https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html
断言是写自动化测试基本最重要的一步，一个用例没有断言，就失去了自动化测试的意义了。什么是断言呢？ 简单来讲就是实际结果和期望结果去对比，符合预期那就测试pass，不符合预期那就测试 failed
Pytest的断言方式及应用场景 使用assert语句 断言预期的异常 断言预期的告警 利用上下文信息进行断言 自定义断言方式 使用assert语句进行断言 pytest允许使用python的标准assert语句进行断言处理 采用assert断言时，可添加备注信息，当断言失败时，备注信息会以assertionerror抛出，并在控制台输出 import requests class TestAssert(): def test_assert(self): r = requ
raises： 在断言一些代码块或者函数时会引发意料之中的异常或者其他失败的异常，导致程序无法运行时，使用 raises 捕获匹配到的异常，可以继续让代码正常运行。 源码：
pytest个人觉得很好用。但是有些功能老是忘记。 昨天全面扫描了以下官方文档，记录了一些东西，权且当作笔记吧。 官网地址： https://docs.pytest.org/en/latest/getting-started.html#run-multiple-tests
在断言一些代码块或者函数时会引发意料之中的异常或者其他失败的异常导致程序无法运行时，使用raises捕获匹配到的异常可以让代码继续运行。
测试的成功与否就是拿实际的结果与预期的结果进行比较，这个比的过程就是断言（assert）
pytest允许使用标准的python assert语法，用来校验expectation and value是否一致
unitest单元测试框架中提供了丰富的断言方法，如assertEqual()、assertIn()、assertTrue()、assertIs()等，但是pytest没有。直接使用Python的assert进行断言
1、与 unittest 不同，pytest 使用的是 Python 自带的 assert 关键字来进行断言。
设计软件时，我们通常要花费很多精力编写高质量代码。但这还不够，一个好的软件还应关注它的生态系统，例如测试，部署，网络等，这其中最重要的一方面就是配置管理。
Python是当前最流行的编程语言之一。它为Web后端，数据科学笔记本，sysadmin脚本等提供支持。它的语法简洁，易读且优雅–非常适合初学者和专家。您可以想象的一切都只是一个导入。自然地，Python还是测试自动化的最好的语言。它的简洁性使测试人员可以将更多的精力放在测试上，而不必在代码上。未完成大量编程工作的测试人员往往比其他语言（如Java或C＃）学习Python的速度更快。Python非常适合启动测试！
在上一篇Pytest系列文章：Pytest之收集用例及命令行参数，主要介绍Pytest用例收集规则及常用的命令行参数。
学习pytest时，总会习惯性的和unittest对比使用，自然就断言pytest和unittest也是有些区别的。
用过unittest的朋友，肯定知道可以借助DDT实现参数化。用过JMeter的朋友，肯定知道JMeter自带了4种参数化方式（见参考资料）。pytest同样支持参数化，而且很简单很实用。
pytest的参数化方式 pytest.fixture()方式进行参数化，fixture装饰的函数可以作为参数传入其他函数 conftest.py 文件中存放参数化函数，可作用于模块内的所有测试用例 pytest.mark.parametrize()方式进行参数化 本节测试依然以is_leap_year.py方法作为测试目标： def is_leap_year(year): # 先判断year是不是整型 if isinstance(year, int) is not True:
上一篇简单的介绍了Pytest的安装和运行，我们这篇将介绍Pytes的执行用例的方式和异常。
长度为 D 的序列，每个序列都是一个可选的（lower，upper）元组，给出如果边界没有在bins中显式地给出时要使用的外部箱边缘。序列中的 None 条目导致相应维度的最小值和最大值被用于。默认值 None 相当于传递了 D 个 None 值的元组。
在日常测试过程中或者研发开发过程中，目前接口暂时没有开发完成，测试人员又要提前介入接口测试中，测试人员不仅仅只是简单的编写测试用例，也可以通过一些mock的方法进行来提前根据接口测试的情况进行模拟返回接口的信息，进行模拟接口各种场景的异常。
在软件开发过程中，保证代码的质量至关重要。而单元测试和测试驱动开发（TDD）是两种非常有效的方法，可以确保代码的质量和可靠性。本文将探讨如何在Python中使用单元测试和TDD来提高代码质量，并附有代码实例和解析。
