多线程与多进程与自动化测试用例结合起来执行,从而节省测试用例的总体运行时间. 多线程执行测试测试用例 以百度搜索为例,通过不同的浏览器来启动不同的线程. from selenium import webdriver # 测试用例 from time import sleep, ctime import threading import threads def test_baidu(browser, search): print('start:%s' % ctime()) print('brows

前言 假设执行一条脚本(.py)用例一分钟,那么100个脚本需要100分钟,当你的用例达到一千条时需要1000分钟,也就是16个多小时... 那么如何并行运行多个.py的脚本,节省时间呢?这就用到多线程了,理论上开2个线程时间节省一半,开5个线程,时间就缩短五倍了. 项目结构 1.项目结构跟之前的设计是一样的: case test开头的.py用例脚本 common 放公共模块,如HTMLTestRunner report 放生成的html报告 run_all.py 用于执行全部脚本 2.case

1.只运行某一条case 把光标移动到某一条case后面,然后右键,选择"Run..."来运行程序 此时,pycharm会只运行光标所在位置的这一条case 2.如果想执行全部case,需要把光标移动到  "if __name__ == "__main__": "后面,一般情况下会运行全部的case: 但是如果在 "if __name__ == "__main__": "下面添加了测试套件,同样把光标移动到

单线程和多线程执行对比 本章使用递归求斐波那契.阶乘与累加函数的执行来对比单线程与多线程: 斐波那契.阶乘与累加(mtfacfib.py): ​ import threading from time import sleep, ctime ​ class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, func, args, name=''): threading.Thread.__init__(self) self.name = name self

Python移动自动化测试面试   ☝☝☝ Python移动自动化测试面试 学习 教程 1.super 是干嘛用的?在 Python2 和 Python3 使用,有什么区别?为什么要使用 super?请举例说明. 答: super 用于继承父类的方法.属性. super 是新式类中才有的,所以 Python2 中使用时,要在类名的参数中写 Object.Python3 默认是新式类,不用写,直接可用. 使用 super 可以提高代码的复用性.可维护性.修改代码时,只需修改一处. 代码举例: cl

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python高级之多线程 本节内容 线程与进程定义及区别 python全局解释器锁 线程的定义及使用 互斥锁 线程死锁和递归锁 条件变量同步(Condition) 同步条件(Event) 信号量 队列Queue Python中的上下文管理器(contextlib模块) 自定义线程池 1.线程与进程定义及区别 线程的定义: 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同

转载自: http://c4fun.cn/blog/2014/05/06/python-threading/ python中关于多线程的操作可以使用thread和threading模块来实现,其中thread模块在Py3中已经改名为_thread,不再推荐使用.而threading模块是在thread之上进行了封装,也是推荐使用的多线程模块,本文主要基于threading模块进行介绍.在某些版本中thread模块可能不存在,要使用dump_threading来代替threading模块. 线程创

线程是操作系统直接支持的执行单元,因此,高级语言通常都内置多线程的支持,Python也不例外,并且,Python的线程是真正的Posix Thread,而不是模拟出来的线程. Python的标准库提供了两个模块:_thread和threading,_thread是低级模块,threading是高级模块,对_thread进行了封装.绝大多数情况下,我们只需要使用threading这个高级模块. import threading import time def f1(num): time.sleep

1. 什么是BDD BDD全称Behavior Driven Development,译作"行为驱动开发",是基于TDD (Test Driven Development 测试驱动开发)的软件开发过程和方法. BDD可以让项目成员(甚至是不懂编程的)使用自然语言来描述系统功能和场景,从而根据这些描述步骤进行系统自动化的测试.(详见附录4.1) 2. 常用BDD框架介绍 目前常用的BDD测试框架有Ruby中的Cucumber,Python中的Behave.Lettuce及Freshen等

进程,是一个或多个线程的集合,每个进程在内存中是相对独立的. 线程,是计算机最小的运算单元,每个进程至少要有一个线程,多个线程时,每个线程间之间共享内存. 分别举例常规运行和多线程运行: 0)常规运行: import time import datetime def run(n): print('run at : ',n) time.sleep(2) start = datetime.datetime.now() run('t1') run('t2') stop = (datetime.date

