关于禁用python鼻子测试的信息

本文目录一览：

• 1、如何使用python 语言来实现测试开发
• 2、python 急救！在线等
• 3、Python具体指什么，可以运用在哪些方面呢？
• 4、使用python的nose测试库出现的问题
• 5、python的哪个模块可以做接口测试
• 6、如何使用Python和Nose实现自动化测试

如何使用python 语言来实现测试开发

对于各种驱动接口，Python来编写测试用例的好处是：由于Python不需要编译，你所执行的也就是你所编写的，当发生异常的时候，你无须打开集成开发环境，加载测试工程、并调试，你能够很方便的看到python测试脚本的内容，什么地方出了异常可以立刻发现，例如：

from ctypes import *

rc =c_int(-12345);

dll = windll.LoadLibrary("dmodbc.dll");#加载被测试组件

#=================#

SQLHANDLE_env = pointer(c_long(0));

SQLHANDLE_cnn = pointer(c_long(0));

SQLHANDLE_stmt = pointer(c_long(0));

pdns = c_char_p("FASTDB");

puid = c_char_p("SYSDBA");

ppwd = c_char_p("SYSDBA");

#env handle

rc = dll.SQLAllocHandle(1,None,byref(SQLHANDLE_env));

print "result of henv handle alloc :%d" %rc;

#cnn handle

rc = dll.SQLAllocHandle(2,SQLHANDLE_env,byref(SQLHANDLE_cnn));

print "result of cnn handle alloc :%d" %rc;

#connect!

rc = dll.SQLConnect(SQLHANDLE_cnn,pdns,-3,puid,-3,ppwd,-3)

print "result of connect :%d" %rc;

#stmt handle

rc = dll.SQLAllocHandle(3,SQLHANDLE_cnn,byref(SQLHANDLE_stmt));

print "result of stmt handle alloc:%d" %rc;

#exec

rc = dll.SQLExecDirect(SQLHANDLE_stmt,"insert into t values(1)",-3);

print "result of exec:%d" %rc;

#free========================

rc = dll.SQLFreeHandle(3, SQLHANDLE_stmt);

print rc;

rc = dll.SQLDisconnect(SQLHANDLE_cnn);

print rc;

rc = dll.SQLFreeHandle(2, SQLHANDLE_cnn);

print rc;

rc = dll.SQLFreeHandle(1, SQLHANDLE_env);

print rc;

在上面我们可以看到，Python调用c/c++接口是十分容易的，只需要把动态库加载进来，然后把这个动态库当作一个对象实例来使用就可以了。下面将是一个使用ado.net接口的例子：

import System;

from Dm import *#Dm是DMDBMS提供的ado.Net的DataProvider

#print dir(Dm.DmCommand);

i =0;

cnn = Dm.DmConnection("server = 127.0.0.1; User ID = SYSDBA; PWD = SYSDBA; Database = SYSTEM; port = 12345");

cmd = Dm.DmCommand();

cmd.Connection = cnn;

cmd.CommandText = "insert into t values(1);";

cnn.Open();

i=cmd.ExecuteNonQuery();

print i;

cmd.Dispose();

cnn.Close();

可以看到，.net对象的使用与在VisualStdio上进行开发几乎没有任何区别。

通过使用Python进行测试用例的开发，最大的好处莫过于：学习成本非常低，测试工程师只需要学习Python，对于其他语言稍有了解就可以了。同时只需要少量的测试开发工程师对Python测试框架进行维护。

这样的好处就是便于测试人员将精力专精在一个方向，免于“什么都会一点，但什么都不精”的情况。当然测试人员具备广阔的知识面，会使用各种常见的开发工具与平台是好事情，并且也是必要的，不过在短时间内要求迅速能够胜任大多数任务也是企业在人才培养上的期望目标。

python 急救！在线等

你将leixicon.scan改成leixicon().scan

再试试应该可以了。可能是类没有实例化。

Python具体指什么，可以运用在哪些方面呢？

你好，主要运用在这些方面：

一、人工智能，包括数据分析、计算机视觉、自然语言处理等等

现在python已经基本成了人工智能的标准语言了，一般都是C/C++写个底层运算库，然后用python做脚本。各种框架层出不穷，tensorflow/pytorch等等。

二、web开发

python光是web开发的框架至少得有几十个吧，而且用的人都很多，从后端到前端各种配套服务都非常齐全。

三、爬虫

我估计很多人学爬虫就是从python入手的

四、各类App的内置脚本

有很多程序里面的内置脚本就是python，比如sublime text、blender3d，所以从这个角度来看啊，python能干的事情就无限多了，文本编辑、3d建模、股票投资等等，只有你想不到的，没有做不到的。

至于python能否开发qq、浏览器这种应用软件？

只用python是不太行的，因为python是解释性的，如何打包成二进制文件其实挺麻烦的，而且速度肯定比不上c++什么的，但是作为脚本还是不错的。

使用python的nose测试库出现的问题

两个函数同名了，

test_below_f

后定义把前面定义的覆盖了

python的哪个模块可以做接口测试

python接口测试

1.安装python环境

2.下载python IDE（pyCharm）

备注：

requests是python的要给HTTP客户端库，跟urllib，urllib2类似，那为什么要用requests而部用urllib2呢？官方文档中是这样说的：

python的标准库urllib2提供了大部分需要的HTTP功能，但API太逆天了，一个简单的功能需要一大堆代码。而requests比较简洁，能用更少的代码实现。

