1.关于Allure     Allure框架是一个灵活轻量级多语言测试报告工具,它不仅可以以WEB的方式展示简介的测试结果,而且允许参与开发过程的每个人从日常执行的测试中最大限度的提取有用信息.     Allure报告简化了常见缺陷的统计:失败的测试可以分为BUG和被中断的测试,还可以配置日志.步骤.fixture.附件.计时.执行历史以及与BUG管理系统集成,所以,通过以上配置,所有负责的开发人员和测试人员可以尽可能的掌握测试信息. 2.Allure安装 1.下载JDK,下载地址如下所示:

简介 装饰器是可调用的对象,其参数是另一个函数(被装饰的函数). 装饰器可能会处理被装饰的函数,然后把它返回,或者将其替换成另一个函数或可调用对象. 形式 假如有个名为 decorate 的装饰器: @decorate def target(): print('running target()') 上述代码的效果与下述写法一样: def target(): print('running target()') target = decorate(target) 两种写法的最终结果一样:上述两个代码

之前发过了一组常用的装饰器,包括了一个where_is_it_called的装饰器,可以计时和对入参和返回结果,被何处调用进行记录,十分强大. 这是用上下文,上下文的好处是,不需要抽成函数才能计时. class TimerContextManager(object): """ 用上下文管理器计时,可对代码片段计时 """ log = LogManager('TimerContext').get_logger_and_add_handlers()

要将login_required装饰到view class的dispatch方法上, 因为dispatch方法为类方法,不是单个的函数,所以需要将装饰函数的装饰器 login_required转化为装饰类方法的装饰器,就要用到method_decorator . method_decorator的参数可以是单个装饰器,也可是一个装饰器组成的列表 from django.views.generic import View from django.contrib.auth.decorator imp

php设计模式课程---7.装饰器模式如何使用 一.总结 一句话总结: 装饰器的核心是获取了文章类整个类,而不是获取了文章内容,有了这个文章类,我想给你加多少装饰就给你加多少装饰(将文章这个类封装进去),在这个类的外部,在装饰器中. 4 class Art { 5 protected $content; 6 public function __construct($content) { 7 $this->content = $content; 8 } 9 10 public function d

给类添加装饰器有多种方法: 1.可以在类中的某个方法上边直接@添加,这个粒度细.无需详细介绍 2.也可以在类中通过 decorators=[, ]的形式添加,这样的话,类中的所有方法都会被一次性加上装饰器,粒度粗: 列表中多个装饰器的话,装饰器的添加顺序: 列表中: 从前 -> 往后,对应: 函数上边: 从下 -> 到上下边以一个简单的flask项目为例演示一遍 # app.py内容 import time from flask import Flask, views from flask i

根据函数是否传参  是否有返回值 ,可以分析出装饰器的四种形式: 形式一:无参无返回值 def outer(func): def wrapper(): print("装饰器功能1") ret = func() print("装饰器功能2") return ret return wrapper # 定义一个无参无返回值的函数 @outer def main_func(): print("hello") main_func() # 开始执行 结果如下

一.绑定方法与非绑定方法 1.绑定方法(绑定给谁,谁来调用就自动将它本身当作第一个参数传入): (1)绑定给对象的方法:在类内部定义的函数(没有被任何装饰器修饰的)默认就是绑定给对象用的. (2)绑定给类的方法:在类内部定义的函数如果被装饰器@classmethod修饰,则是绑定给类的,应该由类来调用, 调用时将类作为第一个参数自动传入. 绑定方法的精髓在于=========自动传值. class Foo: def f1(self): # 绑定给对象的方法 print('对象') @classm

classmethod.staticmethod装饰器 一.绑定方法与非绑定方法 1.绑定方法(绑定给谁,谁来调用就自动将它本身当作第一个参数传入): (1) 绑定到类的方法:用classmethod装饰器装饰的方法. 为类量身定制 类.boud_method(),自动将类当作第一个参数传入 (其实对象也可调用,但仍将类当作第一个参数传入) (2)绑定到对象的方法:没有被任何装饰器装饰的方法. 为对象量身定制 对象.boud_method(),自动将对象当作第一个参数传入 class Foo:

定义:本质是函数,为其他函数添加附加功能原则:1.不能修改被装饰的函数的源代码         2.不能修改被装饰的函数的调用方式知识储备:       1.函数即“变量”       2.高阶函数   a:把一个函数名当作实参传给另外一个函数(在不修改被装饰函数源代码的情况下为其添加功能)   b:返回值中包含函数名(不修改函数的调用方式)       3.嵌套函数       高阶函数+嵌套函数=>装饰器 第一步:最简单的函数,准备附加额外功能 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 # -*-