如何使用python完成自动化测试web页面呢?首选selenium   那基于python的selenium如何使用,下面看一段测试案例: 基于python的selenium 安装方法: pip istall selenium 安装完成后,测试程序自动打开百度,输入python selenium   (模拟人工输入) import os,time #使用Chrome 作为测试浏览器需要安装 chromedriver.exe模块,且需要将模块放到Chrome安装位置的根目录下 chromedri

Jenkins简介 Jenkins是Java编写的非常流行的持续集成(CI)服务,起源于Hudson项目.所以Jenkins和Hudson功能相似. Jenkins支持各种版本的控制工具,如CVS.SVN.Git.Mercurial.Perforce和ClearCase,而且可以执行用Apache Ant或Java Maven构建的项目.同时,它也可以利用一些插件.Shell脚本和Windows批处理命令来构建其他平台的项目. Jenkins除了构建软件功能外,还可以用于搭建自动化测试环境,比如

一.GIL全局解释器锁 In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython's memory management is not thread-safe. (However, sin

一.进程和线程的概念 1.进程(最小的资源单位): 进程:就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程.进程一般由程序.数据集.进程控制块三部分组成. 程序:我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成: 数据集;则是程序在执行过程中所需要使用的资源: 进程控制块:用来记录进程的外部特征,描述进程的执行变化过程,系统可以利用它来控制和管理进程,它是系统感知进程存在的唯一标志. 进程比线程更早出现,计算机早期处理代码时,使用的是串行的方法,假设计算机在运行A,B,C三个软件,需要A运行完了

多线程执行测试用例 这里以百度搜索为例,通过不同的浏览器来启动不同的线程. #!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ __author__ = 'YinJia' from threading import Thread from selenium import webdriver from time import ctime,sleep #测试用例 def test_baidu(browser,search): print('start: {0}'

(一)进程线程概述: 很多同学都听说过,现代操作系统比如Mac OS X,UNIX,Linux,Windows等,都是支持“多任务”的操作系统. 什么叫“多任务”呢?简单地说,就是操作系统可以同时运行多个任务.打个比方,你一边在用浏览器上网,一边在听MP3,一边在用Word赶作业,这就是多任务,至少同时有3个任务正在运行.还有很多任务悄悄地在后台同时运行着,只是桌面上没有显示而已. 现在,多核CPU已经非常普及了,但是,即使过去的单核CPU,也可以执行多任务.由于CPU执行代码都是顺序执行的,那

上课笔记整理: 守护线程的作用,起到监听的作用 一个函数连接数据库 一个做守护线程,监听日志 两个线程同时取一个数据 线程---->线程安全---->线程同时进行操作数据. IO操作---->time.sleep(0.001操作) 线程切换到另外一个线程 线程操作,时间越短,线程越不可控(或者不安全) GIL:解释器加锁 自己加锁:lock=threading.Lock() func1() 多线程 ---- > 并发 线程安全时,串行比较安全 同步锁 递归锁:基于同步锁加了一个计数

前导理论知识见:python并发编程&多线程(一) 一 threading模块介绍 multiprocess模块的完全模仿了threading模块的接口,二者在使用层面,有很大的相似性 官网链接:https://docs.python.org/3/library/threading.html?highlight=threading#(装B模式加载中…………)   二 开启线程的两种方式 #方式一 from threading import Thread import time def sayhi

本篇理论居多,实际操作见:  python并发编程&多线程(二) 一 什么是线程 在传统操作系统中,每个进程有一个地址空间,而且默认就有一个控制线程 线程顾名思义,就是一条流水线工作的过程,一条流水线必须属于一个车间,一个车间的工作过程是一个进程 车间负责把资源整合到一起,是一个资源单位,而一个车间内至少有一个流水线 流水线的工作需要电源,电源就相当于cpu 所以,进程只是用来把资源集中到一起(进程只是一个资源单位,或者说资源集合),而线程才是cpu上的执行单位. 多线程(即多个控制线程)的概念

在我的上篇博文Python中的多线程编程,线程安全与锁(一)中,我们熟悉了多线程编程与线程安全相关重要概念, Threading.Lock实现互斥锁的简单示例,两种死锁(迭代死锁和互相等待死锁)情况及处理.今天我们将聚焦于Python的Threading模块总结和线程同步问题. 1. Threading模块总结 1.1 Threading模块概览 threading用于提供线程相关的操作,线程是应用程序中工作的最小单元.python当前版本的多线程库没有实现优先级.线程组,线程也不能被停止.暂停