一. 从数据库中读取全部接口,并写入yaml文件 数据库中的数据存储格式如下图: import pymysql import os import json # from ruamel import yaml import yaml #第一步:从数据库中取出所有接口记录存成一个字典 def query(sql): con=pymysql.connect(host=',db='test_api',charset='utf8')#连接数据库 cur=con.cursor()#获取游标 cur.exec

近期看到好多使用Yaml文件做为配置文件或者数据文件的工程,随即也研究了下,发现Yaml有几个优点:可读性好.和脚本语言的交互性好(确实非常好).使用实现语言的数据类型.有一个一致的数据模型.易于实现. 既然有这么多好处,为什么不用呢,随后开始研究在Python中怎么读取Yaml文件,下面我们来看下: 1.首先需要下载Python的yaml库PyYAML,下载地址:http://pyyaml.org/,安装过程就省略...... 2.建立一个.py文件 3.import yaml 4.f = o

在做APP测试时,通常需要把参数存到一个字典变量中,这时可以将参数写入yaml文件中,再读取出来. 新建yaml文件(android_caps.yaml),文件内容为: platformName: Android platformVersion: '5.1' deviceName: Android Emulator appPackage: com.xx.xx appActivity: com.xx.xx.activity.WelcomeActivity python读取yaml文件: impor

python读取yaml文件使用,有两种方式: 1.使用ddt读取 2,使用方法读取ddt的内容,在使用方法中进行调用 1.使用ddt读取 @ddt.ddt class loginTestPage(unittest.TestCase): @ddt.file_data(path) @ddt.unpack def testlogin(self,**kwargs): u''' "输入邮件账号.用户名.密码符合要求 勾选同意协议" 1.注册成功,跳转到注册成功页面 " 1.验证URL

支持多种语言:python.js.golang.java.c.c++ YAML 语言(发音 /ˈjæməl/ )的设计目标,就是方便人类读写.它实质上是一种通用的数据串行化格式. 它的基本语法规则如下. 大小写敏感 使用缩进表示层级关系 缩进时不允许使用Tab键,只允许使用空格. 缩进的空格数目不重要,只要相同层级的元素左侧对齐即可 # 表示注释,从这个字符一直到行尾,都会被解析器忽略. YAML 支持的数据结构有三种. 对象:键值对的集合,又称为映射(mapping)/ 哈希(hashes)

简介 在实际开发过程中,我们可能需要读取一些配置文件的配置信息,例如ini.yaml.property等格式,本文将讲述怎么去获取和设置yaml文件的相关参数. 示例yaml文件 test1: test2-1: 5 test2-2: 130000 test2-3: test3-1: 123 test3-2: 256 使用到的模块 pip3 install PyYAML 读写yaml文件 import yaml, os, json class YamlUtil(): def __init__(se

在工作中经常要用到python操作excel,比如笔者公司中一个人事MM在发工资单的时候,需要从几百行的excel表中逐条的粘出信息,然后逐个的发送到员工的邮箱中.人事MM对此事不胜其烦,终于在某天请我吃了一碗烩面,于是我给她编写了一个小工具,用python程序读出excel的信息,然后自动发送到员工邮箱中.本着开源分享的原则,我把代码贴出来供有需要的人使用,因为发邮件的部分读取的是公司邮箱的通讯录,所以对程序进行了阉割,只贴出读取excle的部分.如果你用的是类似126或腾讯企业邮箱之类的公共

1.打开cmd,进入本机安装python的目录,执行   pip install pyyaml ,安装pyyaml第三方包. 2.在Pycharm中新建一个项目(已有的话就不需要啦) 新建yaml文件    test_yaml.yaml (后缀是 .yml也可以) username: cocoxu password: 123456 新建测试类:YamlTest.py import yaml f = open("test_yaml.yaml") res =yaml.load(f) pri

一.yaml简介 yaml:一种标记语言,专门用来写配置文件. 二.yaml基础语法 区分大小写: 使用缩进表示层级关系: 使用空格键缩进,而非Tab键缩进 缩进的空格数目不固定,只需要相同层级的元素左侧对齐: 文件中的字符串不需要使用引号标注,但若字符串包含有特殊字符则需用引号标注: 注释标识为# 三.yaml的数据结构 对象:键值对的集合(简称 "映射或字典") 键值对用冒号 “:” 结构表示,冒号与值之间需用空格分隔 数组:一组按序排列的值(简称 "序列或列表"

一直想将自己接触到的东西梳理一遍,可就是迈不出第一步,希望从这篇总结开始不要再做行动的矮人了. 最近测试过程中需要用到python读取excel用例数据,于是去了解和学习了下xlrd库,这里只记录使用过程中读取excel数据相关操作. 一.安装xlrd库 可以下载xlrd库包到本地安装,也可以通过pip命令安装,这里我选择pip命令: pip install xlrd 二.使用xlrd读取excel数据 具体详细的操作可以参考xlrd库操作说明文档,以下是两种读取excel数据的方法: 1.根据

python:yaml模块一.yaml文件介绍YAML是一种简洁的非标记语言.其以数据为中心,使用空白,缩进,分行组织数据,从而使得表示更加简洁.1. yaml文件规则基本规则:    大小写敏感    使用缩进表示层级关系    缩进时不允许使用Tab键,只允许使用空格.    缩进的空格数目不重要,只要相同层级的元素左侧对齐即可    使用#表示注释    字符串可以不用引号标注 2. yaml文件数据结构 对象:键值对的集合(简称 "映射或字典")    键值对用冒号 “:” 结

