❶ cucumber 怎么设置模拟器参数
iOS应用开发移动应用测试框架
1
KIF:专为iOS设计的移动应用测试框架
全称Keep It Functional,来自Square,是一款专为iOS设计的移动应用测试框架。由于KIF是使用Objective-C语言编写的,因此,对于iOS开发者而言,用起来要更得心应手,可以称得上是一款非常值得收藏的iOS测试利器。
2
Gitorious:截屏+python脚本,测试细致入微
基于Git版本控制系统的Web项目托管平台,李薯旅使用Ruby on Rails开发。而其移动测试框架(MTF)也是深受开发者欢迎,Gitorious移动测试框架是一款充分利用Sikuli自动化工具的iOS测试框架。
3
Frank:模拟用户黑盒测试
一款深受开发者喜爱的iOS应用测试框架,该框架可以模手岩拟用户操作对应用哪凳程序进行黑盒测试,并使用Cucumber作为自然语言来编写测试用例。此外,Frank还会对应用测试操作进行记录,以帮助开发者进行测试回顾。
4
FlipTest:再也不用为决定不同版本的好坏发愁
专为iOS设计的移动应用A/B测试框架,通过它,开发者可以无需重新向App Store提交应用或重构代码,只需添加一行代码,即可直接在iOS应用上进行A/B测试。
5
Kiwi:专业iOS开发的行为驱动开发(BDD)库
接口简单而高效,深受开发者的欢迎,也因此成为了许多开发新手的首选测试平台。和大多数iOS测试框架一样,Kiwi使用Objective-C语言编写,因此对于iOS开发者而言,绝对称得上是最佳测试拍档。
6
Cedar:BDD风格多环境测试框架
和Kiwi一样,Cedar也是一款BDD风格的Objective-C测试框架。它不仅适用于iOS和OS X代码库,而且在其他环境下也可以使用。
望采
❷ selenide支持python吗
下载Eclipse启动后下载Cucumber相关插件并创建maven项目Cucumber 插件(可在eclipse 中下载该插件扩展 ) 附上地址辩磨 cucumber - http://cucumber.github.com/cucumber-eclipse/update-site ,可在eclipse点击 Help-->Istall Software 点击add并且输入Name(cucumber ) location(http://cucumber.github.com/cucumber-eclipse/update-site),点击ok,接下塌棚来安装携衫斗直到完成即可.
❸ 为什么说Python是大数据全栈式开发语言
就像只要会javaScript就可以写出完整的Web应用,只要会Python,就可以实现一个完整的大数据处理平台。x0dx0ax0dx0a云基础设施x0dx0ax0dx0a这年头,不支持云平台,不支持海量数据,不支持动态伸缩,根本竖凯不敢说自己是做大数据的,顶多也就敢跟人说是做商业智能(BI)。x0dx0ax0dx0a云平台分为私有云和公有云。私有云平台如日中天的 OpenStackx0dx0a x0dx0a,就是Python写的。曾经的追赶者CloudStack,在刚推出时大肆强调自己是Java写的,比Python有优势。结果,搬石砸脚,2015年x0dx0a初,CloudStack的发起人Citrix宣布加入OpenStack基金会,CloudStack眼看着就要寿终正寝。x0dx0ax0dx0a如果嫌麻烦不想自己搭建私有云,用公有云,不论是AWS,GCE,Azure,还是阿里云,青云,在都提供了Python SDK,其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK,而青云只提供Python SDK。可见各家云平台对Python的重视。x0dx0ax0dx0a提到基础设施搭建,不得不提Hadoop,在今天,Hadoop因为其MapRece数据处理速度不够快,已经不再作为大数据处理的首选,但x0dx0a是HDFS和Yarn——Hadoop的两个组件——倒是越来越受欢迎。Hadoop的开发语言是Java,没有官方提供Python支持,不过有很多第x0dx0a三方库封装了Hadoop的API接口(pydoop,hadoopy等等)。x0dx0ax0dx0aHadoop MapRece的替代者,是号余悔唤称快上100倍的 Spark ,其开发语言是Scala,但是提供了Scala,Java,Python的开发接口,想要讨好那么多用Python开发的数据科学家,不支持Python,真是说不过去。HDFS的替代品,比如GlusterFS, Ceph 等,都是直接提供Python支持。Yarn的替代者, Mesos 是C++实现,除C++外,提供了Java和Python的支持包。有个中文名字,叫做 开发自运维 。互联网时代,只有能够快速试验新想法,并在第一时间,安全、可靠的交付业务价值,才能保持竞争力。DevOps推崇的自动化构建/测试/前毕部署,以及系统度量等技术实践,是互联网时代必不可少的。x0dx0ax0dx0a自动化构建是因应用而易的,如果是Python应用,因为有setuptools, pip, virtualenv, tox, x0dx0aflake8等工具的存在,自动化构建非常简单。而且,因为几乎所有Linux系统都内置Python解释器,所以用Python做自动化,不需要系统预x0dx0a安装什么软件。x0dx0ax0dx0a自动化测试方面,基于Python的 Robot Framework 企业级应用最喜欢的自动化测试框架,而且和语言无关。Cucumber也有很多支持者,Python对应的Lettuce可以做到完全一样的事情。 Locust 在自动化性能测试方面也开始受到越来越多的关注。x0dx0ax0dx0a自动化配置管理工具,老牌的如Chef和Puppet,是Ruby开发,目前仍保持着强劲的势头。不过,新生代 Ansible 和 SaltStack ——均为Python开发——因为较前两者设计更为轻量化,受到越来越多开发这的欢迎,已经开始给前辈们制造了不少的压力。