關於禁用python鼻子測試的信息

本文目錄一覽：

• 1、如何使用python 語言來實現測試開發
• 2、python 急救！在線等
• 3、Python具體指什麼，可以運用在哪些方面呢？
• 4、使用python的nose測試庫出現的問題
• 5、python的哪個模塊可以做介面測試
• 6、如何使用Python和Nose實現自動化測試

如何使用python 語言來實現測試開發

對於各種驅動介面，Python來編寫測試用例的好處是：由於Python不需要編譯，你所執行的也就是你所編寫的，當發生異常的時候，你無須打開集成開發環境，載入測試工程、並調試，你能夠很方便的看到python測試腳本的內容，什麼地方出了異常可以立刻發現，例如：

from ctypes import *

rc =c_int(-12345);

dll = windll.LoadLibrary(“dmodbc.dll”);#載入被測試組件

#=================#

SQLHANDLE_env = pointer(c_long(0));

SQLHANDLE_cnn = pointer(c_long(0));

SQLHANDLE_stmt = pointer(c_long(0));

pdns = c_char_p(“FASTDB”);

puid = c_char_p(“SYSDBA”);

ppwd = c_char_p(“SYSDBA”);

#env handle

rc = dll.SQLAllocHandle(1,None,byref(SQLHANDLE_env));

print “result of henv handle alloc :%d” %rc;

#cnn handle

rc = dll.SQLAllocHandle(2,SQLHANDLE_env,byref(SQLHANDLE_cnn));

print “result of cnn handle alloc :%d” %rc;

#connect!

rc = dll.SQLConnect(SQLHANDLE_cnn,pdns,-3,puid,-3,ppwd,-3)

print “result of connect :%d” %rc;

#stmt handle

rc = dll.SQLAllocHandle(3,SQLHANDLE_cnn,byref(SQLHANDLE_stmt));

print “result of stmt handle alloc:%d” %rc;

#exec

rc = dll.SQLExecDirect(SQLHANDLE_stmt,”insert into t values(1)”,-3);

print “result of exec:%d” %rc;

#free========================

rc = dll.SQLFreeHandle(3, SQLHANDLE_stmt);

print rc;

rc = dll.SQLDisconnect(SQLHANDLE_cnn);

print rc;

rc = dll.SQLFreeHandle(2, SQLHANDLE_cnn);

print rc;

rc = dll.SQLFreeHandle(1, SQLHANDLE_env);

print rc;

在上面我們可以看到，Python調用c/c++介面是十分容易的，只需要把動態庫載入進來，然後把這個動態庫當作一個對象實例來使用就可以了。下面將是一個使用ado.net介面的例子：

import System;

from Dm import *#Dm是DMDBMS提供的ado.Net的DataProvider

#print dir(Dm.DmCommand);

i =0;

cnn = Dm.DmConnection(“server = 127.0.0.1; User ID = SYSDBA; PWD = SYSDBA; Database = SYSTEM; port = 12345”);

cmd = Dm.DmCommand();

cmd.Connection = cnn;

cmd.CommandText = “insert into t values(1);”;

cnn.Open();

i=cmd.ExecuteNonQuery();

print i;

cmd.Dispose();

cnn.Close();

可以看到，.net對象的使用與在VisualStdio上進行開發幾乎沒有任何區別。

通過使用Python進行測試用例的開發，最大的好處莫過於：學習成本非常低，測試工程師只需要學習Python，對於其他語言稍有了解就可以了。同時只需要少量的測試開發工程師對Python測試框架進行維護。

這樣的好處就是便於測試人員將精力專精在一個方向，免於「什麼都會一點，但什麼都不精」的情況。當然測試人員具備廣闊的知識面，會使用各種常見的開發工具與平台是好事情，並且也是必要的，不過在短時間內要求迅速能夠勝任大多數任務也是企業在人才培養上的期望目標。

python 急救！在線等

你將leixicon.scan改成leixicon().scan

再試試應該可以了。可能是類沒有實例化。

Python具體指什麼，可以運用在哪些方面呢？

你好，主要運用在這些方面：

一、人工智慧，包括數據分析、計算機視覺、自然語言處理等等

現在python已經基本成了人工智慧的標準語言了，一般都是C/C++寫個底層運算庫，然後用python做腳本。各種框架層出不窮，tensorflow/pytorch等等。

二、web開發

python光是web開發的框架至少得有幾十個吧，而且用的人都很多，從後端到前端各種配套服務都非常齊全。

三、爬蟲

我估計很多人學爬蟲就是從python入手的

四、各類App的內置腳本

有很多程序裡面的內置腳本就是python，比如sublime text、blender3d，所以從這個角度來看啊，python能幹的事情就無限多了，文本編輯、3d建模、股票投資等等，只有你想不到的，沒有做不到的。

至於python能否開發qq、瀏覽器這種應用軟體？

只用python是不太行的，因為python是解釋性的，如何打包成二進位文件其實挺麻煩的，而且速度肯定比不上c++什麼的，但是作為腳本還是不錯的。

使用python的nose測試庫出現的問題

兩個函數同名了，

test_below_f

後定義把前面定義的覆蓋了

python的哪個模塊可以做介面測試

python介面測試

1.安裝python環境

2.下載python IDE（pyCharm）

備註：

requests是python的要給HTTP客戶端庫，跟urllib，urllib2類似，那為什麼要用requests而部用urllib2呢？官方文檔中是這樣說的：

python的標準庫urllib2提供了大部分需要的HTTP功能，但API太逆天了，一個簡單的功能需要一大堆代碼。而requests比較簡潔，能用更少的代碼實現。

