unitest+request

最新推荐文章于 2024-03-20 14:51:59 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 测试 文章标签： python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Infinityfeng/article/details/122037930
博客围绕Python展开，主要提及了JSON和Unitest相关内容。JSON是常用的数据交换格式，Unitest则可用于Python代码的单元测试，二者在Python开发中都较为重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

json

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unitest

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python+request+unittest+ddt自动化框架
AgostoDu的博客
10-10 944
public可以分为两部分，一部分可以用来储存自己设计的模块，如调用数据库模块，用到pymysql模块、日志输出模块用到logging模块、邮件发送模块用到smtp模块和email模块、处理ini文件模块用到configparse模块、读取xlsx测试用例数据模块用到openxlrd模块、xlrd模块、xlwt模块、xlutil模块，另一部分是用来封装对UI页面的处理基类，用到的selenium模块，其中包括选择驱动、打开网页、定位元素、鼠标移动、鼠标点击、动态等待、输入内容等。
Python+unittest+requests 接口自动化测试框架搭建 完整的框架搭建过程 实战
HB8888888的博客
03-20 3026
一、Python+unittest+requests+HTMLTestRunner 完整的接口自动化测试框架搭建_00——框架结构简解 首先配置好开发环境，下载安装Python并下载安装pycharm，在pycharm中创建项目功能目录。如果不会的可以百度Google一下，该内容网上的讲解还是比较多比较全的！ 大家可以先简单了解下该项目的目录结构介绍，后面会针对每个文件有详细注解和代码。 common： ——configDb.py：这个文件主要编写数据库连接池的相关内容，本项目暂未考...
unitest笔记
Infinityfeng的博客
12-16 225
报告HTML格式的 单元测试框架： python+selenuim+unitest 单元测试： 代码级别的功能验证 逻辑覆盖 testcase 五个特殊方法的使用，包括使用场景及执行顺序 执行顺序如下图 setup执行测试用例的初始化 teardown：测试用例的资源释放 ...
python+unittest+HTMLTestRunner生成测试报告
xiaoshenhuo的博客
09-05 1209
结合python+unittest+HTMLTestRunner自动生成测试报告： 开发构思： 　　1、在测试方法相同时，测试多个不同参数的测试情况；（unittest自动根据参数条数生成多个的方法） 　　2、可统计测试情况； 　　3、测试情况数据过滤； 　　4、日志记录失败的测试方法； 测试报告预览：   resultHtml.py文件，自动测试指定目录下的文件 #cod...
java各位数字补位，左边补0
weixin_52380943的博客
12-16 5011
@Override @Transactional public CommonResult<RiHouseUnitAddResp> addUnit2(AddUnitReq req) { //社区 QueryWrapper<RiHouse> wrapperHouse = new QueryWrapper<RiHouse>(); wrapperHouse.eq("id", req.getHouseId()); ..
unittest+request接口自动化实例
qq_41752647的博客
05-27 545
# coding:utf-8 import requests import unittest import csv import ddt # 读取csv参数文件，遍历取值放入到dict_data列表中 def csv_redeFile(): bid_info = csv.DictReader(open('E:\\PL-Discover\\jiekou_unittest\\case1\\jiangxi.csv', 'r', encoding='utf-8')) dict_data = [...
python+request_python+unitest+request接口框架 搭建记录、以及编写经验
weixin_39942335的博客
12-30 93
我们搭建框架之前应该先确认要实现的功能1、配置文件、├─config.ini 配置文件├─readConfig.py 读取配置文件├─run.py 运行脚本├─common 公共方法类│ │ __init__.py│ ├─configDB.py 数据库链接以及操作│ └─configEmail.py 发送email方法│ └─...
接口自动化测试（python+unittest+request）
Chelseady的博客
08-01 825
1、为什么要写代码实现接口自动化 大家知道很多接口测试工具可以实现对接口的测试，如postman、jmeter、fiddler等等，而且使用方便，那么为什么还要写代码实现接口自动化呢？工具虽然方便，但也不足之处： 测试数据不可控制 接口测试本质是对数据的测试，调用接口，输入一些数据，随后，接口返回一些数据。验证接口返回数据的正确性。在用工具运行测试用例之前不得不手动向数据库中插入测试数据。这样我们的接口测试是不是就没有那么“自动化了”。 无法测试加密接口 这是接口测试工具的一大硬伤，如我们前面开发
Python+request+unittest实现接口测试框架集成实例
软件测试技术资源分享官
03-20 874
接口测试本质是对数据的测试，调用接口，输入一些数据，随后，接口返回一些数据。验证接口返回数据的正确性。在用工具运行测试用例之前不得不手动向数据库中插入测试数据。这样我们的接口测试是不是就没有那么“自动化了”。
Request+Unittest接口测试框架基础搭建
哪有什么天生王者，不过是一步一个脚印
04-07 612
request库基本使用 发送get请求 # 1、GET请求 r = requests.get('https://httpbin.org/ip') print(r.text) # 1.1 发送GET请求，带参数 #等同于直接访问https://httpbin.org/get?name=mikezhou r = requests.get('https://httpbin.org/get', params={'name': 'mikezhou','age':18}) print(r.text) # 1.2
自动化测试-python+requests+unittest框架
Liu_GuoXing的博客
10-27 1060
本文分享使用python+requests+unittest框架来辅助requests完成自动化测试并增加断言代码
python3+unittest+request+ddt接口测试
