我们都知道参数化. 比如我要测试一个查询接口/test/get_goods_list,这个接口可以查询到商品的信息. 在请求中,我可以根据请参数goods_status的不同传值,可以查询到对应状态的商品数据,比如:1-未销售.2-销售中.3-已售罄. 那么在编写自动化测试case的时候,在断言里就要分别验证到这3种状态的商品数据. 通常,在执行case之前,会去数据库分别插入对应状态的商品数据,来满足测试需求. 而在pytest框架中,我喜欢用fixture()去实现测试数据的准备和清理工作.

数据库参数化的模式 数据库的参数化有两种方式,简单(simple)和强制(forced),默认的参数化默认是“简单”,简单模式下,如果每次发过来的SQL,除非完全一样,否则就重编译它(特殊情况会自动参数化,正是本文想说的重点)强制模式就是将adhoc SQL强制参数化,避免每次运行的时候因为参数值的不同而重编译,这里不详细说明. 这首先要感谢“潇湘隐者”大神的提示, 当时也是遇到一个实际问题, 发现执行计划对数据行的预估,怎么都不对,有观察到无论怎么改变参数,SQL语句执行前都没有重编译,疑惑了

parameter sniff问题是重用其他参数生成的执行计划,导致当前参数采用该执行计划非最优化的现象.想必熟悉数据的同学都应该知道,产生parameter sniff最典型的问题就是使用了参数化的SQL(或者存储过程中使用了参数化)写法,如果存在数据分布不均匀的情况下,正常情况下生成的执行计划,在传入在分布数据较多的参数的情况下,重用了正常参数生成的执行计划,而这种缓存的执行计划并非适合当前参数的一种情况. 这种情况,在实际业务中,出现的频率还是比较高的,因为存储过程一般都是采用参数化的写法

设置参数化SQL的方式: ------语法一 //设置SQL语句中的参数 //定义 SqlParameter parUid = new SqlParameter("@userId", SqlDbType.NVarChar, 50); SqlParameter parPwd = new SqlParameter("@password", SqlDbType.NVarChar, 50); //赋值 parUid.Value = uid; parPwd.Value = p

你的SQL语句的参数化总是个好想法.使用参数化SQL语句你不会污染你的计划缓存——错!!!在这篇文章里我想向你展示下用参数化SQL语句就可以污染你的计划缓存,这是非常简单的! ADO.NET-AddWithValue ADO.NET是实现像SQL Server关系数据库数据访问的.NET框架的组成——有一些严重的副作用.不要误解我——只要你正确使用,ADO.NET一直很棒.你马上就会看到,它很容易被错误使用.我们来看下面实现SQL语句执行的C#代码. ; i <= ; i++) { val +=

在日常的数据插入时,需要避免数据脚本注入攻击,所以进行参数化SQL很有必要. --说明参数 ) --参数赋值 ' --数据插入 ,'A')

在ADO.NET中经常需要跟各种数据库打交道,在不实用存储过程的情况下,使用参数化SQL语句一定程度上可以防止SQL注入,同时对一些较难赋值的字段(如在SQL Server中Image字段,在Oracle中Clob字段等)使用参数化SQL语句很容易就能赋值,所以本人经常在ADO.NET中使用参数化SQL语句,近几年来陆续跟SQL Server/Oracle/ MySQL 打交道,积累了一些心得,现在整理出来供大家参考. 表架构如下: create table Table1 (   Column1

在做机房收费系统项目,编写数据连接并访问数据库时,见别人都用了带“@”字符的SQL语句,就很好奇为什么都用这个语句呢?直接拼写SQL语句不是更加方便吗?带着这个问题上网查资料,才知道原来他们用的是参数化SQL,那么为什么要用参数化SQL?什么是参数化SQL呢? 在做第一次机房收费系统的时候,大部分的应该都是使用直接拼SQL语句的方法,那时候就听前辈们有说到SQL注入,那时候也不要求了解,只需要知道就行. 1.直接拼SQL: 就像大家在做第一次机房收费系统的时候所了解到的一样,直接拼写SQL很容易

避免SQL注入的方法有两种:一是所有的SQL语句都存放在存储过程中,这样不但可以避免SQL注入,还能提高一些性能,并且存储过程可以由专门的数据库管理员(DBA)编写和集中管理,不过这种做法有时候针对相同的几个表有不同条件的查询,SQL语句可能不同,这样就会编写大量的存储过程,所以有人提出了第二种方案:参数化SQL语句.例如我们在本篇中创建的表UserInfo中查找所有女性用户,那么通常情况下我们的SQL语句可能是这样: 1 select * from UserInfo where sex=0 在

sql语句进行 like和in 参数化,按照正常的方式是无法实现的 我们一般的思维是: Like参数化查询:string sqlstmt = "select * from users where user_name like '%@word%' or mobile like '%@word%'";SqlParameter[] Parameters=new SqlParameter[1];Parameters[0] = new SqlParameter("@word"