Python对yaml和json文件的读取: yaml文件读取: 首先创建一个yaml文件test.yaml import yaml   #引入包 f=open(path)  #建立Python的文件对象f, 打开yaml文件到文件对象f;注:这一操作在打开所有第三方文件格式的时候都要做,不一定是yaml文件 test=yaml.load(f)  #通过yaml模块中的load函数,将yaml 数据以Python中字典的形式加载进来 注:path是test.yaml的文件路径,可以通过 path

前言:最近也思考了一下怎么做接口自动化,以下内容属于自己目前阶段所学习到的内容,也逐渐投入自己实际工作中,把最近的学习新得跟大家分享下,话不多说,切入正题. 对接口自动化测试用例的思考:接口测试大多测试人员都知道,属于黑盒测试范畴,针对拿到的接口地址,接口的参数,请求头格式对各种正常异常的参数输入,检查返回值是否跟预期结果一致,当然设计到接口安全性的问题也需要考虑进去,这里暂时不说明.那么接口自动化是不是我们可以提取系统中重要的接口进行接口用例的维护,然后实现每次版本发布前,执行一遍,看看这次开

python的logging模块是用来记录应用程序的日志的.关于logging模块的介绍,我这里不赘述,请参见其他资料.这里主要讲讲如何来读取yaml配置文件进行定制化的日志输出. python要读取yaml文件,就必须安装扩展的模块. 那么我们就安装相应模块. pip install pyyaml yaml文件的格式有点类似于字典,但是它没有括号.接下来就定制一个logging的yaml配置文件. version: 1 disable_existing_loggers: False forma

YAML 是专门用来写配置文件的语言,非常简洁和强大,远比 JSON 格式方便. YAML在python语言中有PyYAML安装包. YAML 语言(发音 /ˈjæməl/ )的设计目标,就是方便人类读写.它实质上是一种通用的数据串行化格式. 它的基本语法规则如下: 1.大小写敏感 2.使用缩进表示层级关系 3.缩进时不允许使用Tab键,只允许使用空格. 4.缩进的空格数目不重要,只要相同层级的元素左侧对齐即可 5.# 表示注释,从这个字符一直到行尾,都会被解析器忽略,这个和python的注释一

python读取配置文件(ini.yaml.xml)  

解决 python 读取文件乱码问题(UnicodeDecodeError) 确定你的文件的编码,下面的代码将以'utf-8'为例,否则会忽略编码错误导致输出乱码 解决方案一 with open(r'/Users/mac/Desktop/face/2.1.docx', 'rb', ) as fr: data = fr.read() line_list = data.decode('utf8').split('\n') data_l = [] for line in line_list: line

python读取与写入csv,txt格式文件 在数据分析中经常需要从csv格式的文件中存取数据以及将数据写书到csv文件中.将csv文件中的数据直接读取为dict类型和DataFrame是非常方便也很省事的一种做法,以下代码以鸢尾花数据为例. csv文件读取为dict 代码 # -*- coding: utf-8 -*- import csv with open('E:/iris.csv') as csvfile: reader = csv.DictReader(csvfile, fieldna

结构介绍 之前分享过一篇安卓UI测试,但是没有实现数据与代码分离,后期维护成本较高,所以最近抽空优化了一下.不想看文章得可以直接去Github,欢迎拍砖大致结构如下:   结构.png testyaml管理用例,实现数据与代码分离,一个模块一个文件夹 public 存放公共文件,如读取配置文件.启动appium服务.读取Yaml文件.定义日志格式等 page 存放最小测试用例集,一个模块一个文件夹 results 存放测试报告及失败截图   report.png logs 存放日志   logs

python 读取excel数据并将测试结果填入Excel 读取一个Excel中的一条数据用例,请求接口,然后返回结果并反填到excel中.过程中会生成请求回来的文本,当然还会生成一个xml文件.具体的excel文件如下: 代码如下: # -*- coding: UTF-8 -*- from xml.dom import minidom import xlrd import openpyxl import requests import json import sys import HTMLPa

一.实现数据与代码分离,维护成本较低,先看看自动化结构,大体如下: testyaml管理用例,实现数据与代码分离,一个模块一个文件夹 public 存放公共文件,如读取配置文件.启动appium服务.读取Yaml文件.定义日志格式等 page 存放最小测试用例集,一个模块一个文件夹 results 存放测试报告及失败截图 testcase 存放测试用例 runtest.py 运行所有测试用例 运行的结果: 三.yaml格式介绍 element_info:定位元素信息 find_type:属性,i