3.下载 安装 requests第三方模块

下面就进行接口测试

要使用 requests 首先需要在文件中引用

[python] view plain

import requests

[python] view plain

# 解析json需要

[python] view plain

import json

[python] view plain

# url：接口地址

[python] view plain

# data： 接口需要的数据

[python] view plain

# headers：接口需要的传递的headers数据

[python] view plain

# files：若是接口中需要上传文件则需要用到该参数

[python] view plain

r = requests.post(url, data=data, headers=headers)

[python] view plain

r = requests.post(url, data=data, headers=headers, files=files)

[python] view plain

# 获取 接口返回的数据信息并解析（如果返回的是json格式的话）

[python] view plain

json_data = json.loads(r.text)

[python] view plain

我一直用这样的方法写了20个接口进行测试，突然发现好像代码有很多重复的呀，是不是可以把重复的内容进行封装一下了？

[python] view plain

封装如下：

[python] view plain

Basics_Requests.py

[python] view plain

import requests

import json

'''''

#xx_url:接口连接url

#data：接口data需要传递的数据（数据格式一般为Dictionary）

#headers：接口headers需要传递的数据（数据格式一般为Dictionary）

#variable:headers 中需要改变的参数字段（数据格式为list）

'''

class Basics():

# 初始化

def __init__(self, xx_url, data, headers, variable):

self.xx_url = xx_url

self.data = data

self.headers = headers

self.variable = variable

def basicsparameter(self):

# 发起post请求

url_data = requests.post(self.xx_url, data=self.data, headers=self.headers)

# 把得到的数据转成json格式

data_json = json.loads(url_data.text)

# 改变请求中的参数值

if self.variable != '':

for i in self.variable:

self.headers[i] = data_json[i.lower()]

# 把请求的 数据 和 headers 存入 list中

dic_data = {'data_json': data_json, 'headers': self.headers}

return dic_data

调用封装方法：

[python] view plain

Test.py

[python] view plain

Basics_Requests

[python] view plain

Basics_Requests.Basics(url, row_data, headers, variable).basicsparameter()

[python] view plain

如何使用Python和Nose实现自动化测试

如何使用Python和Nose实现自动化测试？

如何使用Python和Nose实现自动化测试？

本文我将详细介绍使用Appium下的Python编写的测试的例子代码对一个iOS的样例应用进行测试所涉及的各个步骤，而对Android应用进行测试所需的步骤与此非常类似。

然后按照安装指南，在你的机器上安装好Appium。

我还需要安装Appium的所有依赖并对样例apps进行编译。在Appium的工作目录下运行下列命令即可完成此任务：

$ ./reset.sh --ios

编译完成后，就可以运行下面的命令启动Appium了：

$ grunt appium

现在，Appium已经运行起来了，然后就切换当前目录到sample-code/examples/python。接着使用pip命令安装所有依赖库(如果不是在虚拟环境virtualenv之下，你就需要使用sudo命令)：

$ pip install -r requirements.txt

接下来运行样例测试：

$ nosetests simple.py

既然安装完所需软件并运行了测试代码，大致了解了Appium的工作过程，现在让我们进一步详细看看刚才运行的样例测试代码。该测试先是启动了样例应用，然后在几个输入框中填写了一些内容，最后对运行结果和所期望的结果进行了比对。首先，我们创建了测试类及其setUp方法：

classTestSequenceFunctions(unittest.TestCase):

defsetUp(self):

app=os.path.join(os.path.dirname(__file__),

'../../apps/TestApp/build/Release-iphonesimulator',

'TestApp.app')

app=os.path.abspath(app)

self.driver=webdriver.Remote(

command_executor='127.0.0.1:4723/wd/hub',

desired_capabilities={

'browserName':'iOS',

'platform':'Mac',

'version':'6.0',

'app': app

})

self._values=[]

“desired_capabilities”参数用来指定运行平台(iOS 6.0)以及我们想测试的应用。接下来我们还添加了一个tearDown方法，在每个测试完成后发送了退出命令：

deftearDown(self):

self.driver.quit()

最后，我们定义了用于填写form的辅助方法和主测试方法：

def_populate(self):

# populate text fields with two random number

elems=self.driver.find_elements_by_tag_name('textField')

foreleminelems:

rndNum=randint(0,10)

elem.send_keys(rndNum)

self._values.append(rndNum)

deftest_ui_computation(self):

# populate text fields with values

self._populate()

# trigger computation by using the button

buttons=self.driver.find_elements_by_tag_name("button")

buttons[0].click()

# is sum equal ?

texts=self.driver.find_elements_by_tag_name("staticText")

self.assertEqual(int(texts[0].text),self._values[0]+self._values[1])

本文介绍到此，相信很多朋友都已经明白了。但是如果你对Nose和Python来运行Appium测试有任何问题或看法，可以给我留言，我们可以继续交流。