jmeter实战遇到的问题-json比对

本文介绍了在JMeter接口自动化测试中遇到的JSON字符串比对问题,传统一对一忽略顺序的方式不再适用。文章探讨了如何处理包含关系的JSON比对,通过将JSON转换为对象并利用集合交集概念进行比较。同时,提出了代码优化的疑问,并分享了如何将自定义代码打包引入JMeter进行测试。

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前言:以往在json串比对的时候,我们都是一对一的忽略顺序比对方式,本次遇到了一个奇怪比对方式(反正我是之前没想到的),看来又得撸码打包了

​- 别总以为测试人员就不需要撸码,没听说一句老话么,不会前端的测试不是好的架构师(搞笑的)。好了,bb这么多,就是希望没事提高一下自身水平,还是来看看什么情况。先给大家简单讲一讲之前我们在做接口自动化测试的时候,我们是进行json串的比对,像这样:

//[OLD]
//用例预期结果:
[{
   "channel":"AA","value":12},{
   "channel":"BB","value":20}]
//接口返回的结果:
[{
   "channel":"BB","value":20},{
   "channel":"AA","value":12}]

这样的比对很简单,只需要以数组的形式比对就可以了(或者其他方法),以下是我从优快云里面参考的代码(需要自行导如Gson包)

	/**
	 * 比较两个json字符串是否等价
	 * (本次用的是gson2.8.5的包,自行下载)
	 */
	public boolean same(String a, String b) {
   
		if (a == null) {
   
			return b == null;
		}
		if (a.equals(b)) {
   
			return true;
		}
		JsonElement aElement = parser.parse(a);
		JsonElement bElement = parser.parse(b);
		if (gson.toJson(aElement).equals(gson.toJson(bElement))) {
   
			return true;
		}
		return same(aElement, bElement);
	}

	private boolean same(JsonElement a, JsonElement b) {
   
		if (a.isJsonObject() 
<think>嗯,用户现在在寻找关于数据集自动化测试的方法、工具或教程。首先,我需要明确用户的需求是什么。数据集自动化测试可能涉及到生成测试数据、执行测试用例以及验证结果这几个方面。用户可能是在进行功能测试或者性能测试时,需要大量的数据,手动生成效率低,容易出错,所以想找自动化方法。 接下来,我需要回忆之前提供的引用内容。引用[3]提到了测试数据生成工具,比如Faker和Mockaroo,这对生成测试数据应该有帮助。然后,引用[1]提到JMeter可以用于接口自动化测试,可能也适用于数据集的性能测试。引用[2]则讨论了自动化测试工具的重要性,提到了Selenium和Appium,但那些更多是UI自动化,可能和数据集测试关联不大,但需要确认用户是否需要结合UI测试的数据生成。 用户还可能需要方法论的指导,比如如何设计测试数据,如何自动化执行测试用例,以及如何验证结果。例如,参数化测试和数据驱动测试是常用的方法。然后,工具方面,除了数据生成工具,可能还需要测试框架如pytest或JUnit来管理测试用例,结合持续集成工具如Jenkins来自动化整个流程。 教程方面,官方文档和在线平台如Coursera可能有相关资源。同时,用户可能需要具体的步骤,比如如何将生成的数据集与测试框架集成,或者如何利用工具进行数据清洗和验证。比如,使用Great Expectations来验证数据质量。 需要确保回答覆盖方法、工具、教程三个部分,结构清晰。同时,根据用户提供的引用,合理引用相关资源,比如引用[1]和[3]中的工具推荐。可能还需要补充一些其他工具,比如数据库填充工具或数据工厂,来全面覆盖数据集测试的各个方面。 另外,用户可能对如何选择工具存在疑问,需要根据不同的场景推荐合适的工具,比如性能测试使用JMeter,数据生成用Faker,数据验证用Great Expectations。同时,要考虑到不同编程语言的兼容性,比如Python的Faker库,或者Java的JUnit参数化测试。 最后,生成相关问题,帮助用户深入探讨,比如如何设计全面的测试数据集,或持续集成中如何集成数据测试,以及如何处理敏感数据的生成。这些问题可以引导用户进一步探索解决方案。</think>### 数据集自动化测试方法与工具指南 数据集自动化测试的核心是通过脚本或工具自动生成、验证和管理测试数据,提升测试效率和覆盖率。以下是关键方法、工具及教程推荐: --- #### **一、方法** 1. **参数化测试** - 将测试数据与测试逻辑分离,通过外部文件(如CSV、JSON)或数据库动态加载数据。例如: ```python import pytest @pytest.mark.parametrize("input,expected", [("data1", True), ("data2", False)]) def test_scenario(input, expected): assert (input == "data1") == expected ``` 2. **数据驱动测试(DDT)** - 使用框架(如TestNG、Robot Framework)根据数据集自动生成多个测试用例[^2]。 3. **随机数据生成** - 生成符合规则的随机数据,覆盖边界值、异常值等场景,例如用$Faker$库生成模拟用户信息[^3]。 --- #### **二、工具推荐** 1. **测试数据生成工具** - **Faker**:支持多语言(Python/Java),生成姓名、地址等结构化数据。 ```python from faker import Faker fake = Faker() print(fake.name()) # 输出:John Doe ``` - **Mockaroo**:在线生成自定义格式(CSV/JSON/SQL)的模拟数据,支持复杂规则。 - **DataFactory**:用于数据库填充,生成大规模关联数据。 2. **自动化测试框架集成** - **JMeter + CSV DataSet Config**:通过CSV文件驱动性能测试(引用[1])。 - **pytest + pandas**:读取Excel/CSV文件执行参数化测试。 3. **数据验证工具** - **Great Expectations**:自动化验证数据集完整性(如字段类型、取值范围)。 - **DBUnit**:数据库数据集比对工具。 --- #### **三、教程资源** 1. **官方文档** - [Faker官方文档](https://faker.readthedocs.io/) - [JMeter数据参数化教程](https://jmeter.apache.org/usermanual/component_reference.html#CSV_Data_Set_Config)(引用[1]) 2. **实践案例** - **《Python自动化测试实战》**:涵盖数据驱动测试设计与实现。 - **Udemy课程《Mastering Test Automation with Python》**:结合$pytest$和$Faker$的实战演练。 3. **开源项目参考** - GitHub搜索关键词:`data-driven-testing`、`test-data-generation`。 --- ###
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