1. 安装包 pip install coverage 2.启动程序 coverage run -m pytest 3.获取html格式的报告文件 coverage html 4.创建配置文件 .coveragerc

啦啦啦,最近在跟离线脚本写自动化,真麻烦呀~ 离线任务是python写的,自动化写完了,就得统计覆盖率了. coverage.py是一个用来统计python程序代码覆盖率的工具.网上有很多资料,使用起来也相当简单.如下: 一 安装 easy_install coverage 二 执行 通常需要若干个case来测试一个代码文件,因此需要合并各个case的结果生成覆盖率文件 建议使用步骤如下: 1 执行时使用命令 coverage run -p my_program.py arg1 arg2 ...

easy_install安装: easy_install coverage 运行: coverage run test.py coverage report

selenium webdriver学习---实现简单的翻页,将页面内容的标题和标题链接取出: 该情况适合能能循环page=1~n,并且每个网页随着循环可以打开的情况, 注意一定是自己拼接的url可以打开,如:http://ask.testfan.cn/articles?page=15,就可以翻到文章分类的第15页: import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.u

Coverage简介 Coverage是一种用于统计Python代码覆盖率的工具,通过它可以检测测试代码对被测代码的覆盖率如何.Coverage支持分支覆盖率统计,可以生成HTML/XML报告. 官方文档:http://coverage.readthedocs.org/en/latest/ 获取地址:http://pypi.python.org/pypi/coverage 也可以通过easy_install或pip安装:easy_install coverage. 安装后在Python27\Sc

功能说明: 当本地master分支执行push动作的时候,服务器端会自动执行master分支的pull操作(还可以执行一些自动化脚本) 原理: git hooks就是那些在git执行特定事件(如commit.push.receive等)后触发运行的脚本.gitlab的web hooks跟git hook类似.也是当项目发生提交代码.提交tag等动作会自动去调用url,这个url可以是更新代码.或者其他操作. 写一个最简单的Python web服务: #--*--coding:utf-8--*--

背景 有个私有仓储,地址为https://your.repo.com/pypi/ 代码存储在gitlab, 地址为https://gitlab.company.com/software.git CI为jenkins 常规解决手法 jenkins有一个特定的节点,节点里面已经配置好了%HOMEPATH%/.pypirc [distutils] index-servers = deploy [deploy] repository=https://your.repo.com/pypi/ usernam

脚本的功能是实现备份gitlab版本库,并修改备份后的文件名,成功后发送邮件至相关负责人,脚本如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import time import os import commands import subprocess import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.utils import formataddr class Svnba

衡量Unit Test(单元测试)是否充分, 覆盖率是一个必要指标, 是检验单元测试的重要依据, 这里针对python unittest 的单元测试覆盖率coverage进行分享. 来自官方的解释: Coverage.py runs on many versions of Python: CPython 2.6, 2.7 and 3.3 through alpha 3.8. PyPy2 6.0 and PyPy3 6.0. Jython 2.7.1, though not for reporti

让 Python 代码更易维护的七种武器 2018/09/29 · 基础知识 · 武器 原文出处: Jeff Triplett   译文出处:linux中国-Hank Chow    检查你的代码的质量,通过这些外部库使其更易维护.   可读性很重要.— Python 之禅The Zen of Python,Tim Peters 随着软件项目进入“维护模式”,对可读性和编码标准的要求很容易落空(甚至从一开始就没有建立过那些标准).然而,在代码库中保持一致的代码风格和测试标准能够显著减轻维护的压力

gitlab创建个人访问令牌(personal access token) https://blog.csdn.net/NGU2028070003/article/details/86634474 Python Gitlab Api 使用 https://blog.csdn.net/xie_0723/article/details/75215869 教你怎么调用Gitlab API https://www.cnblogs.com/Javame/p/9363931.html

