Python自动化中的一些格式化技巧！

在日常的自动化测试过程中，尤其是python的接口自动化，往往会涉及不同格式类型的入参处理。在处理过程中，稍有不慎，便会有格式问题，导致请求失败。今天来总结下格式化处理过程中的几个关键点，避免踩坑。

1. json格式处理

通常情况下，我们的http接口请求的入参都是以json格式为主。但是在读取数据过程中，读取到的不一定是json的格式，这时需要做json的格式转换。

比较常见的处理方式：

json.dumps()

对于body、header甚至一些params的定义都比较适用。

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2. 字符串的格式化

这种常见于和url一起请求的params参数中。常见格式如下：

url?param1=value1&param2=value2

实际请求时，虽然我们可能正确拼接了请求，但是依然会有格式问题。

常用的处理方式推荐：

full_url = f"{url}?{query_string}"

这样处理之后，便可以避免一些格式上的问题。

3. 数据类型查看

如果不确定拿到或者处理之后的数据的具体类型，也可以先查看下，然后再做具体的处理。python对象类型查看的方式如下：

type(obj)

根据输出的类型来采取合适的处理方式。

适用场景

前面的几种方式主要用于处理自动化测试的数据提取问题。由于需要数据和代码的拆分，在提取和更新数据过程中，便会涉及不同数据类型的转换。基本能解决python的自动化中的绝大部分数据处理问题。如有其他问题，欢迎交流~

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