​ 什么是 PyMySQL? ​ PyMySQL是在Python3.x版本中用于连接MySQL服务器的一个库,Python2中则使用mysqldb.它是一个遵循 Python数据库APIv2.0规范,并包含了pure-Python MySQL客户端的库. ​ 为什么需要连接数据库? ​ 在接口测试过程中,常常会有增删改查的操作,但是单从接口返回不能确保数据是否真的按照我们期望的结果来走,这时就需要查询数据库来核对,如注册接口,需要查询账号是否新建成功:接口修改数据,数据库的数据是否被更新到最新等

背景: 一.执行case的过程: 首先需要,我们能够通过excel获取单元格的内容.获取内容时,首先需要知道获取的数据是哪一行的,这行数据中需要拿那些参数,比如case 名称.请求url.请求方式.header.依赖id.依赖数据所属字段.请求数据.预期结果: 然后需要,判断字段.数据的合法性,将合法case组合成接口请求: 最后需要,执行case,进行断言.生成报表等. 二.问题:在执行case时需要知道需要执行哪个case, 三.解决方案:但是我们并不知道要拿哪个单元格的内容,这需要通过获取

首先安装requests库: pip install requests test_requests.py 首先在TestRequest类中封装get与post方法, import requests import json class TestRequest(): def __init__(self): self.headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (K

前言 requests发请求时,接口的响应时间,也是我们需要关注的一个点,如果响应时间太长,也是不合理的. 如果服务端没及时响应,也不能一直等着,可以设置一个timeout超时的时间 关于requests请求的响应时间,官网上没太多介绍,并且我百度搜了下,看很多资料写的是r.elapsed.microseconds获取的,然而都是错的!!! elapsed官方文档 elapsed方法的官方文档地址:http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/api.ht

简介 上一篇已经给大家都介绍过了流程类接口关联,但是由于博客的登录机制改变,所以没有办法给小伙伴们实战演练一下,那么这篇就按照上一篇计划的用jenkins来给小伙伴们演示一下流程类接口的封装和调用,其实很简单,就是用上一篇和前边这篇传送门的代码稍 稍修改即可.不知道你自己练习了么,如果练习了,可以看看和我有什么不同,没练习的看看自己思路和我有啥不一样.好了废话少说进入主题 大致流程 1.同样的道理,在接口测试中,有些接口经常会被用到比如登录的接口,这时候我们可以每个接口都封装成一个方法,如:登录

简介 流程相关的接口,主要用 session 关联,如果写成函数(如上篇),s 参数每个函数都要带,每个函数多个参数,这时候封装成类会更方便.在这里我们还是以博客园为例,带着小伙伴们实践一下. 接口封装大致流程 1.在接口测试中,有些接口经常会被用到比如登录的接口,这时候我们可以每个接口都封装成一个方法,如:登录.保存草稿.发布随笔.删除随笔,这四个接口就可以写成四个方法 2.接口封装好了后,后面我们写用例那就直接调用封装好的接口就行了,有些参数,可以参数化,如保存草稿的 title 和 bod

1.python模拟java中的接口类 python中是没有接口类的概念的,因为它支持多继承,但是java不能,所以就提出一个接口类的概念 java : 面向对象编程 设计模式 —— 接口 接口类 : python原生不支持 抽象类 : python原生支持的 例子:有三种特性,能走,能飞,能游泳,如下三个类,就有了类似java中接口类的作用了. class Fly:pass class Walk:pass # 用多继承,可以表明一个动物的多个本领 class Swan(Fly, Walk):p

目录 QuantLib 金融计算--自己动手封装 Python 接口(1) 概述 QuantLib 如何封装 Python 接口? 自己封装 Python 接口 封装 Array 和 Matrix 类 QuantLibEx 和官方包混合使用 附录:接口文件.setup.py 和 __init__.py quantlibex.i ql.i types.i common.i linearalgebra.i setup.py __init__.py QuantLib 金融计算--自己动手封装 Pyth

目录 QuantLib 金融计算--自己动手封装 Python 接口(2) 概述 如何封装一项复杂功能? 寻找最小功能集合的策略 实践 估计期限结构参数 修改官方接口文件 下一步的计划 QuantLib 金融计算--自己动手封装 Python 接口(2) 概述 对于一项简单功能,通常只需要包装少数几个类就可以,正如<自己动手封装 Python 接口(1)>演示的那样. 下面,将演示如何包装 QuantLib 中的复杂功能,最终实现从固息债交易数据中估计期限结构模型的参数. 如何封装一项复杂功能

根据不同的请求类型(GET/POST)进行接口请求封装 import requests import json class RunMain: def __init__(self, url, method, data=None): self.res = self.run_method(url, method, data) def send_get(self, url, data): """ 发送get请求 :param url:请求地址 :param method:类型(GET

Python之类的封装 1. 什么是封装 装:往容器/名称空间里存入名字 封:代表将存放于名称空间中的名字给藏起来,这种隐藏对外不对内(怎么做到的,在下文解释) 2. 为何要封装 封数据属性:不想要给外部使用 封函数属性:不想要给外部使用 3. 如何封装 在类内定义的属性前加__开头(没有__结尾) 总结: 1. __开头的属性实现的隐藏仅仅只是一种语法意义上的变形,并不会真的限制类外部的访问 2. 该变形操作只在类定义阶段检测语法时发生一次,类定义阶段之后新增的__开头的属性并不会变形 3.

