DDT简单介绍 名称:Data-Driven Tests,数据驱动测试 作用:由外部数据集合来驱动测试用例的执行 核心的思想:数据和测试代码分离 应用场景:一组外部数据来执行相同的操作 优点:当测试数据发生大量变化的情况下,测试代码可以保持不变 实际项目:excel存储测试数据,ddt读取测试数据到单元测试框架(测试用例中),输出到html报告 什么是数据驱动 就是数据的改变从而驱动自动化测试的执行,最终引起测试结果的改变.说的直白些,就是参数化的应用 DDT基础使用(一):传递基础数据类型 #

JSON格式的服务接口:http://www.cnblogs.com/visec479/articles/4118338.html 首先来了解下JSON格式解析 json结构的格式就是若干个 键/值(key, value) 对的集合,该集合可以理解为字典(Dictionary),每个 键/值 对可以理解成一个对象(Object). 键/值 对中的 键(key) 一般是 一个string,值(value)可以是string.double.int等基本类型,也可以嵌套一个 键/值 对,也可以是一个数

1.问题 在遇到json数据的过程中,我们经常需要获取json数据中某个值的操作,如果是用get方法去取比较繁琐,接下来介绍两种方式来取值. 2.jsonpath来格式化处理json数据 2.1介绍 JsonPath是一种信息抽取类库,是从JSON文档中抽取指定信息的工具,提供多种语言实现版本,包括JavaScript.Python.PHP和Java.JsonPath对于JSON来说,就相当于XPATH对于XML. JsonPath结构清晰,可读性高,复杂度低,非常容易匹配,下表中对应了XPat

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在日常使用Python的过程中,我们经常会与json格式的数据打交道,尤其是那种嵌套结构复杂的json数据,从中抽取复杂结构下键值对数据的过程枯燥且费事. 而熟悉xpath的朋友都知道,对于xml格式类型的具有层次结构的数据,我们可以通过编写xpath语句来灵活地提取出满足某些结构规则的数据. 类似的,JSONPath也是用于从json数据

1. 确保手机与PC在同一个ip网下 这里我是通过------------360随身WIFI,20块钱淘宝上卖的,外观像U盘一样的,直接插在电脑的USB上就能在PC上创建一个WiFi,手机连接上就可以了. 其他方式请自行解决. 2.电脑上通过Tomcat或者IIS搭建本地服务 直接把准备好的json文件扔进服务器根目录去,根据文件夹正确的路径可以访问到即可 比如我的IIS服务器目录如下,把json文件统一放到api文件夹 电脑上访问模拟json数据 可以头通过http://localhost/a

在开发的过程中,有时候我们需要设计一个数据接口.有时候呢,数据接口和Web服务器又不在一起,所以就有跨域访问的问题. 第一步:简单的设计一个数据接口. 数据接口,听起来高大上,其实呢就是一个简单的Serlvlet,在有get的请求的时候,返回我们要提供的数据就可以.现在JSON数据格式已经很普遍,因为很方便,所以我们做一个json数据的接口.直接看代码 先建立一个实体类,就是包装我们的数据的 bean/kapian.java package bean; public class kapian {

一.首先需要在项目安装express 1.cnpm install express --save-dev  2.cnpm install mockjs --save-dev 二.在项目根目录下新建prod.server.js var express = require('express'); var Mock = require('mockjs'); var config = require('./config/index'); var port = process.env.PORT || co

使用json模块提供的loads方法和dumps方法,可以很方便的载入和读取json数据格式.而在具体实际应用中,我们使用python数据格式是 string.list 或dict等,这类格式如何直接转换为json格式呢? 可以借用python内部的__dict__ 字典方法将格式转换为json格式并读取,不带参数示例如下: 一.不带参数的class类转化为json class Foo(object): def __init__(self): self.x = 1 self.y = 2 foo

第一步:分别拼接为字符串 第二步:将字符串转化为list 第三歩:将两个list合并为dict 第四步:将dict转换为接送数据 如:  import json keys = ['a', 'b', 'c'] values = [1, 2, 3] dictionary = dict(zip(keys, values)) j = json.dumps(dictionary) print(j) #运行结果:{"a": 1, "b": 2, "c": 3

#!/usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- import json data = {'name':'张森','email':'zhangsen@qq.com'} data = json.dumps(data, sort_keys=True, indent=2) data = data.encode('utf-8').decode('unicode_escape') print(data)

