『居善地』接口测试 — 3、Requests库介绍
1、Requests库
Requests库是用Python语言编写，基于urllib3模块，采用Apache2 Licensed开源协议的 HTTP 库。
虽然Python的标准库中urllib3模块已经包含了平常我们使用的大多数功能，但是它的 API使用起来让人感觉不太友好。而Requests库使用的是urllib3，因此继承了它的所有特性，所以Requests库比urllib3使用更加方便，可以节约我们大量的工作，完全满足 HTTP 测试需求。
Requests库支持HTTP 连接保持和连接池，支持使用cookie 保持会话，支持文件上传，支持自动确定响应内容的编码，支持国际化的URL 和POST 数据自动编码。现代、国际化、人性化。
Requests库自称 “HTTP for Humans”（让HTTP服务于人类），说明使用更简洁方便。
Requests库是以 PEP 20 的箴言为中心开发的
- Beautiful is better than ugly.(美丽优于丑陋)
- Explicit is better than implicit.(直白优于含蓄)
- Simple is better than complex.(简单优于复杂)
- Complex is better than complicated.(复杂优于繁琐)
- Readability counts.(可读性很重要)
对于 Requests 所有的贡献都应牢记这些重要的准则。
简而言之：Requests库相当于Python中的“浏览器”，可以通过它进行网络请求、获取网页数据，功能强大而且特别好用。
说明PEP20：
PEP20是编写python程序的指导准则，在python shell中输入import this就能看到是编写python程序的指导准则，在python shell中输入import this就能看到，内容如下：
TIM Peters的python之禅
The Zen of Python, by Tim Peters
优美胜于丑陋。
Beautiful is better than ugly.
明确胜于隐晦。
Explicit is better than implicit.
简单胜于复杂。
Simple is better than complex.
复杂胜于难懂。
Complex is better than complicated.
扁平胜于嵌套。
Flat is better than nested.
留白胜于紧凑。
Sparse is better than dense.
可读性很重要。
Readability counts.
特例也并不能特殊到可以违背这些原则。
Special cases aren't special enough to break the rules.
虽然实用性胜于纯粹性。
Although practicality beats purity.
错误不应被默默地忽略。
Errors should never pass silently.
除非你明确地忽视。
Unless explicitly silenced.
面对歧义，不要尝试去猜测。
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
应该有一种，最好是仅有一种，明显的处理方式。
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
一开始那种方式并非显而易见，除非你是python之父。
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
做好过不做。
Now is better than never.
不假思索就动手还不如不做。
Although never is often better than *right* now.
如果实现很难解释，那就不是个好思路。
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
如果实现易于解释，则可能是个好思路。
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
命名空间是个绝妙的主意，我们要多多利用它。
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!
2、Requests库文档
- 官方文档：https://requests.readthedocs.io/en/master/
- 中文文档：https://requests.readthedocs.io/zh_CN/latest/
- GitHub开源地址：https://github.com/psf/requests
3、Requests库安装
安装Requests库前提条件，需要安装python环境，然后在cmd命令行中输入python -m pip install requests(推荐)或者pip install requests即可。
如下图：
执行pip list 查看Requests库是否安装成功，和所安装的版本（默认安装最高版本。）
C:Users\ailin-L>pip list
Package Version
------- --------
certifi 2020.12.5
chardet 4.0.0
idna 2.10
pip 19.2.3
requests 2.25.1
selenium 3.141.0
setuptools 41.2.0
ur11ib3 1.25.9
4、Requests库的使用
（1）使用步骤
简单介绍一下Requests库步骤。
#1.导入requests库
import requests
#2.准备接口三要素
# 2.1 明确请求地址
url = "http://127.0.0.1：8000/api/departments/"
# 2.2 明确请求参数
# 2.3 发送请求+请求方式
response = requests.get（url=url）
# 查看返回值
print(response)
# 举例：
# 1.导入requests库
import requests
# 2.使用requests库
# 发送请求
response = requests.get('https://api.github.com/events')
# 查看结果
print(response.status_code)
print(response.headers['content-type'])
