unittest 是一个单元测试框架，单元测试完成对一个模块、一个类或一个函数的运行结果进行检验的测试工作。单元测试是对一个程序最基础的组成部分进行正确性验证，只有所有的单元测试不存在问题才能保证整体程序的正确性。
本文尝试通过json数据校验方法解决如下几个问题： 数据没有校验，系统处于裸奔状态，导致后期维护成本高； 编写一堆校验代码，混杂在业务代码中，导致代码可读性降低； API交付的时候提供一大段接口描述文
Web程序开发过程一般包括以下几个阶段：[需求分析，设计阶段，实现阶段，测试阶段]。其中测试阶段通过人工或自动来运行测试某个系统的功能。目的是检验其是否满足需求，并得出特定的结果，以达到弄清楚预期结果和实际结果之间的差别的最终目的。
在 Python 中如何编写一个自定义的字典类？大家可能被告诉要使用collections.abc中的类作为基类而不是dict。dict也不是任何时候都不能做基类——当你没有重载任何内建方法时可以直接继承dict。
一般常规的接口返回值校验需要把需要校验的字段逐个进行断言判断，这样进行有很大的编码工作量，显然不适用于接口测试平台。可以看一下例子：
项目需求需要用到Excel转JSON，第一时间想到的就是尘封了将近一年的python，一直在JavaJava，python早忘光了，想立刻开始动手却又不敢，最后确认，用python来完成操作Excel有得天独厚的优势，只能硬着头皮上了。短短的代码，做了将近四个小时，中间复习了一下字典和列表，同时也因为其中遇到了一些奇奇怪怪的问题，凌晨一点多躺下，一身轻松。
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于ECMAScript的一个子集。 JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C、C++、Java、JavaScript、Perl、Python等)。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成(一般用于提升网络传输速率)。
Web API经常被那些使用成熟的公开服务（public service）的开发者所使用。例如， ESPN提供了获取运动员信息，比赛分数等信息的API。Google的开发者社区也提供了几十个API，用于语言翻译、分析、地理位置等信息。下面利用ip-api的api和淘宝ip地址库提供的api,编写根据ip地址进行查询实际的物理地址。
出现"object is not subscriptable"错误的常见原因之一是，你尝试对一个非可迭代对象进行下标操作。以字典为例，当你使用字典的键来访问对应的值时，需要使用字典的下标操作符[]。而如果你尝试对一个非字典对象（如整数、字符串等）进行下标操作，就会出现该错误。 另一个可能的原因是，你尝试对一个可迭代对象的属性进行下标操作。例如，对一个自定义类的实例进行下标操作的时候，需要确保该类实现了__getitem__()方法来支持下标访问。
登录测试 被测试的代码逻辑 @app.route('/login', methods=['POST']) def login(): username = request.form.get('username') password = request.form.get('password') # 判断参数是否为空 if not all([username, password]): result = { "errcode": -2,
解析json文件无非编码和解码，这里我们用了python下自带的json模块。当然还要结合python本身特有的dict类型的操作。
选了 text 之后，因为不是 JSON 字符串，FastAPI 无法正确解析请求体为 dict，所以会报类型错误的提示
JSON（JavaScript Object Notation）是系统之间数据交换的流行格式。它是一种轻量级、基于文本且易于解析的格式，已成为互联网上数据交换的标准。但是，JSON 不会为数据结构中的元素提供任何顺序。虽然这在大多数情况下可能不是问题，但在某些情况下，元素的顺序很重要。
JSON格式是网站和API使用的通用标准格式，现在主流的一些数据库（如PostgreSQL）都支持JSON格式。在本文中，我们将介绍如何使用Python处理JSON数据。首先，让我们先来看看JSON的定义。
在API的自动化测试维度中，测试维度分为两个维度，一个是单独的对API的验证，客户端发送一个请求后，服务端得到客户端的请求并且响应回复给客户端；另外一个维度是基于业务场景的测试，基于业务场景的也就是说编编写的API的测试用例是基于产品的业务逻辑。
