D56【python 接口自动化学习】- python基础之异常

原创已于 2024-11-02 23:16:38 修改 · 318 阅读

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于 2024-11-02 23:16:10 首次发布

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day56 异常的产生与分类

学习日期：20241102

学习目标：模块与标准库 -- 72 初始异常：异常的产生与分类

学习笔记：

什么是异常

异常的分类

总结

引发异常时，代码会进行中断
exception-所有内置的非系统退出类异常都派生自此类

确定要放弃本次机会？

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Python接口自动化测试的实现

2301_80119579的博客

07-26

735

工具又是怎么实现的呢？看到最后一行return，get方法最后是通过调用 requests.request方法实现的，其实在其它的请求方法如post，put，head，delete等方法都是调用的request方法，然后把请求方法的类型传递给request方法第一个参数。接口测试的方式有很多，比如可以用工具（jmeter,postman）之类，也可以自己写代码进行接口测试，工具的使用相对来说都比较简单，重点是要搞清楚项目接口的协议是什么，然后有针对性的进行选择，甚至当工具不太适合项目时需要自己进行开发。

【转存】Python接口自动化测试

Nefertari_YinC的博客

01-25

272

我们先来了解一下requests的一些简单使用，主要包括： requests常用请求方法使用，包括：get，post requests库中的Session、Cookie的使用其它高级部分：认证、代理、证书验证、超时配置、错误异常处理等。

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python自动化测试自学网_【Python自学】Python接口自动化测试的学习

weixin_39968309的博客

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228

最近用到了python和request的一些内容，感觉自己掌握的比较零散，所以将内容记录下来，方便查阅。1)环境准备：接口测试的方式有很多，比如可以用工具(jmeter,postman)之类，也可以自己写代码进行接口测试，工具的使用相对来说都比较简单，重点是要搞清楚项目接口的协议是什么，然后有针对性的进行选择，甚至当工具不太适合项目时需要自己进行开发。在我们项目的初期，我们采用的是jmeter进行...

Python接口自动化测试

m0_68405758的博客

09-29

1012

1、到官方文档去了下requests.get()方法的定义，如下：2、点击右上角的【source】，看一下它的源码如下：看到最后一行return，get方法最后是通过调用 requests.request 方法实现的，其实在其它的请求方法如post，put，head，delete等方法都是调用的request方法，然后把请求方法的类型传递给request方法第一个参数。3、HTTP协议是一个基于请求/响应模式的、无状态的，应用层协议。

python基础教程Python接口自动化测试的实现

菜鸟教程

11-06

1251

python做接口自动化测试仪器经销商_Python接口自动化测试的实现

weixin_39776298的博客

12-22

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接口测试的方式有很多，比如可以用工具(jmeter,postman)之类，也可以自己写代码进行接口测试，工具的使用相对来说都比较简单，重点是要搞清楚项目接口的协议是什么，然后有针对性的进行选择，甚至当工具不太适合项目时需要自己进行开发。在我们项目的初期，我们采用的是jmeter进行接口测试，当时觉得这个工具上手简单，团队成员学习成本低，并且接口测试的脚本稍微调整一下还可以用来做性能测试。不过随着项...

python requests接口自动化测试_python接口自动化测试(三)-requests.post()

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上一节介绍了 requests.get() 方法的基本使用，本节介绍 requests.post() 方法的使用：本文目录：一、方法定义二、post方法简单使用1、带数据的post2、带header的post3、带json的post4、带参数的post5、普通文件上传6、定制化文件上传7、多文件上传一、方法定义：1、到官方文档去了下requests.post()方法的定义，如下:2、源码：...

python 上传文件接口测试_python接口自动化测试(三)-requests.post()

weixin_39630762的博客

12-17

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m0_60054525的博客

12-13

1277

目录一.前言二.环境准备：三、安装python 四、安装虚拟环境： 4.1安装requests库：五、http测试工具：六、在本地搭建httpbin: 6.1requests.get() 七、看下方法定义： 7.1到官方文档去了下requests.get()方法的定义，如下： 7.2点击右上角的【source】，看一下它的源码如下： 7.3HTTP协议是一个基于请求/响应模式的、无状态的，应用层协议。既然有请求，就有响应，来看下resquest中常用的响应信息：八、..

不对不对，我想要找的是制定版本的文件夹，比如base文件夹里面有GA_D56D_01-00-00、GA_D56D_01-00-01、GA_D56D_01-00-02，在第一步时先记录这些版本，第二补我还会要求输入新文件夹的版本是多少，旧文件夹的版本是多少

09-10

1. **第一步**：输入基础文件夹路径，程序自动扫描并列出所有版本文件夹 ``` 检测到的版本文件夹: 1. 01-00-00 2. 01-00-01 3. 01-00-02 ``` 2. **第二步**：用户输入需要对比的两个版本号 ``` 请输入旧...