脚本主要功能: 1)通过zabbix api接口采集所有监控主机ip地址: 2)通过cmdb系统(蓝鲸)接口采集所有生产主机IP地址.主机名.操作系统.电源状态: 3)以上2步返回数据对比,找出未监控主机ip地址,生成csv文件: 4)发送邮件. 脚本如下: #!/usr/bin/python #coding:utf-8 import requests import json import re import time import csv from collections import Cou

前面的章节我们完成了任务管理主要功能的开发及单元测试编写,可如何知道单元测试效果怎么样呢?测试充分吗?还有没有没有测到的地方呢? 本章节我们介绍一个统计测试代码覆盖率的利器Coverage,Coverage.py (以下简称 Coverage)是 Python 测试界最为流行的一个库之一,用来统计测试覆盖率.测试覆盖率可以从一个角度衡量代码的质量,覆盖率越高,说明测试越充分,代码出现 bug 的几率相对也就越小.当然需要明确的是,测试覆盖率仅仅只是衡量代码质量的一个角度,即是否有代码未经过单元测

利用Ubuntu16.04服务器搭建gitlab仓库,本地windows系统使用pycharm和VS开发,通过软件配置可进行代码管理. 1.gitlab安装 ①安装依赖包: sudo apt-get install curl openssh-server ca-certificates postfix ②下载gitlab wget https://packages.gitlab.com/gitlab/gitlab-ce/packages/ubuntu/trusty/gitlab-ce_11.9.

创建任务 登录Jenkins,点击左侧列表的新建选项.输入任务名称,选择构建一个自由风格的软件项目,点击确定. 配置 在任务配置界面,可以设置General标签中的丢弃旧的构建选项,设置保持构建的天数和保持构建的最大个数. 点击源码管理标签,选择git,在Repository URL中输入Git仓库的链接. 如果是HTTP链接,选择Credentials一行的Add > Jenkins,在Kind一行下拉选择Username with password,在下方Username和Password框

https://danny50610.blogspot.com/2017/09/gitlab-ci-phpunit-coverage.html

一.背景 我们工作中常用Jenkins部署Java代码,因其灵活的插件特性,例如jdk,maven,ant等使得java项目编译后上线部署一气呵成,同样对于脚本语言类型如Python上线部署,利用Jenkins强大的插件功能,轻松实现CI/CD,但如果部署多项目到同一台服务器涉及环境一致性问题,对此可以利用容器技术Docker解决,也可以利用Python虚拟环境例如virutalenv或conda等优秀等工具解决,在此由于后期根据requirements来安装依赖包比较慢,且后期需要将Pytho

原始链接:http://blog.csdn.net/a464057216/article/details/52934077 requirments OS: Ubuntu 14.04+ Gitlab 8.1 + Jenkins 2.19.0 + 使用Jenkins对Python项目进行自动化测试主要依赖nose(单元测试).coverage(代码覆盖率.pylint(语法检查))等工具,配合插件在Jenkins的Web界面展示测试结果.流程如下: 1.代码改动push到Gitlab自动触发Jenk

目录 GitLab CI流水线配置文件.gitlab-ci.yml详解 实验环境 GitLab CI介绍 .gitlab-ci.yml 配置参数 参数详解 script image services before_script after_script stages stage only 和 except only 和 except 高级用法 only:refs/except:refs only:kubernetes/except:kubernetes only:variables/except

Appium python api 根据testerhome的文章,再补充一些文章里面没有提及的API [TOC] [1]find element driver 的方法 注意:这几个方法只能通过self.driver调用 find_element_by_android_uiautomator def find_element_by_android_uiautomator(self, uia_string): """Finds element by uiautomator in

Either you fuck the life or the life fucks you. 转载自 quora 大致翻译一下,不喜勿喷,谢谢支持!以下是内容: I have used each of them for 15-20+ years. There is no best. They have different strengths and weaknesses. 这些我都用了15到20多年,没有最好的,只是各自有各自的优缺点. C and C++ require a lot of d