安装 您可以通常的方式安装coverage.py.最简单的方法是使用pip: $ pip install coverage 要安装预发布版本,您需要指定--pre: $ pip install --pre coverage C扩展 Coverage.py包含速度的C扩展.强烈建议使用此扩展:它更快,并且需要支持许多coverage.py功能.大多数情况下,C扩展程序将在没有任何特殊操作的情况下安装. 如果您在Linux上安装,则可能需要在通过pip安装coverage之前安装python-dev

coverage.py是一个用来统计python程序代码覆盖率的工具.它使用起来非常简单,并且支持最终生成界面友好的html报告.在最新版本中,还提供了分支覆盖的功能. 官方网站: http://nedbatchelder.com/code/coverage/ win32版本下载地址: http://pypi.python.org/pypi/coverage 或者通过easy-install来安装: easy_install coverage 装好后,在c:\Python25\Scripts\(

如果衡量单元测试对相应代码的测试重量,覆盖率是一个必要非充分条件,因此统计代码的覆盖率,检视单测是否充分,就尤为的重要.这里针对python-unittest的单测的覆盖率coverage进行使用说明与分析. 参考链接:https://blog.csdn.net/xiaoxinyu316/article/details/53695342 coverage简介: coverage是一种用于统计Python代码覆盖率的工具,通过它可以检测测试代码对被测代码的覆盖率如何.可以高亮显示代码中哪些语句未被

coverage.py是一个用来统计python程序代码覆盖率的工具.它使用起来非常简单,并且支持最终生成界面友好的html报告.在最新版本中,还提供了分支覆盖的功能. 官方网站: http://nedbatchelder.com/code/coverage/ 出现错误: 解决办法: 建立一个文件 register.py 内容如下. 然后执行该脚本. import sys from _winreg import * # tweak as necessary version = sys.versi

  前言 作为一个学习和使用Python的老司机,好像应该经常总结一点东西的,让新司机尽快上路,少走弯路,然后大家一起愉快的玩耍. 今天,咱们就使用vagrant配合xshell打造一站式Python开发测试环境. 目的 让你在Windows下,也能愉快的使用Linux环境调试Python. 适用人群:Python新手和希望在Windows下使用Linux环境调试Python的小伙伴们. 难度:super easy 最终效果:只用一个xshell终端(其他类似的都可以),启动ubuntu虚拟机,

转载:https://blog.csdn.net/yockie/article/details/47415265 一.doctest doctest 是一个 Python 发行版自带的标准模块.本篇将分别对使用 doctest 的两种方式——嵌入到源代码中和做成独立文件做基本介绍. 1.doctest的概念模型 在 Python 的官方文档中,对 doctest 的介绍是这样的: doctest 模块会搜索那些看起来像交互式会话的 Python 代码片段,然后尝试执行并验证结果 即使从没接触过

引: 之前使用nose框架时,一直使用--logging-config的log文件来生成日志,具体的log配置可见之前python nose测试框架全面介绍四. 但使用一段时间后,发出一个问题,生成的报告只有错误提示,没有日志,查看nose的官网,nose默认支持将日志显示的,如下: 脚本如下: #coding:utf-8 ''' Created on 2016年6月22日 @author: huzq ''' import logging from test_case import new fr

之前python nose测试框架全面介绍二中介绍了nose框架的基本构成,但在实际应该中我们也会到setup_function等一系列的名字,查看管网后,我们罗列下nose框架中函数的别名 1.package中写在__init__.py中的函数 setup_package 用setup, setUp, or setUpPackage也可以 teardown_package 用teardown, tearDown, or tearDownPackage也可以 2.函数形式组成的用例 setup_

前情提要 之前由于项目的需要,需要我们将一部分“关键代码”隐藏起来. 虽然Python 先天支持 将源代码 编译后 生成 xxx.pyc 文件,但是破解起来相当容易 -_-!! 于是搜罗到了另外一种方法,将关键的代码文件/库 转换成 .so ,从而将其保护起来. 使用 Cython 保护代码 ( 测试环境为:Ubuntu16.04 - LTS) ① 准备工作 1. 安装 cython pip install cython 2. 安装 python-dev sudo apt-get install

title: Python doctest测试 tags: Python --- doctest测试 python 提供了REPL(read-eval-print loop,读取.求值.输出的循环) 官方地址:https://docs.python.org/3/library/doctest.html """ This is the "example" module. The example module supplies one function, fa

