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python集成測試

發布時間:2023-05-27 11:56:28

⑴ 如何用python寫一個腳本,來跑java代碼上的cucumber集成測試

1.直接執行Python腳本代碼
引用 org.python包
1 PythonInterpreter interpreter = new PythonInterpreter();
2 interpreter.exec("days=('mod','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat','Sun'); "); ///執行python腳本


睜坦2. 執行python .py文件
1 PythonInterpreter interpreter = new PythonInterpreter();
2 InputStream filepy = new FileInputStream("D:\\demo.py");
3 interpreter.execfile(filepy); ///執行python py文件
4 filepy.close();


3. 使用Runtime.getRuntime()執行腳本文件
這種方式和.net下面調用cmd執行命令的方式類似。如果執行的python腳本有引用第三方包的,建議使用此種方式。使用上面兩種方式會報錯手模java ImportError: No mole named arcpy。畢早緩
1 Process proc = Runtime.getRuntime().exec("python D:\\demo.py");
2 proc.waitFor();

⑵ 怎樣用Python語言編一個小程序

編寫 Python 小程序的皮冊方法燃握宏主要分為以下幾步:

安裝 Python:在編寫 Python 程序之前,需要在計算機上安裝 Python。Python 官網提供了下載安裝程序皮辯的鏈接,可以根據操作系統版本下載安裝程序。

編寫代碼:可以使用任何文本編輯器編寫 Python 代碼。代碼的具體內容根據程序的需求來決定,可以包括各種 Python 原生語法、內置函數、第三方庫等等。

運行程序:可以使用 Python 解釋器來運行 Python 程序。在終端或命令行界面輸入 python 文件名.py 即可執行程序。

下面是一個簡單的示常式序:

⑶ 如何使用python 語言來實現測試開發

對於各種驅動介面,Python來編寫測試用例的好處是:由於Python不需要編譯,你所執行的也就是你所編寫的,當發生異常的時候,你無須打開集成開發環境,載入測試工程、並調試,你能夠很方便的看到python測試腳本的內容,什麼地方出了異常可以立刻發現,例如:
from ctypes import *
rc =c_int(-12345);
dll = windll.LoadLibrary("dmodbc.dll");#載入被測試組件
#=================#
SQLHANDLE_env = pointer(c_long(0));
SQLHANDLE_cnn = pointer(c_long(0));
SQLHANDLE_stmt = pointer(c_long(0));
pdns = c_char_p("FASTDB");
puid = c_char_p("SYSDBA");
ppwd = c_char_p("SYSDBA");
#env handle
rc = dll.SQLAllocHandle(1,None,byref(SQLHANDLE_env));
print "result of henv handle alloc :%d" %rc;
#cnn handle
rc = dll.SQLAllocHandle(2,SQLHANDLE_env,byref(SQLHANDLE_cnn));
print "result of cnn handle alloc :%d" %rc;
#connect!
rc = dll.SQLConnect(SQLHANDLE_cnn,pdns,-3,puid,-3,ppwd,-3)
print "result of connect :%d" %rc;
#stmt handle
rc = dll.SQLAllocHandle(3,SQLHANDLE_cnn,byref(SQLHANDLE_stmt));
print "result of stmt handle alloc:%d" %rc;
#exec
rc = dll.SQLExecDirect(SQLHANDLE_stmt,"insert into t values(1)",-3);
print "result of exec:%d" %rc;
#free========================
rc = dll.SQLFreeHandle(3, SQLHANDLE_stmt);
print rc;
rc = dll.SQLDisconnect(SQLHANDLE_cnn);
print rc;
rc = dll.SQLFreeHandle(2, SQLHANDLE_cnn);
print rc;
rc = dll.SQLFreeHandle(1, SQLHANDLE_env);
print rc;
在上面我們可以看到,Python調用c/c++介面是十分容易的,只需要把動態庫載入進來,然後把這個動態庫當作一個對象實例來使用就可以了。下面將是一個使用ado.net介面的例子:
import System;
from Dm import *#Dm是DMDBMS提供的ado.Net的DataProvider
#print dir(Dm.DmCommand);
i =0;
cnn = Dm.DmConnection("server = 127.0.0.1; User ID = SYSDBA; PWD = SYSDBA; Database = SYSTEM; port = 12345");
cmd = Dm.DmCommand();
cmd.Connection = cnn;
cmd.CommandText = "insert into t values(1);";
cnn.Open();
i=cmd.ExecuteNonQuery();
print i;
cmd.Dispose();
cnn.Close();
可以看到,.net對象的使用與在VisualStdio上進行開發幾乎沒有任何區別。
通過使用Python進行測試用例的開發,最大的好處莫過於:學習成本非常低,測試工程師只需要學習Python,對於其他語言稍有了解就可以了。同時只需要少量的測試開發工程師對Python測試框架進行維護。
這樣的好處就是便於測試人員將精力專精在一個方向,免於「什麼都會一點,但什麼都不精」的情況。當然測試人員具備廣闊的知識面,會使用各種常見的開發工具與平台是好事情,並且也是必要的,不過在短時間內要求迅速能夠勝任大多數任務也是企業在人才培養上的期望目標。