Java.C#等语言提供了参数化SQL机制,使用参数化SQL开发人员为在运行时才能确定的参数值设置占位符,在执行的时候再指定这些占位符所代表的值.示例代码如下: string user=txtUser.getText(); string password = txtPassword.getText(); query = CreateQuery("SELECT (FPassword=:password) AS PwdCorrect FROM T_User WHERE FUser=:user&quo

文章总览图 一.conftest问题整理: 1.这个conftest.py分路径吗?如果在TestCases下建这个包可以直接用吗? TestCases这里有ModeA和ModeB,想在ModeA或ModeB下面用这个conftest.py里面的,一样全部都可以用. 看目录结构,conftest.py是顶级目录的.实际工作过程中,ModeA和ModeB是个独立的模块,这个独立的模块下有属于自己的前置后置.如果ModeA和ModeB下面有5个模块,把5个模块的前置后置全部放在conftest.py

原文:http://www.cnblogs.com/aito/archive/2010/08/25/1808569.html 避免SQL注入的方法有两种:一是所有的SQL语句都存放在存储过程中,这样不但可以避免SQL注入,还能提高一些性能,并且存储过程可以由专门的数据库管理员(DBA)编写和集中管理,不过这种做法有时候针对相同的几个表有不同条件的查询,SQL语句可能不同,这样就会编写大量的存储过程,所以有人提出了第二种方案:参数化SQL语句.例如我们在本篇中创建的表UserInfo中查找所有女性

目录 1.Pytest参数化说明 2.Pytest参数化方式 3.parametrize装饰器参数说明 4.Pytest参数化(单个参数) 5.Pytest参数化(多个参数) 6.ids参数说明 1.Pytest参数化说明 软件测试中,输入相应值,检查期望值,是常见测试方法. 在自动化测试中,一个测试用例对应一个测试点,通常一组测试数据是无法完全覆盖测试范围的,所以需要参数化来传递多组数据. Unittest单元测试框架使用DDT进行数据驱动测试,Pytest是使用@pytest.mark.pa

提要 string.Format("{0},{1}",a,b)的用法大家都不陌生了,在很多项目中都会发现很多sql语句存在这样拼接的问题,这种做法很多"懒"程序员都很喜欢用,因为实在是非常的方便,但是这种做法会带来各种Sql注入的问题,所以我今天就说说这个问题,怎么才可以既方便又安全? ps:当然这也是有代价的,代价就是性能,当然今天是忽略这个问题的,很多性能问题在小项目中都不是问题.... 一号配角登场 超简版DBHelper,你可以把他理解为从某个ORM中肢解下

在写项目的时候遇到一个问题,sql 语句进行 like in 参数化,按照正常的方式是无法实现的我们一般的思维是: Like 参数:string strSql = "select * from Person.Address where City like '%@add%'";SqlParameter[] Parameters=new SqlParameter[1];Parameters[0] = new SqlParameter("@add", "bre&

1.SQL 注入 2.使用参数化的方式,可以有效防止SQL注入,使用类parameter的实现类SqlParameter Command的属性parameters是一个参数集合. 3.举例<查询学生表学生个数> 代码: using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; us

pytest.mark.parametrize装饰器可以实现测试用例参数化 parametrizing 1.这里是一个实现检查一定的输入和期望输出测试功能的典型例子 # content of test_expectation.py # coding:utf-8 import pytest @pytest.mark.parametrize("test_input,expected", [ ("3+5", 8), ("2+4", 6), ("

#!/usr/local/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- import pytest __author__ = "Carp-Li" __date__ = "2020/10/10" class TestClassCase: @pytest.mark.parametrize("phone,code,msg", [ ("13250813191", "1234", "

Pytest可以在多个级别上实现测试参数化 一.@pytest.fixture装饰器调用参数 示例 import pytest from selenium import webdriver from time import sleep @pytest.fixture(scope="module",params=["python","java"]) def modarg(request): param = request.param # print

前言 使用参数化测试化后,allure的报告如下显示: 源代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/12/13 17:27 # @Author : longrong.lang # @FileName: test_param_title.py # @Software: PyCharm # @Cnblogs :https://www.cnblogs.com/longronglang import allure import pytest @pytest