条评论:", response.json()[0]['body'][:50] + "...") # === 示例8：测试断言与验证 === def test_response_validation(): """测试响应验证（状态码和数据结构）""" print("\n测试响应验证...") response = requests.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/users/1") # 验证状态码 assert response.status_code == 200, f"预期200，实际{response.status_code}" # 验证数据结构 user_data = response.json() assert "name" in user_data, "响应中缺少name字段" assert "email" in user_data, "响应中缺少email字段" print("响应验证通过！") print("用户信息:", user_data["name"], user_data["email"]) # === 示例9：测试数据生成与使用 === def generate_and_use_test_data(): """生成测试数据并在API测试中使用（完全自包含）""" print("\n生成测试数据并在API测试中使用...") # 生成测试用户 fake = Faker() test_user = { "name": fake.name(), "email": fake.email(), "username": fake.user_name(), "phone": fake.phone_number() } print("生成的测试用户:", test_user) # 在实际API测试中，这里会发送包含测试数据的请求 print("模拟发送测试数据到API端点...") print(f"POST https://api.example.com/users") print(f"请求体: {json.dumps(test_user, indent=2)}") print("模拟响应: HTTP 201 Created") # ================== 第四部分：总结 - 最佳实践与核心要点 ================== """ ✅ 模块导入最佳实践总结： 1. 导入顺序规范： import os # 1. 标准库 import requests # 2. 第三方库 from . import utils # 3. 本地模块 2. 测试专用导入技巧： - 使用精准导入减少内存占用 - 利用别名解决命名冲突 - 按需延迟导入提升性能 3. 接口测试推荐模块： import requests # HTTP请求 import json # JSON处理 import csv # 测试数据 import os # 文件操作 import pytest # 测试框架 🚫 常见问题解决方案： 1. ModuleNotFoundError： - 使用 pip install 安装缺失模块 - 检查PYTHONPATH环境变量 2. 循环导入问题： # 模块A.py import B # 同时B.py又import A 解决方案： a. 重构代码结构 b. 将导入移到函数内部 3. Windows路径问题： - 使用os.path.join()构建路径 - 避免硬编码路径分隔符 """ # === 综合示例：执行所有测试 === def run_all_tests(): """执行所有测试示例（完整测试套件）""" print("=" * 50) print("开始执行完整测试套件") print("=" * 50) # 模块导入基础 print("\n[模块导入基础测试]") test_api_endpoint() # 测试数据生成 print("\n[测试数据生成测试]") test_users = generate_test_data(3) # 测试报告生成 print("\n[测试报告生成测试]") create_test_report(test_users) # 高级导入技巧 print("\n[高级导入技巧测试]") current_os = detect_os() measure_performance() test_cases = create_and_load_test_cases() # 接口测试实践 print("\n[接口测试实践]") run_api_test_workflow() test_response_validation() generate_and_use_test_data() print("\n" + "=" * 50) print("所有测试执行完成！") print("=" * 50) # 特殊语法解释： # if __name__ == "__main__": # 这个条件判断用于确定当前脚本是直接运行还是被导入到其他脚本中 # 当Python文件直接运行时，__name__ 的值被设置为 "__main__" # 当文件被导入为模块时，__name__ 的值是模块名 # 这样可以确保下面的代码只在直接运行此脚本时执行 if __name__ == "__main__": # 当脚本被直接运行时执行所有测试 run_all_tests() 这个是我教学课件，给测试同学教import，是在我的windows上，；现在需要优化两个点，第一个点，你得保证整个程序不需要手动建任何文件，直接启动，就行，第二你得保障整个程序能详细允许，第三你得解释为什么命令加了test 就变了，解释器就自动是test
08-25
你已经有一个 `run_all_tests()` 函数作为主入口，并且使用了 `if __name__ == "__main__":` 来控制运行。 ### ✅ 3. 保证所有文件操作都使用临时路径 如上所述，所有文件操作都应使用 `tempfile` 或 `os.makedirs...
自动生成假Json
weixin_44598449的博客
05-29 502
平常我们写一些项目可能需要一些JSON数据用于测试，但是专门写一个项目太浪费时间，可以写一个专门根据请求表达式生成定制化数据的工程(界面写的比较朴素) 默认访问，或错误处理界面为说明界面，并为预定义数据提供跳转连接 每个连接页面都类似这样，用于添加基本元数据 使用效果 内部使用责任链，可以很轻松进行功能扩展 表达式支持多层嵌套，几乎支持所有类型的json数据生成 项目地址： https://gitee.com/shaokang123/my-json-plus ...
JSONPlaceholder - 免费的在线REST服务（提供测试用的HTTP请求假数据）
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JSONPlaceholder 是一个提供免费的在线 REST API 的网站，我们在开发时可以使用它提供的 url 地址测试下网络请求以及请求参数。或者当我们程序需要获取一些假数据、假图片时也可以使用它。 网站地址：http://jsonplaceholder.typicode.com/ 其返回的数据为 JSON 格式，且同时支持 HTTP 和 HTTPS 这两种请求类型。   一、GET...
json数据构造工具 jsonplaceholder
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jsonplaceholder是一个提模拟数据的在线REST API；它对于构建原型非常有用。 jsonplaceholder
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elementUI照片墙报错 POST http://jsonplaceholder.typicode.com/posts/ 503 (Service Unavailable)问题解决
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07-01 1万+
elementUI照片墙上传照片时报503错误且出现跨域问题 原地址为 action="https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/" 现改为 action="https://www.mocky.io/v2/5185415ba171ea3a00704eed/posts/" 这样就不会出现跨域问题且上传效果也实现了 ...
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