按最新版的pytest测试框架. 如果只是单一的mark,不要加任何引号. 如果是要作and ,not之类的先把,一定要是双引号! 这个要记清楚,好像和以前版本的书上介绍的不一样,切记! import pytest import tasks @pytest.mark.smoke def test_list_raises(): with pytest.raises(TypeError): tasks.list_tasks(owner=123) @pytest.mark.get @pytest.ma

一.pytest中可以使用@pytest.fixture 装饰器来装饰一个方法,被装饰方法的方法名可以作为一个参数传入到测试方法中.可以使用这种方式来完成测试之前的初始化,也可以返回数据给测试函数. 将fixture作为函数参数 通常使用setup和teardown来进行资源的初始化,如果有这样一个场景,测试用例1需要依赖登入功能,测试用例2不需要依赖登入功能,测试用例3需要登入功能,这种场景setup,teardown无法实现,也可以使用pytest fixture功能,在这个方法前面加个@p

在使用pytest做测试的过程中,经常会用到pytest.mark.parametrize来对批量生成测试用例,比如 @pytest.mark.parametrize( ['a', 'b', 'expect'], [ (1, 2, 3), (2, 2, 4), (3, 2, 5) ]) def test_float_div(self, a, b, expect): result = self.cal.add(a, b) assert expect == result 这段代码会将[(1, 2,

目录 1.Fixture装饰器的用途 2.Fixture参数说明 3.Fixture装饰器简单应用 4.yield执行后置函数 1.Fixture装饰器的用途 做测试前后的初始化设置,如测试数据准备,链接数据库,打开浏览器等这些操作都可以使用Fixture来实现. 测试用例的前置条件可以使用Fixture实现,比直接使用Pytest框架的setup()和teardown()函数更加灵活. Fixture是Pytest用于将测试前后进行预备,清理工作的代码分离出核心测试逻辑的一种机制! Fixtu

目录 5.addfinalizer关键字 6.带返回值的Fixture 7.Fixture实现参数化 (1)params参数的使用 (2)进阶使用 8.@pytest.mark.usefixtures()的使用 5.addfinalizer关键字 yield是当用例执行完之后,会执行yield后面的代码,但用例不能有return返回值. addfinalizer实现功能跟yield一样,但是用例可以return参数,传给后面用例. 示例1: import pytest @pytest.fixtu

目录 9.ids参数说明 10.name参数说明 11.scope参数说明 (1)scope="function" (2)scope="class" (3)scope="module" (4)scope="session" 12.autouse参数说明 9.ids参数说明 ids参数就是给每一个变量起一个别名. 示例: import pytest data = [("孙悟空", 666), ("猪

原文链接:http://python.jobbole.com/86717/ Python中的装饰器是你进入Python大门的一道坎,不管你跨不跨过去它都在那里. 为什么需要装饰器 我们假设你的程序实现了say_hello()和say_goodbye()两个函数. def say_hello(): print "hello!" def say_goodbye(): print "hello!" # bug here if __name__ == '__main__':

Python中的装饰器是你进入Python大门的一道坎,不管你跨不跨过去它都在那里. 为什么需要装饰器 我们假设你的程序实现了say_hello()和say_goodbye()两个函数. def say_hello(): print "hello!" def say_goodbye(): print "hello!" # bug here if __name__ == '__main__': say_hello() say_goodbye() 但是在实际调用中,我们

Python中的装饰器是你进入Python大门的一道坎,不管你跨不跨过去它都在那里. 为什么需要装饰器 我们假设你的程序实现了say_hello()和say_goodbye()两个函数. def say_hello(): print "hello!" def say_goodbye(): print "hello!" # bug here if name == 'main': say_hello() say_goodbye() 但是在实际调用中,我们发现程序出错了,

Python中的装饰器是你进入Python大门的一道坎,不管你跨不跨过去它都在那里. 为什么需要装饰器 我们假设你的程序实现了say_hello()和say_goodbye()两个函数. def say_hello(): print "hello!" def say_goodbye(): print "hello!" # bug here if __name__ == '__main__': say_hello() say_goodbye() 但是在实际调用中,我们

