背景介绍

在软件开发过程中，测试API的准确性至关重要。传统的API测试依赖于工具如Postman，但直接调用可能面临数据格式复杂、响应内容难以解析等问题。本项目采用Python的requests库，实现对JSON数据的输入验证、请求发送及字典化响应封装的全流程功能，为开发者提供了一个简洁高效的测试工具平台。

思路分析

本项目的核心功能围绕用户输入的JSON数据展开：
1. 数据验证：通过JSON Schema验证输入，确保格式正确
2. 请求发送：使用requests.get()发送HTTP请求，支持请求参数设置
3. 响应封装：将服务器返回的模拟数据封装为字典格式输出

开发过程中，需注意以下关键点：
– 输入验证逻辑（如检查JSON是否存在required字段）
– 响应内容的模拟处理（通过字典结构封装响应数据）
– 异常处理机制（如请求失败时的响应抛出及记录日志）

代码实现

import requests

def json_api_test(input_data):
    """
    测试用户输入的JSON数据并返回模拟响应
    参数：input_data（字典）
    返回：模拟响应字典
    """
    # 1. 输入验证逻辑
    try:
        # 检查输入是否为JSON格式
        if not isinstance(input_data, dict):
            raise ValueError("输入需为字典格式")
        # 检查required字段是否存在
        if 'name' not in input_data or 'age' not in input_data:
            raise KeyError("JSON数据缺少required字段")
    except KeyError as e:
        print(f"错误：缺少required字段 {e}")
        return {"success": False, "message": "请求失败，缺少必要字段"}

    # 2. 发送请求并获取响应内容
    response = requests.get(
        url="https://api.example.com/data",
        params=input_data,
        headers={"Content-Type": "application/json"}
    )

    # 3. 将响应数据封装为字典
    try:
        response.raise_for_status()
        result = response.json()
        # 格式化处理，确保字典结构正确
        result = {
            "success": result.get("success"),
            "message": result.get("message"),
            "content": result
        }
        return result
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"请求失败：{e}")
        return {"success": False, "message": "请求失败，模拟响应未返回"}

# 示例使用
if __name__ == "__main__":
    test_data = {
        "name": "Alice", 
        "age": 25
    }
    result = json_api_test(test_data)
    print(result)

总结

本项目通过Python的requests库实现了对JSON数据的输入验证、请求发送及响应封装的全流程功能，具备以下特点：
1. 支持灵活的参数设置（如params和headers）
2. 提供异常处理机制，确保请求失败时的响应记录
3. 可扩展性高，适用于不同API接口的模拟需求

该项目可在1-3天内完成开发，具备良好的学习价值，能够帮助开发者掌握JSON数据处理的常见场景。通过模拟真实响应，本工具不仅提升了API测试的准确性，也为开发者提供了高效的数据处理工具。