最好是采用 OrderedDict + json.dumps方案 1. 在存储 content 的时候就使用 OrderedDict 而非用默认的 dict from collections import OrderedDict content = OrderedDict(); content['id'] = "evt_ugB6x3K43D16wXCcqbplWAJo" ..... content['created'] = 1440407501 jcont = json.dump(co

https://blog.csdn.net/chichu261/article/details/82784904 Settings ->keymap -> 在搜索框输入 wraps -> 选择 Use Soft Wraps -> 之后设置快捷键就可以了. 针对第一次设置快捷键的小伙伴,就请您 选择"Use Soft Wraps" -> 右击选择 第一项 Add ...-> 在软件弹出窗口后,按下你顺手的快捷键. 我设置的是 [Alt + Z] ---

简介 JSON(JavaScript Object Notation, JS对象简谱)是一种轻量级的数据交换格式,通常是以键值对的方式呈现,其简洁和清晰的层次结构使得JSON成为理想的数据交换语言,而在Python中处理JSON格式的模块有json和pickle两个. json模块和pickle都提供了四个方法:dumps, dump, loads, load 序列化:将python的数据转换为json格式的字符串 反序列化:将json格式的字符串转换成python的数据类型 dumps与loa

在爬网页的过程中,最喜欢遇到的就是json数据接口,省了不少麻烦,但是json数据也有多种格式. 类型一:标准的json result = json.loads(html.text),将str转成python的dict类型 类型二:不是标准的json数据格式 而Callback括号里面的数据则是标准的json格式数据 一种可行的方式就是正则,提取json数据中你所需要的字段.(其实也足够了) 还有一种思路就是仅仅提取出callback括号里面的内容,再进行转化. 例子: html = html[

SON序列化方法: 手动序列化和反序列化通过代码生成自动序列化和反序列化 手动JSON序列化是指使使用dart:convert中内置的JSON解码器.它将原始JSON字符串传递给JSON.decode() 方法,然后在返回的Map<String, dynamic>中查找所需的值. 它没有外部依赖或其它的设置,对于小项目很方便. 当您的项目变大时,手动编写序列化逻辑可能变得难以管理且容易出错.如果您在访问未提供的JSON字段时输入了一个错误的字段,则您的代码将会在运行时会引发错误. 一个简单的案

昨日内容回顾 1. 内容回顾 1. VueX VueX分三部分 1. state 2. mutations 3. actions 存放数据 修改数据的唯一方式 异步操作 修改state中数据的步骤: 1. 页面上交互 触发数据的变化 2. 去后端获取新的数据(异步操作 ajax请求) 3. dispatch('获取新数据') --> 放在actions中 4. 拿到了新数据了 5. 去更新state中对应的数据(同步操作 state.noteList=[xx,xx,xx])--> 放在muta

1. 场景描述 一直做java,因项目原因,需要封装一些经典的算法到平台上去,就一边学习python,一边网上寻找经典算法代码,今天介绍下经典的K-means聚类算法,算法原理就不介绍了,只从代码层面进行介绍,包含:rest接口.连接mpp数据库.回传json数据.下载图片及数据. 2. 解决方案 2.1 项目套路 (1)python经典算法是单独的服务器部署,提供rest接口出来,供java平台调用,交互的方式是http+json: (2)数据从mpp数据库-Greenplum中获取: (3)

这篇文章主要介绍了使用Python解析JSON数据的基本方法,是Python入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下:     -----------------------------------------------------------------   Python的json模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据. 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads() , 要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多. 下面演示如何将一个Pyth

今天来谈一谈Python解析JSON数据,并写入到本地文件的一个小例子. – 思路如下 从一个返回JSON天气数据的网站获取到目标JSON数据串 使用Python解析出需要的部分 写入到本地文件,供其他的应用程序读取 完成整个业务需求 原料 一个可以获得天气信息的URL网址,如天气信息接口 读取到的结果:(由于是浏览器显示的时候的编码与之不匹配,故出现了乱码,但这并不影响我们对数据的处理) {"weatherinfo":{"city":"鍖椾含"

昨日内容回顾 基于对象的跨表查询 正向查询:关联属性在A表中,所以A对象找关联B表数据,正向查询 反向查询:关联属性在A表中,所以B对象找A对象,反向查询 一对多: 按字段:xx book ------------------ > publish <-------------------- 按表名小写__字段名.比如publish__name 多对多: 正 按字段:xx book ------------------------- > author <---------------