⑷ Python語言的測試開發完整學習路線

這里整理了一份基於Python語言的測試開發完整學習路線,對軟體測試感興趣的朋友可根據這份大綱來學習:

第一階段:專業基礎課程

階段目標:

1.熟練掌握IT核心技術:編程,資料庫,操作系統,版本控制

2.能夠熟練運用所學技術搭建各類伺服器環境

3.深入理解軟體研發過程各種疑難雜症及處理手段

4.掌握Python編程技術謹培大並熟練運用Python進行程序設計

知識點:

1、Web頁面元素,布局,CSS樣式,盒模型,JavaScript程序設計,函數,基礎演算法,正則表達式。

2、資料庫知識,範式,MySQL配置,命令,建庫建表,數據的增刪改查,約束,視圖,存儲過程,函數,觸發器,事務,游標,建模工具深入理解資料庫管理系統通用知識及MySQL資料庫的使用與管理。為軟體測試和測試開發打下基礎。

3、Linux安裝配置,文件目錄操作,VI命令,管理,用戶與許可權,環境部署,Shell編程Linux作為一個主流的伺服器操作系統,是每一個測試開發工程師必須掌握的重點技術,並且能夠熟練運用。

4、Python編程基礎,語法規則,函數,數據類型,PDBC,培養扎實的Python編程基本功,同時對Python核心對象編程有熟練的運用。

5、Python面向對象,異常處理,文件IO,多線程,網路編程,PyQT界面開發,深入理解面向對象編程,異常處理機制,多線程原理,網路協議知識,並熟練運用於項目中。

第二階段:專業核心課程

階段目標:

1.熟練應用所學知識完成一個標準的軟體測試項目

2.熟練運用Python完成GUI測試,介面測試和性能測試開發

3.對測試開發技術體系和實現原理有深入的理解

4.靈活運用測試開發技術解決項目中的各種問題

知識點:

1、軟體工程,軟體質量,系統測試流程,方法,專業術語,測試用例設計,禪道管理工具,測試報告,缺陷管理理解軟體工程的各類實際問題,理解系統測試的理論、方法與過程,熟練運用測試用例設計方法高效設計測試用例。

2、測試需求分析,測試方案設計,測試用例設計,測試項目實施,缺陷報告與測試報告,深入理解系統測試各個過程和關鍵環節,熟練完成系統測試項目。

3、SikuliX框架,框架,SeleniumWebDriver框架,基礎框架,Android應用,Monkey測試,Appium移動端測試框架,移動端測試框架綜合運用各類應用操作平台,完成各種自動化測試框架的學習和應用,深入理解GUI自動化測試技術及相應框架的測試開發。

4、Python單元測試框架,網路通信協議,HTTP與HTTPS協議,WebService與WebSocket協議,Python的介面測試庫,PostMan與SoapUI介面測試工具通過對代碼級介面測試和協議級介面測試的測試開發實戰,靈活運用Python開發介面測試腳本,熟練運用各類介面測試工具。

5、性能測試原理,指標體系,場景設計,實施過程,JMeter工具應用,BeanShell腳本開發,PythonLocust性能測試框架深入理解性能測試技術體系和方法論,熟練運用JMeter性能測試工具和Locust性能測試框架實施對任意系統的性能測試。