1 说明pytest中使用assert进行断言，和unittest是有区别的，后边详细列举；pytest中的assert后可以为表达式，为True表示用例通过。2 Uinttest中的断言2.1 部分断言我们写一个class，代码中就可以看到所有的断言：图片常用断言：图片2.2 部分举例# -*- coding:utf-8 -*-# 作者：NoamaNelson# 日期：2021/11/26 # 文件名称：test_unint.py# 作用：unittest断言# 联系：VX(NoamaNelson)# 博
测试结果显示，运行了一个测试用例，结果是红色，表示失败。错误信息显示，在代码的第7行抛出AssertionError。可以更改一下代码，让测试用例绿色通过。
在这周三的测试运维试听课程中，芒果给大家介绍了一个非常好用的python单元测试框架——pytest，这里我们来做个小总结。
内置marker本文先讲usefixtures 、filterwarnings 、skip 、skipif 、xfail这5个。参数化的marker我会写在《pytest参数化》中，hook的marker我会写在《pytest hook》中，插件的marker（pytest-ordering、allure等）我会写在《pytest插件》中。当前只需知道有以上这些分类的marker即可，更多内容请关注后续文章。
小屌丝：鱼哥，最近为啥不讲一讲测试开发的技术，例如… 小鱼：我去~ ~ 你们这是商量好的，一起来提这个事情？小屌丝：为啥这么说呢？小鱼：因为最近有妹子跟我抱怨，说为啥不讲讲测试开发的知识，都是整的一些开发的… 小屌丝：难道不是吗？小鱼：兄弟，我也有苦衷啊~ ~ 小屌丝：别整那些没用的，今天就整一个吧！！！小鱼：整整整~~
本篇文章是《聊聊 Python 的单元测试框架》的第三篇，前两篇分别介绍了标准库 unittest 和第三方单元测试框架 nose。作为本系列的最后一篇，压轴出场的是Python 世界中最火的第三方单元测试框架：pytest。
评价单元测试是否优秀，分支覆盖率是非常重要的指标，而覆盖率的决定因素除了开发自身的素质以外，足够低的用例构建成本也是必不可少。
我们将要Python标准库实现一个LRU(least recently used)缓存，具有优先级和到期时间。这是一个常见的面食问题，但我们将远离数据结构——没有堆、没有二叉树。总之，我们会得到一个可用的方案。
pytest的断言把Python语言简洁的优点发挥的淋漓尽致，因为它用的就是Python的标准断言assert。
Pytest和Unittest测试框架的区别？ 如何区分这两者，很简单unittest作为官方的测试框架，在测试方面更加基础，并且可以再次基础上进行二次开发，同时在用法上格式会更加复杂；而pytest框架作为第三方框架，方便的地方就在于使用更加灵活，并且能够对原有unittest风格的测试用例有很好的兼容性，同时在扩展上更加丰富，可通过扩展的插件增加使用的场景，比如一些并发测试等； Pytest 安装 pip安装： pip install pytest 复制代码 测试安装成功： pytest --hel
一般来说，对于web项目我们都有必要对请求参数进行校验，有的前端使用JavaScript校验，但是为了安全起见后端的校验都是必须的。因此数据校验不仅仅是在web下，在方方面面都是一个重要的点。前端校验有它的JS校验框架(比如我之前用的jQuery Validation Plugin)，后端自然也少不了。
在上一篇Pytest系列文章：Pytest之fixture，主要介绍fixture的介绍、调用方式及作用域。
通过前面的学习，我们了解并快速完成了spring boot第一个应用。spring boot企业级框架，那么spring boot怎么读取静态资源？如js文件夹，css文件以及png/jpg图片呢？怎么自定义消息转换器呢？怎么自定义spring mvc的配置呢？这些我们在公司都需要用的。这些怎么解决呢？在接下来的小节详细讲解这些。好了，现在开启spring boot的web开发第一节
pytest是Python最流行的单元测试框架之一, 帮助更便捷的编写测试脚本， 并支持多种功能复杂的测试场景， 能用来做app测试也能用作函数测试
Python测试应用与公具 今天跟大家分享一个Python与测试相关的话题，主要介绍Python中的标准库 unittest及第三方测试工具pytest及mock。介绍了它们的基本使用。 环境准备 一台Windows机器，或一台Linux机器，亦或一台Mac 安装Python，版本为2.7.x或3.5.x 要有pip工具（Python2），Python3不做要求 unittest unittest是Python标准库中用于单元测试的模块。单元测试用来对最小可测试单元进行正确性检验，帮助我们在上线之前发现
