Pytest数据驱动怎么玩?实战教程来了!(2),2024年最新为什么软件测试能最好地改变软件测试

纯量:单个的、不可再分的值

字符串

布尔值

整数

浮点数

Null

时间

日期

3、安装

图片

4、使用

datas:测试数据
func:测试方法
testcases:测试用例

5、读取方法

yaml.safe_load(file)

a、目录结构

图片

b、yaml文件

图片

c、测试方法

图片

d、测试用例

文件或者目录不可以创建为yaml关键字

图片

e、测试结果

图片

02**、数据驱动excel**

1、安装导入

图片

2、操作

  • 读取工作簿
  • 读取工作表
  • 读取单元格

3、读取方法

book=openpyxl.load_workbook(‘文件路径’) :读取工作簿

sheet=book.active :读取工作表

cells=sheet[‘A1’:‘C3’]

cell.value :读取数据

a、目录结构

图片

b、excel文件

图片

c、测试方法

图片

d、测试用例

图片

e、测试结果

图片

现在我也找了很多测试的朋友,做了一个分享技术的交流群,共享了很多我们收集的技术文档和视频教程。
如果你不想再体验自学时找不到资源,没人解答问题,坚持几天便放弃的感受
可以加入我们一起交流。而且还有很多在自动化,性能,安全,测试开发等等方面有一定建树的技术大牛
分享他们的经验,还会分享很多直播讲座和技术沙龙
可以免费学习!划重点!开源的!!!
qq群号:110685036

03、数据驱动csv

  • 格式:逗号分隔值

以纯文本形式存储数字和文本

文件由任意数目的记录组成

每行记录由多个字段组成

1、读取数据

内置模块:import csv

2、方法

raw=csv.reader(iterable)

参数:iterable是一个可迭代对象;返回迭代器,每次迭代会返回一行数据

csv文件

自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。

深知大多数软件测试工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长或者是报班学习,但对于培训机构动则几千的学费,着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!

因此收集整理了一份《2024年软件测试全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友,同时减轻大家的负担。
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既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,基本涵盖了95%以上软件测试开发知识点,真正体系化!

由于文件比较大,这里只是将部分目录大纲截图出来,每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频,并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助,可以添加V获取:vip1024b (备注软件测试)
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一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远。不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎扫码加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!

笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频,并且后续会持续更新**

如果你觉得这些内容对你有帮助,可以添加V获取:vip1024b (备注软件测试)
[外链图片转存中…(img-B1nLjJSq-1712693563427)]

一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远。不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎扫码加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!

【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究与复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢与合成氨工艺流程,对系统的容量配置与运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网与离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对风光制氢合成氨系统的建模与优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划与调度策略的设计与验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑与实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试与运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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