Elasticsearch for python API模块化封装 模块的具体功能 检测Elasticsearch节点是否畅通 查询Elasticsearch节点健康状态 查询包含的关键字的日志(展示前10条) 查询指定的索引下的数据,并且分页 输出所有日志(输出全部) 输出去重后的日志(分页,带关键字) 删除指定索引的值 往索引中添加数据 获取指定index.type.id对应的数据 更新指定index.type.id所对应的数据 批量插入数据 使用方法 一般作为独立的包进行导入,并且对其进行

Python之面向对象封装 封装不是单纯意义的隐藏 什么是封装: 将数据放在一个设定好的盒子里,并标出数据可以实现的功能,将功能按钮外露,而隐藏其功能的工作原理,就是封装. 要怎么封装: 你余额宝有多少钱(数据的封装) 你的取向(数据的封装) 你方便的具体功能是怎么实现的(方法的封装) 为什么要封装: 封装数据的主要原因是:保护隐私. class Teacher: def __init__(self,name,age): # self.__name=name # self.__age=age s

第1章 课程介绍(不要错过)本章主要讲解课程的详细安排.课程学习要求.课程面向用户等,让大家很直观的对课程有整体认知! 第2章 接口测试工具Fiddler的运用本章重点讲解如何抓app\web的http\https请求包.如何模拟请求数据.过滤规则及修改响应数据.如何解决无法抓包问题        以及fiddler接口测试,让大家能应用好工具! 第3章 Requests常见方法实战运用本章重点讲解 get\post请求测试.接口测试中结果处理.上传\下载文件接口测试.请求中header及coo

python  requests函数封装方法 上代码 import requests import json """ 封装request请求, 1.post:my_post 2.get:my_get 3.返回code:get_code(res) 4.返回json:get_json(res) 5.返回text:get_text(res) 6.响应时间:get_time(res) 7.请求header:get_header(act) 9.添加请求头参数:add_header(di

Python面向对象04 /封装.多态.鸭子类型.类的约束.super 目录 Python面向对象04 /封装.多态.鸭子类型.类的约束.super 1. 封装 2. 多态 3. 鸭子类型 4. 类的约束 5. super的深度剖析 1. 封装 把一堆东西(代码,数据)放到一个地方(空间),并且可以使用,比如:函数,类 2. 多态 一个事物可以呈现多种形态 , 例如:水可以支持固态.液态.气态 Python默认支持多态(Java是强定义语言,Python是弱定义语言) Python一个变量可以支

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac

在上篇<C#开发微信门户及应用(22)-微信小店的开发和使用>里面介绍了一些微信小店的基础知识,以及对应的对象模型,本篇继续微信小店的主题,介绍其中API接口的封装和测试使用.微信小店的相关对象模型,基本上包括了常规的商品.商品分组.货架.库存.订单这些模型,还有商品分类,商品分类属性.商品分类SKU.快递邮寄模板.图片管理等功能.本文介绍的接口封装也就是基于这些内容进行的,并针对接口的实现进行测试和使用. 1.商品管理接口的定义 前面文章介绍了微信小店的对象模型,如下所示. 这个图形基本上覆

前段时间在笔记本上配置了Caffe框架,中间过程曲曲折折,但由于懒没有将详细过程总结下来,这两天又在一台配置较高的台式机上配置了Caffe,配置时便非常后悔当初没有写到博客中去,现已配置好Caffe,故应当立即写到博客中去,不可再拖延~ 准备工具:Win7(64位):Caffe;vs2013;anaconda; (附注:1.Caffe下载链接:https://github.com/Microsoft/caffe(这其中有两个版本,一个是Caffe-Windows(微软制作),一个是Caffe-M

相信看这篇文章的都知道caffe是干嘛的了,无非就是深度学习.神经网络.计算机视觉.人工智能这些,这个我就不多介绍了,下面说说我的安装过程即遇到的问题,当然还有解决方法. 说下我的环境:1>虚拟机:VM Workstation 12 Player 2>OS:redhat7.1 虚拟机装好之后因为RedHat的yum服务是收费的,为了倒腾免费yum源看网上的教程,坑了一b,浪费了N久时间,最后得高人指点得以成功,写了个blog:redhat配置免费yum源 步入正题,安装caffe.再次建议大家

安装Caffe指导书 环境: Linux 64位 显卡为Intel + AMD,非英伟达显卡 无GPU 一. 安装准备工作 1. 以管理员身份登录 在左上角点击图标,搜索terminal(即终端),以super 管理员身份登录: 命令:sudo su 输入password即可 2. 安装Boost 命令:sudo apt-get install libboost-all-dev 3. 安装BLAS(Intel MKL) (1)  下载 Intel MKL库,解压后安装 下载地址: https:/