DDT ddt 是第三方模块,需安装, pip install ddt DDT包含的装饰器 包含一个类装饰器@ddt和两个方法装饰器@data和@file_data 通常情况下,@data中的数据按照一个参数传递给测试用例,如果data中含有多个数据,以元组,列表,字典等数据,需要自行在脚本中对数据进行分解或者使用unpack分解数据. @data([a,b],[c,d]) 那么[a,b]和[c,d]各运行一次用例 @data([a,b],[c,d]) 如果没有@unpack,那么[a,b]当成

ddt是一个unittest的插件,用来实现uniitest的数据驱动 本文以python自动化测试中的数据驱动为原则,记录学习ddt的过程 一.数据的传递规则

今天小编要介绍的是数据驱动最简单和最常用的一种方法,由于只是介绍方法,代码操作后的美观程度略有缺陷,介意者可以自行改动 还是以163邮箱登录为例: 设计一个存放数据的类,这个类的参数是我们需要修改的数据,然后再类外传入数据 class Data(object): def __init__(self,userName='',userPsw=''): self.userName=userName self.userPsw=userPsw u1=Data(userName="xxx1",us

数据驱动模式的测试好处相比普通模式的测试就显而易见了吧!使用数据驱动的模式,可以根据业务分解测试数据,只需定义变量,使用外部或者自定义的数据使其参数化,从而避免了使用之前测试脚本中固定的数据.可以将测试脚本与测试数据分离,使得测试脚本在不同数据集合下高度复用.不仅可以增加复杂条件场景的测试覆盖,还可以极大减少测试脚本的编写与维护工作. 下面将使用Python下的数据驱动模式(ddt)库,结合unittest库以数据驱动模式创建百度搜索的测试. ddt库包含一组类和方法用于实现数据驱动测试.可以将

Python 中如何实现参数化测试? 之前,我曾转过一个单元测试框架系列的文章,里面介绍了 unittest.nose/nose2 与 pytest 这三个最受人欢迎的 Python 测试框架. 本文想针对测试中一种很常见的测试场景,即参数化测试,继续聊聊关于测试的话题,并尝试将这几个测试框架串联起来,做一个横向的比对,加深理解. 1.什么是参数化测试? 对于普通测试来说,一个测试方法只需要运行一遍,而参数化测试对于一个测试方法,可能需要传入一系列参数,然后进行多次测试. 比如,我们要测试某个系

数据驱动模式的测试好处相比普通模式的测试就显而易见了吧!使用数据驱动的模式,可以根据业务分解测试数据,只需定义变量,使用外部或者自定义的数据使其参数化,从而避免了使用之前测试脚本中固定的数据.可以将测试脚本与测试数据分离,使得测试脚本在不同数据集合下高度复用.不仅可以增加复杂条件场景的测试覆盖,还可以极大减少测试脚本的编写与维护工作. 下面将使用Python下的数据驱动模式(ddt)库,结合unittest库以数据驱动模式创建百度搜索的测试. ddt库包含一组类和方法用于实现数据驱动测试.可以将

早上被python的编码搞得抓耳挠腮,在搜资料的时候感觉这篇博文很不错,所以收藏在此. python2.x中处理中文,是一件头疼的事情.网上写这方面的文章,测次不齐,而且都会有点错误,所以在这里打算自己总结一篇文章. 我也会在以后学习中,不断的修改此篇博客. 这里假设读者已有与编码相关的基础知识,本文不再再次介绍,包括什么是utf-8,什么是unicode,它们之间有什么关系. str与字节码 首先,我们完全不谈unicode. s = "人生苦短" s是个字符串,它本身存储的就是字节

...在python中居然是个常量 print(...) # Ellipsis 看别人怎么装逼 https://www.keakon.net/2014/12/05/Python%E8%A3%85%E9%80%BC%E7%AF%87%E4%B9%8BEllipsis

https://eastlakeside.gitbooks.io/interpy-zh/content/Mutation/ 看下面的代码 def add_to(num, target=[]): target.append(num) return target add_to(1) # Output: [1] add_to(2) # Output: [1, 2] add_to(3) # Output: [1, 2, 3] 这次又没有达到预期,是列表的可变性在作怪.在Python中当函数被定义时,默认

类 Python中,类的命名使用帕斯卡命名方式,即首字母大写. Python中定义类的方式如下: class 类名([父类名[,父类名[,...]]]): pass 省略父类名表示该类直接继承自object,类的实例化如下: class Person(): def __init__(self): pass person=Person() __init__()是类的构造函数,在实例化时调用,它的参数self表示类实例. 类中的字段 字段的访问级别: Python中以双下划线开头的字段访问级别是pr

