开源项目推荐:Splines-Lib

开源项目推荐:Splines-Lib

splines-lib Library of cubic spline utilities splines-lib 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/splines-lib

项目基础介绍和主要编程语言

Splines-Lib 是一个专注于处理二维和三维样条曲线的开源库。该项目由资深开发者 andrewwillmott 创建,主要使用 C++ 语言编写。C++ 作为一种高性能的编程语言,非常适合用于开发需要高效计算和精确控制的图形处理库。

项目的核心功能

Splines-Lib 提供了丰富的样条曲线处理功能,包括但不限于:

  • 样条曲线的创建:支持从 Bezier、Hermite 和 Catmull-Rom 形式创建样条曲线。
  • 样条曲线的操作:可以基于点数组和紧张值、Bezier 控制点或 Hermite 切线创建样条曲线数组。
  • 曲线评估:支持计算样条曲线的位置、速度、加速度、曲率和切线帧。
  • 长度测量:提供样条曲线的长度测量功能。
  • 边界查找:能够找到样条曲线的边界。
  • 偏移和反转:支持样条曲线的偏移(例如,用于描边)和反转。
  • 分割和合并:可以分割和重新合并单个样条曲线。
  • 子分段:支持均匀、基于平坦度或基于弧长线性的样条曲线子分段。
  • 最近点查找:能够找到样条曲线上最近的点。
  • 交点查找:支持查找样条曲线之间的交点或样条曲线的自交点。
  • 移动点:提供沿样条曲线以给定速度移动点的辅助功能。

项目最近更新的功能

根据最近的更新记录,Splines-Lib 新增了以下功能:

  • 性能优化:对样条曲线的创建和评估进行了性能优化,提高了计算效率。
  • 错误修复:修复了之前版本中存在的若干错误,增强了库的稳定性和可靠性。
  • 文档更新:更新了项目的 README 文件,提供了更详细的示例和使用说明,方便开发者理解和使用。

Splines-Lib 是一个功能强大且易于使用的样条曲线处理库,适用于需要进行复杂图形处理的开发项目。无论是游戏开发、CAD 设计还是其他图形应用,Splines-Lib 都能提供高效且精确的解决方案。

splines-lib Library of cubic spline utilities splines-lib 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/splines-lib