print(response.encoding)
print(response.json())
（2）示例练习
"""
1.学习目标
必须掌握requests库的基本使用
2.操作步骤
# 1.导入requests库
# 2.明确请求地址
# 3.明确请求参数
# 4.发送请求
3.需求
使用requests库来请求学生管理系统一查询所有学院接口
4.总结
返回值的获取
response.text # 获取返回值文本（将返回值以文本格式显示）
response.json() # 获取json格式的返回值，对于返回值类型为json格式比较友好
response.status_code # 获取状态码---HTTP协议响应状态码
response.headers # 获取响应头
response.content # 获取响应源码（多用于爬虫）
5.json和python转化
json.dumps(需要转换的python对象,indent=2,ensure_ascii=False)
indent 表示格式化输出时缩进
ensure_ascii=False 表示对非ascii字符不做转化
"""
# 1.导入requests库
import requests
import json
# 2.明确请求地址
url = "http://127.0.0.1:8000/api/departments/"
# 3.明确请求参数
# 没有参数不用写
# 4.发送请求
response = requests.get(url=url)
# print(response)
# 结果：<Response [200]>
# 5.获取返回值内容
res = response.json() # 会获得一个字典格式的对象
print(type(res)) # <class 'dict'>
# 6.python字典转换为json字符串
# 使用json库实现
# 将python对象转换为json字符串
result = json.dumps(res, indent=2, ensure_ascii=False)
print(type(result)) # 字符串类型<class 'str'>
print(result)
# json.loads() # 将json字符串转换为python对象
"""
结果：（简略，有17个，只展示两个，看看格式即可）
{
"count": 17,
"next": null,
"previous": null,
"results": [
{
"dep_id": "T02",
"dep_name": "Java_2学院",
"master_name": "Java-Master",
"slogan": "java"
},
{
"dep_id": "T03",
"dep_name": "Java_3学院",
"master_name": "Java-Master",
"slogan": "java"
}
}
"""
5、补充：Json数据和Python对象互相转化
Python3 中可以使用 Json模块来对 JSON 数据进行编解码，它主要提供了四个方法： dumps、dump、loads、load。
（1）dump方法和dumps方法说明：
dump方法和dumps方法对Python对象进行序列化，将一个Python对象进行JSON格式的编码。
json.dumps(obj, *,
skipkeys=False,
ensure_ascii=True,
check_circular=True,
allow_nan=True,
cls=None,
indent=None,
separators=None,
default=None,
sort_keys=False,
**kw)
说明dumps方法中常用的几个参数：
obj：表示是要序列化的对象。ensure_ascii：默认值为True，用来控制生成的JSON字符串的编码，能将所有传入的非ASCII字符转义输出。如果ensure_ascii为False，保持原有编码，则这些字符将按原样输出。indent：可以用来控制JSON字符串的换行和缩进效果，默认值为None。
如果indent是非负整数或字符串，那么JSON数组元素和对象成员将使用该缩进级别进行输入；
indent为0、负数或“”仅插入换行符；
indent使用正整数缩进多个空格；
如果indent是一个字符串（例如“\t”），则该字符串用于缩进每个级别。sort_keys：默认值为False，如果sort_keys为True，则字典的输出将按键值排序。
其他参数看源码即可，源码中对dumps方法中的每个参数都有详细的说明。
（2）load方法和loads方法说明：
load方法和loads方法对Python对象进行反序列化方法，将JSON格式数据解码为Python对象。
json.loads(s, *,
encoding=None,
cls=None,
object_hook=None,
parse_float=None,
parse_int=None,
parse_constant=None,
object_pairs_hook=None,
**kw):
说明loads方法中常用的几个参数：
s：将s（包含JSON文档的str，bytes或bytearray实例）反序列化为Python对象。encoding：指定一个编码的格式。
其他参数看源码即可，源码中对loads方法中的每个参数都有详细的说明。
注意：如果进行反序列化（解码）的数据不是一个有效的
JSON文档，将会引发JSONDecodeError异常。
（3）Python对象与 Json数据类型转换：
Python对象转Json数据：
| Python | JSON |
|---|---|
| dict | object |
| list, tuple | array |
| str | string |
| int, float, int-&float-derived emuns | number |
| True | true |
| False | false |
| None | null |
Json数据转Python对象：
| JSON | Python |
|---|---|
| object | dict |
| array | list |
| string | str |
| number (int) | int |
| number (real) | float |
| true | True |
| false | False |
| null | None |
