RobotFramwork测试框架做接口测试

本文介绍了如何使用RobotFramework进行接口测试,并分享了作者在实际工作中的一些实践经验。文章详细讲解了如何利用RobotFramework自带的API结合Python自定义工具类来完成各种类型的HTTP请求,包括GET和POST请求,并对响应结果进行验证。

前段时间为了解决单位的接口测试问题,便在robotframwork框架上研究了下接口测试的一些技术,便发现robotframwork测试框架可以很好的支持接口测试,当然这期间也是需要朋友们根据自己项目或业务的需求去使用python代码封装自己所需的工具与方法,然后再导入到robotframwork测试框架中去的。这样也是为了更好的它本身提供的接口测试的API用起来和顺利的完成测试工作任务。

可能网上有介绍robotframwork做接口测试的,但是做接口测试必须得了解接口测试需要做到什么程度或是有哪些要求,如果仅仅是靠robotframwork测试框架提供的API是无法满足各类需求的。例如,接口get或post请求时,我们输入的参数和得到的值如何进行验证,如何检验请求后出来的值就是正确的。接下来我会将我在工作中做接口的一些实例来出来给大家做参考。在使用robotframwork测试框架做接口测试,必须先去了解robotframwork测试框架中原生的接口测试API的用法,这样也利于大家后面的工作开展。

接口测试需要下载这两个库:requests-2.10.0.tar.gz,robotframework-requests-0.4.5

1)get类型请求


2)post请求类型


3)使用python语言封装的工具类


基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值