选择某个测试框架运行脚本 File-> Settings -> Tools -> Python Integrated Tools -> Default test runner ,将Unittests改为py.test或者其他选项 取消框架运行代码 我们的代码包含test,系统会默认我们是一些单元测试代码如下图,或我们写的测试脚本以unittest执行后不会生成测试报告. 原因:PyCharm会默认使用自带的unittest框架来执行单元测试,不会执行main函数中的代码,所以不生成

一.测试的常用规则 一个测试单元必须关注一个很小的功能函数,证明它是正确的: 每个测试单元必须是完全独立的,必须能单独运行.这样意味着每一个测试方法必须重新加载数据,执行完毕后做一些清理工作.通常通过setUp()和setDown()方法处理: 编写执行快速的测试代码.在某些情况下,测试需要加载复杂的数据结构,而且每次执行的时候都要重新加载,这个时候测试执行会很慢.因此,在这种情况下,可以将这种测试放置一个后台的任务中. 采用测试工具并且学着怎么使用它. 在编写代码前执行完整的测试,而且在编写代

引言 在编写接口自动化用例时,我们一般针对一个接口建立一个.py文件,一条接口测试用例封装为一个函数(方法),但是在批量执行的过程中,如果其中一条出错,后面的用例就无法执行,还有在运行大量的接口测试用例时测试数据如何管理和加载.针对测试用例加载以及执行控制,python语言提供了unittest单元测试框架,将测试用例编写在unittest框架下,使用该框架可以单个或者批量加载互不影响的用例执行及更灵活的执行控制,对于更好的进行测试数据的管理和加载,这里我们引入数据驱动的模块:ddt,测试数据和

1. unittest 参考文档: https://docs.python.org/3/library/unittest.html The unittest unit testing framework was originally inspired by JUnit and has a similar flavor as major unit testing frameworks in other languages. It supports test automation, sharing

学习了这么久的python,我们已经可以自己搭建一个简单的测试和框架了,先从简单的开始,有时我们编写接口的测试用例会用excel进行编写,以下面的接口测试用例模板为例,进行编写:

## mysite/mysite/settings.py## mysite是项目名 TEMPLATES = [ { 'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates', 'DIRS': [os.path.join(BASE_DIR, 'templates')], # templates 'APP_DIRS': True, 'OPTIONS': { 'context_processors': [ 'django.template

整个工程的目录结构: 常用方法类: class SeleniumMethod(object): # 封装Selenium常用方法 def __init__(self, driver): self.driver = driver def getTitle(self): # 获取页面标题 return self.driver.title def clearAndInput(self, location, value): # 根据xpath定位元素并清除.输入 element = self.drive

1.能够有效组织和管理测试脚本 2.进行数据驱动或者关键字驱动的测试 3.将基础的测试代码进行封装,降低测试脚本编写的复杂性和重复性 4.提高测试脚本维护和修改的效率 5.自动执行测试脚本,并自动发布测试报告,为持续集成的开发方式提供脚本支持 6.让不具备编程能力的测试工程师开展自动化测试工作

android中的单位: in 英寸 pt 点距 px 像素  dp(dip) 密度无关的像素单位,自适应device屏幕的比例,通常涉及长宽高时采用 sp 与范围无关的像素单位,通常在设置字体大小时采用   测试相关:1)是否知道源代码:白盒测试:根据源代码写测试方法黑盒测试:业务场景user story 2)根据程序测试的精细度(粒度)分:单元测试:unit test 测试某个方法,模块方法测试:function test集成测试:intergation test 压力测试:pressure

[本文出自天外归云的博客园] Croner简介 这是一个非常简洁的测试框架,是基于python3的nose进行二次开发的. Github地址 可以随意的在此基础上进行扩展以支持jenkins等其他扩展操作. 设计这个框架的初衷是基于已有,灵活定制.清楚自己要的是什么,不做任何多余功能. 与Auty的不同点 1. 测试用例与测试框架分离,在git单独维护: 2. 基于nose开发,编写测试用例遵循nose规范: 3. 本地PowerShell调用窗口执行,UI极简: 4. 核心思想就是定时执行和测

