关于python测试db2连通性的信息

本文目录一览：

• 1、python怎么测试与redis的连接
• 2、如何使用python 语言来实现测试开发
• 3、DB2 两个库如何进行某张表的数据同步
• 4、python两台机器的数据库表连接查询如何写
• 5、python自动化测试需要会什么 需要会三个层面的自动化测试
• 6、python 怎么连接db2数据库

python怎么测试与redis的连接

Redis服务端：192.168.100.132；port=6379

Redis客户端：192.168.100.132

客户端操作：

安装python支持redis;

tar zxvf redis-2.9.1.tar.gz

cd redis-2.9.1

python setup.py install

服务端启动redis

/root/redis-2.2.12/src/redis-server

客户端测试：

[root@master ~]# python

import redis

r = redis.Redis(host='192.168.100.132',port=6379,db=0) //#如果设置了密码，就加上password=密码

r.set('name','lansgg')

True

r.get('name')

'lansgg'

r.exists('name') //#看是否存在这个键值

True

r.delete('name')

1

r.dbsize() //#库里有多少key，多少条数据

0L

r.set('name','lansgg')

True

r.flushdb() // #删除当前数据库的所有数据

True

r.get('name')

r.set('name','lansgg')

True

r.set('wm','leo')

True

r.set('tt','coffee')

True

r.keys() // # 列出所有键值。

['tt', 'wm', 'name']

r.save() // #强行把数据库保存到硬盘。保存时阻塞

True

r.dbsize()

3L

dir(r)

['RESPONSE_CALLBACKS', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__getitem__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', '_zaggregate', 'append', 'bgrewriteaof', 'bgsave', 'bitcount', 'bitop', 'blpop', 'brpop', 'brpoplpush', 'client_getname', 'client_kill', 'client_list', 'client_setname', 'config_get', 'config_resetstat', 'config_set', 'connection_pool', 'dbsize', 'debug_object', 'decr', 'delete', 'dump', 'echo', 'eval', 'evalsha', 'execute_command', 'exists', 'expire', 'expireat', 'flushall', 'flushdb', 'from_url', 'get', 'getbit', 'getrange', 'getset', 'hdel', 'hexists', 'hget', 'hgetall', 'hincrby', 'hincrbyfloat', 'hkeys', 'hlen', 'hmget', 'hmset', 'hscan', 'hset', 'hsetnx', 'hvals', 'incr', 'incrby', 'incrbyfloat', 'info', 'keys', 'lastsave', 'lindex', 'linsert', 'llen', 'lock', 'lpop', 'lpush', 'lpushx', 'lrange', 'lrem', 'lset', 'ltrim', 'mget', 'move', 'mset', 'msetnx', 'object', 'parse_response', 'persist', 'pexpire', 'pexpireat', 'ping', 'pipeline', 'psetex', 'pttl', 'publish', 'pubsub', 'randomkey', 'register_script', 'rename', 'renamenx', 'response_callbacks', 'restore', 'rpop', 'rpoplpush', 'rpush', 'rpushx', 'sadd', 'save', 'scan', 'scard', 'script_exists', 'script_flush', 'script_kill', 'script_load', 'sdiff', 'sdiffstore', 'sentinel', 'sentinel_get_master_addr_by_name', 'sentinel_masters', 'sentinel_sentinels', 'sentinel_slaves', 'set', 'set_response_callback', 'setbit', 'setex', 'setnx', 'setrange', 'shutdown', 'sinter', 'sinterstore', 'sismember', 'slaveof', 'smembers', 'smove', 'sort', 'spop', 'srandmember', 'srem', 'sscan', 'strlen', 'substr', 'sunion', 'sunionstore', 'time', 'transaction', 'ttl', 'type', 'unwatch', 'watch', 'zadd', 'zcard', 'zcount', 'zincrby', 'zinterstore', 'zrange', 'zrangebyscore', 'zrank', 'zrem', 'zremrangebyrank', 'zremrangebyscore', 'zrevrange', 'zrevrangebyscore', 'zrevrank', 'zscan', 'zscore', 'zunionstore']

这只是一个简单的测试，为了测试redis是否正常工作，我们安装是否正确；

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。

DB2 两个库如何进行某张表的数据同步

DB2中好像没有类似的功能，也没用到相关的中间件。

想到的做法就是写一个小程序（什么语言实现无所谓，例如Python？）

这个程序运行在A机上，然后访问B主机的表，把数据更新到A主机的表中。

然后放在Windows的任务计划中，定期运行此程序。

在Python中，可以用pyodbc经过DB2的客户端远程访问主机上的数据库。

伪代码：

import pyodbc

def synchronize():

connA = pyodbc.connect("Driver={IBM DB2 ODBC DRIVER};DATABASE=A;HOSTNAME=A'S IP;PORT=A'S PORT;PROTOCOL=TCPIP;UID=USER;PWD=PASSWORD;")

connB = pyodbc.connect("Driver={IBM DB2 ODBC DRIVER};DATABASE=B;HOSTNAME=B'S IP;PORT=B'S PORT;PROTOCOL=TCPIP;UID=USER;PWD=PASSWORD;")

cursA = connA.cursor()

cursB = connB.cursor()

cursB.execute("select * from sometable")

params = []

for row in cursB:

params.append(row)

insert_sql = '''insert into sometable(col1,col2)

values(?,?);

'''

cursA.execute("delete from sometable")

cursA.executemany(insert_sql, params)

connA.commit()

connA.close()

connB.close()

if __name__ == '__main__':

synchronize()

python两台机器的数据库表连接查询如何写

可以在DB1中建立一个 FEDERATED 指向这个 DB2.table2 如下，然后就象在同一数据库中DB1中操作即可。

python自动化测试需要会什么 需要会三个层面的自动化测试

自动化测试目前就基于三个层面：代码层面，协议层面，界面层面，下面分别说一说：

1、基于协议的自动化测试：

用得最多的应该是协议层面的，就是我们常说的发个http请求（现在很多接口测试也是基于协议，工具也简单，Jmeter、postman等；我们的性能测试的原理也是协议+多线程），发送请求之后，检查服务器响应，我们弄清楚了协议规则，自动化就是连续的发送请求，检查响应，断言，其实不那么难。真正难得是：用例设计、场景设计、数据分析等等。。这些需要严谨的测试思维，大量的测试经验，所以说工具或代码解决的是三分之一的问题，剩下的三分之二还是需要靠人自己。

2、基于界面的自动化测试：

原理就是识别并操作界面元素，但是由于写界面的语言比较多，H5，java，python。。各个都有一点区别，所以在识别操作时稍微有点麻烦，如果无法识别元素怎么办呢？Autolt，Sikulix，键盘模拟，当然还可以基于图像识别来解决界面的操作问题

3、基于代码自动化测试：

检查代码的逻辑和覆盖率等问题，就是我们常说的白盒测试或者单元测试，一般这个是由程序员完成。然后就是代码级的接口测试（灰盒测试），这个的可行性更高，更有效率和价值。如果说代码级的测试已经完成，那么功能性的bug会少非常多的，所以这个过程很重要，但是对测试人员的代码要求非常高，这个有点超出自动化测试了，偏向于测试开发。

python 怎么连接db2数据库

使用模块pydb2即可

import DB2

conn = DB2.connect(dsn='sample', uid='db2inst1', pwd='secret')

无异常表示成功连接上DB2

之后访问数据库只要遵循python DBI2.0的规范就可以拉！