在API的自动化测试维度中，测试维度分为两个维度，一个是单独的对API的验证，客户端发送一个请求后，服务端得到客户端的请求并且响应回复给客户端；另外一个维度是基于业务场景的测试，基于业务场景的也就是说编编写的API的测试用例是基于产品的业务逻辑，关于这点在我出版的书《Python自动化测试实战》测试案例实战中都有丰富的代码案例，这里就不详细的再说明。抛开两个维度的思考点，作为测试团队的工作内容，首先要保障产品的业务逻辑是可以使用的，只要这样，产品才能够给客户带来价值，在基本的业务逻辑稳定的基础上，再一步需要思考的是整个系统的稳定性，抗压性和系统的承载负载的能力。那么在工程效率的角度上来思考，使用代码或者工具都不是核心，核心是如何使用这些工具或者代码来提升测试的效率，优化研发的流程，并持续的改进，从而达到过程中的改进。不管工具还是代码，对产品完整性的测试，都要考虑产品的业务逻辑，也就是产品的场景，而如何通过API的自动化测试方式来达到产品的业务场景的测试，在单元测试框架的视频里面我特别的说到了七个点，每个点都举了案例，其中最核心的一个点就是编写的每个测试用例都必须得有断言同时基于API的测试要基于产品的业务逻辑来进行，而单纯的测试API是没有多少意义的，比如一个登录的业务场景，登录接口好的就能够证明登录的业务场景是好的吗？很显然不能。
Web程序开发过程一般包括以下几个阶段：需求分析，设计阶段，实现阶段，测试阶段。其中测试阶段通过人工或自动来运行测试某个系统的功能。目的是检验其是否满足需求，并得出特定的结果，以达到弄清楚预期结果和实际结果之间的差别的最终目的。
在API的自动化测试维度中，测试维度分为两个维度，一个是单独的对API的验证，客户端发送一个请求后，服务端得到客户端的请求并且响应回复给客户端；另外一个维度是基于业务场景的测试，基于业务场景的也就是说编编写的API的测试用例是基于产品的业务逻辑，关于这点在我出版的书《Python自动化测试实战》测试案例实战中都有丰富的代码案例，
JSON作为目前最流行的传输格式，在Python中也有相应的实现方式。由于JSON格式的文本可以跨平台并且简单易用，因此被广泛传播。因此，我们今天的主要讨论内容是如何熟练地应用Python的JSON库来处理将JSON映射到文本，以及如何从文本映射到对象中。现在，让我们开始探讨这个话题。
概述 本章节将为大家介绍如何使用Python来编码和解码json对象。 json是javascript object notation的简写，是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写，是目前前后端最常用的数据交互格式之一。 标准库 在Python中，提供了标准的json库来对json串进行解码和编码解析。 常用的函数如下 json.dumps 将python对象编码成json字符串, 返回json串 json.loads 将已编码的json串解码为python对象，返回python对应的数据类型 下面我们
内存不足是项目开发过程中经常碰到的问题，我和我的团队在之前的一个项目中也遇到了这个问题，我们的项目需要存储和处理一个相当大的动态列表，测试人员经常向我抱怨内存不足。但是最终，我们通过添加一行简单的代码解决了这个问题。
raise AttributeError(r"'Dict' has no attribute %s." % key)
JSON是一种轻量级的数据交换格式，JSON相对于XML而言，更加简单，易读和编写，同时也易于机器解析和生成，除此，我们也可以自定义内部使用的数据交换格式。
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。它基于JavaScript Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999的一个子集。JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等）。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。
如果你经常阅读Python的官方文档，可以看到很多文档都有示例代码。比如re模块就带了很多示例代码: >>>import re
我也不是一次编写完成的，是在不断的试错中一步一步的解决这个问题的，令我印象最深刻的就是这个sort函数的用法，需要传入一个回调函数，这里是以列表元素的最后一个值作为key，我之前在做的时候忘记了题目中已经给了总分，还使用了sum([int(j) for j in x[1:]])这个排序，多此一举。