x0dx0ax0dx0a在系统监控与度量方面,传统的Nagios逐渐没落,新贵如 Sensu 大受好评,云服务形式的New Relic已经成为创业公司的标配,这些都不是直接通过Python实现的,不过Python要接入这些工具,并不困难。x0dx0ax0dx0a除了上述这些工具,基于Python,提供完整DevOps功能的PaaS平台,如 Cloudify 和 Deis ,虽未成气候,但已经得到大量关注。x0dx0ax0dx0a网络爬虫x0dx0ax0dx0a大数据的数据从哪里来?除了部分企业有能力自己产生大量的数据,大部分时候,是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。x0dx0ax0dx0a网络爬虫是Python的传统强势领域,最流行的爬虫框架Scrapy,HTTP工具包urlib2,HTML解析工具beautifulsoup,XML解析器lxml,等等,都是能够独当一面的类库。x0dx0ax0dx0a不过,网络爬虫并不仅仅是打开网页,解析HTML这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作,常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取,传统的x0dx0a线程池方式资源浪费比较大,线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程( Coroutine )操作,基于此发展起来很多并发库,如Gevent,Eventlet,还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持,网络爬虫才真正可以达到大数据规模。x0dx0ax0dx0a抓取下来的数据,需要做分词处理,Python在这方面也不逊色,着名的自然语言处理程序包NLTK,还有专门做中文分词的Jieba,都是做分词的利器。x0dx0ax0dx0a数据处理x0dx0ax0dx0a万事俱备,只欠东风。这东风,就是数据处理算法。从统计理论,到数据挖掘,机器学习,再到最近几年提出来的深度学习理论,数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学家们都用什么编程?x0dx0ax0dx0a如果是在理论研究领域,R语言也许是最受数据科学家欢迎的,但是R语言的问题也很明显,因为是统计学家们创建了R语言,所以其语法略显怪异。而且x0dx0aR语言要想实现大规模分布式系统,还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用R语言做原型试验,算法确定之后,再翻译成工程语言。x0dx0ax0dx0aPython也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同,Python本身就是一门工程性语言,数据科学家用Python实现的算法,可以直x0dx0a接用在产品中,这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱,Spark为了讨好数据科学家,对这两种语言x0dx0a提供了非常好的支持。x0dx0ax0dx0aPython的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库NumPy和SciPy,给其他高级算法打了非常好的基础,matploglib让x0dx0aPython画图变得像Matlab一样简单。Scikit-learn和Milk实现了很多机器学习算法,基于这两个库实现的 Pylearn2 ,是深度学习领域的重要成员。 Theano 利用GPU加速,实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。当然,还有 Pandas ,一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库,其DataFrame的设计借鉴自R语言,后来又启发了Spark项目实现了类似机制。x0dx0ax0dx0a对了,还有 iPython ,这个工具如此有用,以至于我差点把他当成标准库而忘了介绍。iPython是一个交互式Python运行环境,能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下,iPython运行在命令行,可以执行 ipython notebook 在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。x0dx0a x0dx0aiPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人,这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果;如果对方没有运行环境,还可以直接转换成HTML或者PDF。x0dx0ax0dx0a为什么是Pythonx0dx0ax0dx0a正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python,才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。x0dx0ax0dx0a对于开发工程师而言,Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力,在Python交互式环境中,执行 import thisx0dx0a x0dx0a,读一读Python之禅,你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力,和NodeJS社区软件包爆炸式增长不x0dx0a同,Python的软件包增长速度一直比较稳定,同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻,但正是因为这个要求,才x0dx0a使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码,证明了这一点。