翻译图-快捷键 红色字体感觉用的会比较多,起码现在感觉应该是比其他的多一点 lable应该没有什么特殊的用法,只是对下面方法的一个汇总(或者可以这么说,下面的方法是lable更具体的实现) severity(优先级/严重等级) 等级分为,后面的5个,其实只是用它做个测试用例的分类,使用命令行指定执行时,需要指定特定的等级 以下是官方文档的示例,用的是谷歌浏览器,自动给翻译了 标记功能分组 就是这四个:epic.feature.story.tag,包含关系的话是 从左到右,越来越小可以见下图 执行

目录: 函数示例 装饰器 模块 内置函数 一.函数示例: 1.为什么使用函数之模块化程序设计: 不使用模块程序设计的缺点: 1.体系结构不清晰,可主读性差: 2.可扩展性差: 3.程序冗长: 2.定义函数: def fun(args): '描述信息' 函数体 return 返回值 定义函数的三种形式: 无参函数 def foo(): print('in the foo') foo() 有参函数: def bar(x,y): print('in the bar') bar(1,2) 空函数: de

装饰器 装饰器是函数,只不过该函数可以具有特殊的含义,装饰器用来装饰函数或类,使用装饰器可以在函数执行前和执行后添加相应操作. def wrapper(func): def result(): print 'before' func() print 'after' return result @wrapper def foo(): print 'foo' import functools def wrapper(func): @functools.wraps(func) def wrapper(

Python之路,Day4 - Python基础4 (new版)   本节内容 迭代器&生成器 装饰器 Json & pickle 数据序列化 软件目录结构规范 作业:ATM项目开发 1.列表生成式,迭代器&生成器 列表生成式 孩子,我现在有个需求,看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],我要求你把列表里的每个值加1,你怎么实现?你可能会想到2种方式 >>> a [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >&g

装饰器 装饰器(decorator)是一种高级Python语法.装饰器可以对一个函数.方法或者类进行加工.在Python中,我们有多种方法对函数和类进行加工,比如在Python闭包中,我们见到函数对象作为某一个函数的返回结果.相对于其它方式,装饰器语法简单,代码可读性高.因此,装饰器在Python项目中有广泛的应用. 为了说明装饰器的使用方法,我们先写几个简单的例子,然后逐步深入. 简单的写了两个函数,他们的功能很简单就是打印一句话: def f1(): print('hello,f1()')

一:生成器:Generator,可以理解为是一种一个函数产生一个迭代器,而迭代器里面的数据是可以通过for循环获取的,那么这个函数就是一个生成器,即生成器是有函数生成的,创建生成器使用()表示,比如g = (x for x in range(10)),那么即创建一个名称为g的生成器,,如果外层是[]则表示是生成一个列表,生成器生成的序列可以使用next()方法获取其中的值: 1.__next__()方法获取序列中的值: g1 = (x for x in range(3)) print(type(

本节大纲 迭代器&生成器 装饰器  基本装饰器 多参数装饰器 递归 算法基础:二分查找.二维数组转换 正则表达式 常用模块学习 作业:计算器开发 实现加减乘除及拓号优先级解析 用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式,运算后得出结果,结果必须与真实的计算器所得出的结果一致 迭代器&

目录 1.迭代器&生成器 2.装饰器 a.基本装饰器 b.多参数装饰器 3.递归 4.算法基础:二分查找.二维数组转换 5.正则表达式 6.常用模块学习 #作业:计算器开发 a.实现加减成熟及括号优先级解析 b.用户输入1-2*((60-30+(-40/5)*(9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2))等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式,运算后得出结果,结果必须与真实的计算器所得出的结果一致 1.迭代器&

python3 编码默认为unicode,unicode和utf-8都是默认支持中文的. 如果要python3的编码改为utf-8,则或者在一开始就声明全局使用utf-8 #_*_coding:utf-8_*_ 或者将字符串单独声明: a = "中文".encode("utf-8") 函数式编程 函数式编程中的函数指代的是数学中的函数. 函数式编程输入如果确定,则输出一定是确定的.函数中并没有很多逻辑运算 python是一个面向对象的语言,只是一部分支持函数式编程.

装饰器就如名字一样,对某样事物进行装饰过后然后返回一个新的事物.就好比一个毛坯房,经过装修后,变成了精装房,但是房子还是同样的房子,但是模样变了. 我们首先来看一个函数.加入我要求出函数的运行时间.一般来说代码写成如下.但是我有很多个函数都要计算运行时间.每个函数里面都要写一个计时的过程是一件很麻烦的事. def target():     start=time.time()     print 'running target()'     end=time.time()     print e

一 装饰器 1.1 函数对象 一 函数是第一类对象,即函数可以当作数据传递 #1 可以被引用 #2 可以当作参数传递 #3 返回值可以是函数 #3 可以当作容器类型的元素 二 利用该特性,优雅的取代多分支的if def foo(): print('foo') def bar(): print('bar') dic={ 'foo':foo, 'bar':bar, } while True: choice=input('>>: ').strip() if choice in dic: dic[ch