TDD（Test Driven Development）TDD 是敏捷开发中的一项核心实践和技术，也是一种设计方法论。TDD的原理是在开发功能代码之前，先编写单元测试用例代码，测试代码确定需要编写什么产品代码。TDD三定律（测试驱动开发）1 、You are not allowed to write any production code unless it is to make a failin
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2024-05-08 19:27:09
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文章目录项目背景设计思路项目结构设计原则关于登录接口项目执行顺序项目实践 项目背景项目是一个传统的web端，技术架构采用jsp架构。 基于这种项目架构，项目已经有UI自动化，并已经做的比较成熟，但出于各种原因，框架缺少测试前后数据的处理，这部分工作可以通过基于框架外的其他脚本实现，同时框架的特点是方便上手，相对于方便，但是也有其缺点，执行速度较慢，实现的功能有限。 为了提高测试的准确性和提升工作
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2024-07-10 22:26:40
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pytest-进阶一、什么是自动化测试 框架？二、自动化前置条件三、fixture装饰器实现部分用例的前后置**1.它存在的意义？****2.声明方式：****3.五个参数解析****4.五个参数如何使使用？**四、通过conftest.py和@pytest.fuxture()结合使用实现全局的前置应用，（比如项目的全局登录，模块的全局处理，底层页的所有功能的前置）五、断言六、阿鲁allure测
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2024-10-08 20:38:40
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前言数据驱动测试是自动化测试非常重要的原则。一般进行接口测试时,一般会考虑正向、逆向等多种组合case，而这些case除了传参和预期不同外，其实并没什么区别。这个时候就可以利用数据参数化原则来管理测试数据，提高代码复用率。本文介绍两种常用的数据参数化方法。ddt - 基于unittest框架
原创
2022-02-09 11:31:53
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一、单元测试框架unittest简介:单元测试：指的是在软件开发当中，对程序的最小单元（函数、方法）进行测试的过程；unittest不仅可以用于单元测试，还可以用于自动化测试用例的开发和执行。组织执行自动化测试用例。并且提供一些丰富的断言方法，判断用例是否通过，最终能够生成测试报告；unittest：更简单，容易上手；pytest：市场份额会更多；一般情况下：能用pytest尽量用pytest，如
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2024-03-25 13:17:43
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理念与同“UI自动化测试框架”中的“测试步骤的数据驱动”相同，接口中的测试步骤的数据驱动就是将接口的参数（比如 method、url、param等）封装到
yaml 文件中管理。当测试步骤发生改变，只需要修改 yaml 文件中的配置即可。** 测试数据的数据驱动**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。简单来说，就是参数化的应用。数据量小的测试用例可以使用代码的参
1、编写测试用例在Pycharm中新建test_sample.py文件如下：其中包含被测函数func和测试用例test_answer，使用assert断言测试预期结果和实际结果。# content of test_sample.py
def func(x):
return x + 1
def test_answer():
assert func(3) == 5测试用例编写规范：
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2024-02-23 23:12:59
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fixture的目的是提供一个固定的基线测试可以可靠的重复执行；相当于我们上一篇文章写到的setup和teardown。但是使用起来它不在限于固定的名称，会更加的方便灵活；fixture从简单的单元扩展到复杂的功能测试，允许根据配置和组件选项进行参数化，或者跨函数、类、模块或整个测试范围重用。本篇文章主要写fixture函数中的scope参数scope参数的值有：function（默认）class
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2024-03-11 12:50:05
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ddt安装命令通过pip install ddt 进行安装 ddt.ddt装饰类。在脚本嘴上方进行导入ddt框架后，可以使用装饰类ddt，来装饰 自定义的测试用例，被ddt装饰的类可以直接使用ddt测试框架 ddt.data ：用来拆分data的数据。通常data中包含的每一个值都会作为一个单独的 ...
