2、UFT 数据驱动测试全解析

UFT 数据驱动测试全解析

1. 数据驱动测试概述

数据驱动测试能够让我们在测试流程中覆盖不同路径,通过为编码脚本的参数提供不同的数值集来实现。这些数值集包括用于操作 GUI 对象的输入数据,以及在相关情况下被测应用程序的预期输出。简单来说,数据驱动脚本在输入不同的数据集时,其行为会发生改变。

我们可以使用全局的 DataTable 对象来获取输入数据,以下将详细介绍与 DataTable 相关的操作,以及其他数据管理和测试环境管理的方法。

2. 创建 DataTable 参数

DataTable 是 UFT 中的一个对象,它就像 MS Excel 文件的包装器,并且具有全局作用域。这意味着在测试的任何操作以及附加到测试的函数库中都可以访问它。当创建新测试或打开现有 UFT 测试时,DataTable 面板总会显示全局和本地数据表,每个现有操作对应一个本地数据表。

操作步骤
1. 从“文件”菜单中选择“新建”|“测试”,或者使用快捷键 Ctrl + N。当新测试对话框打开时,选择“GUI 测试”,然后点击“创建”按钮。
2. 在 UFT 数据面板的 Action1 本地表中创建 DataTable 参数。双击列标题,在打开的对话框中输入参数名称 LocalParam1。同样,在测试全局表中创建一个名为 GlobalParam1 的参数。
3. 根据需求,在全局或本地表的参数列其余单元格中输入输入数据。

原理
打开测试文件夹中的 Default.xls 文件(它是新测试的默认数据源),会发现有两个

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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