第三階段:綜合實戰項目

階段目標:

1.將軟體測試和測試開發技術靈活運用於項目中

2.具備較強的測試開發能力,獨立完成測試開發項目

3.綜合運用軟體測試技術,滿足企業中高級人才需求

4.對所學技術有深入的理解並具備獨立解決問題的能力

知識點:

1、測試需求分析,同行評審,測試計劃,測試方案,測試用例,配置管理,持續集成。通過對大型企業級應用系統的測試項目實戰,強化理解系統測試項目的實施過程與技術細節。

2、介面測試設計與實施,回歸測試,冒煙測試,安全性測試,框架應用,UI自動化實戰將各類自動化測試技術結合項目實戰演練,強化對自動化測試技術的運中埋用,同時掌握更多的測試框架。

3、性能測試項目實戰,LoadRunner性能測試工具,總結通過綜合項目實戰,將全套測試技術融入到項目中,強化學習效果和項目經驗祥豎。

4、Python原生測試框架開發,包括Monkey,UI,圖像識別,雲測試平台,HTML測試報告,持續集成,KDT關鍵字驅動框架開發等原生技術實現通過大量的Python原生代碼開發,深入理解自動化測試開發技術的底層實現原理,完全拋棄對工具的依賴,做到真正的測試開發技術。

5、基於測試框架的設計思路和實現手段,自主實現一套測試框架能夠獨立完成一套自動化測試框架,並能夠直接用於實際項目中。

6、持續集成與Jenkins,安全性測試原理與工具,Python爬蟲開發與Scrapy框架,提升軟體測試其它類技術,增強知識面,提升競爭力,助力職業發展。

補充知識

1、演算法進階,圖像處理,視頻處理,加密解密,壓縮演算法。

2、UML統一建模語言、五種圖、類圖、類圖詳解、用例圖、時序圖。

3、Dubbo分布式開發框架,Oracle關系型資料庫管理系統,MongoDB非關系型資料庫管理系統。

4、大數據開發框架Hadoop/MapRece/Spark。

5、Android與iOS的原生應用開發與WebApp開發。

6、OpenCV圖像處理框架、TensorFlow深度學習框架,Lucene全文搜索引擎與中文分詞框架Ik-Analyzer,視頻處理演算法與框架等。

⑸ python集成開發環境哪個好

集成開發環境是用於提供程序開發環境的應用程序,一般包括代碼編輯器、編譯器、調試器和圖形用戶界面等工具。集成了代碼編寫功能、分析功能、編譯功能、調試功能等一體化的開發軟體服務套。所有具備這一特性的軟體或者軟體套都可以叫集成開發環境。

10個好用的Python集成開發環境推薦:

1. Pydev+Eclipse–最好的免費python IDE

Pydev的是PythonIDE中使用最普遍的,原因很簡單,它是免費的,同時還提供很多強大的功能來支持高效的Python編程。Pydev是一個運行在eclipse上的開源插件,它把python帶進了eclipse的王國,如果你本來就是是一個eclipse的用戶那麼Pydev將給你家裡一樣的感覺。

Pydev能高居榜首,得益於這些關鍵功能,包括Django集成、自動代碼補全、多語言支持、集成的Python調試、代碼分析、代碼模板、智能縮進、括弧匹配、錯誤標記、源代碼控制集成、代碼折疊、UML編輯和查看和單元測試整合等。

2. PyCharm–最好的商業python IDE

PyCharm是專業的python集成開發環境,有兩個版本。一個是免費的社區版本,另一個是面向企業開發者的更先進的專業版本。

大部分的功能在免費版本中都是可用的,包括智能代碼補全、直觀的項目導航、錯誤檢查和修復、遵循PEP8規范的代碼質量檢查、智能重構,圖形化的調試器和運行器。它還能與IPython
notebook進行集成,並支持Anaconda及其他的科學計算包,比如matplotlib和NumPy。

