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情况. Coverage安装 1.安装命令:pip install coverage 2.查看coverage的版本: coverage --version Coverage使用 1.coverage run *.py   执行代码覆盖率统计,执行完生后,在目录下生成.coverage的文件 2. coverage report 生成测试报告  执行run之后,在执行report会生成统计结果,如

技术背景 本文中主要包含有三个领域的知识点:随机数的应用.量子计算模拟产生随机数与基于pytest框架的单元测试与覆盖率测试,这里先简单分别介绍一下背景知识. 随机数的应用 在上一篇介绍量子态模拟采样的算法中,我们就使用到了随机数,随机数在各种蒙特卡洛方法与数值计算中,扮演着非常重要的角色.在金融领域,随机数则是在加密算法中扮演重要角色,其风险在于,如果随机数可被预测,那么恶意用户就可以利用这一特点,破解对称加密甚至是非对称加密的算法(非对称加密如RSA算法的私钥的挑选其实也有可能使用到随机数)

1. 关于代码覆盖率 衡量代码覆盖率有很多种层次,比如行覆盖率,函数/方法覆盖率,类覆盖率,分支覆盖率等等.代码覆盖率也是衡量测试质量的一个重要标准,对于黑盒测试来说,如果你不确定自己的测试用例是否真正跑过了系统里面的每一行代码,在测试的完整性上总要打些折扣.因此,业界几乎对各种编程语言都有自己的一套代码覆盖率解决方案.世界上最美的语言PHP当然也不例外.PHPUnit和Spike PHPCoverage提供了一套基于xdebug的代码覆盖率测试方案.在本文中,我将针对自己碰到的特定业务场景,讲

http://my.oschina.net/alphajay/blog/33725 1.Gcov是进行代码运行的覆盖率统计的工具,它随着gcc的发布一起发布的,它的使用也很简单,需要在编译和链接的时候加上-fprofile-arcs -ftest-coverage生成二进制文件,gcov主要使用.gcno和.gcda两个文件,.gcno是由-ftest-coverage产生的,它包含了重建基本块图和相应的块的源码的行号的信息..gcda是由加了-fprofile-arcs编译参数的编译后的文件运

selenium + python 多浏览器测试 支持库包 在学习 Python + Selenium 正篇之前,先来看下对多浏览器模拟的支持.目前selenium包中已包含webdriver,help(webdriver) 查看其下package:也可以查看源文件

Python:渗透测试开源项目[源码值得精读] sql注入工具:sqlmap DNS安全监测:DNSRecon 暴力破解测试工具:patator XSS漏洞利用工具:XSSer Web服务器压力测试工具:HULK SSL安全扫描器:SSLyze 网络 Scapy: send, sniff and dissect and forge network packets. Usable interactively or as a library pypcap, Pcapy and pylibpcap:

声明:以下为老马的全栈视频教程的笔记,如果需要了解详情,请直接配合视频学习.视频全部免费,视频地址:https://ke.qq.com/course/294595?tuin=1eb4a0a4 nodemon 来进行自动重启 app 应用 $ npm i -g nodemon # 使用: nodemon app.js art-template 模板使用 官网: https://aui.github.io/art-template/zh-cn/index.html 第一步: 引入 art-templ

用python实现九型人格测试,并把测试结果绘制成饼图,实现代码如下: # @Description: 九型人格 import xlrd, matplotlib.pyplot as plt data = xlrd.open_workbook(r'E:\python_script\nine.xlsx') table = data.sheets()[0] checkout = []#存储题号 labs = [] #存储九种性格 sizes = [] #存储大小 explode=[0.05,0.05,

Intellij IDEA run coverage之覆盖率测试 idea 的coverage + 我们自己写的测试用例.最后看一下,我们要测的代码有没有测试到,这是一个不错的提高代码质量的方法. idea更强大的地方可以看到哪一行是否覆盖,如图所示绿色部分表示已经覆盖的地方,红色部分表示单元测试还没有覆盖的行. 甚至,你还可以将单元测试报告导出成html

Appium使用Python运行appium测试的实例 一．  Appium之介绍 https://testerhome.com/topics/8038 详情参考--https://testerhome.com/topics/8038 Appium是一个移动端的自动化框架,可用于测试原生应用,移动网页应用和混合型应用,且是跨平台的.可用于IOS和Android以及firefox的操作系统.原生的应用是指用android或ios的sdk编写的应用,移动网页应用是指网页应用,类似于ios中safar