x0dx0ax0dx0a对于运维工程师而言,Python的最大优势在于,几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大,但毕竟语法不够优雅,写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell,做一些复杂的任务,对运维人员来说,是一次解放。x0dx0ax0dx0a对于数据科学家而言,Python简单又不失强大。和C/C++相比,不用做很多的底层工作,可以快速进行模型验证;和Java相比,Python语法简x0dx0a洁,表达能力强,同样的工作只需要1/3代码;和Matlab,Octave相比,Python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过,Pythonx0dx0a是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——x0dx0a如何解决问题。
❹ Python自动化测试框架有哪些
第一种:Robot Framework
作为最重要的python测试框架之一,Robot Framework主要被用在测试驱动类型的开发与验收中。虽然由python开发而来,但是它也可以在基于.net的Ironpython和基于Java的Jython上运行。同时,作为一个python框架,Robot还能够兼容诸如Windows、MacOS、Linux等平台。
在使用Robot Framework之前,需要先安装python2.7.14及以上版本,在这里推荐大家使用python3.6.4,以确保适当的注解能够被添加到代码段中,并能够跟踪程序的更改,同时,您还需要安装python包管理器--pip。
第二种:Pytest
适用于多种软件测试的Pytest,是另一个python类型的自动化测试框架。凭借着开源和易学的特点,该工具经常被QA团体、开发团体、个人团体以及各种开源项目所使用。鉴于Pytest具有断言重写之类的实用功能,许多大型互联网应用,如Dropbox、Mozilla,都已经从下面将要提到的unittest切换到了Pytest之上。
除了基本的python知识,用户并不需要更多的技术储备。另外,用户只需要有一台带有命令行界面的测试设备,并且安装好了python包管理器以及可用于开发的IDE工具。
第三种:UnitTest/PyUnit
受到Junit启发的UnitTest/PyUnit,也是一种标准化的针对单元测试的python类自动化测试框架。它的基类TestCase提供了各种断言方法、以及所有清理和设置的例程。因此,TestCase子类中的每一种方法都是以test作为名词点缀,以标识它们能够被作为测试用例所运行。用户可以使用load方法和TestSuite类来分组、并加载各种测试。当然,也可以通过联合使用,来构建自定义的测试运行器。正如我们使用Junit去测试Selenium那样,UnitTest也会用到unittest-sml-reporting,并能生成各种XML类型的报告。
第四种:Behave
行为驱动开发是一种基于敏捷软件开发的方法。它能够鼓励开发人员、业务参与者和QA人员,三者之间的协作。python测试框架Behave允许团队避开各种复杂的情况,去执行BDD测试。从本质上说该框架与SpecFlow和Cucumber相似,常被用于执行自动化测试。用户可以通过简单易读的语言来编写测试用例,并能够在其执行期间粘贴到代码之中。而且,那些被设定的行为规范与步骤,也可以被重用到其他的测试方案中。
第五种:Lettuce
Lettuce是另一种基于Cucumber和python的行为驱动类自动化工具。Lettuce主要专注于那些具有行为驱动开发特性的普通任务。它不但简单易用,而且能够使得整个测试过程更流畅、甚至更有趣。
您需要安装带有IDE的python2.7.14及以上版本。当然,您也可以使用pycharm或任何其他IDE工具。同时,您还需要安装python包管理器。
❺ 如何用python写一个脚本,来跑java代码上的cucumber集成测试
1.直接执行Python脚本代码
引用 org.python包
1 PythonInterpreter interpreter = new PythonInterpreter();
2 interpreter.exec("days=('mod','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat','Sun'); "); ///执行python脚本
睁坦2. 执行python .py文件
1 PythonInterpreter interpreter = new PythonInterpreter();
2 InputStream filepy = new FileInputStream("D:\\demo.py");
3 interpreter.execfile(filepy); ///执行python py文件
4 filepy.close();
3. 使用Runtime.getRuntime()执行脚本文件
这种方式和.net下面调用cmd执行命令的方式类似。如果执行的python脚本有引用第三方包的,建议使用此种方式。使用上面两种方式会报错手模java ImportError: No mole named arcpy。毕早缓
1 Process proc = Runtime.getRuntime().exec("python D:\\demo.py");
2 proc.waitFor();
❻ Python自动化测试框架有哪些
分享一些可用的Python自动化测试框架。