1.最简单的装饰器不带入参 def  func(): pass def  decorate(func) def wrapper(): return func() return wrapper 使用 @decorate def  aa(m): pass 2.要是带参数就简单给他就是了: 因为函数有千千万,你只管你自己的函数,别人的函数参数是什么样子,鬼知道?还好Python提供了可变参数*args和关键字参数**kwargs,有了这两个参数,装饰器就可以用于任意目标函数了. def  decora

#!/usr/bin/python3# -*- coding: utf-8 -*-# @Time    : 2018/5/28 14:06# @File    : lianxi.py ## import time# def decorator(func):#     def wrapper(*args, **kwargs):#         start_time = time.time()#         func()#         end_time = time.time()#    

前言:pytest.mark.parametrize装饰器可以实现测试用例参数化. parametrizing 1.  下面是一个简单是实例,检查一定的输入和期望输出测试功能的典型例子 2.  标记单个测试实例为失败,例如使用内置的mark.xfail,则跳过该用例不执行直接显示xfailed 3.  若要获得多个参数化参数的所有组合,可以堆叠参数化装饰器 运行结果来看,参数为x=0/y=2; x=1/y=2; x=2/y=3; x=1/y=3

一.python模块(导入,内置,自定义,开源) 1.模块简介 模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件,其后缀名是.py.模块可以被别的程序引入,以使用该模块中的函数等功能.这也是使用python标准库的方法. 类似于函数式编程和面向过程编程,函数式编程则完成一个功能,其他代码用来调用即可,提供了代码的重用性和代码间的耦合.而对于一个复杂的功能来,可能需要多个函数才能完成(函数又可以在不同的.py文件中),n个 .py 文件组成的代码集合就称为模块. 2.模块的引入 在Python中用关键字

面向切面编程(AOP)是一种编程思想,与OOP并不矛盾,只是它们的关注点相同.面向对象的目的在于抽象和管理,而面向切面的目的在于解耦和复用. 举两个大家都接触过的AOP的例子: 1)java中mybatis的@Transactional注解,大家知道被这个注解注释的函数立即就能获得DB的事务能力. 2)python中的with threading.Lock(),大家知道,被这个with代码块包裹的部分立即获得同步的锁机制. 这样我们把事务和加锁这两种与业务无关的逻辑抽象出来,在逻辑上解耦,并且可

装饰器本质上是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象.它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志.性能测试.事务处理.缓存.权限校验等场景.装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用.概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能. 先来看一个简单例子: def foo():     print('i am foo') 现在有一个新的需求,希望可以记录下

1.双层装饰器 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # author:zml LOGIN_INFO = False IS_ADMIN = False   def check_log(func): def inner(): res = func() if LOGIN_INFO: print('验证成功!') return res else: print('验证失败!') return inner   def check_admin(func)

python_way.day5 1.模块3 time,datetime, json,pickle 2.双层装饰器 3.字符串格式化 4.生成器 5.递归 6.模块倒入 7.第三方模块倒入 8.序列化反序列化 9.日志处理 1.模块 1.time time:time.time()1465120729.18217 1987.1.1 0:0分 开始以秒计时 time.ctime()Mon Jun  6 22:56:53 2016 当前系统时间 time.ctime(time.time()-86400)

一.装饰器 为什么要用装饰器??? 在实际的开发环境中应遵循开发封闭原则,虽然在这个原则是用的面向对象开发,但也适用于函数式编程,简单地说,它规定已经实现的功能代码不是允许修改的,但是可以被扩展: 封闭:已实现的功能代码块 开发:对扩展开发 装饰器功能: 1)自动执行装饰器下面的函数,并将被装饰器函数的函数名当做参数传递给装饰器函数 2)装饰器函数的返回值,重新赋值给被装饰函数 #装饰器格式:@+函数名 #装饰器格式:@+函数名 def outer(func): def inner(arg):

1. 列表生成式 实现对列表中每个数值都加一 第一种,使用for循环,取列表中的值,值加一后,添加到一空列表中,并将新列表赋值给原列表 >>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> b = [] >>> for i in a: ... b.append(i + 1) ... >>> a = b >>> a [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 第二种,

双层装饰器实现用户登录和权限认证 #!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# Author: WangHuafeng USER_INFO = {} def check_login(func): def inner(*args, **kwargs): #.get拿数据时,不存在则默认为None if USER_INFO.get('is_login', None): ret = func(*args, **kwargs) return ret else