针对以前学的内容的一个简单整理 1.单元测试工具介绍 unittest: 是 Python 的标准库,提供了最基本的单元测试功能,包括 单元测试运行器(简称runner) 和 单元测试框架.项目的单元测试代码的测试类可以继承 unittest.TestCase 类,那么这个类就能够被 runner 发现并且执行.同时, unittest.TestCase 这个类还定义了 setUp() , tearDown() , setUpClass() 和 tearDownClass() 方法,是用来运行

介绍   pytest是一个成熟的全功能的Python测试工具,可以帮助你写出更好的程序. 适合从简单的单元到复杂的功能测试 l 模块化parametrizeable装置(在2.3,持续改进) l 参数化测试函数(用例) l 标记测试功能与属性 l Skip和xfail:处理不成功的测试用例(在2.4改进) l 通过xdist插件分发测试到多个CPU l 不断地重新运行失败的测试 l 灵活约定的Python测试发现 Home Page: http://pytest.org 安装 >pip ins

单元测试反应的是一种以测试为驱动的开发模式,最大的好处就是保证一个程序模块的行为符合我们设计的测试用例,在将来修改的时候,可以极大程度保证该模块行为仍然是正确的. 下面我编写一个Dict来,这个类的行为和dict一直,同时可以通过属性来访问. mydict.py文件: class Dict(dict): def __init__(self,**kw): super().__init__(**kw) def __getattr(self,key): try: return self[key] ex

1.用例执行顺序 unittest默认会按照ascii码的顺序,依次执行.类名--方法名排序,使用discover也是默认排序.如果不想使用默认排序,就使用testsuite测试集的方式. import unittest class TestB(unittest.TestCase): def setUp(self): print("class B start") def testC(self): print("func c") def testA(self): pr

最近在客户现场,每日都需要巡检大量主机系统的备库信息.如果一台台执行,时间浪费的就太冤枉了. 参考同事之前写的一个python脚本,配合各主机上写好的shell检查脚本,实现一次操作得到所有巡检结果. 这里的Python脚本需要用到paramiko模块. 安装paramiko有两个先决条件,python和另外一个名为PyCrypto的模块. yum install python-crypto python-paramiko 或者 单独下载模块,python setup.py build &&

利用python进行测试时,测试用例的加载方式有2种:  一种是通过unittest.main()来启动所需测试的测试模块:  一种是添加到testsuite集合中再加载所有的被测试对象,而testsuit里存放的就是所需测试的用例,下面分别列出3种方法的具体使用方式:1.通过unittest.main()来执行测试用例的方式: import unittest class UCTestCase(unittest.TestCase):    def setUp(self):        #测试前

setUp:表示前置条件,它在每一个用例执行之前必须会执行一次 setUp可以理解为我们需要自动化测试时,需要打开网页窗口,输入对应测试地址,这一些属于前置条件. tearDown:表示释放资源,它在每次用例执行完之后会执行一次 tearDown可以理解为我们测试完毕后,需要关闭浏览器. 以下示例演示setUp和tearDown的执行顺序: #coding:utf-8import unittestclass Xseq(unittest.TestCase): def setUp(self): pr

模块 paramiko paramiko是一个用于做远程控制的模块,使用该模块可以对远程服务器进行命令或文件操作,值得一说的是,fabric和ansible内部的远程管理就是使用的paramiko来现实. 1.下载安装 # pycrypto,由于 paramiko 模块内部依赖pycrypto,所以先下载安装pycrypto # 下载安装 pycrypto wget http://files.cnblogs.com/files/wupeiqi/pycrypto-2.6.1.tar.gz tar

pytest的setup和teardown函数(曾被一家云计算面试官问到过). pytest提供了fixture函数用以在测试执行前和执行后进行必要的准备和清理工作.与python自带的unitest测试框架中的setup.teardown类似,但是fixture函数对setup和teardown进行了很大的改进. fixture函数可以使用在测试函数中,测试类中,测试文件中以及整个测试工程中. fixture支持模块化,fixture可以相互嵌套 fixture支持参数化 fixture支持u

