首页 > 数据分析

python:解析requests返回的response(json格式)说明

时间:2020-07-14 数据分析 查看: 1509

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧!

import requests, json
r = requests.get('http://192.168.207.160:9000/api/qualitygates/project_status?projectId=%s' % (p_uuid) )
state=json.loads(r.text).get('projectStatus').get('status')

返回如下:

{
 "projectStatus": {
  "status": "ERROR",
  "conditions": [{
   "status": "ERROR",
   "metricKey": "new_security_rating",
   "comparator": "GT",
   "periodIndex": 1,
   "errorThreshold": "1",
   "actualValue": "5"
  }, {
   "status": "ERROR",
   "metricKey": "new_reliability_rating",
   "comparator": "GT",
   "periodIndex": 1,
   "errorThreshold": "1",
   "actualValue": "4"
  }, {
   "status": "OK",
   "metricKey": "new_maintainability_rating",
   "comparator": "GT",
   "periodIndex": 1,
   "errorThreshold": "1",
   "actualValue": "1"
  }, {
   "status": "ERROR",
   "metricKey": "new_coverage",
   "comparator": "LT",
   "periodIndex": 1,
   "errorThreshold": "80",
   "actualValue": "0.0"
  }, {
   "status": "ERROR",
   "metricKey": "new_duplicated_lines_density",
   "comparator": "GT",
   "periodIndex": 1,
   "errorThreshold": "3",
   "actualValue": "5.967688757006265"
  }],
  "periods": [{
   "index": 1,
   "mode": "previous_version",
   "date": "2019-05-31T09:35:58+0800"
  }],
  "ignoredConditions": false
 }
}

补充知识:使用Python的requests库作接口测试——响应结果处理

在实际工作中,很多接口的响应都是json格式的数据,在测试中需要对其进行处理和分析。

设计到json数据处理的方法有两种:序列化和反序列化

python中序列化,简单讲就是将python的字典转换成json格式字符串,以便进行储存或者传输;

反序列化,简单讲就是将json格式字符串转换成python字典,用于对其进行分析和处理。

JSON和DICT格式互转方法:

import json

# 序列化成json字符串
d = {‘name':‘jod'}
j = json.dumps(d)

#反序列化成字典
print json.loads(j)

而在requests库中,不用json.loads方法进行反序列化,而是提供了响应对象的json方法,用来对json格式的响应体进行反序列化

比如:

r = requests.get(url)
r.json()

以上这篇python:解析requests返回的response(json格式)说明就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持python博客。

展开全文
上一篇:python requests response值判断方式
下一篇:Python requests.post方法中data与json参数区别详解
输入字:
相关知识
python数据挖掘使用Evidently创建机器学习模型仪表板

在本文中,我们将探索 Evidently 并创建交互式报告/仪表板。有需要的朋友欢迎大家收藏学习,希望能够有所帮助,祝大家多多进步早日升职加薪

Python多进程共享numpy 数组的方法

本文章主要介绍了Python多进程共享numpy 数组的方法,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

python数据分析近年比特币价格涨幅趋势分布

这篇文章主要为大家介绍了python分析近年来比特币价格涨幅趋势的数据分布,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步

python调用matlab的方法详解

这篇文章主要为大家介绍了python调用matlab,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,希望能够给你带来帮助