目前团队并没有QA岗，而且在很长一段时间内，可能也不会设立QA岗，所以我们需要RD保证代码的质量。而鉴于人类天生的“惰性”，很多时候质量完全依赖于作者的能力以及职业素质。于是我在团队内推动单元测试，并要求提升测试覆盖率。虽然单元测试不能“根治”bug，但是它可以驱使代码结构简洁可测，为提升测试代码覆盖率奠定基础，从而可以有效降低bug率。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
上篇博客我们详细的聊了《JavaEE开发之SpringMVC中的静态资源映射及服务器推送技术》，本篇博客依然是JavaEE开发中的内容，我们就来聊一下SpringMVC中的自定义消息转发器（HttpMessageConverter）和SpringMVC中的文件上传。消息转发器在日常开发中是比较常用的，其可以灵活的将用户发过来的消息按照自定义的格式进行解析，然后将解析的数据映射成Model，下方会给出自定义消息转发器的详细内容。聊完消息转发器，我们还会聊一下Spring中MVC的文件上传的操作。详细的内容请看
在Python语言系中，有很多可用的自动化测试框架，比如早期大多数人会选用 unittest+HTMLTestRunner、Nose等，最近几年比较常用的有Robot Framework，Robot Framework它是Python下一款非常通用的测试框架，采用扩展插件的机制可以帮助我们实现几乎任何类型的自动化测试工作，如接口自动化测试、App自动化测试、Web UI自动化测试等，而针对Robot Framework框架系统性的使用和讲解，笔者年初出版上市过一本《自动化测试实战宝典》一书，感兴趣的，可参阅此书：重磅消息 |《自动化测试实战宝典：从小工到专家》隆重上市！。
@allure.attach显示许多不同类型的提供的附件，可以补充测试，步骤或测试结果。
要进行kafka的学习，首先肯定得安装kafka了。安装地址如下：
执行 python manager.py test 会对路径所有test*.py 进行测试
A lite distributed Java spider framework. 这是一个轻量级的分布式java爬虫框架
为了充分利用 FastAPI 作为一个 ASGI 框架的原生异步支持特性，很多业务代码也改成了异步函数，并且使用了异步的 HTTP 库httpx和 MongoDB 的异步 Python drivermotor。
与此同时，如何搭建一个完整的直播平台也成为商家们新的难题。目前企业的解决方案通常包含两种，一种是选择自研开发直播平台，另一种是选择接入大厂商的系统平台。从开发成本跟使用稳定性来看，我们一般会推荐直接集成大厂功能。
现在，我们可以使用自定义消息转换器来发送和接收消息。我们将使用之前的POST请求来发送一条JSON格式的消息。然后，我们将使用自定义消息转换器来将该消息转换为XML格式，并将其发送到消息代理。我们将在另一个服务中接收该消息，并使用自定义消息转换器将其转换回JSON格式。下面是代码示例：
在使用Spring Cloud Bus时，我们可以通过向Spring的ApplicationContext中添加自定义的MessageConverter来配置自定义消息转换器。例如，如果我们要使用上面的PropertiesMessageConverter来发送和接收消息，我们接下来我们将演示如何使用自定义的消息转换器。我们将在之前的示例中添加一个新的自定义消息转换器，并演示如何使用它。
PS：这不仅仅是一篇简单 MobPush 接入总结，同时也会掺杂个人理解以及不成熟的想法。接入的本身很 easy，总要透过现象看本质，去深入了解其他的内容。文章涉及到三方统计数据截图，均已在文末提供链接地址，如有异议，请联系我删除～
Python测试框架之前一直用的是unittest+HTMLTestRunner，听到有人说pytest很好用，所以这段时间就看了看pytest文档，在这里做个记录。
随着Python语言的使用越来越流行，基于Python的测试自动化框架也越来越流行。在项目选择最佳框架时，开发人员和测试人员会有些无法下手。做出选择是应该判断很多事情，框架的脚本质量，测试用例的简单性以及运行模块并找出其缺点的技术。这篇文章总结了测试自动化领域，适合Web端自动化框架（基于Python语言）以及它们相对于其他方面的优缺点。因此，可以帮助一些人根据需要和实际情况选择合适的的Python框架进行测试自动化。
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