2. 掌握Windows下Anaconda的简单使用,包括IDLE、Jupyter Notebook、Spyder工具的使用。
要注意as出的error并不是实际上抛出的异常,不能使用自定义异常的方法和属性,一般只检查str(error)
可以看到src目录下的my_status.py文件代码覆盖率为24%,其余代码覆盖率为100%。
我们在做测试的时候,经常遇到领导的灵魂拷问:你的测试用例覆盖率是多少,达到100%了么?你如何保证你的测试质量? 测试用例的覆盖率如何统计呢,如何知道开发的代码,我们都测到了,不会存在漏测的情况。
本文中主要包含有三个领域的知识点:随机数的应用、量子计算模拟产生随机数与基于pytest框架的单元测试与覆盖率测试,这里先简单分别介绍一下背景知识。
Django 是一个自带电池(batteries-included)的 Web 框架,内置的组件涵盖了 Web 开发的大部分需求。但 Django 也有丰富的第三方包提供额外的功能。
前面介绍了unittest这个自动化框架,但是这个古老的框架,还有很多不足。 于是乎,后浪出现了,今天要讲的就是pytest框架。 pytest介绍 pytest是一个非常成熟的全功能的Python测试框架,主要特点有以下几点: 1、简单灵活,容易上手,文档丰富; 2、支持参数化,可以细粒度地控制要测试的测试用例; 3、能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试,还可以用来做selenium/appnium等自动化测试、接口自动化测试(pytest+requests); 4、pytest具有很多第三方插件,并且可以自定义扩展 如pytest-selenium(集成selenium)、 pytest-html(完美html测试报告生成)、 pytest-rerunfailures(失败case重复执行)、 pytest-xdist(多CPU分发)、 pytest--ordering(控制测试运行的顺序) 5、测试用例的skip和xfail处理; 6、可以很好的和CI工具结合,例如jenkins
原文:https://sourcery.ai/blog/python-best-practices/
当开始一个新的 Python 项目时,大家很容易一头扎进去就开始编码。其实花一点时间选择优秀的库,将为以后的开发节省大量时间,并带来更快乐的编码体验。
在我的日常工作中,我是一名专业程序员。我使用c++、c#和Javascript。我是一个开发团队的一员,他们使用单元测试来验证我们的代码是否按照它应该的方式工作。
Python编程语言,不仅仅在机器学习、数据分析等领域大放异彩,在web开发中等软件开发中,使用者也越来越多。
Pytest 执行过测试任务后我们需要查看整体测试情况,本文记录使用 pytest 生成测试报告的几种方法。 简介 Pytest 生成测试报告有几种方法,本文以 mtutils 库中的测试代码为例,分别尝试几种测试报告的使用 ResultLog pytest 自带测试报告输出功能 该功能在 pytest 6.1 以后的版本中被删除 使用方法 在 pytest 命令中加入参数 --resultlog = path-to-log.txt 示例 pytest --resultlog=./log.txt t
将得到一个扩展的测试头,显示激活的插件及其名称。它还将打印本地插件 conftest.py 文件加载时
在本文中,我们介绍如何安装和使用pytest第三方插件,对于如何自己开发pytest插件,我们后续写文继续更新。
在这篇文章中,将介绍在GitLab上使用GitLab CI轻松实现单元测试自动化的方法。
在Python自动化测试的面试过程中,对unittest、pytest与Selenium这三个核心工具的理解和应用能力是面试官重点关注的对象。本文将深入浅出地剖析这三个框架,探讨面试中常见的问题、易错点及应对策略,并通过代码示例进一步加深理解。
作者以 SciTime 项目(一个对算法训练时间进行估计的包)的发布为例,详细解释了发布的每个步骤。
https://docs.pytest.org/en/latest/index.html
作者:yukkizhang,腾讯 CSIG 测试工程师 本文直接从常用的 Python 单元测试框架出发,分别对几种框架进行了简单的介绍和小结,然后介绍了 Mock 的框架,以及测试报告生成方式,并以具体代码示例进行说明,最后列举了一些常见问题。 一、常用 Python 单测框架 若你不想安装或不允许第三方库,那么 unittest 是最好也是唯一的选择。反之,pytest 无疑是最佳选择,众多 Python 开源项目(如大名鼎鼎的 requests)都是使用 pytest 作为单元测试框架。甚至
我的第一本书在练习 48 中非常偶然涉及到了扫描器,但现在我们将会更加正式。我将解释扫描文本背后的概念,它与正则表达式有关,以及如何为一小段 Python 代码创建一个小型扫描器。
本文中,云朵君将和大家一起学习Python中最好用的测试模块--Pytest,主要学习如下:
It is 8 months passed since I posted the article comparing Pipenv with Poetry, which is the most popular article in my blog now. However, it was not a good review of the two tools, I have not even read the documentation of Poetry. In the end of last year I became a collaborator of Pipenv and util then have I realized there are so many trade-offs and, well, defects in Pipenv. In the area of software engineering, the successor always wins. The creator can't anticipate all corner cases in his prototype or original thoughts, especially for such a CLI tool that are run on millions of computers with totally different environment setup.