新手在学习python时候,会遇到很多的坑,下面来具体说说其中一个. 在使用python编写面向对象的程序时,新手可能遇到TypeError: this constructor takes no arguments这个错误. 例如下面的程序: class Ball: def _init_(self,color,size,direction): self.color=color self.size=size self.direction=direction def bounce(self): if

本人对编程语言实在是一窍不通啊...今天看了廖雪峰老师的关于迭代,迭代器,生成器,递归等等,word天,这都什么跟什么啊... 1.关于迭代 如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration)(Iteration的中文意思就是:反复.重复.迭代等).而这些for循环所遍历的对象(list or tuple 等)成为可迭代对象(Iterable). 也就是说"迭代"就是一个动作或者过程,可以把list或tup

Python中包含了许多内建的语言特性,它们使得代码简洁且易于理解.这些特性包括列表/集合/字典推导式,属性(property).以及装饰器(decorator).对于大部分特性来说,这些"中级"的语言特性有着完善的文档,并且易于学习. 但是这里有个例外,那就是描述符.至少对于我来说,描述符是Python语言核心中困扰我时间最长的一个特性.这里有几点原因如下: 有关描述符的官方文档相当难懂,而且没有包含优秀的示例告诉你为什么需要编写描述符(我得为Raymond Hettinger辩护一

简介 装饰器本质上是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象.它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志.性能测试.事务处理.缓存.权限校验等场景.装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用.概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能,我们也称之为AOP(面向切面编程) 原理 实现装饰器的最主要的原因是python中一切皆为对象,我们会把方法看做一个对

用 ElementTree 在 Python 中解析 XML 原文: http://eli.thegreenplace.net/2012/03/15/processing-xml-in-python-with-elementtree/ 译者: TheLover_Z 当你需要解析和处理 XML 的时候,Python 表现出了它 "batteries included" 的一面. 标准库 中大量可用的模块和工具足以应对 Python 或者是 XML 的新手. 几个月前在 Python 核心

Python中操作mysql的pymysql模块详解 前言 pymsql是Python中操作MySQL的模块,其使用方法和MySQLdb几乎相同.但目前pymysql支持python3.x而后者不支持3.x版本. 本文测试python版本:2.7.11.mysql版本:5.6.24 一.安装 ? 1 pip3 install pymysql 二.使用操作 1.执行SQL ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 2

python中有大量的内置模块,很多是属于特定开发的功能性模块,但collections是属于对基础数据的类型的补充模块,因此,在日常代码中使用频率更高一些,值得做个笔记,本文只做主要关键字介绍,详细的功能仍然要翻阅官方文档,地址如下: 英文站:https://docs.python.org/3.5/library/collections.html 中文站:http://python.usyiyi.cn/translate/python_352/library/collections.html#

在绝大多数语言中,都有反射机制的存在.从作用上来讲,反射是为了增加程序的动态描述能力.通俗一些,就是可以让用户参与代码执行的决定权.在程序编写的时候,我们会写很多类,类中又有自己的函数,对象等等.这些类和函数都是为了后续代码服务,程序员决定什么时候用到哪一个类,什么时候调用某个函数.但很多时候,我们需要根据用户的需求来决定执行哪一段代码块.用户可能是通过点击,输入数据,或者其他方式发出指令,反射则将用户的指令传递到需要执行的那一段代码块.这个过程是自动执行的,无需人工去核对用户指令是否应该执行那

Python中内置数据类型list,tuple,dict,set的区别和用法 Python语言简洁明了,可以用较少的代码实现同样的功能.这其中Python的四个内置数据类型功不可没,他们即是list, tuple, dict, set.这里对他们进行一个简明的总结. List 字面意思就是一个集合,在Python中List中的元素用中括号[]来表示,可以这样定义一个List: ? 1 L = [12, 'China', 19.998] 可以看到并不要求元素的类型都是一样的.当然也可以定义一个空的

发现一个问题. python中list变量作为全局变量时,在函数中可以直接修改. 而普通变量则需要先在函数中global声明,否则会报错. 例如: a = 1 def fun(): global a a = 2 而list: b = [1,2] def fun(): b[0] = 2 在函数中直接修改list则是可以的. 原因是: 普通变量如果在函数中赋值 a = 2 会有歧义.因为它既可以是表示引用全局变量a,也可以是创建一个新的局部变量,所以在python中,默认它的行为是创建局部变量,除非

对于python中的yield有些疑惑,然后在StackOverflow上看到了一篇回答,所以搬运过来了,英文好的直接看原文吧. 可迭代对象 当你创建一个列表的时候,你可以一个接一个地读取其中的项.一个接一个地读项就叫做迭代: >>> mylist = [1, 2, 3] >>> for i in mylist: ... print(i) 1 2 3 mylist就是一个可迭代对象.你使用列表推导式时,就创建了一个列表,也就是一个可迭代对象: >>>