【Python基础复习篇】Python基础-常用的20个语法

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Python简单易学，但又博大精深。许多人号称精通Python，却不会写Python的代码，对很多常用包的使用也并不熟悉。学海无涯，我们先来了解一些Python中最基本的内容。 Python的特点解释型语言，无需编译即可运行提供了交互式命令行基于对象的编程思想跨平台和良好的兼容性，在Windows、Mac、Linux上都可运行简单好...

python __init__.py的意义与使用

CoolGirl

12-19

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本文介绍了Python中利用__init__.py文件优化模块导入的两种方式。当__init__.py中已导入子模块时，外部可直接使用简洁导入语句（如from project.input import FileInput）；若未导入则需完整路径导入。通过示例对比展示了不良设计（需完整路径导入每个子模块）和良好设计（在__init__.py中集中导入并定义__all__），后者使主程序导入更简洁清晰。合理使用__init__.py能显著提升代码可读性和维护性。

MobaXterm 高效运维实战：从入门到进阶的 Linux 运维 “瑞士军刀” 用法

hy行者勇哥的博客

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MobaXterm 作为 Linux 运维的 “全能工具包”，不仅集成了 SSH 终端、SFTP 文件传输、X11 图形转发等基础功能，更隐藏着批量执行、宏命令、会话分组等高级特性，能轻松解决新手常遇到的 “重复操作繁琐”“多服务器切换麻烦”“文件传输低效” 等痛点。本文用 “运维指挥中心” 的通俗比喻，拆解 MobaXterm 的核心架构，针对 Linux 运维中的高频问题，分享可直接上手的高级技巧与自动化脚本案例，帮助新手快速从 “手动跑腿” 升级为 “高效指挥”，大幅提升运维效率。

[Python实战] 解决Outlook同步中的字符编码问题：表情符号也能正确处理了！

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摘要：本文分享了在使用Python同步Outlook会议信息时遇到的GBK编码问题解决方案。当处理包含表情符号（如📧）的会议内容时，Flask返回JSON会报"'gbk' codec can't encode"错误。作者通过封装ensure_utf8函数对文本进行UTF-8编码处理，同时建议设置Flask响应头编码为UTF-8和调整控制台输出编码，有效解决了特殊字符导致的编码异常问题。文章提供了从问题分析到完整解决方案的实践过程，适用于处理Python中的Unicode编码问题。

C++23中的模块应用说明之一基础分析

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fpcc的专栏

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C++20模块机制解析：摆脱头文件困境的新范式本文分析了C++20引入的模块机制，旨在解决传统头文件带来的编译污染、命名冲突等问题。模块通过export显式控制接口导出，提供更安全的代码组织方式。文章详细介绍了模块应用的五个方面：接口与实现分离、export规则限制、文件命名规范、全局模块片段（兼容传统头文件）和私有模块片段的使用方法，并提供了具体示例代码。与Go、Java等语言的包管理机制类似，C++模块通过显式接口导出和严格作用域控制，实现了更高效的编译管理和更清晰的代码组织。作者建议开发者参考其他语

《Python 数据序列化与反序列化全景解析：从基础到最佳实践》

windowshht的博客

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本文全面解析Python数据序列化与反序列化技术，涵盖JSON、Pickle、CSV、YAML等常见格式，并深入探讨自定义序列化、异步处理、分布式系统应用等高级主题。通过实战案例展示Web API交互、机器学习模型保存、自动化配置管理等场景的最佳实践，同时展望Protocol Buffers等前沿技术。文章既适合初学者掌握基础，也为资深开发者提供性能优化与安全合规的进阶指导，是Python数据处理领域的实用指南。

【FastAPI】FastAPI依赖注入完全指南

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本文全面介绍FastAPI的依赖注入机制，主要包含两大注入方式：原生自动注入和Depends自定义注入。原生注入支持Request/Response等框架对象以及路径/查询参数等自动解析，而Depends则用于自定义依赖项注入。文章详细讲解依赖注入的核心思想、实现方式、生命周期管理、高级技巧，并通过完整认证系统案例展示实战应用。最后剖析Depends底层原理，并与Spring框架进行对比，帮助开发者彻底掌握FastAPI这一核心特性，实现代码解耦和高效开发。

【VSCode | python | anaconda | cmd | PowerShell】在没有进入conda环境时使用conda命令默认安装位置

十二_的博客

12-19

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Conda和pip的默认安装位置取决于环境状态：未激活conda环境时，conda安装到base环境（Anaconda目录下的site-packages），而pip会使用系统默认Python或PATH中的第一个Python；激活conda环境后，两者都会安装到当前环境的site-packages目录下。环境路径示例显示base环境与自定义环境（如myenv）的安装位置差异。