一.导入了HTMLTestRunner模块,报错:No module named StringIO,在python3.x中确实没有,在第94行引入的名称改成import io,539行要改成self.outputBuffer = io.BytesIO(),因为写入磁盘为字节流形式,所以在119行要写城self.fp.write(s.encode()),生成报告时,bytes转化成str. 二.报错:AttributeError:‘dict’ object no attribute ‘has_ke…
下边是自己在学习过程中总结的一些常用键盘的操作…
虫师的<Selenium 2自动化测试实战 基于Python语言>是我自动化测试的启蒙书 也是我推荐的自动化测试入门必备书,但是书中有一处明显的错误,会误导很多读者,这处错误就是第8章自动化测试高级应用中,第一节自动发送邮件功能中,8.1.4整合自动发送邮件功能 当我们运行如下代码后,会发现邮件发送成功,但是打开邮件发现邮件中的内容为空 在书中182页我们看到了如下解释. 但是这个解释为错误的,引起无法发送最新报告的内容,其实是因为代码中有一处bug,并非HTMLTestRunner报告文件的…
发展历程: <selenium_webdriver(python)第一版>   将本博客中的这个系列整理为pdf文档,免费. <selenium_webdriver(python)第二版>    加入的单元测试框架unittest,用其组织和运行测试用例, 5元. <selenium_webdriver(python)第三版>    整合和HTML测试报告的生成,初步形成测试架构的雏形, 8元. <selenium2 python 自动化测试实战>    …
自动化测试基础 一. 软件测试分类 1.1 根据项目流程阶段划分软件测试 1.1.1 单元测试 单元测试(或模块测试)是对程序中的单个子程序或具有独立功能的代码段进行测试的过程. 1.1.2 集成测试 集成测试是在单元测试的基础上,先通过单元模块组装成系统或子系统,再进行测试.重点是检查模块之间的接口是否正确. 1.1.3 系统测试 系统测试是针对整个产品系统进行的测试,验证系统是否满足需求规格的定义,以及软件系统的正确性和性能等是否满足其需求规格的要求. 1.1.4 验收测试 验收测试是部署软…
2016年1月,机缘巧合下我出版了<Selenium2自动化测试实战--基于python语言>这本书,当时写书的原因是,大部分讲Selenium的书并不讲编程语言和单元测试框,如果想在项目中使用Selenium,几乎离不开编程语言和单元测试框架,难道你只用Selenium IDE去录制/回放脚本么? 没想到受到许多测试人员的欢迎,我会时常去看网上的书评.大多是感谢的留言,书的销量也印证了这一点,当然,也有批评和建议.在此,表示感谢. 随着,我对Selenium自动化技术的理解,越来越发现<…
关于本书的类型: 首先在我看来技术书分为两类,一类是“思想”,一类是“操作手册”. 对于思想类的书,一般作者有很多年经验积累,这类书需要细读与品位.高手读了会深有体会,豁然开朗.新手读了不止所云,甚至会说,都在扯犊子,看了半天也不知道如何下手. 对于操作手册的书,一般会提供大量的实例,告诉你详细的步骤.对于高手来说,这不就是翻译了一下官方文档嘛,好意思拿来骗钱.但对于新手来说,反而认为是好处,跟着上面的步骤操作就掌握了某种技术能力. 显然,本书属于后者,书中提供了大量代码实例,并没有太多思想层面…
基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区…
selenium支持多种语言如java.c#.Python.PHP等,这里基于python语言,所以这里搭建环境时需做俩步操作: ----1.Python环境的搭建 ----2.selenium的安装 1.安装Python 下载Python安装包---->安装----->验证是否安装成功 1.1下载安装Python安装包 版本为Python2.7.10,官网下载,官网地址为https://www.python.org/.到官网下载2.7.10版本,直接点击安装,安装的过程中勾选Enter fe…
概率图模型 基于R语言 这本书中的第一个R语言程序 prior <- c(working =0.99,broken =0.01) likelihood <- rbind(working = c(good=0.99,bad=0.01),broken =c(good=0.6,bad=0.4)) data <- c("bad","bad","bad","bad") bayes <- function(prio…