在使用web自动化测试中,用例失败则自动截图的网上也有,但实际能落地的却没看到,现总结在在实际应用中失败截图的几种方法: 一.使用unittest框架截图方法:   1.在tearDown中写入截图的功能,如下: import sysclass SeleniumTest(unittest2.TestCase): ... def tearDown(self): if sys.exc_info()[0]: test_method_name = self._testMethodName self.dr

例如:import pkg_resources失败 可以print sys.path查看,从其他机器上cp -r过来即可,如下例子: 从另外一个正常的机器上scp过来/usr/ali/lib/python2.5/site-packages目录. $python Python (r254:, May , ::) [GCC (Red Hat -)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or &q

异常,在程序运行时出现非正常情况时会被抛出,比如常见的名称错误.键错误等. 异常: >>> s Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 's' is not defined >>> 断言,判断某个表达式的真假,真则程序继续执行,否则抛出 AssertionError 异常. 断言: >&g

可以配合try: 那个语句去搭配

在python web自动化测试中失败截图方法汇总一文中提到了失败截图的方法 但在实际测试中,如果我们的测试用例中加了addCleanups动作,如果addCleanups中动作失败了,就不会截图.那么该怎么做呢,解铃还得系铃人,还是得从addCleanups下手 思路: 我将在 addCleanup中再加一个截图的函数,但怎么判断用例是用例内失败还是addCleanup中失败呢,方法如下 我们在执行完用例后,看看self的属性,包括如下: (Pdb) print dir(self) ['__c

Python Assert 为何不尽如人意 Python中的断言用起来非常简单,你可以在assert后面跟上任意判断条件,如果断言失败则会抛出异常. >>> assert 1 + 1 == 2 >>> assert isinstance('Hello', str) >>> assert isinstance('Hello', int) Traceback (most recent call last): File "<input>

使用断言的最佳时机偶尔会被提起,通常是因为有人误用,因此我觉得有必要写一篇文章来阐述一下什么时候应该用断言,为什么应该用,什么时候不该用. 对那些没有意识到用断言的最佳时机的人来说,Python的断言就是检测一个条件,如果条件为真,它什么都不做:反之它触发一个带可选错误信息的AssertionError.如下例所示: 很多人将断言作为当传递了错误的参数值时的一种快速而简便的触发异常的方式.但实际上这是错误的,而且是非常危险的错误,原因有两点.首先,AssertionError通常是在测试函数参数

原文地址:Python中不尽如人意的断言Assertion Python Assert 为何不尽如人意 Python中的断言用起来非常简单,你可以在assert后面跟上任意判断条件,如果断言失败则会抛出异常. >>> assert 1 + 1 == 2 >>> assert isinstance('Hello', str) >>> assert isinstance('Hello', int) Traceback (most recent call l

前言 对于用例失败截图,很多小伙伴都希望在用例执行失败的时候能自动截图,想法是很好的,实现起来并不是那么容易. 这里分享下我的一些思路,当然目前还没找到完美的解决方案,我的思路是用装饰器去解决,希望有高手已经实现的可以指点下. 一.函数作为形参 1.函数的参数也可以是另外一个函数,也就是说传的参数不仅可以是常见的字符串.数字等,也可以是一个函数 2.定义aaa为一个加法函数,bbb为减法函数 3.calculate这个函数传三个参数,第一个参数是一个函数,另外两个参数是函数的两个参数 二.万能装

Python Assert 为何不尽如人意# Python中的断言用起来非常简单,你可以在assert后面跟上任意判断条件,如果断言失败则会抛出异常. Copy >>> assert 1 + 1 == 2 >>> assert isinstance('Hello', str) >>> assert isinstance('Hello', int) Traceback (most recent call last): File "<inp

使用小括号的时候,还有很多特定用途的语法.下面列出了最常用的一些: 表4.常用分组语法 分类 代码/语法 说明 捕获 (exp) 匹配exp,并捕获文本到自动命名的组里 (?<name>exp) { python:  (?P<name>exp) } 匹配exp,并捕获文本到名称为name的组里,也可以写成(?'name'exp) (?:exp) 匹配exp,不捕获匹配的文本,也不给此分组分配组号 零宽断言 (?=exp) 匹配exp前面的位置 (?<=exp) 匹配exp后面