转载地址:http://blog.csdn.net/zv3e189os5c0tsknrbcl/article/details/78661641 有人在讨论 Python 代码是编译执行还是解释执行?这个问题还可以换一种说法: Python 是编译型语言还是解释型语言?回答这个问题前,我们先弄清楚什么是编译型语言,什么是解释型语言. 所谓编译执行就是源代码经过编译器编译处理,生成目标机器码,就是机器能直接运行的二进制代码,下次运行时无需重新编译.不过它是针对特定CPU体系的,这些目标代码只能在特定

因为代码量非常少,所以就叫“小框架”吧. 接口非常简陋,但是好处是适配POC脚本的时候很灵活,兼容性高,不需要任何研究成本. 简单来说,你按照自己的想法和习惯开发一个POC验证程序,它只要做到三点,即: 1. 接收一个目标地址字符串作为输入参数. 2. 定义一个名称为 "exploit" 的函数供小框架来调用. 3. 当验证成功时返回一个自定义的字符串作为标志. 就完全可以满足使用小框架的条件了. 针对以上条件再说一下细节. 小框架负责将字符串参数传递给POC程序,逻辑上讲最少要传递目

假设现有一篇待执行的python脚本test.py python脚本在linux下面执行有两种方式: 打开Linux终端,输入 python test.py 在test.py脚本第一行添加声明 #!/usr/bin/python 这是指定python脚本的解释器,然后给test.py添加可执行权限并执行 chmod +x test.py ./test.py 第一行时给test.py添加可执行权限,第二行执行该脚本.(./)的含义是本目录下

Python之路 - Socket实现远程执行命令 os模块实现

转:https://www.leavesongs.com/PENETRATION/getshell-via-ssrf-and-redis.html Python安全 - 从SSRF到命令执行惨案 PHITHON  前两天遇到的一个问题,起源是在某个数据包里看到url=这个关键字,当时第一想到会不会有SSRF漏洞. 以前乌云上有很多从SSRF打到内网并执行命令的案例,比如有通过SSRF+S2-016漏洞漫游内网的案例,十分经典.不过当时拿到这个目标,我只是想确认一下他是不是SSRF漏洞,没想到后面

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # @Time : 2017/11/20 16:03 # @Author : lijunjiang # @File : demo.py import MySQLdb # 连接数据库 # host 数据库IP # port 数据库监听端口 # user 数据库用户 # passwd 用户密码 # db 数据库名 # charset 字符集 默认uft-8 # MySQLdb.Connect 方法 #comn=

crontab运行python不生效,但是手动执行正常的问题和解决方案 linux默认装的是python2.7,安装了其他版本后直接执行没问题,但在crontab里执行不了,需要使用全路径. 使用 whereis python 可以查看python对应版本的执行全路径 ================ 实战示例: */1 * * * * /bin/bash /root/tf/hnffc/do_ffc_lstm_prob.sh ------------------- You have new ma

python代码在linux终端中执行时报错: Unable to init server: Could not connect: Connection refused Unable to init server: 无法连接: Connection refused 解决办法: 在要执行的python文件里加入以下两句代码: 切记:在最开头添加. import matplotlib matplotlib.use('Agg')

Python 是如何执行的?执行顺序是怎么样? 至上而下,逐行执行 #!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ # author: 小菠萝测试笔记 # blog: https://www.cnblogs.com/poloyy/ # time: 2021/7/18 3:09 下午 # file: 3_字符串.py """ print("hello world") print('

def decorator_a(func): print 'Get in decorator_a' def inner_a(*args, **kwargs): print 'Get in inner_a' return func(*args, **kwargs) return inner_a def decorator_b(func): print 'Get in decorator_b' def inner_b(*args, **kwargs): print 'Get in inner_b'

单元测试的重要性就不多说了,可恶的是Python中 有太多的单元测试框架和工具,什么unittest, testtools, subunit, coverage, testrepository, nose, mox, mock, fixtures, discover,再加上setuptools, distutils等等这些,先不说如何写单元测试,光是怎么运行单元测试就有N多种方法,再因为它是测试而非功能,是很多人没兴趣触及的东西.但是作为 一个优秀的程序员,不仅要写好功能代码,写好测试代码一样的

1. 原文及参考资料 原文链接:http://docs.python.org/2/library/unittest.html# 参考文档: http://pyunit.sourceforge.net/pyunit_cn.html http://www.oschina.net/question/12_27127 2. PyUnit介绍 PyUnit是Python 2.1版本新增功能. (如果你已经熟悉了测试的基本概念,你可以直接跳到the list of assert methods.) Pyth