开发IDE:pycharm python:2.7.10 get请求 # coding: UTF-8 #兼容中文字符,如果没有这句,程序中有中文字符时,运行会报错 import requests #引用request包 import json #引用json包 url = "https://XXXXXXX" #URL设定 headers={'content-type': 'XXXXXX', 'UserName': 'XXXXX', 'AccessToken': 'XXXXX' } #设置

测试报告示例图:      目录结构介绍: 主要涉及更改的地方: 1.导入 Common.HTMLTestRunner2文件 2.run_test.py文件中新增测试报告相关的代码 具体代码实现: 1.run_test.py文件中新增的内容,说明的地方已添加了备注.其余的文件不做任何的更改.具体有什么文件,书写的内容是什么,不太清楚的可以看此链接中的内容:https://www.cnblogs.com/syw20170419/p/10908333.html #!/usr/bin/env pyth

此方法通用适合所有邮箱的使用,只需注意几个点,如下: QQ邮箱.其他非QQ邮箱的写法,区别点如下: #--------------------------使用腾讯企业邮箱作为发件人的操作如下--------------------- smtp_server = smtp.exmail.qq.com Port = 465 Sender = lucky@iberhk.com psw = xxxxxx(注:此处写的是发送邮箱的密码) Receiver = 904199561@qq.com #-----

又来一篇傻瓜教程啦,防止在学习的小伙伴们走弯路. 1.python 环境搭建 python官网:https://www.python.org/downloads/  选择最新版本python下载(如果没有依赖与python2的包) python环境配置:系统变量中path 添加 ;D:\Program Files\python;D:\Program Files\python\Scripts; (路径为python和script的安装路径) 在运行环境中输入python 如果出现版本信息说明环境变

  前言 作为一个学习和使用Python的老司机,好像应该经常总结一点东西的,让新司机尽快上路,少走弯路,然后大家一起愉快的玩耍. 今天,咱们就使用vagrant配合xshell打造一站式Python开发测试环境. 目的 让你在Windows下,也能愉快的使用Linux环境调试Python. 适用人群:Python新手和希望在Windows下使用Linux环境调试Python的小伙伴们. 难度:super easy 最终效果:只用一个xshell终端(其他类似的都可以),启动ubuntu虚拟机,

python+request接口自动化框架搭建 1.数据准备2.用python获取Excel文件中测试用例数据3.通过requests测试接口4.根据接口返回的code值和Excel对比 但本章只讲整个思路和代码框架 代码封装后当成模块引用!!! 步骤一:引用Requests模块开展接口测试 Python Requests快速入门 :http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/ 如何利用requests进行接口测试,可以根据以下demo进行相应改造 #c

python+requests实现接口的请求前篇已经介绍,还有不懂或者疑问的可以访问 python+request接口自动化框架 目前我们需要考虑的是如何实现关键字驱动实现接口自动化输出,通过关键字的封装实现一定意义上的脚本与用例的脱离! robot framework 的安装不过多说明,网上资料比较太多~ 实例:!!!!! 步骤一:新建项目 测试项目可以目录或文件存储,格式可以用TXT,TSV或HTML格式, 建议项目选择目录和TXT,这样便于管理 步骤二:新建测试套 测试套与测试项目一样,也

python request接口测试笔记(1) 涉及到的功能说明: 需要登录拿到token,才能进行下一个接口的请求 读取csv文件中的信息,作为接口的参数 将接口响应结果,写入csv文件,以便分析统计 # -*- coding:utf-8 -*- ''' author:***cy time:2019-08-28 主要功能说明: 1.获取登录接口的token 2.接入食物识别的接口,批量测试食物识别模型,得出模型的正确率 ''' import requests import json impor

Python+request超时和重试 一.什么是超时? 1.连接超时 连接超时指的是没连接上,超过指定的时间内都没有连接上,这就是连接超时.(连接时间就是httpclient发送请求的地方开始到连接上目标主机url地址的时间) 2.读取超时 读取超时表示的是连接上了,但是读数据时超过了指定的时间范围,这就是读取超时(读取时间就是HttpClient已经连接到了目标服务器,然后进行内容数据的获取的时间) 二.为什么要设置重试? 比如连接超时,程序就一直处于无响应状态.这时我们需要去不断重试连接,

python环境测试MySQLdb.DBUtil.sqlobject性能 首先介绍下MySQLdb.DBUtil.sqlobject: (1)MySQLdb 是用于Python连接Mysql数据库的接口,它实现了 Python 数据库API 规范 V2.0,基于 MySQL C API 上建立的.除了MySQLdb外,python还可以通过oursql, PyMySQL, myconnpy等模块实现MySQL数据库操作: (2)DBUtil中提供了几种连接池,用以提高数据库的访问性能,例如Poo

python request a. 客户端向服务端发送多层字典的值 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 obj = {     'data':{         "k1":"v1",         "k2":"v2"     },     'status': True }   #json发送     requests.post("h

