前言

进行接口自动化时，有时候我们需要断言的数据比较多，一个字段一个字段进行断言比较麻烦，如果可以直接断言整个响应结果，岂不美哉，那该如何实现该功能呢？

递归

在进入正式实现前，我们先简单说一下递归。因为该功能我们主要使用递归实现，以防小伙伴们看不懂。

是什么？

递归是一种算法或函数设计方法，它通过将一个问题不断分解成规模更小的子问题来解决原始问题。在 Python 中，递归是一种函数自身调用自身的过程。通过递归，程序可以在问题空间中向下深入，并通过返回值将解决子问题的结果合并起来，最终获得整个问题的解。

如何用？

在 Python 中使用递归，首先需要定义边界条件，即递归的结束条件。当满足边界条件时，递归停止，返回结果。同时，还需要定义递归情况，即在未满足边界条件时，如何继续递归调用函数来解决子问题。递归函数应该能够将问题领域缩小，使其逐渐接近边界条件。

隐藏风险

首先，递归可能会导致堆栈溢出，特别是在处理大规模问题时。其次，递归的执行效率可能较低，因为每次递归都需要保存函数调用的上下文。此外，递归需要合理设置边界条件，否则可能导致无限循环和程序崩溃。在编写递归函数时，需要仔细考虑边界条件和递归情况，确保递归能够正确结束，并得到期望的结果。同时，为了提高递归性能，可以考虑使用尾递归优化或迭代等技术。

案例实现
有了递归的基本了解，接下来进入正题，我们将实现如何断言整个接口响应数据。

class AssertInfo:
    data = []


def diff_json(response_data, assert_data):
    if isinstance(response_data, dict):
        for key in assert_data:
            if key not in response_data:
                info = f"Response data has no key: {key}"
                print(info)
                AssertInfo.data.append(info)
        for key in response_data:
            if key in assert_data:
                diff_json(response_data[key], assert_data[key])
            else:
                info = f"Assert data has not key: {key}"
                print(info)
    elif isinstance(response_data, list):
        if len(response_data) == 0:
            print("response is []")
        if len(response_data) != len(assert_data):
            print(f"list len: '{len(response_data)}' != '{len(assert_data)}'")

        if response_data:
            if isinstance(response_data[0], dict):
                response_data = sorted(response_data, key=lambda x: x[list(response_data[0].keys())[0]])
            else:
                response_data = sorted(response_data)
        if assert_data:
            if isinstance(assert_data[0], dict):
                assert_data = sorted(assert_data, key=lambda x: x[list(assert_data[0].keys())[0]])
            else:
                assert_data = sorted(assert_data)

        for src_list, dst_list in zip(response_data, assert_data):
            diff_json(src_list, dst_list)
    else:
        if str(response_data) != str(assert_data):
            info = f"Value are not equal: {response_data}"
            print(info)
            AssertInfo.data.append(info)

代码其实也不难理解，我们做一个简单解释：
这是一个用于比较两个 JSON 数据格式是否相同的函数。每个部分的功能：
函数名称：diff_json(response_data, assert_data)
参数：response_data 是接口响应数据，assert_data 是期望的断言数据
if isinstance(response_data, dict):
如果 response_data 是字典类型，则进入该条件判断。
循环遍历 assert_data 中的每个键（key）：
如果键（key）不在 response_data 中，则打印信息表示响应数据缺少该键（key）。
循环遍历 response_data 中的每个键（key）：
如果键（key）在 assert_data 中，则递归调用 diff_json 函数进行比较。
否则，打印信息表示断言数据缺少该键（key）。

elif isinstance(response_data, list):
如果 response_data 是列表类型，则进入该条件判断。
检查响应数据和断言数据的长度是否相等，如果不相等，则打印信息表示长度不一致。


如果 response_data 不为空：
如果列表中的元素是字典类型，按照字典键（key）的值进行排序。
如果列表中的元素不是字典类型，进行普通的排序。

如果 assert_data 不为空：
如果列表中的元素是字典类型，按照字典键（key）的值进行排序。
如果列表中的元素不是字典类型，进行普通的排序。

使用 zip 函数同时迭代 response_data 和 assert_data：
对于每个对应位置的元素，递归调用 diff_json 函数进行比较。

else:
如果response_data 既不是字典类型也不是列表类型，则进入该条件判断。
如果 response_data 和 assert_data 的值不相等，则打印信息表示值不相等。

这个函数通过递归的方式，遍历并比较两个 JSON 数据结构的每一个键（key）和值。如果存在差异，将会打印出对应的信息。在需要断言和验证接口返回数据时，可以使用该函数进行检查。
好了，那我们看一看测试效果：

response_data = {
    "name": "Alice",
    "age": 25,
    "email": "alice@example.com"
}

assert_data = {
    "name": "Alice",
    "email": "Alice@example.com"
}

diff_json(response_data, assert_data)

执行之后，会打印出如下结果：

Assert data has not key: age
Value are not equal: alice@example.com

完美解决！

最后
这个功能还是很实用的，大部分接口响应内容都比较复杂，想要断言的内容比较多时就比较麻烦，而这个函数可以比较两个 JSON 数据格式是否相同，节省了很多时间，提高编写接口用例的效率。