自动化测试常用的Python框架有哪些?常用的框架有Robot Framework、Pytest、UnitTest/PyUnit、Behave、Lettuce。Pytest、Robot Framework和UnitTest主要用于功能与单元测试,Lettuce和Behave仅适用于行为驱动测试。
一、Robot Framework
Python测试框架之一,Robot Framework被用在测试驱动(test-driven)类型的开发与验收中。虽然是由Python开发而来,但是它也可以在基于.Net的IronPython和基于Java的Jython上运行。作为一个Python框架,Robot还能够兼容诸如Windows、MacOS、以及Linux等平台。
在使用Robot Framework(RF)之前,需要先安装Python 2.7.14及以上的版本。推荐使用Python 3.6.4,以确保适当的注释能够被添加到代码段中,并能够跟踪程序的更改。同时还需要安装Python包管理器--pip。
二、Pytest
适用于多种软件测试的Pytest,是另一个Python类型的自动化测试框架。凭借着其开源和易学的特点,该工具经常被QA(质量分析)团队、开发团队、个人团队、以及各种开源项目所使用。鉴于Pytest具有“断言重写(assert rewriting)”之类的实用功能,许多大型互联网应用,如Dropbox和Mozilla,都已经从下面将要提到的unittest(Pyunit)切换到了Pytest之上。
除了基本的Python知识,用户并不需要更多的技术储备。另外,用户只需要有一台带有命令行界面的测试设备,并且安装好了Python包管理器、以及可用于开发的IDE工具。
三、UnitTest/PyUnit
UnitTest/PyUnit一种标准化的针对单元测试的Python类自动化测试框架。基类TestCase提供了各种断言方法、以及所有清理和设置的例程。因此,TestCase子类中的每一种方法都是以“test”作为名词前缀,以标识它们能够被作为测试用例所运行。用户可以使用load方法和TestSuite类来分组、并加载各种测试。
可以通过联合使用,来构建自定义的测试运行器。正如我们使用Junit去测试Selenium那样,UnitTest也会用到UnitTest-sml-reporting、并能生成各种XML类型的报告。由于UnitTest默认使用了Python,因此我们并不需要什么先决条件。除了需要具备Python框架的基本知识,您也可以额外地安装pip、以及用于开发的IDE工具。
四、Behave
行为驱动开发是一种基于敏捷软件开发的方法。它能够鼓励开发人员、业务参与者和QA人员,三者之间的协作。Python测试框架Behave允许团队避开各种复杂的情况,去执行BDD测试。从本质上说该框架与SpecFlow和Cucumber相似,常被用于执行自动化测试。用户可以通过简单易读的语言来编写测试用例,并能够在其执行期间粘贴到代码之中。而且,那些被设定的行为规范与步骤,也可以被重用到其他的测试方案中。
任何具备Python基础知识的人都可以使用Behave。其他先决条件还包括:先安装Python 2.7.14及以上的版本。通过Python包管理器或pip来与Behave协作。大多数开发人员会选择Pycharm作为开发环境,当然您也可以选用其他的IDE工具。
五、Lettuce
Lettuce是另一种基于Cucumber和Python的行为驱动类自动化工具。Lettuce主要专注于那些具有行为驱动开发特征的普通任务。它不但简单易用,而且能够使得整个测试过程更流畅、甚至更有趣。安装带有IDE的Python 2.7.14、及以上的版本。当然,您也可以使用Pycharm或任何其他IDE工具。同时,您还需要安装Python包管理器。
自动化测试的Python框架,Pytest、Robot Framework和UnitTest可主要用于功能与单元测试,而Lettuce和Behave仅适用于行为驱动测试。对于功能测试而言,Pytest是的。如果您是基于Python自动化测试的新手,Robot Framework是的入门工具。虽然其功能有所受限,但是它非常容易上手。对于基于Python的BDD测试而言,Lettuce和Behave同样优秀。不过,如果你已经有了一定的Pytest经验,那么请使用Pytest-bdd。
❼ 基于python的自动化测试框架有哪些
好象python的浏览器测试框架,原来只有一个,还是仿ruby的框架做的。似乎在IE上可以比较好的应用。很老的框架。对JS支持不好。
不过python写个测试框架真是非常容易的事情,随手就来。 基于浏览器测试也容易做。因为你可以使用pyqt,这个库里有一个基于webkit的浏览器。基本上,想做什么都可以了。
最近听说有几个新的BDD的框架正在做。也不知道怎么样。
其实对于python这种语言来说,框架的成本太低。所以最好不要做框架。它有一个基本的编程原则则DRY。do not repeat yourself。不要再造轮子的意思。
直接使用现有的python的testsuite结合进程,线程模型,还有QT轻松就组装出一个测试模块。
❽ Python BDD自动化测试框架有哪些
Python自动化测试框架比较有名的就是python+selenium,还有单元测试框架PyUnit,还有一个叫做Robot Framework的自动化测试框架,大大小小的有很多
BDD顾名思义Behavior Driven Development,译作"行为驱动开发",是基于TDD(Test Driven Development 测试驱动开发)的软件开发过程和方法。BDD可以让项目成员(甚至是不懂编程的)使用自然语言来描述系统功能和场景,从而根据这些描述步骤进行系统自动化的测试。
BDD的自动化测试框架的话,目前应用最好的是Ruby下的Cucumber,Python下有类似的Behave、Lettuce及Freshen等,这三个都差不多,个人推荐Behave
可以网络这篇文章(我写的):Python BDD自动化测试框架初探