一.pymysql简单使用 1.安装mysql 下载地址:https://www.mysql.com/,安装教程这里不做介绍了,网上一大推. 2.安装pymysql库 在Terminal终端输入:pip install pymysql 3.pymysql操作数据库 1)导入pymysql库,创建数据库连接 conn = pymysql.connect(host="127.0.0.1", # 本地服务ip user="root", # 用户名 password=&qu…

简介: pytest.mark.parametrize 是 pytest 的内置装饰器,它允许你在 function 或者 class 上定义多组参数和 fixture 来实现数据驱动. @pytest.mark.parametrize() 装饰器接收两个参数: 第一个参数以字符串的形式存在,它代表能被被测试函数所能接受的参数,如果被测试函数有多个参数,则以逗号分隔: 第二个参数用于保存测试数据.如果只有一组数据,以列表的形式存在,如果有多组数据,以列表嵌套元组的形式存在(例如:[1,1]或者[…

在测试用例的前面加上:@pytest.mark.parametrize('参数名', 列表数据) 参数名:用来接收每一项数据,并作为测试用例的参数 列表参数:一组测试数据(元组.列表.字典) 方式一: @pytest.mark.parametrize('参数', [数据1, 数据2, 数据3......]) import pytest @pytest.mark.parametrize('demo', [1, 2, 3, 4]) def test_demo(demo): print(f'测试数据为…

什么叫数据驱动? 登录用例 ->不用的用户名登录,但是自动化化脚本一样,虽然脚本相同,步骤相同,但是不同的用户名登录得出的数据是不一样的,于是就有了数据驱动,就是数据的改变驱动自动化测试的执行导致测试结果的不同. ->这个就是数据驱动,数据的改变从而驱动自动化测试的执行,可以理解为参数化的应用. unitest的数据驱动 和 pytest的数据驱动: unitest单元测试,无自带的数据驱动 pytest的数据驱动: parameterized做参数化 第一:ddt 由于unittest单元测…

动态可视化 数据可视化之魅D3,Processing,pandas数据分析,科学计算包Numpy,可视化包Matplotlib,Matlab语言可视化的工作,Matlab没有指针和引用是个大问题 D3.js入门指南 什么是D3?D3是指数据驱动文档(Data-Driven Documents),根据D3的官方定义: D3.js是一个JavaScript库,它可以通过数据来操作文档.D3可以通过使用HTML.SVG和CSS把数据鲜活形象地展现出来.D3严格遵循Web标准,因而可以让你的程序轻松兼容…

selenium 数据驱动 (xml解析) getElementByTagName()可以通过标签名获取某个标签.它所获取的对象是以数组形式存放.如“caption”和“item”标签在info.xml 文件中有多个,那么可以指定数组的下标在获取某个标签.root.getElementsByTagName('caption') 获得的是标签为caption 一组标签:getElementsByTagName("p")[3]item(0).getNodeName() 表示一组标签中的第一…

前言 unittest单元测试框架使用DDT进行数据驱动测试,那么身为功能更加强大且更加灵活的Pytest框架怎么可能没有数据驱动的概念呢?其实Pytest是使用@pytest.mark.parametrize装饰器来实现数据驱动测试的,那么今天我们就简单来说说在它是如何进行数据驱动测试的 单个参数 """ ------------------------------------ @Time : 2019/7/25 19:18 @Auth : linux超 @File : t…

一.pytest的优势 pytest是基于unittest之上的单元测试框架,它的优势如下: 自动发现测试模块和测试方法 断言使用 assert + 表达式 可以设置测试会话级(session).模块级(module).类级(class).函数级(function)的fixture来共享测试用例的前置和后置 有丰富的插件库,目前已经700+,pytest插件地址:http://plugincompat.herokuapp.com/ 二.与unittest的对比 1.用例设计规则 unittest…

前言 之前一篇文章简单介绍了 pytest 以及 fixture :https://www.cnblogs.com/shenh/p/11572657.html .实际在写自动化测试脚本中,还会有一些很实用的方法,下文就来讲述下这些用法. 一.pytest.mark.parametrize pytest 内置装饰器 @pytest.mark.parametrize 可以让测试数据参数化,把测试数据单独管理,类似 ddt 数据驱动的作用,方便代码和测试数据分离. 1.一次传多个参数 import p…

数据驱动 import pytest @pytest.mark.parametrize(("a", "b", "expected"), [ [1, 2, 3], [10, 11, 21], [1, 1, 1], ]) def test_1(a, b, expected): assert a + b == expected if __name__ == "__main__": pytest.main(["-v"…