环境: 系统:window7 64 软件:pycharm 版本:2016.3.2 问题描述: 使用unittest类的时候出现问题,问题截图如下 Pycharm 2016.2执行单元测试遇到如下问题: RuntimeWarning: Parent module ‘YOUR_MODULE_HERE’ not found while handling absolute import import unittest 解决方法,使用旧的utrunner.py文件替换当前版本,文件路径为…/PyCharm

每次讲到unittest测试框架的时候,经常有同学在群里反映,为啥我的运行不是按照我往suite里添加的用例顺序执行的,为什么别人的能跑出来报告,我的就不行... 当然,首先确认代码是OK的,如果代码没有问题,那多半就是执行方式不太对了,我们分别来看看两种执行方式. 01 unittest 执行方式 这种执行方式是pycharm自带的,首先看一下下面这段测试代码: import unittest class TestCase(unittest.TestCase): def setUp(self)

最近在使用pycharm的时候发现不能正常使用ctrl+c/v进行复制粘贴,也无法使用tab键对大段代码进行整体缩进.后来发现是因为安装了vim插件的问题,在setting里找到vim插件,取消勾选即可解决问题.

在使用pycharm的时候发现不能正常使用ctrl+c/v进行复制粘贴,也无法使用tab键对大段代码进行整体缩进.后来发现是因为安装了vim插件的问题,在setting里找到vim插件,取消勾选即可解决问题.

重要:参考资料 当前版本 python版本:2.7 pycharm: 2017 原来本机是已经安装了2.7和selenium,新安装了一个pycharm的ide,于是selenium总是安装报错.AttributeError: 'module' object has no attribute 'main'按提示的错误却找不到解决办法. 看了参考资料的介绍,将环境指向本地已经安装好的路径即可,最后终于解决了.

1. 在pycharm 中安装python包会报错“pycharm ModuleNotFoundError: No module named 'distutils.core'”: 2. 可能原因:inux 下的默认的python 版本是2.7  这也就导致了在pycharm 中没有办法使用pip: 3. 解决方案: 终端下执行指令“sudo apt-get install python3-pip”; 4. 然后再 pycharm 中就可以只用 install,安装python包了.

这个问题是Pycharm解释器的问题, 打开file--->setting---> 在如图所示界面点击add 在弹出的页面中选择python3的安装路径,可以用win10的搜索打开文件位置查看. 选择新路径,点击OK,发现不再报错.

解决: [第一步] [第二步]

导入项目后如下:项目名称那出现一个小叉 点击启动后提示错误: 那是由于运行环境的路径没有指向python的安装路径,如下图即可解决问题

1.如下图点击进入配置页 2.新增一个配置,“2”标签选择要执行的脚本的目录或者脚本文件,“3”标签选择要执行的脚本的目录

一.目标 实现在Linux下用pycharm调试工具/Python开发 Linux使用vi/vim工具写Python,缺点:调试不方便,无代码提示.跳转等诸多功能. Windows使用idle/pycharm/eclipse等,环境包安装麻烦.写好的代码往往也得迁移至Linux服务器环境. 解决办法:直接在Linux环境下安装pycharm编译器. 附:about pycharm PyCharm是一种Python IDE,带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具,比如调

import unittest 单元测试 app = Flask(__name__) -------------------------------------------- import unitest class TestClass(unittest.TestCase): #该方法会首先执行,相当于做测试前的准备工作 def setUp(self): pass #该方法会在测试代码执行完后执行,相当于做测试后的扫尾工作 def tearDown(self): pass #测试代码 def t

自动化测试在各大互联网公司全面铺开,那么针对于自动化测试好的设计思想有哪些呢?.....今天我们共同探讨下Unittest之数据驱动(DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写). 对于接口自动化的数据驱动模式是大多数公司所选择的主流设计思想,有通过Mysql实现数据驱动,有通过Excel实现数据驱动,但是客观的认为,都没有Python模块中DDT模块所做的数据驱动方便,灵活.测试人员可以编写脚本进行自动化测试工作和接口回归测试,开发人员也可以进行提测之前的自测工作,保证代码质量.

pyhon函数传参的时候穿的是引用,而不是实际值,这样可以节省内存 变量名要求:最好是以字母下划线作为变量名,不能和py关键字重复 import getpass提供了平台无关的在命令行下输入密码的方法(pycharm无法使用),可隐藏密码显示. 两个函数:1.getpass.getpass() :可带提示符, 不带提示符,则会输入默认提示符'Password: '   2.getpasss.getuser():该函数返回登陆的用户名,不需要参数 循环 1.单分支 if   条件: 满足条件执行

这半年用docker管理开发环境 + vs code/编码 git + pycharm跑unittest 优点多多,实现了关注点分离 1 dockfile 直接隔离成独立的image 2 code对git的集成真是没话说 3 pycharm 精细定义多个测试环境,unittest多的时候全运行有时很慢,可以定义个小集合,修改运行快,每天运行慢一点的全部unittest. 但这套工具,感觉对随手写的小东西,太重型了. 1 尤其是低功耗超极本+windows: 1 win下docker必须要启动hy

在<接口自动化测试框架-AIM>这篇博客中,提到了parewise算法. 这次对其进行性能优化,共3点. 一. 因为笛卡尔积和两两拆分,是有序的. 就保证了两两拆分后的每列都是相同位置的元素. 所以在比较时,不用跨列去比较. 只需要比较同一列的值就可以了. flag = False for j2 in range(len(s2[i2])): if s[i][j] == s2[i2][j2] and j == j2: t = t + 1 flag = True break if flag: br

前言 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. pytest-repeat pytest-repeat是pytest的一个插件,用于重复执行单个用例,或多个测试用例,并指定重复次数,pytest-repeat支持的版本: Python 2.7, 3.4+ 或 PyPy py.test 2.8或更高 使用pip

一. 工具选择 IDE:rubymine:http接口请求:Unirest,ruby单元测试框架:rspec 二.工程创建 新建工程,在工程目录下,执行:rspec --init:初始化rspec工程 可以看到工程下生成了两个文件.rspec和spec/rspec_helper.rb .rspec(用于命令行参数的配置) rspec_helper.rb(用于rspec工程的全局公共的一些配置) 三.编写测试脚本(以天气查询接口为例) rspec_helper.rb文件末尾中导入rspec,uni

源代码: #!usr/bin/python3 # -*- coding:utf-8 -*- # @Time: 2018/12/17 下午2:07 # @File: do_excel.py # @Software: PyCharm import unittest from api_auto.common.do_excel import DoExcel from api_auto.common.do_excel import project_path from api_auto.common.req

pycharm安装好后创建项目出现interpreter field is empty,导致pycharm无法使用. 这是因为python没有安装好,重新自定义安装一次即可 下载地址:https://www.python.org/downloads/ 视频教程:https://pan.baidu.com/s/16xmB2PqhckexqVQwGM5PZA

前言 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. pytest-repeat pytest-repeat是pytest的一个插件,用于重复执行单个用例,或多个测试用例,并指定重复次数,pytest-repeat支持的版本: Python 2.7, 3.4+ 或 PyPy py.test 2.8或更高 使用pip安