3.下載 安裝 requests第三方模塊

下面就進行介面測試

要使用 requests 首先需要在文件中引用

[python] view plain

import requests

[python] view plain

# 解析json需要

[python] view plain

import json

[python] view plain

# url：介面地址

[python] view plain

# data： 介面需要的數據

[python] view plain

# headers：介面需要的傳遞的headers數據

[python] view plain

# files：若是介面中需要上傳文件則需要用到該參數

[python] view plain

r = requests.post(url, data=data, headers=headers)

[python] view plain

r = requests.post(url, data=data, headers=headers, files=files)

[python] view plain

# 獲取 介面返回的數據信息並解析（如果返回的是json格式的話）

[python] view plain

json_data = json.loads(r.text)

[python] view plain

我一直用這樣的方法寫了20個介面進行測試，突然發現好像代碼有很多重複的呀，是不是可以把重複的內容進行封裝一下了？

[python] view plain

封裝如下：

[python] view plain

Basics_Requests.py

[python] view plain

import requests

import json

””’

#xx_url:介面連接url

#data：介面data需要傳遞的數據（數據格式一般為Dictionary）

#headers：介面headers需要傳遞的數據（數據格式一般為Dictionary）

#variable:headers 中需要改變的參數欄位（數據格式為list）

”’

class Basics():

# 初始化

def __init__(self, xx_url, data, headers, variable):

self.xx_url = xx_url

self.data = data

self.headers = headers

self.variable = variable

def basicsparameter(self):

# 發起post請求

url_data = requests.post(self.xx_url, data=self.data, headers=self.headers)

# 把得到的數據轉成json格式

data_json = json.loads(url_data.text)

# 改變請求中的參數值

if self.variable != ”:

for i in self.variable:

self.headers[i] = data_json[i.lower()]

# 把請求的 數據 和 headers 存入 list中

dic_data = {‘data_json’: data_json, ‘headers’: self.headers}

return dic_data

調用封裝方法：

[python] view plain

Test.py

[python] view plain

Basics_Requests

[python] view plain

Basics_Requests.Basics(url, row_data, headers, variable).basicsparameter()

[python] view plain

如何使用Python和Nose實現自動化測試

如何使用Python和Nose實現自動化測試？

如何使用Python和Nose實現自動化測試？

本文我將詳細介紹使用Appium下的Python編寫的測試的例子代碼對一個iOS的樣例應用進行測試所涉及的各個步驟，而對Android應用進行測試所需的步驟與此非常類似。

然後按照安裝指南，在你的機器上安裝好Appium。

我還需要安裝Appium的所有依賴並對樣例apps進行編譯。在Appium的工作目錄下運行下列命令即可完成此任務：

$ ./reset.sh –ios

編譯完成後，就可以運行下面的命令啟動Appium了：

$ grunt appium

現在，Appium已經運行起來了，然後就切換當前目錄到sample-code/examples/python。接著使用pip命令安裝所有依賴庫(如果不是在虛擬環境virtualenv之下，你就需要使用sudo命令)：

$ pip install -r requirements.txt

接下來運行樣例測試：

$ nosetests simple.py

既然安裝完所需軟體並運行了測試代碼，大致了解了Appium的工作過程，現在讓我們進一步詳細看看剛才運行的樣例測試代碼。該測試先是啟動了樣例應用，然後在幾個輸入框中填寫了一些內容，最後對運行結果和所期望的結果進行了比對。首先，我們創建了測試類及其setUp方法：

classTestSequenceFunctions(unittest.TestCase):

defsetUp(self):

app=os.path.join(os.path.dirname(__file__),

‘../../apps/TestApp/build/Release-iphonesimulator’,

‘TestApp.app’)

app=os.path.abspath(app)

self.driver=webdriver.Remote(

command_executor=’127.0.0.1:4723/wd/hub’,

desired_capabilities={

‘browserName’:’iOS’,

‘platform’:’Mac’,

‘version’:’6.0′,

‘app’: app

})

self._values=[]

「desired_capabilities」參數用來指定運行平台(iOS 6.0)以及我們想測試的應用。接下來我們還添加了一個tearDown方法，在每個測試完成後發送了退出命令：

deftearDown(self):

self.driver.quit()

最後，我們定義了用於填寫form的輔助方法和主測試方法：

def_populate(self):

# populate text fields with two random number

elems=self.driver.find_elements_by_tag_name(‘textField’)

foreleminelems:

rndNum=randint(0,10)

elem.send_keys(rndNum)

self._values.append(rndNum)

deftest_ui_computation(self):

# populate text fields with values

self._populate()

# trigger computation by using the button

buttons=self.driver.find_elements_by_tag_name(“button”)

buttons[0].click()

# is sum equal ?

texts=self.driver.find_elements_by_tag_name(“staticText”)

self.assertEqual(int(texts[0].text),self._values[0]+self._values[1])

本文介紹到此，相信很多朋友都已經明白了。但是如果你對Nose和Python來運行Appium測試有任何問題或看法，可以給我留言，我們可以繼續交流。