07-30
Python3 是一种广泛使用的高级编程语言，特别是在自动化测试领域，它的简洁性和强大的库支持使其成为首选。unittest 是 Python 内置的一个单元测试框架，用于编写和执行自动化测试用例，确保代码的质量和功能稳定性...
python+unittest+requests实现接口自动化的方法
09-19
class GetRequest(unittest.TestCase): def setUp(self): self.get_url = 'https://www.baidu.com/' def test_get_01(self): url = self.get_url r = requests.get(url) print(r.text) def tearDown(self)...
jmeter在cmd打开
Infinityfeng的博客
04-22 4241
jmeter下载就不说了 去官网下载就行 然后存放好内存中 然后window加e 然后进入环境变量 环境变量先配置好变量，然后在配置好path。 先确定好下载的包存放位置如我的 环境变量这样配置 然后配置path，path需要配置两条，一条是路径 然后打开cmd 输入jmeter就行了 ...
adb通过wifi连接真机
Infinityfeng的博客
04-27 2587
1 配置电脑adb环境 2 开启手机开发者模式，鸿蒙系统点击“版本号”7次，再开启usb调试 3 wifi连接（手机电脑在一个局域网之类，可以查看手机和电脑的ipv4地址） adb的连接操作 1 用usb连接手机，打开cmd输入 adb tcpip 5555 adb connect IP(手机ip）:5555 ...
自动化测试 笔记
Infinityfeng的博客
04-08 1730
自动化测试的优势： 1 完成重复性的工作 2 提升回归测试的效率 3 利用非工作时间执行测试 4 长时间进行稳定性和压力测试 5 保证每次验证的一致性 劣势： 1 不能完成取代手工测试 2 比手工测试更加脆弱 3 脚本执行次数必大于等于5次 4 具备编程能力 什么样的项目适合自动化测试： 1 需求文档不会频繁变更 2 研发和维护周期长，需要频繁的执行回归测试 3 需要多平台运行相同的场景的测试步骤 4 手工测试无法实现的或者成本高的 5 被测软件开发规范，具有可测试性 6 测试人员已经具有编程能力 ..
SQL语句简单增删改查
Infinityfeng的博客
03-30 1382
什么是 SQL？ SQL 是 结构化查询语言，专门用来访问和处理数据库的编程语言。能够让我们以编程的形式，操作数据库里面的数据 三个关键点： SQL 是一门数据库编程语言 使用 SQL 语言编写出来的代码，叫做 SQL 语句 SQL 语言只能在关系型数据库中使用（例如 MySQL、Oracle、SQL Server）。非关系型数据库（例如 Mongodb）不支持 SQL 语言 SQL 能做什么？ 从数据库中查询数据 向数据库中插入新的数据 更新数据库中的数据 从数据库删除数据
黑马性能测试笔记
Infinityfeng的博客
07-06 1351
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sql语句（查询）
Infinityfeng的博客
09-03 1296
desc a；查看a这个表的所有字段名 show tables查看表 数据库不使用；不会执行 字符串用单引号包裹，别名用中文也需要单引号包裹 字段可以使用数学运算符 条件查询 where = 等于 ！= or <>不等于 小于 大于 小于不等于 大于不等于 查询范围 1 SELECT job, mgr from emp where sal >= 800 and sal <=1600 2 between and SELECT job, mgr from emp
unitest+ddt+csv案例
最新发布
03-19
### 使用 `unittest` 结合 `ddt` 和 CSV 文件进行单元测试 以下是通过 `unittest`、`ddt` 和 CSV 文件结合的单元测试示例代码。此代码展示了如何从 CSV 文件中读取数据并将其用于参数化的单元测试。 #### 示例代码 ```python import unittest from ddt import ddt, data import pandas as pd import json # 读取CSV文件的数据 def load_csv_data(file_path): """加载CSV文件并将数据转换为列表""" df = pd.read_csv(file_path) # 读取CSV文件 json_data = df.to_json(orient="records") # 转换为JSON字符串 list_data = json.loads(json_data) # 将JSON字符串转换为Python列表 return list_data @ddt class TestCsvData(unittest.TestCase): @data(*load_csv_data("test_data.csv")) # 加载CSV文件中的数据作为测试用例输入 def test_example(self, value): """ 测试函数，接收来自CSV文件的每一行数据。 假设CSV文件中有两列：input和expected_output。 """ input_value = value['input'] # 获取输入值 expected_output = value['expected_output'] # 获取期望输出值 result = int(input_value) * 2 # 示例逻辑处理（假设业务逻辑是将输入乘以2） self.assertEqual(result, expected_output, f"Input {input_value} failed.") # 断言实际结果等于预期结果 if __name__ == "__main__": unittest.main() ``` --- #### 解析说明 1. **CSV 数据加载** - 函数 `load_csv_data` 是用来读取 CSV 文件的内容，并将其转换成 Python 列表格式。这里使用了 Pandas 库来简化操作[^4]。 2. **DDT 参数化** - 在 `@data` 装饰器中传递由 `load_csv_data` 返回的列表数据，从而实现了基于 CSV 文件内容的参数化测试[^1]。 3. **测试逻辑** - 每次调用 `test_example` 方法时，都会传入一条来自 CSV 的记录。每条记录被解析为键值对形式（如字典），其中可以通过字段名访问对应的值。 4. **断言验证** - 对于每次测试，计算的结果会与预定义的期望值比较，如果两者不同，则抛出错误消息指出失败的具体情况。 --- #### 注意事项 - 确保 CSV 文件路径正确无误，且文件结构符合预期（即包含所需的列名称）。例如，“test_data.csv”的前几行可能如下所示： ``` input,expected_output 5,10 7,14 ``` - 如果需要支持更复杂的场景或者动态调整分隔符等设置，可以在 `pd.read_csv()` 中进一步配置相关选项。 --- ###
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