先来点题外话: 在现代编程开发中,TDD(测试驱动开发)变得越来越流行(PS:DDD(领域驱动开发)也是,但两者并不冲突,就像面向过程和面向对象).而作为TDD的根本——单元测试也是越来越重要,单元测试可以测试代码的正确性,例如以下的C#代码: public class Helper { public string RemoveHtmlMarkup(string str) { return str; } } 需求是去除字符串中的html标记.当然现在这样是错误的,只会原样输出. 接下来编写测试代

一. 引言 在<第11.19节 Python 中正则表达式的扩展功能:前视断言和前视取反>中老猿介绍了前视断言和前视取反,与二者对应的还有后视断言和后视取反. 二. (?<=-)后视断言(lookbehind assertion) 后视断言又称为正向后视断言.后视断定.后行断言等,与前视断言功能类似,只是前视断言是找匹配串的右边要与前视断言指定的模式匹配,而后视断言是找匹配串的左边要与后视断言指定的模式匹配. 语法:(?<=-),其中-为一个子正则表达式 例子: 要使用后视断言查找

简单的写几种我知道的关于Python中出现的异常含义,希望大神批评指正,我只是学软件开发的菜鸟,前面的路还很长,我会努力学习! 什么是异常? 异常既是一个事件,该事件会在程序执行过程中发生,影响了程序的正常执行. 一般情况下,在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常. 异常是Python对象,表示一个错误. 当Python脚本发生异常时我们需要捕获它,否则程序会终止执行. 异常处理的方法: 由于本人自己也不是很了解,大家可以根据自己出现的异常名称,通过网络查找解决方法! 下面是具体异常名

Python提供了两个非常重要的功能来处理异常和错误: 1) 异常处理try-.except 2) 断言assert 异常和断言,可以用于我们调试python程序,跟踪程序执行状态,尽快排查问题. 35.1 python中的标准异常 异常名称 描述     BaseException 所有异常的基类 SystemExit 解释器请求退出 KeyboardInterrupt 用户中断执行(通常是输入^C) Exception 常规错误的基类 StopIteration 迭代器没有更多的值 Gene

http://blog.csdn.net/hunyxv/article/details/52737339 使用assert断言是学习python一个非常好的习惯,python assert 断言句语格式及用法很简单.在没完善一个程序之前,我们不知道程序在哪里会出错,与其让它在运行最崩溃,不如在出现错误条件时就崩溃,这时候就需要assert断言的帮助.本文主要是讲assert断言的基础知识. python assert断言的作用 python assert断言是声明其布尔值必须为真的判定,如果发生

转自 https://www.cnblogs.com/cicaday/p/python-assert.html Python Assert 为何不尽如人意 Python中的断言用起来非常简单,你可以在assert后面跟上任意判断条件,如果判断结果为False则会抛出异常. >>> assert 1 + 1 == 2 >>> assert isinstance('Hello', str) >>> assert isinstance('Hello', in

前言 为什么需要单元测试? 如果没有单元测试,我们会遇到这种情况:已有的健康运行的代码在经过改动之后,我们无法得知改动之后是否引入了Bug.如果有单元测试的话,只要单元测试全部通过,我们就可以保证没有Bug被引入.因此,单元测试是保证软件工程质量的一个很重要的方面. Python中的单元测试 Python最强大的地方在于,开发效率高,并且有丰富的Package,避免重复造轮子.那么Python中的Unittest模块有很丰富的功能提供给我们调用:完整的测试框架,丰富的拓展,比如我们可以设置测试之

异常发生在程序执行的过程中,如果python无法正常处理程序就会发生异常,导致整个程序终止执行,python中使用try/except语句可以捕获异常. try/except 异常的种类有很多,在不确定可能发生的异常类型时可以使用Exception捕获所有异常: try: pass except Exception, e: print Exception, ":", e try/except/else 在try语句后也可以跟一个else语句,这样当try语句块正常执行没有发生异常,则将

作者:HelloGitHub-Prodesire HelloGitHub 的<讲解开源项目>系列,项目地址:https://github.com/HelloGitHub-Team/Article 一.介绍 本篇文章是<聊聊 Python 的单元测试框架>的第三篇,前两篇分别介绍了标准库 unittest 和第三方单元测试框架 nose.作为本系列的最后一篇,压轴出场的是Python 世界中最火的第三方单元测试框架:pytest. pytest 项目地址:https://github