Requests库的7个主要方法  requests.request():构造一个请求,支持以下各方法的基础方法  requests.get():获取HTML网页的主要方法,对应于HTTP的GET  requests.head():获取HTML网页头信息的方法,对应于HTTP的HEAD  requests.post():向HTML网页提交POST请求的方法,对应于HTTP的POST  requests.put():向HTML网页提交PUT请求的方法,对应于HTTP的PUT  requests.p

0.目录 1.参考 2. pool_connections 默认值为10,一个站点主机host对应一个pool (4)分析 host A>>host B>>host A page2>>host A page3 限定只保留一个pool(host),根据TCP源端口可知,第四次get才能复用连接. 3. pool_maxsize 默认值为10,一个站点主机host对应一个pool, 该pool内根据多线程需求可保留到某一相同主机host的多条连接 (4)分析 多线程启动时到

[Spark][Python]DataFrame的左右连接例子 $ hdfs dfs -cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name":"Carla&

又来写nose了,这次主要介绍nose中的用例跳过应用,之前也有介绍,见python nose测试框架全面介绍四,但介绍的不详细.下面详细解析下 nose自带的SkipTest 先看看nose自带的SkipTest典型应用  应用一: ‘'' @auth:hu ’'' from nose.plugins.skip import SkipTest @attr(mode=1) def test_learn_1(): raise SkipTest 但这种SkipTest在实际的日志中没有显示Skip关

[本文出自天外归云的博客园] 简介 通过Jenkins自动化构建python nose测试分两步: 1. 创建节点(节点就是执行自动化测试的机器): 2. 创建任务并绑定节点(用指定的机器来跑我们创建的任务,这里我们选择执行一段脚本). 创建节点 1. 登录jenkins平台,在左侧的节点中随便找一个节点点进去,然后在导航栏点击“nodes”-->点击“创建节点”-->输入“节点名称”-->选择“Permanent Agent”-->点击“OK”: 2. 指定jenkins的工作目

引: 之前使用nose框架时,一直使用--logging-config的log文件来生成日志,具体的log配置可见之前python nose测试框架全面介绍四. 但使用一段时间后,发出一个问题,生成的报告只有错误提示,没有日志,查看nose的官网,nose默认支持将日志显示的,如下: 脚本如下: #coding:utf-8 ''' Created on 2016年6月22日 @author: huzq ''' import logging from test_case import new fr

之前python nose测试框架全面介绍二中介绍了nose框架的基本构成,但在实际应该中我们也会到setup_function等一系列的名字,查看管网后,我们罗列下nose框架中函数的别名 1.package中写在__init__.py中的函数 setup_package 用setup, setUp, or setUpPackage也可以 teardown_package 用teardown, tearDown, or tearDownPackage也可以 2.函数形式组成的用例 setup_

python中实现mysql连接池 import pymysql from DBUtils.PooledDB import PooledDB MYSQL_HOST = 'localhost' USER = 'root' PASSWORD = 'root' DB = 'python3' PORT = 3306 pool = PooledDB(pymysql, 5, host=MYSQL_HOST, user=USER, passwd=PASSWORD, db=DB, port=PORT) # 5为

很多测试开发工程师尤其是刚入行的同学对编程语言和技术栈选择问题特别关注,毕竟掌握一门编程语言要花不少时间成本,也直接关系到未来的面试和就业(不同企业/项目对技术栈要求也不一样),根据自身情况做一个相对正确的选择确实要比盲目投入更明智也更高效. 目前最常见的情况是纠结选择 Java 还是 Python?关于这个问题,我搜索了之前的相关博客,也特意请教了几位资深的测试技术专家,在这里做一个汇总整理,集“各家”之言供大家参考.也欢迎各位朋友根据自己的经验回帖补充意见. P.S. 有一点需要强调,关于编

title: Python doctest测试 tags: Python --- doctest测试 python 提供了REPL(read-eval-print loop,读取.求值.输出的循环) 官方地址:https://docs.python.org/3/library/doctest.html """ This is the "example" module. The example module supplies one function, fa