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2021-08-13 22:20:00
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1 yield基本用法典型的例子： 斐波那契（Fibonacci）數列是一个非常简单的递归数列，除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到。1 2 3 5 8……def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
# print b
a
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2024-06-11 17:30:31
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一、安装①执行语句： pip install ddt②在单元测试中DDT用来进行数据驱动，数据与测试代码分离（数据发生变化时，用例可以保持不变），一组数据来执行相同的操作。一般进行接口测试时，每个接口的传参都不止一种情况，一般会考虑正向、逆向等多种组合，所以在测试一个接口时，通常会编写多条case，而这些除了传参不同外，并没有什么区别。这个时候就可以利用ddt来管理测试数据，提高代码复用
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2023-06-19 14:55:27
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文章目录前言一、ddt简单介绍1.ddt是什么2.使用ddt的好处3.导入ddt模块4.四种模式二、ddt处理各种类型数据1.分析ddt工作原理2.ddt测试元祖数据2.1测试单组元素2.2测试多组未分解元素2.3测试多组分解元素3.ddt测试列表数据3.1多组未拆分数据3.2多组拆分数据3.3 复杂列表（含字典）未拆分数据3.4复杂列表（含字典）拆分4.ddt测试字典数据4.1多组数据未拆分4
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2023-07-21 22:22:51
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*文档正在更新中---2021/10/21 Auth：Fanjiexiong* 添加了setup_method的和setup不同之处pytest简介pytest是python的一种单元测试框架，与python自带的unittest测试框架类似，但是比unittest框架使用起来更简洁，效率更高。根据pytest的官方网站介绍，它具有如下特点：非常容易上手，入门简单，文档丰富，文档中有很
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2024-01-05 22:33:52
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用例运行级别 模块级（setup_module/teardown_module）开始于模块始末，全
原创
2022-12-22 01:41:58
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# 教你如何实现Python Request DDT
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(准备测试数据)
B --> C(发送请求)
C --> D(断言结果)
D --> E(结束)
```
## 2. 步骤及代码
### 步骤1: 准备测试数据
在Excel表格中准备测试数据，比如请求的URL、请
原创
2024-05-20 06:37:38
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一、DDT介绍1. 数据驱动思想：数据和用例进行分离，通过外部数据去生成测试用例2. 适用场景：进行接口测试时，每个接口的传参都不止一种情况，一般会考虑正向、逆向等多种组合。所以在测试一个接口时通常会编写多条case，而这些case除了传参不同外，没其他什么区别。这个时候就可以利用ddt来管理测试数据，提高代码复用率。3. DDT： “Data-Driven Tests”的缩写。数据驱动测试，就是
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2023-07-21 14:07:58
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前言：在使用DDT数据驱动+HTMLTestRunner输出测试报告时遇到过2个问题：1、生成的测试报告中，用例名称后有dict() -> new empty dictionary2、使用ddt生成的用例名称无法更改1、用例名称后有dict() -> new empty dictionary报告中用例名称后有dict() -> new empty dictionary，如图所示：
环境准备 首先，需要安装ddt模块pip install ddt调用时标准格式 在类下面如下写上：@ddt.ddt 在调用的方法下面需要写上：@ddt.data(需要传入的多组数据)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
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2023-10-20 08:03:54
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一数据驱动测试的含义：在百度百科上的解释是：数据驱动测试，即黑盒测试（Black-box Testing），又称为功能测试，是把测试对象看作一个黑盒子。利用黑盒测试法进行动态测试时，需要测试软件产品的功能，不需测试软件产品的内部结构和处理过程。数据驱动测试注重于测试软件的功能性需求，也即数据驱动测试使软件工程师派生出执行程序所有功能需求的输入条件。在微软网站上的解释是：数据驱动的单元测试是为数据源
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2024-06-17 11:49:08
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一、继承1、语法：子类(父类)# 学科类：存放学科名，周期，价格
class Course:
course_lst = []
def __init__(self,name,period,price):
self.name = name
self.period = period
self.price = price
# 角色：可以查看不