PyCharm專業版本支持更多高級的功能,比如遠程開發功能、資料庫支持以及對web開發框架的支持等。

3.VIM

VIM是一個很先進的文本編輯器,在python開發者社區中很受歡迎。它是一個開源軟體並遵循GPL協議,所以你可以免費的使用它。

雖然VIM是最好的文本編輯器,但是它提供的功能不亞於此,經過正確的配置後它可以成為一個全功能的Python開發環境。此外VIM還是一個輕量級的、模塊化、快速響應的工具,非常適合那些很牛的程序員—編程從不用滑鼠的人。

4. Wing IDE

Wing IDE是另外一個商業的、面向專業開發人員的python集成開發環境,可以運行在windows、OS X和Linux系統上,支持最新版本的python,包括stackless Python。Wing
IDE分三個版本:免費的基礎版,個人版以及更強大的專業版。

調試功能是Wing IDE的一大亮點,包括多線程調試,線程代碼調試,自動子進程調試,斷點,單步代碼調試,代碼數據檢查等功能,此外還提供了在樹莓派上進行遠程調試的功能。

5.Spyder Python

Spyder Python是一個開源的python集成開發環境,非常適合用來進行科學計算方面的python開發。是一個輕量級的軟體,是用python開發的,遵循MIT協議,可免費使用。

Spyder python的基本功能包括多語言編輯器、互動式控制台、文件查看、variable explorer、文件查找、文件管理等。Spyder IDE也可以運行於windows、Mac或者Linux系統之上。

6.Komodo IDE

Komodo是Activestate公司開發的一個跨平台的集成開發環境,支持多種語言包括python。它是商用產品,但是提供了開源的免費版本叫Komodo Edit,能夠安裝在Mac、Windows和Linux系統上。

和大多數的專業python IDE一樣,Komodo也提供了代碼重構,自動補全,調用提示,括弧匹配,代碼瀏覽器,代碼跳轉,圖形化調試,多進程調試,多線程調試,斷點,代碼分析,集成測試單元等功能,並且集成其他的第三方庫,比如pyWin32。

7.PTVS-Best Python IDE for Windows

PTVS集成在Visual Studio中,就像Pydev可以集成在eclipse中一樣。PTVS將Visual
Studio變成了一個強大的、功能豐富的python集成開發環境,並且它是開源的,完全的免費。PTVS發布於2015年,由社區和微軟自己在維護。

8.Eric Python

Eric是一個開源python代碼編輯器和集成開發環境,提供很多高效編程需要的功能。它是純python編寫的,基於QtGUI並集成強大的Scintilla編輯器功能。

Eric由Detlev Offenbach創建,遵循GPL協議,免費使用。經過多年的開發完善Eric已經成為一個常用的、功能豐富的集成開發環境。它提供一個可靠的插件管理系統,可以通過插件來擴展功能。

Eric提供所有的基礎功能,比如調用提示、代碼折疊、代碼高亮、類瀏覽器、代碼覆蓋及分析等等。

9.Sublime Text3

Sublime Text3是目前為止功能最強大的跨平台的、輕量級的代碼編輯器。通過添加插件Sublime Text3可以成一個全功能的python IDE。

10.Emacs-Python Editor cum IDE

Emacs有屬於它自己的生態系統,它是一個可擴展的並能高度定製的GNU文本編輯器。它可以配置為一個全功能的免費的python集成開發環境。

Emacs在python開發中很受歡迎,他通過python-mode提供開箱即用的python。Emacs可以通過額外的擴展包來增加更多的高級功能。

⑹ python中sit是什麼意思

SIT(System Integration Testing)系統集成測試,也叫做集成測試,是軟體測試的一個術語,在其中單獨的軟體模塊被合並和作為一個組測試。它在單元測試以後和在系統測試之前。集成測試在已經被單元測試檢驗後進行作為它的輸入模式,組織它們在更大的宏喚集合,和遞送,作為它的輸出,集成系統為系統測試做准備。集成測試的目的是校驗功能、性能和可靠性要求,配置在主設計項目中。
系統整合測試就是評估產品搏衫在其規格範圍內的環境下工作,能否完成產品設計規格所需要的功能及與周邊設備、應用軟體的兼容性。大致可以分為硬、軟體兼容性測試,認證測試。安裝Win/Linux/Unix這些只是系統整合測試的一小部分基絕腔硬體測試:所有產品的周邊設備,例如CPU、DIMM、storage、NIC、USB等軟體測試:操作系統的安裝,驅動的安裝,以及配套應用軟體的安裝及使用等認證測試:Windows、Red Hat、VMWare等。

