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

一.缘 起 笔者最近完成了基于Python3 + requests + unittest的接口测试脚本,故在此做一下记录,于己为复盘,于彼为学习和参考 二.思 路 接口测试无非三步: 首先,造数据 - Python3连接MySQL,插入测试数据 然后,发请求 - requests模块依次发请求 最后,校验返回值 - 基于unittest框架,assert主要的response值 三.说 明 脚本的工程名为zhtyInterfaceTest,整体结构如下图 .idea为PyChram编辑器自动生成

转载请表明出处:https://www.cnblogs.com/shapeL/p/9179484.html 简单介绍框架的实现逻辑,参考代码的git地址: https://github.com/zhangying123456/python_unittest_interface 1.环境准备 python3 + pycharm编辑器 2.框架目录展示 (该套代码只是简单入门,有兴趣的可以不断后期完善) (1)run.py主运行文件,运行之后可以生成相应的测试报告,并以邮件形式发送: (2)repo

unittest是Python标准库自带的单元测试框架,是Python版本的JUnit,关于unittest框架的使用,官方文档非常详细,网上也有不少好的教程,这里就不多说了. 本文主要分享在使用unittest的过程中,做的一些扩展尝试.先上一个例子. import unittest class TestLegion(unittest.TestCase): def test_create_legion(self): """创建军团 :return: ""

目录 1.DDT简介 2.data装饰器 3.unpack装饰器 4.file_data装饰器 5.总结 1.DDT简介 Data-Driven Tests(DDT)即数据驱动测试.它允许您通过不同的测试数据来运行同一个测试用例,使它作为多个测试用例出现.其官方文档给出的定义如下: DDT (Data-Driven Tests) allows you to multiply one test case by running it with different test data, and mak

示例代码 module.py class baidumodule(): def __init__(self,driver,): self.dr = driver #不能在类中再次导入webdriver 两边的driver等于两个窗口,直接让调用方传入driver即可 def login(self,values): login_dr = self.dr login_dr.get("https://www.baidu.com/") login_dr.find_element_by_xpat

原文地址https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/7523409.html 前言 经常有人在群里反馈,明明代码一样的啊,为什么别人的能出报告,我的出不了报告:为什么别人运行结果跟我的不一样啊... 这种问题先检查代码,确定是一样的,那就是运行姿势不对了,一旦导入unittest模块,pycharm会自动识别以unittest的姿势去运行了. 一.unittest运行单个用例 1.如下代码,如果我只想运行其中的一个,如test1,如何运行呢?

代码: import os path = r"C:\Users\Administrator\Desktop\***" print('filenum:',len([lists for lists in os.listdir(path) if os.path.isfile(os.path.join(path, lists))]))

import string path = r'C:\Users\Black\Desktop\Walden.txt' with open(path, 'r', encoding='utf-8') as text: # 列表推导式,去除标点符号, 首字母大写转化为小写 words = [raw_word.strip(string.punctuation).lower() for raw_word in text.read().split()] # 去重 words_index = set(words

         Python : 3.7.3          OS : Ubuntu 18.04.2 LTS         IDE : pycharm-community-2019.1.3       Conda : 4.7.5    typesetting : Markdown   code coder@ubuntu:~$ source activate py37 (py37) coder@ubuntu:~$ ipython Python 3.7.3 (default, Mar 27 2

备注: 基于python3 背景:在统计覆盖率的时候希望绕属性name为test的节点 具体实现源码如下所示,基本都是基于节点属性操作的,当然也就可以基于tag等其他标签去做,可根据需要调整 from xml.etree.ElementTree import ElementTree, Element class XML_DEMO(): def __init__(self, in_path, out_path): self.in_path = in_path self.out_path = out

以前做统计代码测试覆盖,一般用Cobertura.以前统计测试覆盖率,一般只算Unit Test,或者闭上眼睛把Unit Test和Integration Test一起算. 但是,我们已经过了迷信UT的时代: UT不支持大幅度重构,如果对类和方法进行重构拆分,UT就失去了保障重构后代码仍然正确的作用,还要花时间按新的类和方法重写,其他用例对旧类和方法的mock改起来也是噩梦. UT不支持基于用户故事的测试,即使覆盖率100%了,也不保证就是产品经理想要的东西. UT对输入参数和Mock对象行为的