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何使用pytest和YamlUtil进行API测试的问题,特别是项目创建和标注工具配置的实现细节,以及处理payload和headers的配置问题。用户之前的代码示例中出现了KeyError异常,所以需要先理解他们的代码结构和可能的问题所在。 首先,用户提供的代码中有两个测试函数:test_saveorupdate和test_saveoperation,都使用了YamlUtil来读取YAML文件中的测试用例数据。用户提到的问题可能涉及YAML文件的结构是否正确,比如键名是否正确(如api_request是否存在),以及如何在payload和headers中动态注入参数,比如随机生成的x和从YAML读取的token。 接下来,我需要结合用户提供的引用内容,特别是引用[2]提到的参数化测试和数据驱动测试,引用[5]中关于pytest的优势,以及引用[1]中提到的使用FastAPI和fixture进行测试的方法。同时,用户之前的回答中提到了调试KeyError的步骤,需要确保YAML数据的正确性,以及键名的一致性。 用户的当前问题是如何使用YamlUtil和pytest实现这两个API测试,并解决配置问题。可能的步骤包括YAML文件的结构设计、YamlUtil类的实现、测试用例的参数化、动态数据处理(如随机数生成和token注入)、以及断言和异常处理。 首先,要确保YAML文件的结构正确,每个测试用例都有正确的键名,比如api_request和api_abc,以及对应的method、url、payload等。然后,YamlUtil需要能够正确读取和写入YAML文件,处理动态数据,比如将随机生成的x写入YAML,供后续测试用例使用。 在测试函数中,使用@pytest.mark.parametrize来参数化测试用例,从YAML文件中加载数据。然后,处理动态参数,比如替换payload中的name为随机数,headers中的Authorize为之前保存的token。这里需要注意,可能需要使用字符串替换或者模板的方式来动态生成payload和headers,确保每次请求的数据是有效的。 此外,解决配置问题的方法包括检查YAML文件的键是否存在,添加防护性代码,比如使用get方法并提供默认值,避免KeyError。同时,在写入和读取YAML文件时,确保路径正确,避免文件找不到的错误。 还需要考虑测试用例之间的依赖关系,比如项目创建后返回的projectdata需要保存,并在标注工具配置中使用。这可能需要使用YamlUtil在不同测试步骤之间传递数据,确保projectId正确注入到payload中。 最后,断言部分需要验证状态码、响应数据和消息,确保API返回符合预期。同时,处理可能的异常,比如网络错误、数据格式错误等,增加测试的健壮性。 总结一下,解决方案应包括YAML文件的结构示例、YamlUtil的实现细节、测试用例的参数化、动态数据处理、依赖管理、断言和异常处理,以及调试技巧。这样用户就能按照步骤配置和运行测试,解决常见的payload和headers配置问题。</think>### 基于Pytest与YamlUtil的API测试实现详解 #### 一、YAML测试用例设计 创建`saveorupdate.yaml`定义项目创建接口参数: ```yaml # 项目创建用例 api_request: method: POST url: /api/project/saveOrUpdate headers: Content-Type: application/json payload: name: "{{random_name}}" # 动态占位符 type: 2 description: "测试项目" # 标注工具配置用例 api_abc: method: POST url: /api/tool/saveOperation headers: Content-Type: application/json payload: toolType: "rect" projectId: "{{projectId}}" # 动态依赖注入 ``` #### 二、核心工具类实现 `YamlUtil`类需包含以下关键方法: ```python class YamlUtil: def read_yaml(self, key=None): with open('temp.yaml') as f: data = yaml.safe_load(f) return data.get(key) if key else data def write_yaml(self, data): with open('temp.yaml', 'a') as f: yaml.dump(data, f) def update_dynamic_values(self, original_data): if "{{random_name}}" in str(original_data): original_data["name"] = f"Project_{random.randint(1000,9999)}" return original_data ``` #### 三、测试用例实现细节 **1. 项目创建测试** ```python @pytest.mark.parametrize('case', YamlUtil().read_yaml()['api_request']) def test_saveorupdate(case): # 动态生成测试数据 dynamic_data = YamlUtil().update_dynamic_values(case['payload']) # 构造请求头 headers = case['headers'] headers['Authorization'] = f"Bearer {YamlUtil().read_yaml('token')}" # 发送请求 response = requests.request( method=case['method'], url=case['url'], headers=headers, json=dynamic_data ) # 保存项目ID用于后续测试 if response.status_code == 200: YamlUtil().write_yaml({'projectId': response.json()['id']}) # 验证结果 assert response.status_code == 200 assert 'id' in response.json() ``` **2. 标注工具配置测试** ```python @pytest.mark.dependency(depends=["test_saveorupdate"]) def test_saveoperation(): case = YamlUtil().read_yaml()['api_abc'] # 注入项目ID依赖 payload = case['payload'] payload['projectId'] = YamlUtil().read_yaml('projectId') # 处理动态token headers = case['headers'] headers.update({'X-Request-ID': str(uuid.uuid4())}) response = requests.post(case['url'], json=payload, headers=headers) # 验证配置结果 assert response.json()['success'] is True assert 'configId' in response.json() ``` #### 四、关键问题解决方案 **Q1: Payload动态值处理** - 使用`{{variable}}`占位符配合正则替换: ```python def replace_placeholders(data): if isinstance(data, dict): return {k: replace_placeholders(v) for k,v in data.items()} elif isinstance(data, str) and data.startswith('{{'): return YamlUtil().read_yaml(data.strip('{{}}')) return data ``` **Q2: Headers认证管理** - 实现Token自动续期机制: ```python @pytest.fixture(scope="session") def auto_refresh_token(): token = AuthAPI.get_new_token() YamlUtil().write_yaml({'token': token}) yield AuthAPI.revoke_token(token) ``` **Q3: 测试数据隔离** - 使用临时文件存储测试数据: ```python @pytest.fixture(autouse=True) def clean_yaml(): if os.path.exists('temp.yaml'): os.remove('temp.yaml') ``` #### 五、增强型断言策略 ```python def validate_response(response, expected): # 验证HTTP状态码 assert response.status_code == expected['status_code'] # 验证JSON Schema schema = { "type": "object", "properties": { "id": {"type": "number"}, "createTime": {"type": "string", "format": "date-time"} } } validate(instance=response.json(), schema=schema) # 验证业务逻辑 if 'projectId' in response.json(): assert len(str(response.json()['id'])) == 18 # 验证雪花ID格式 ``` #### 六、调试技巧 1. 使用`pytest -v --tb=short`显示简洁错误堆栈 2. 添加请求日志记录: ```python @pytest.fixture(autouse=True) def log_requests(): logger = logging.getLogger('api-test') yield with open('requests.log', 'a') as f: f.write(f"{datetime.now()} - {request.method} {request.url}\n") ``` ### 相关问题扩展 1. 如何实现YAML测试用例的版本控制? 2. 在多环境测试中怎样动态切换API端点? 3. 如何处理OAuth 2.0等复杂认证流程? 4. 如何对API响应时间进行性能断言?[^2][^5] 5. 怎样使用Allure生成可视化测试报告?[^1]
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