import requests import time def downloadFile(name, url): headers = {'Proxy-Connection':'keep-alive'} r = requests.get(url, stream=True, headers=headers) length = float(r.headers['content-length']) f = open(name, 'wb') count = count_tmp = time1 = time

本书涵盖内容:fiddler.http协议.json.requests+unittest+报告.bs4.数据相关(mysql/oracle/logging)等内容.刚买须知:本书是针对零基础入门接口测试和python+requests自动化的,首先本书确实写的比较基础,对基础内容也写的很详细,所以大神绕道,别乱拍下了说不好. 为什么要先学fiddler? 学习接口测试必学http协议,如果直接先讲协议,我估计小伙伴们更懵,为了更好的理解协议,先从抓包开始.结合抓包工具讲http协议更容易学一些.

尊重博客园原创精神,请勿转载! requests库官方使用手册地址:http://www.python-requests.org/en/master/:中文使用手册地址:http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/: requests库作者Kenneth Reitz个人主页:https://www.kennethreitz.org/: requests库github地址:https://github.com/requests/requests: requ

Python requests快速上手 这里参考官方文档,在ide中写了一遍,加深一下印象,定义的函数只是为了方便区分不同的请求方式 #-*-coding:utf-8-*- # Time:2017/10/13 17:15 # Author:YangYangJun import requests #定义发送请求函数 def sendReqest(): #get 请求 # r = requests.get('https://github.com/timeline.json') print r pri

Python requests介绍 引用官网介绍 Requests 唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库,人类可以安全享用. Requests 允许你发送纯天然,植物饲养的 HTTP/1.1 请求,无需手工劳动.你不需要手动为 URL 添加查询字串,也不需要对 POST 数据进行表单编码.Keep-alive 和 HTTP 连接池的功能是 100% 自动化的,一切动力都来自于根植在 Requests 内部的 urllib3. 功能特性 Requests 完全满足今日 web 的需求.

关于 Python Requests ,在使用中,总结了一些小技巧把,分享下. 1:保持请求之间的Cookies,我们可以这样做. import requests self.session = requests.Session() self.session.get(login_url) # 可以保持登录态11 2:请求时,会加上headers,一般我们会写成这样 self.session.get(url, params, headers=headers) 唯一不便的是之后的代码每次都需要这么写,

Python:requests库.BeautifulSoup4库的基本使用(实现简单的网络爬虫) 一.requests库的基本使用 requests是python语言编写的简单易用的HTTP库,使用起来比urllib更加简洁方便. requests是第三方库,使用前需要通过pip安装. pip install requests 1.基本用法: import requests #以百度首页为例 response = requests.get('http://www.baidu.com') #res

requests库官方使用手册地址:http://www.python-requests.org/en/master/:中文使用手册地址:http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/: requests库作者Kenneth Reitz个人主页:https://www.kennethreitz.org/: requests库github地址:https://github.com/requests/requests: requests库下载方法:pip in

为什么要做接口自动化框架 1.业务与配置的分离 2.数据与程序的分离:数据的变更不影响程序 3.有日志功能,实现无人值守 4.自动发送测试报告 5.不懂编程的测试人员也可以进行测试 正常接口测试的流程是什么? 确定接口测试使用的工具----->配置需要的接口参数----->进行测试----->检查测试结果----->生成测试报告 测试的工具:python+requests 接口测试用例:excel 一.接口框架如下: 1.action包:用来存放关键字函数 2.config包:用来

本项目实现接口自动化的技术选型:Python+Requests+Pytest+YAML+Allure ,主要是针对之前开发的一个接口项目来进行学习,通过 Python+Requests 来发送和处理HTTP协议的请求接口,使用 Pytest 作为测试执行器,使用 YAML 来管理测试数据,使用 Allure 来生成测试报告. 接口项目开发学习: 使用Flask开发简单接口(1)--GET请求接口 使用Flask开发简单接口(2)--POST请求接口 使用Flask开发简单接口(3)--引入MyS

公司项目启用新框架,前后端分离,所以接口测试成为测试工作中不可缺失的一个环节,现在将从0开始搭建接口自动化测试框架的路程,一步步记录下来. 开发语言我们采用Python+第三方库Requests,测试框架使用Unittest. 前期在网上看了很多相关接口自动化的视频,都是采用Python+Requests,看了视频感觉还是比较方便的.在Pycharm中新建一个工程,新建demo.py #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import requests imp