⑺ python什麼框架比較好

從GitHub中整理出的15個最受歡迎的Python開源框架。這些框架包括事件I/O,OLAP,Web開發,高性能網路通信,測試,爬蟲等。Django:PythonWeb應用開發框架Django應該是最出名的Python框架,GAE甚至Erlang都有框架受它影響。Django是走大而全的方向,它最出名的是其全自動化的管理後台:只需要使用起ORM,做簡單的對象定義,它就能自動生成資料庫結構、以及全功能的管理後台。Diesel:基於Greenlet的事件I/O框架Diesel提供一個整潔的API來編寫網路客戶端和伺服器。支持TCP和UDP。Flask:一個用Python編寫的輕量級Web應用框架Flask是一個使用Python編寫的輕量級Web應用框架。基於WerkzeugWSGI工具箱和Jinja2模板引擎。Flask也被稱為「microframework」,因為它使用簡單的核心,用extension增加其他功能。Flask沒有默認使用的資料庫、窗體驗證工具。Cubes:輕量級PythonOLAP框架Cubes是一個輕量級Python框架,包含OLAP、多維數據分析和瀏覽聚合數據(aggregateddata)等工具。Kartograph.py:創造矢量地圖的輕量級Python框架Kartograph是一個Python庫,用來為ESRI生成SVG地圖。Kartograph.py目前仍處於beta階段,你可以在virtualenv環境下來測試。Pulsar:Python的事件驅動並發框架Pulsar是一個事件驅動的並發框架,有了pulsar,你可以寫出在不同進程或線程中運行一個或多個活動的非同步伺服器。Web2py:全棧式Web框架Web2py是一個為Python語言提供的全功能Web應用框架,旨在敏捷快速的開發Web應用,具有快速、安全以及可移植的資料庫驅動的應用,兼容GoogleAppEngine。Falcon:構建雲API和網路應用後端的高性能Python框架Falcon是一個構建雲API的高性能Python框架,它鼓勵使用REST架構風格,盡可能以最少的力氣做最多的事情。Dpark:Python版的SparkDPark是Spark的Python克隆,是一個Python實現的分布式計算框架,可以非常方便地實現大規模數據處理和迭代計算。DPark由豆瓣實現,目前豆瓣內部的絕大多數數據分析都使用DPark完成,正日趨完善。Buildbot:基於Python的持續集成測試框架Buildbot是一個開源框架,可以自動化軟體構建、測試和發布等過程。每當代碼有改變,伺服器要求不同平台上的客戶端立即進行代碼構建和測試,收集並報告不同平台的構建和測試結果。Zerorpc:基於ZeroMQ的高性能分布式RPC框架Zerorpc是一個基於ZeroMQ和MessagePack開發的遠程過程調用協議(RPC)實現。和Zerorpc一起使用的ServiceAPI被稱為zeroservice。Zerorpc可以通過編程或命令行方式調用。Bottle:微型PythonWeb框架Bottle是一個簡單高效的遵循WSGI的微型pythonWeb框架。說微型,是因為它只有一個文件,除Python標准庫外,它不依賴於任何第三方模塊。Tornado:非同步非阻塞IO的PythonWeb框架Tornado的全稱是ToradoWebServer,從名字上看就可知道它可以用作Web伺服器,但同時它也是一個PythonWeb的開發框架。最初是在FriendFeed公司的網站上使用,FaceBook收購了之後便開源了出來。webpy:輕量級的PythonWeb框架webpy的設計理念力求精簡(Keepitsimpleandpowerful),源碼很簡短,只提供一個框架所必須的東西,不依賴大量的第三方模塊,它沒有URL路由、沒有模板也沒有資料庫的訪問。Scrapy:Python的爬蟲框架Scrapy是一個使用Python編寫的,輕量級的,簡單輕巧,並且使用起來非常的方便。

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