改进了几个点 1. 不用借助Instrumentation启动,正常启动即可: 2. 测试代码不用push到主分支,主分支代码拉到本地后用git apply patch方式合并覆盖率代码: 3. 测试完成后,连按两次back键把app置于后台,并自动上报覆盖率文件到服务器: 1. 新增覆盖率代码 src下新建一个test package,放入下面两个测试类 import android.util.Log; import java.io.File; import java.io.FileOutpu

一.Unittest单元测试框架简介 Unitest是Python下的一个单元测试模块,是Python标准库模块之一,安装完Python后就可以直接import该模块,能在单元测试下编写具体的测试用例脚本,并调用模块封装好的方法,实现测试用例的执行.测试场景的恢复,甚至能批量采集测试用例脚本.批量运行测试脚本用例.控制执行顺序等,依托于Unittest模块,可以高效的组织测试用例编写.测试用例脚本的采集管理以及脚本运行的执行控制等.Unitest单元测试框架主要包含如下几个重要的逻辑单元: 1.

jacoco可以统计,功能测试时,server代码调用的覆盖情况.这里对服务器端的java代码进行统计.   操作步骤如下:   第一步:更改server的启动脚本,使用jacocoagent.jar启动服务   1.下载jacocoagent.jar http://www.jacoco.org/jacoco/index.html   jacocoagent.jar在下载的zip的./lib/目录下,使用方法-javaagent:[yourpath/]jacocoagent.jar=[optio

啦啦啦,最近在跟离线脚本写自动化,真麻烦呀~ 离线任务是python写的,自动化写完了,就得统计覆盖率了. coverage.py是一个用来统计python程序代码覆盖率的工具.网上有很多资料,使用起来也相当简单.如下: 一 安装 easy_install coverage 二 执行 通常需要若干个case来测试一个代码文件,因此需要合并各个case的结果生成覆盖率文件 建议使用步骤如下: 1 执行时使用命令 coverage run -p my_program.py arg1 arg2 ...

衡量Unit Test(单元测试)是否充分, 覆盖率是一个必要指标, 是检验单元测试的重要依据, 这里针对python unittest 的单元测试覆盖率coverage进行分享. 来自官方的解释: Coverage.py runs on many versions of Python: CPython 2.6, 2.7 and 3.3 through alpha 3.8. PyPy2 6.0 and PyPy3 6.0. Jython 2.7.1, though not for reporti

golang 统计系统测试覆盖率 参考资料 https://www.elastic.co/blog/code-coverage-for-your-golang-system-tests https://www.cnblogs.com/zhaoxd07/p/8028847.html 操作步骤 编写main_test文件 看一下main()函数所在的go文件名称,直接命名为*test.go文件即可.如motan的main()函数在agent.go中,将main test文件命名为agenttest.

一文带你揭秘如何采取非instrumentation启动app,打造实时统计覆盖率,一键触发覆盖率测试报告. 在上篇文章,一文带你解决Android app手工测试或者自动化测试覆盖率统计(撸代码版),我们采用了instrumentation的方式去启动app,很多人会问,如果我们不用instrumentation启动app的方式,正常启动app进行测试,然后收集覆盖率可以吗,答案,是可以的,如何做呢,下面带你去揭晓其中的奥秘. 首先呢,我们还是基于我们的工作,去申请我们的读写的权限. <use

Python3+Selenium+unittest自动化UI测试框架:https://www.cnblogs.com/G2Bent/p/8376001.html unittest --- 单元测试框架:https://docs.python.org/zh-cn/3/library/unittest.html 接口自动化项目实战练习python3.8+unittest+HTMLTestRunner:https://blog.csdn.net/Qve1995/article/details/1067

目录 9.用例结果校验 10.跳过用例 11.Test Discovery 12.加载用例 unittest官方文档 本篇随笔承接: Python3+unitest自动化测试初探(中篇) Python3+unitest自动化测试初探(上篇) 9.用例结果校验 用unittest来完成自动化测试时,结果校验无疑是非常重要的.用例校验不完整或者校验过于简单,是无法发现产品的缺陷或Bug的.就自动化测试来而言,其目的是代替部分手动测试,将测试人员从繁重重复的功能测试中解放出来.试想一下,一些缺少校验或