1 简介 用例失败重跑可以使用插件pytest-rerunfailures来实现; pytest-rerunfailures有环境要求: Python 3.5-3.8, or PyPy3 pytest 5.0或更高版本 查看下自己的版本,如下: Python 3.7.0 (v3.7.0:1bf9cc5093, Jun 27 2018, 04:59:51) [MSC v.1914 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "
我开源的photoshop_python_api最近也更新使用Poetry去打包我的项目了
:1. 简单灵活,容易上手;支持参数化; 测试用例的skip和xfail 处理; 2. 能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试,还可以用来做 selenium/appium等自动化测试、接口自动化测试 (pytest+requests); 3. pytest具有很多第三方插件,并且可以自定义扩展, 比较好 用的如 pytest-allure(完美html测试报告生成) pytest-xdist (多CPU分发)等; 4. 可以很好的和jenkins集成;** 5. **
众所周知,pip 可以安装、更新、卸载 Python 的第三方库,非常方便。你们中的许多人可能已经使用 pip 很长时间了,但不清楚它有哪些还不错的功能。希望我今天分享的技巧能让你从 Python pip 中受益。
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。
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!。
如果你想对测试用例进行严重等级划分,可以使用 @allure.severity 装饰器,它可以应用于函数,方法或整个类。
后者是指对页面的每一个组件(如文本框、按钮等)进行测试,以验证它们的功能、性能和安全性,有时也被称为组件测试。
1 配置文件的作用 改变pytest的运行方式; pytest.ini是一个固定的文件; pytest.ini用来读取配置信息。 2 文件格式 # 文件名为:pytest.ini [pytest] addopts = xfail_strict = 3 查看pytest.ini的选项 使用命令: pytest --help 如下: C:\Users\Administrator>pytest --help usage: pytest [options] [file_or_dir] [file_or_di
懂得UI自动化测试的人,应该都比较清楚ddt的模块,在一个测试场景中,如果是同样的测试步骤,那么使用ddt,就可以使用一个单个测试解决多个测试场景的使用。本文章主要总结pytest测试框架的参数化的应用。
官网地址:https://docs.pytest.org/en/latest/contents.html
传统Python语言的主要控制结构是for循环。然而,需要注意的是for循环在Pandas中不常用,因此Python中for循环的有效执行并不适用于Pandas模式。一些常见控制结构如下。
1 测试脚本在pytest_study文件夹下创建一个test_mm.py# -*- coding:utf-8 -*-# 作者:NoamaNelson# 日期:2021/8/27 16:51# 文件名称:test_mm.py# 作用:xxx# 联系:VX(NoamaNelson)# 博客:https://blog.csdn.net/NoamaNelsondef m_sum(x): return x * (x+1)def test_m_sum(): assert m_sum(3) == 11在py
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
平常在做功能测试的时候,经常会遇到某个模块不稳定,偶然会出现一些bug,对于这种问题我们会针对此用例反复执行多次,最终复现出问题来。 自动化运行用例时候,也会出现偶然的bug,可以针对单个用例,或者针对某个模块的用例重复执行多次。
1 用例执行状态 状态 说明 passed 测试通过 failed 断言失败 error 用例本身代码报错 xfail 预期失败,加了 @pytest.mark.xfail() 2 xfail示例 # -\*- coding:utf-8 -\*- # 作者:NoamaNelson # 日期:2022/12/27 # 文件名称:test\_case\_status.py # 作用:用例的执行状态 # 联系:VX(NoamaNelson) # 博客:https://blog.csdn.ne
大家都知道功能测试用例组成的基本要素:用例ID,模块名,测试用例名称,前置条件,测试步骤,预期结果,实际结果等等。前置条件以及测试参数化,前面已经讲过,现在简单讲一下pytest测试步骤的用法。
1 引入 和setup、teardown的区别是:fixture可自定义测试用例的前置条件; setup、teardown针对整个脚本全局生效,可实现在执行用例前后加入一些操作; setup、teardown不能做到灵活使用,比如用例A先登陆,用例B不需要登陆,用例C需要登陆,这样使用fixture更容易实现功能。 2 fixture参数说明 2.1 fixture源码 部分源码如下: def fixture( fixture_function: Optional[_FixtureFunction]
pytest 框架里面的元数据可以使用 pytest-metadata 插件实现。
pytest 运行完用例之后会生成一个 .pytest_cache 的缓存文件夹,用于记录用例的ids和上一次失败的用例。 方便我们在运行用例的时候加上–lf 和 –ff 参数,快速运行上一次失败的用例。 –lf, –last-failed 只重新运行上次运行失败的用例(或如果没有失败的话会全部跑) –ff, –failed-first 运行所有测试,但首先运行上次运行失败的测试(这可能会重新测试,从而导致重复的fixture setup/teardown)
1 什么是分布式测试?在进行本文之前,先了解些基础知识,什么是分布式测试?分布式测试:是指通过局域网和Internet,把分布于不同地点、独立完成特定功能的测试计算机连接起来,以达到测试资源共享、分散操作、集中管理、协同工作、负载均衡、测试过程监控等目的的计算机网络测试。通俗的讲:分布式测试 就是活太多,一个人干费时间,那就让多个人一起干,节省了资源和时间。2 为什么要进行分布式测试?2.1 场景1:自动化测试场景自动化测试时,我们有很多用例,比如2000条用例,按照顺序执行,每条用例执行1分钟,那需要20
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