发表于:2017-8-30 11:56  作者:顾翔   来源:51Testing软件测试网原创 http://www.51testing.com/html/69/n-3720769-2.html   1.测试金字塔 图 1软件测试金字塔 图 1是Main Cohn提出的软件测试金字塔,他认为作为一个测试工程师应该把大量的工作花在单元测试和接口测试,而其余的发在UI测试以及探索式测试.纵然,单元测试的优点很突出,它接近于代码本身,运行速度快,开发可以一边写产品代码一边写单元测试代码,一旦在单元测

Python requests模拟登录 #!/usr/bin/env python # encoding: UTF-8 import json import requests # 跟urllib,urllib2类似, import hashlib default_timeout = 10 class NetEase: def __init__(self): self.header = { 'Accept': '*/*', 'Accept-Encoding': 'gzip,deflate,sdch

python requests库发送请求时,比如get请求,大概过程. 一.发起get请求过程:调用requests.get(url,**kwargs)-->request('get', url, **kwargs)-->session.request(method="get", url=url, **kwargs)-->session.send(request, **kwargs)-->adapter.send(request, **kwargs)-->

Requests 是用Python语言编写HTTP客户端库,跟urllib.urllib2类似,基于 urllib,但比 urllib 更加方便,可以节约我们大量的工作,完全满足 HTTP 测试需求,编写爬虫和测试服务器响应数据时经常会用到. Requests 的哲学是以 PEP 20 的习语为中心开发的,所以它比 urllib 更加 Pythoner,更重要的一点是它支持 Python3 Beautiful is better than ugly. (美丽优于丑陋) Explicit is b

python requests抓取NBA球员数据,pandas进行数据分析,echarts进行可视化 (前言) 感觉要总结总结了,希望这次能写个系列文章分享分享心得,和大神们交流交流,提升提升. 因为半桶子水的水平,一直在想写什么,为什么写,怎么写. 直到现在找到了一种好的办法: 1.写什么 自己手上掌握的,工作中经常用到的,从数据源 到 最后可视化 所有一套流程. 2.为什么写 因为很长一段时间没有进行总结和梳理了,总感觉很多东西很零散,另一方面,写写笔记也是对那些东西的一次巩固. 3.怎么写

转自https://my.oschina.net/u/3041656/blog/820023 摘要: python + requests实现的接口自动化框架详细教程 前段时间由于公司测试方向的转型,由原来的web页面功能测试转变成接口测试,之前大多都是手工进行,利用postman和jmeter进行的接口测试,后来,组内有人讲原先web自动化的测试框架移驾成接口的自动化框架,使用的是java语言,但对于一个学java,却在学python的我来说,觉得python比起java更简单些,所以,我决定自

可以参考 python+requests接口自动化完整项目设计源码(一)https://www.cnblogs.com/111testing/p/9612671.html 原文地址https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/8628812.html 原文地址https://www.cnblogs.com/yoyoketang/tag/python接口自动化/ 原文地址https://www.cnblogs.com/yoyoketang/ 原文地址https://ww

1.首先,我们先来理一下思路. 正常的接口测试流程是什么? 脑海里的反应是不是这样的: 确定测试接口的工具 —> 配置需要的接口参数 —> 进行测试 —> 检查测试结果(有的需要数据库辅助) —> 生成测试报告(html报告) 那么,我们就根据这样的过程来一步步搭建我们的框架.在这个过程中,我们需要做到业务和数据的分离,这样才能灵活,达到我们写框架的目的.只要好好做,一定可以成功.这也是我当初对自己说的. 接下来,我们来进行结构的划分. 我的结构是这样的,大家可以参考下: ​​​​

$("#XXX").show().delay(2000).hide(0); 2000,0:可选,速度,(毫秒:"slow":"fast") 参考博客: 1,jquery显示几秒后自动隐藏 - 开源中国社区https://www.oschina.net/code/snippet_1584032_45013

网上开源的压力测试工具超级的多,但是总有一些功能不是很符合自己预期的,于是自己动手搭建了一个简单的http load的压测环境 1.首先从最简单的http环境着手,当你在浏览器上输入了http://www.google.com并且按下回车的时候其实已经发生了很多事情. 1.你的PC会去查找本地DNS缓存,查看是否存在www.google.com的IP,一般来说第一次访问是没有的. 2.于是,你的PC在本地DNS没有查找的IP的情况下,只能去求助于DNS server了(DNS server可以通