基于Python的XSS测试工具XSStrike使用方法 简介 XSStrike 是一款用于探测并利用XSS漏洞的脚本 XSStrike目前所提供的产品特性: 对参数进行模糊测试之后构建合适的payload 使用payload对参数进行穷举匹配 内置爬虫功能 检测并尝试绕过WAF 同时支持GET及POST方式 大多数payload都是由作者精心构造 误报率极低 debian及kali系统可直接下载 本.deb安装包 通用安装方法 使用如下命令进行下载: ? 1 git clone https:/

python 程序小测试 对之前写的程序做简单的小测试 ... # -*- encoding:utf-8 -*- ''' 对所写程序做简单的测试 @author: bpf ''' def GameOver(N, scoreA, scoreB): ''' function: 定义一局排球比赛的结束条件 N: 代表当前局次(第五局为决胜局) 前四局,每个队只有在赢得至少25分,且同时超过对方2分时才胜一局 第五局,每个队只有在赢得至少15分,且同时超过对方2分时才胜一局 return: 若比赛结束的

关于测试驱动的开发模式以及实战部分,建议看<Python Web开发测试驱动方法>这本书

随着Python语言的使用越来越流行,基于Python的测试自动化框架也越来越流行.在项目选择最佳框架时,开发人员和测试人员会有些无法下手.做出选择是应该判断很多事情,框架的脚本质量,测试用例的简单性以及运行模块并找出其缺点的技术.这篇文章总结了测试自动化领域,适合Web端自动化框架(基于Python语言)以及它们相对于其他方面的优缺点.因此,可以帮助一些人根据需要和实际情况选择合适的的Python框架进行测试自动化. Robot Framework Robot Framework主要用于测试驱

  当我们在写程序的时候,我们需要通过测试来验证程序是否出错或者存在问题,但是,编写大量的测试来确保程序的每个细节都没问题会显得很繁琐.在Python中,我们可以借助一些标准模块来帮助我们自动完成测试过程,比如: unittest: 一个通用的测试框架: doctest: 一个更简单的模块,是为检查文档而设计的,但也非常适合用来编写单元测试.   下面,笔者将会简单介绍这两个模块在测试中的应用. doctest   doctest模块会搜索那些看起来像是python交互式会话中的代码片段,然后尝

此方法通用适合所有邮箱的使用,只需注意几个点,如下: QQ邮箱.其他非QQ邮箱的写法,区别点如下: #--------------------------使用腾讯企业邮箱作为发件人的操作如下--------------------- smtp_server = smtp.exmail.qq.com Port = 465 Sender = lucky@iberhk.com psw = xxxxxx(注:此处写的是发送邮箱的密码) Receiver = 904199561@qq.com #-----

默认的UnitTest可能出现这样的异常 经过查阅资料最终找到了解决办法 步骤如下: 在测试项目右键属性 将配置属性->链接器->调试 生成调试信息修改为如图所示,然后再进行覆盖率测试 就可以正常显示结果了

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.Coverage支持分支覆盖率统计,可以生成HTML/XML报告. 官方文档:http://coverage.readthedocs.org/en/latest/ 获取地址:http://pypi.python.org/pypi/coverage 也可以通过easy_install或pip安装:easy_install coverage. 安装后在Python27\Sc

  前几天,听了公司某位大佬关于编程心得的体会,其中讲到了"测试驱动开发",感觉自己的测试技能薄弱,因此,写下这篇文章,希望对测试能有个入门.这段时间,笔者也体会到了测试的价值,一句话,学会测试,能够让你的开发更加高效.   本文将介绍以下两个方面的内容: Test with Coverage Mock Test with Coverage   测试覆盖率通常被用来衡量测试的充分性和完整性.从广义的角度讲,主要分为两大类:面向项目的需求覆盖率和更偏向技术的代码覆盖率.对于开发人员来说,

目前公司主要开发安卓平台的APP,平时测试经常需要使用monkey测试,所以尝试了下用python调用monkey,代码如下: import os apk = {'j': 'com.***.test1', 'h': 'com.***.test2'} print 'enter \'j\' to test test1' print 'enter \'h\' to test test2' #choose apk while True: test_apk = raw_input('which apk d

WebService是一种跨编程语言和跨操作系统平台的远程调用技术. 理解WebService 1.从表面上看,WebService就是一个应用程序向外界暴露出一个能通过Web进行调用的API,也就是说能用编程的方法通过Web来调用这个应用程序.我们把调用这个WebService的应用程序叫做客户端,而把提供这个WebService的应用程序叫做服务端. 2.从深层次看,WebService是建立可互操作的分布式应用程序的新平台,是一个平台,是一套标准.它定义了应用程序如何在Web上实现互操作性