目录 更改标准(Python)测试发现 在测试收集过程中忽略路径 测试期间收集的测试取消 保留从命令行指定的重复路径 更改目录递归 更改命名约定 将cmdline参数解释为Python包 找出收集的东西 自定义测试集 更改标准(Python)测试发现 在测试收集过程中忽略路径 通过--ignore=path在cli上传递选项,可以轻松地在收集过程中忽略某些测试目录和模块.pytest允许多个 --ignore选项.例: tests/ |-- example | |-- test_example_

python环境测试MySQLdb.DBUtil.sqlobject性能 首先介绍下MySQLdb.DBUtil.sqlobject: (1)MySQLdb 是用于Python连接Mysql数据库的接口,它实现了 Python 数据库API 规范 V2.0,基于 MySQL C API 上建立的.除了MySQLdb外,python还可以通过oursql, PyMySQL, myconnpy等模块实现MySQL数据库操作: (2)DBUtil中提供了几种连接池,用以提高数据库的访问性能,例如Poo

用命令访问D:\python学习\wendjia教程\aa.py d:                                -----------切换到D盘 cd python学习\wendjia教程         -----------找到D盘的文件夹 python aa.py                      -----------找到文件夹中的aa.py文件

python解无忧公主数学题107.py """ python解无忧公主数学题107.py http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5ODEwMDQyNw==&mid=402343371&idx=1&sn=0de458a3653a0070ba3912bda7d01db9&scene=25#wechat_redirect 2016年3月9日 12:49:55 codegay """ de

Python 2.7 cython cythonize py 编译成 pyd 谈谈那些坑 前言 基于 python27 的 pyc 很容易被反编译,于是想到了pyd,加速运行,安全保护 必要准备 安装cython:pin install cython 下载安装:VCForPython27.msi Cython document:https://cython.readthedocs.io/en/stable/src/userguide/source_files_and_compilation.ht

python顺序执行多个py文件 假如我要执行code目录下的python程序,假设该目录下有1.py,2.py,3.py,4.py四个文件,但是我想执行1.py,2.py,4.py,则可在该目录下创建一个python文件,代码如下: import os os.system("python ./1.py") os.system("python ./2.py") os.system("python ./4.py") 若想指定输出到某个文件,这里我指

又来写nose了,这次主要介绍nose中的用例跳过应用,之前也有介绍,见python nose测试框架全面介绍四,但介绍的不详细.下面详细解析下 nose自带的SkipTest 先看看nose自带的SkipTest典型应用  应用一: ‘'' @auth:hu ’'' from nose.plugins.skip import SkipTest @attr(mode=1) def test_learn_1(): raise SkipTest 但这种SkipTest在实际的日志中没有显示Skip关

[本文出自天外归云的博客园] 简介 通过Jenkins自动化构建python nose测试分两步: 1. 创建节点(节点就是执行自动化测试的机器): 2. 创建任务并绑定节点(用指定的机器来跑我们创建的任务,这里我们选择执行一段脚本). 创建节点 1. 登录jenkins平台,在左侧的节点中随便找一个节点点进去,然后在导航栏点击“nodes”-->点击“创建节点”-->输入“节点名称”-->选择“Permanent Agent”-->点击“OK”: 2. 指定jenkins的工作目

一.构建工具setup.py的应用场景 在安装python的相关模块和库时,我们一般使用“pip install  模块名”或者“python setup.py install”,前者是在线安装,会安装该包的相关依赖包:后者是下载源码包然后在本地安装,不会安装该包的相关依赖包.所以在安装普通的python包时,利用pip工具相当简单.但是在如下场景下,使用python setup.py install会更适合需求: 在编写相关系统时,python 如何实现连同依赖包一起打包发布? 假如我在本机开

很多测试开发工程师尤其是刚入行的同学对编程语言和技术栈选择问题特别关注,毕竟掌握一门编程语言要花不少时间成本,也直接关系到未来的面试和就业(不同企业/项目对技术栈要求也不一样),根据自身情况做一个相对正确的选择确实要比盲目投入更明智也更高效. 目前最常见的情况是纠结选择 Java 还是 Python?关于这个问题,我搜索了之前的相关博客,也特意请教了几位资深的测试技术专家,在这里做一个汇总整理,集“各家”之言供大家参考.也欢迎各位朋友根据自己的经验回帖补充意见. P.S. 有一点需要强调,关于编