像这样简单的调用应该会返回完整的结果集，因此完全可以忽略与'incomplete_results' 相关联的值。但执行更复杂的API调用时，程序应检查这个值。
我想批量将一个文件夹下类似 P01_L01_abcdefg.bmp 的文件名为改为 abcdefg_P01_L01.bmp，其中 abcdefg 是7位的序列号，请编写 Python 代码。
在编写接口自动化用例时，我们一般针对一个接口建立一个.py文件，一条测试用例封装为一个函数（方法），但是在批量执行的过程中，如果其中一条出错，后面的用例就无法执行。使用测试框架可以互不影响的用例执行及更灵活的执行控制。
本文的运行环境是Win10，IDE是Pycharm，Python版本是3.6。 请先保证自己安装好Pycharm和Scrapy。
测试工作中往往需要对服务端所返回的Json数据做容错，即需要确保原数据中各项值被替换成异常数据类型时，相关数据传输与处理系统不会发生报错、崩溃等问题。
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景，比如网站前台与后台之间的数据交互。 Python中自带了json模块，直接import json即可使用
标准类型运算符，主要进行的是值比较、对象身份比较和布尔运算，具体使用在之后介绍，大概的运算符如下所示：
选自arXiv 作者：Anish Athalye 机器之心编译 参与：李泽南 用于识别图片中物体的神经网络可以被精心设计的对抗样本欺骗，而这些在人类看起来没有什么问题的图片是如何产生的呢？最近，来自
异常可以防止出现一些不友好的信息返回给用户，有助于提升程序的可用性，在java中通过try … catch … finally来处理异常，在Python中通过try … except … else来处理异常
在Python的世界里，将一个对象以json格式进行序列化或反序列化一直是一个问题。Python标准库里面提供了json序列化的工具，我们可以简单的用json.dumps来将一个对象序列化。但是这种序列化仅支持python内置的基本类型。
集简云 可视化构建器包含一个表单，用于添加 API 请求地址(URL) 并选择 API 调用类型。我们还可以设置您的 API 可能需要的任何自定义选项，包括自定义 URL 参数、HTTP 标头和请求正文项。集简云 然后将 JSON 编码的响应解析为单独的输出字段，以用于后续的流程步骤中。
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一、复习 文件的操作 import codecs with codecs.open("aaa.txt", "w") as f: f.writelines("this\nis\na\ntest\nfile!!") 高阶函数：sorted dict1 = dict(a=1, b=2) print(sorted(dict1.items(), key=lambda d:d[1])) 输出：//以列表的方式输出 [('a', 1), ('b', 2)] 如果需要以字典形式的方式输出，则
2020年的博客之星已经开始啦，根据规则投票会持续一段时间，但是在活动页面并未有实时排行榜，本文将用爬虫实现数据的采集以及排序，可以直接查看到评比排行~同时，在下也有幸入选博客之星TOP 200，如果你手里还有多余的票票，请不要错过投票的机会，点击阅读原文即可为小猪投上宝贵的N票，不胜感激
在我们写文章(博客、公众号、自媒体)的时候，常常觉得自己的文章有些老土，这很大程度是因为配图没有选好。本文将和大家分享一个实用爬虫案例！
这些任务可以看作是模型接收文本作为输入并执行某种分析的过程。这可能涉及提取标签、提取实体、理解文本情感等等。如果你想要从一段文本中提取正面或负面情感，在传统的机器学习工作流程中，需要收集标签数据集、训练模型、确定如何在云端部署模型并进行推断。这样做可能效果还不错，但是这个过程需要很多工作。而且对于每个任务，如情感分析、提取实体等等，都需要训练和部署单独的模型。
有的错误是程序编写有问题造成的，比如本来应该输出整数结果输出了字符串，这种错误我们通常称之为bug，bug是必须修复的。
python2.7 会在 2020 年停止维护, 很多第三方包也在去掉对 python2.7 的支持, 最近终于完成了内部代码向 python3 的迁移, 整个过程挺繁琐的, 记录一下.
python中多重继承的用途之一是通过mixins扩展类功能。mixin是提供其他类方法的类，但不被视为基类
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