如果你学过 python 进行自动化测试,你一定使用过 unittest.今天我们要讲的 nose2 是一个高级版本的 unittest.他比 unittest 更容易理解,用起来也更加方便一些. 快速开始 nose2 在 unittest 的基础上开发的,所以如果你之前是用 unittest 做测试,但是有想使用 nose2 的新特性,你可以在不改变原有代码的情况下直接使用 nose2. import unittest import nose2 class TestAdd(unittest.T…

Python+selenium之简单介绍unittest单元测试框架 一.unittest简单介绍 unittest支持测试自动化,共享测试用例中的初始化和关闭退出代码,在unittest中最小单元是test,也就是一个测试用例.要了解unittest单元测试框架,先来了解以下几个重要的概念. 1.测试固件(test fixture) 一个测试固件包括两部分,执行测试代码之前的准备部分和测试结束之后的清扫代码.这两部分一般用函数setUp()和tearDown()表示.这里举例以下,例如要测试百…

目录: why unittest? unittest的四个重要概念 加载测试用例的三个方法 自动加载测试用例 忽略测试和预期失败 生成html测试报告 why unittest? 简介: Unittest是python自带的单元测试框架,设计灵感来自Java中的Juint,具有和Junit类似的结构 优点: 不仅可以用于单元测试,还适用于自动化测试用例的开发与执行 可阻止执行测试用例 断言预期结果 批量执行测试用例 最终可生成测试结果 unittest四个重要的概念: 1.1.测试用例(Test…

原文:Async IO in Python: A Complete Walkthrough 原文作者: Brad Solomon 原文发布时间:2019年1月16日 翻译:Tacey Wong 翻译时间:2019年7月22日 翻译仅便于个人学习,熟悉英语的请阅读原文 目录 搭建自己的实验环境 异步IO鸟瞰图 哪些场景适合异步IO? 异步IO释义 异步IO使用起来不容易 asyncio 包和 async/await async/await 语法和原生协程 异步IO规则 异步IO设计模式 链式协程…

在之前的文章当中,小编已经教过大家怎么搭建一个Django框架,今天我们来探索另外的一种框架的搭建,这个框架就是web框架-flask微框架啦!首先我们带着以下的几个问题来阅读本文: 1.flask是什么?有些什么功能? 2.搭建web框架-flask微框架需要哪些工具和环境? 3.怎么来搭建?   1.flask介绍 flask是一款十分轻量级的python Web应用框架,也被认为是一种微框架,我最初喜欢使用是因为flask中提供的那一套使用的注解跟我当时在公司中使用java开发的系统,里面…

unittest单元测试框架包括 Test Case,  Test Suite, Test Runner, Test Fixture Test Cases 组成Test Suite, Test Runner去执行test suite/case, Test Fixture通过覆盖Test Case的setUp()和tearDown()方法来实现. 以上图为例 一个TestCase写法如下 若只运行testadd.py的用例,直接运行这份文件即可,但若相一次性运行这个项目的所有case时,需要用到r…

Python中Template是string中的一个类,可以将字符串的格式固定下来,重复利用. from string import Template s = Template("there are ${howmany} ${lang} Quotation symbols") print s.substitute(lang='Python',howmany=3) >>>there are 3 Python Quotation symbols 用法很简单,先生成一个模板…

在 Python 中,一般情况下我们可能直接用自带的 logging 模块来记录日志,包括我之前的时候也是一样.在使用时我们需要配置一些 Handler.Formatter 来进行一些处理,比如把日志输出到不同的位置,或者设置一个不同的输出格式,或者设置日志分块和备份.但其实个人感觉 logging 用起来其实并不是那么好用,其实主要还是配置较为繁琐. 常见使用 首先看看 logging 常见的解决方案吧,我一般会配置输出到文件.控制台和 Elasticsearch.输出到控制台就仅仅是方便直接…

错误分为程序的错误和由用户错误的输入引起的错误,此外还有因为各种各样意外的情况导致的错误,比如在磁盘满的时候写入.从网络爬取东西的时候,网络断了.这类错误称为异常 错误处理 普通的错误处理机制就是在出错的时候返回一个错误代码,但是这样十分不方便,一是因为错误码是和正常结果一样的方式返回的,判断起来十分不方便,二是错误还需要一级一级的向上报,直到错误处理程序. 所以高级语言通常都内置了一套 try...except...finally... 的错误处理机制,Python也不例外. try: A#如…

在进行单元测试的时候,有时候会遇到这种情况: 出于某些原因,我们不想测试某一部分内容,但是我们想要测试的部分却依赖这部分内容. 这时候,可以使用mock模块来模拟调用这部分内容,并给出返回结果,举例如下: 比如我们不想测试类C中的函数a,只想得到一个返回结果,可以这么写: #从Python 3.3 开始,mock被整合到了unittest中#此时使用 from unittest import mock 引入mock模块#python 3.3 之前使用 import mockfrom mock i…