web自动化测试中,稳定性在整个测试运行中都至关重要,但不能保证测试脚本或者测试环境一直都能够稳定,它牵扯到诸多因素,在这里就不赘述,pytest框架相较于unittest的一大优势就在于拥有用例失败的重试机制,以此来应对环境不稳定问题或者是测试用例脚本的不稳定性问题. 一.安装 重运行机制使用到了pytest的插件,插件名称为:rerunfailures,要使用它,需要先安装此插件 pip install pytest-rerunfailures 二.使用方法 1.命令行参数形式 命令:pyt

Pytest失败重试就是,在执行一次测试脚本时,如果一个测试用例执行结果失败了,则重新执行该测试用例. 前提: Pytest测试框架失败重试需要下载pytest-rerunfailures插件. 安装方式:pip install pytest-rerunfailures. Pytest实现失败重试的方式: 方式一:在命令行或者main()函数中使用. pytest.main(['-vs','test_a.py','--reruns=2'])(这种方式没有实现成功,可能自己环境的问题) 或者: p

因为使用unittest进行管理case的运行.有时case因为偶然因素,会随机的失败.通过重试机制能够补充保持case的稳定性.查阅资料后发现,python的unittest自身无失败重试机制,可以通过以下手段达到目的:1.修改unittest源码,使test case重新运行若干次 2. 对case结果进行处理,单独调度运行失败的case.此篇我们来了解下如何通过修改源码进行失败重试.使用的python版本为2.7. * 百度上搜索失败重试,找到这个文章.http://blog.csdn.n

TestNg提供了失败重试接口IRetryAnalyzer,需要实现retry方法: package com.shunhe.testngprac.retry; import org.testng.IRetryAnalyzer; import org.testng.ITestResult; /** * 设置testng用例失败重试次数 * Created by shunhe on 2019/2/13. */ public class MyRetryAnalyzer implements IRetr

设置请求时的重试规则 import requests from requests.adapters import HTTPAdapter s = requests.Session() a = HTTPAdapter(max_retries=3) b = HTTPAdapter(max_retries=3) #将重试规则挂载到http和https请求 s.mount('http://', a) s.mount('https://', b) 请求Url 上面设置完毕后,通过改Session的请求就可

简单介绍 需求场景:测试移动端应用,常会因为点击失效.网络延迟大等原因导致测试脚本失败.这时,需要自动重新运行失败的脚本,直到脚本成功通过或者到达限定重试次数. 解决方案:实现testng的IRetryAnalyzer接口. IRetryAnalyzer IRetryAnalyzer是testng的一个接口,包含一个retry方法,用于实现失败重试的功能.实现IRetryAnalyzer接口的代码如下: retry方法的用法是:返回true表示testcase重新运行一次,反之,返回false.

运行自动化测试的时候,有时会因为网络不稳定,测试环境或者第三方环境正在重启而造成用例运行结果不稳定,时而能跑过时而跑不过.这些难以重现的环境因素造成的用例失败会让测试人员很困扰,排查即耗费时间也没有太多改善的空间.针对这种情况,我们可以基于TestNG的重试器和监听器实现失败结果的重试和监听处理,一旦监听到失败的测试用例,启动自己定制的重试方法和处理方法来实现重新运行和截图. IRetryAnalyzer实现失败重试 TestNG提供了IRetryAnalyzer接口,通过实现这个接口用户可以自

作者:中华石杉 面试题 如何基于 dubbo 进行服务治理.服务降级.失败重试以及超时重试? 面试官心理分析 服务治理,这个问题如果问你,其实就是看看你有没有服务治理的思想,因为这个是做过复杂微服务的人肯定会遇到的一个问题. 服务降级,这个是涉及到复杂分布式系统中必备的一个话题,因为分布式系统互相来回调用,任何一个系统故障了,你不降级,直接就全盘崩溃?那就太坑爹了吧. 失败重试,分布式系统中网络请求如此频繁,要是因为网络问题不小心失败了一次,是不是要重试? 超时重试,跟上面一样,如果不小心网络慢

(1)服务治理 1)调用链路自动生成 一个大型的分布式系统,或者说是用现在流行的微服务架构来说吧,分布式系统由大量的服务组成.那么这些服务之间互相是如何调用的?调用链路是啥?说实话,几乎到后面没人搞的清楚了,因为服务实在太多了,可能几百个甚至几千个服务. 那就需要基于dubbo做的分布式系统中,对各个服务之间的调用自动记录下来,然后自动将各个服务之间的依赖关系和调用链路生成出来,做成一张图,显示出来,大家才可以看到对吧. 服务A -> 服务B -> 服务C -> 服务E -> 服务