  测试框架 什么是框架? 框架(Framework)是整个或部分系统的可重用设计,框架是用来解决代码的组织及运行控制问题的. 在我们编写自动化脚本的时候,经常需要读取配置文件,读取数据文件,发送请求,记录日志,连接并对比数据库数据.每个脚本里都重写一遍各种方法不仅工作量大而且易错.所以我们需要把公共的方法提取出来,封装成单独的模块,放到公用方法包里.另外配置文件,数据文件,日志等我们也需要分类存到不同的文件夹下.这种对公共方法的封装及对脚本及配置文件怎么组织的设计就叫做框架. 同时,一般框架除

如有任何学习问题,可以添加作者微信:lockingfree 更多学习资料请加QQ群: 822601020获取 unittest, pytest, nose, robot framework对比 什么是框架? 框架(Framework)是整个或部分系统的可重用设计, 框架是用来解决代码的组织及运行控制问题的. 在我们编写自动化脚本的时候,经常需要读取配置文件,读取数据文件,发送请求,记录日志,连接并对比数据库数据.每个脚本里都重写一遍各种方法不仅工作量大而且易错.所以我们需要把公共的方法提取出来,

什么是框架? 框架(Framework)是整个或部分系统的可重用设计, 框架是用来解决代码的组织及运行控制问题的. 在我们编写自动化脚本的时候,经常需要读取配置文件,读取数据文件,发送请求,记录日志,连接并对比数据库数据.每个脚本里都重写一遍各种方法不仅工作量大而且易错.所以我们需要把公共的方法提取出来,封装成单独的模块,放到公用方法包里.另外配置文件,数据文件,日志等我们也需要分类存到不同的文件夹下.这种对公共方法的封装及对脚本及配置文件怎么组织的设计就叫做框架. 同时,一般框架除了完成对代码

# behave测试框架 [behave](https://pythonhosted.org/behave/)是python的1个bdd测试框架实现. ### 安装 ```pip install behave``` ### 教程 [英文教程](https://pythonhosted.org/behave/tutorial.html) ### 使用behave重构wordpress测试用例 框架目录 wordpress_bdd -features # feature和step的存放路径 - st

hadoop 0.21以前的版本中(这里拿0.20为例,其他版本可能有少许不同),所有的测试相关代码都是放置在${HADOOP_HOME}/src/test下,在该目录下,是按照不同的目录来区分针对不同模块的测试代码.这里需要了解的是:对于相应的hadoop代码和class的包结构,在test中也是以相同的包结构来管理.比如,对于org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode中的代码,其源码在src/hdfs/org/apache/hadoop/hdfs/serve

前言 为了找到一个适合自己的.更具操作性的.以DDD为核心的开发方法,我最近一直在摸索如何揉合BDD与DDD.围绕这个目标,我找到了Impact Mapping → Cucumber → Spock → Scala这样的一条路线,并相应选择了Scala → Spock → Cucumber这样的一条学习路线. Spock是Java生态圈中一个新生的测试框架,采用动态语言Groovy编写.我是在阅读<BDD in Action>过程中开始接触Spock的.在该书中,作者将Spock的角色定位于取

之前是利用python自带的unittest测试框架 这次自己设计一个 之后再一点点往里面加功能 (ps:当然这个框架真的是很简单..很简单...很简单...) excel文件格式: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf_8 -*- import xlrd import json class CreateExcel: def __init__(self): pass @classmethod def open_excel(cls): path = "te

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

在测接口时,会有这样的场景,输入非法的参数,校验返回的错误码及错误内容 通常做法为发请求,将错误的返回结果拿出,再进行对比匹配:但存在一个问题,需要再写错误返回分析函数,不能与之前正常发请求的函数共用. 这时,我们可以用上assertRaises.assertRaisesRegexp:python 2.7中unittest中叫assertRaises,nose.tools中叫assert_raises.assert_raises_regexp 一.unittest中的assertRaises 看

单元测试单元测试(unit testing)是指对软件中的最小可测试单元进行检查和验证.对于单元测试中单元的含义,一般来说,要根据实际情况去判定其具体含义,如C语言中单元指一个函数,Java里单元指一个类,图形化的软件中可以指一个窗口或一个菜单等.总的来说,单元就是人为规定的最小的被测功能模块.单元测试框架在单元测试框架出现之前,开发人员在创建可执行测试时饱受折磨.最初的做法是在应用程序中创建一个窗口,配有"测试控制工具(harness)".它只是一个窗口,每个测试对应一个按钮.这些测

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