前言 简单整理一下polly 重试. 正文 在开发程序中一般都有一个重试帮助类,那么polly同样有这个功能. polly 组件包: polly 功能包 polly.Extensions.Http 专门针对http的扩展包 Miscrosoft.Extension.Http.Polly 看到这个名字,那么99%是针对官方.net core的扩展包,是HttpClientFactory 的扩展. polly有下面一些功能: 失败重试 服务熔断 超时处理 舱壁处理 缓存策略 失败降级 组合策略 其他

https://www.cnblogs.com/jinzhuduoduo/articles/7017405.html http://www.lxway.com/445949491.htm https://www.cnblogs.com/feiyi211/p/6625841.html

失败重运行机制 用例失败的情况下,可以重新运行用例 一旦用例失败,马上重新运行 安装插件:pip install pytest-rerunfailures 使用命令:--reruns 重试次数 如 --reruns 2   标识运行时候的用例可以重新运行2次 重运行次数之间可以设置时间间隔(单位:秒) --reruns 2 --reruns-delay 5  重运行2次,每次间隔5秒 报告 allure报告看不出有rerun,可以用html报告查看有多少条rerun的用例 pytest.main

简单介绍一下业务逻辑:获取字符串,如果获取失败进行10次重试,超出10次未成功视为失败. 模拟获取字符串场景 代码块 class MsgTool { int count; String getMsg() throws Exception { count++; LogUtils.d("execute getMsg count : " + count); if (count == 15) { return "getMsg"; } else { throw new Exc

1.环境准备 /*@param: 作者:流浪的python Date:2019/01/19 env:python 3.7(由于3.0-3.5以下部分pytest可能有部分兼容问题安装建议2.7-2.9,3.5-最新) pip install pytest专属 pytest框架包 pip install pytest-html  pytest自己专属报告包 pip install pytest-rerunfailures 失败重跑包也是pytest专属 并发的也可以安下,利用多cpu运行调高用例执

jenkins任务失败重新构建插件Naginator Plugin jenkins任务经常会因为一些偶然因素失败,这时重新构建一次就肯能成功:jenkins的Naginator Plugin插件可以重新调度构建失败的任务:Retry Failed Builds Plugin也可以,但是已经过时不再更新了,建议用Naginator Plugin来替代. 1.插件下载地址 Naginator Plugin : https://wiki.jenkins-ci.org/display/JENKINS/N

背景: 在项目开发中,有时候会出现接口调用失败,本身调用又是异步的,如果是因为一些网络问题请求超时,总想可以重试几次把任务处理掉. 一些RPC框架,比如dubbo都是有重试机制的,但是并不是每一个项目多会使用dubbo框架,常规的小项目有时候直接使用http进行不同项目之间的交互. 个人想法: 使用spring aop和自定义注解来,建立一套重试机制. 根据切入点和自定义注解,来完成重试工作. exps: 定义一个注解: import org.springframework.stereotype

一.说明 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自带失败重跑机制,在运行中传入参数即可. --lf 参数:运行上次失败的用例,如果没有则全部运行. --ff参数:运行全部用例,上次失败的优先运行. 二.示例 import pytest def test_01(): print('执行1') as

在https://www.cnblogs.com/lccsblog/p/12249265.html中,PullMessageService负责对消息队列进行消息拉取,从远端服务器拉取消息后将消息存入ProcessQueue消息队列处理队列中,然后调用ConsumeMessageService#submitConsumeRequest方法进行消息消费,使用线程池来消费消息,确保了消息拉取于消息消费的解偶. public interface ConsumeMessageService { void

1. 引言 默认情况下,Spring批处理作业在执行过程中出现任何错误都会失败.然而有些时候,为了提高应用程序的弹性,我们就需要处理这类间歇性的故障. 在这篇短文中,我们就来一起探讨 如何在Spring批处理框架中配置重试逻辑. 2. 简单举例 假设有一个批处理作业,它读取一个CSV文件作为输入: username, userid, transaction_date, transaction_amount sammy, 1234, 31/10/2015, 10000 john, 9999, 3/

有点复杂,在后续的章节,将会对其中涉及到的知识点,再分章节进行说明. 1.程序结构 2.@Retryable package com.jun.web.annotation.theory; import java.lang.annotation.*; @Target(ElementType.METHOD) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented public @interface Retryable { int maxAttemps() de

可以通过 dubbo:reference 中设置 mock="return null".mock 的值也可以修 改为 true,然后再跟接口同一个路径下实现一个 Mock 类,命名规则是 "接口 名称+Mock" 后缀.然后在 Mock 类里实现自己的降级逻辑