在本地自己制作用过镜像后，上传到镜像仓库，这样方便在不同的机器上快速搭建同一套环境。 如果公开的话，别人也可以用你的镜像快速搭建环境，类似于 GitHub 本地代码上传到代码仓库，再从仓库拉取代码到本地。
简单来说，Dockerfile就是把我们安装环境的每个步骤和指令，放到一个文件，最后一键执行，最后做成一个你想要的环境。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1870863.html
如果你是一个python自动化测试人员，某天你在公司终于完成了一个项目的接口自动化脚本工作，在你自己常用的本机或者服务器上调试完成了脚本，稳稳地没问题。 可是晚上下班回家，你自己找了个linux的服务器，想在家里也练练手，于是重新安装python3.6版本，网上找个教程巴拉巴拉的一大堆指令安装。
如果我们已经安装了一个python3的环境，如果另一台机器也需要安装同样的环境又要敲一遍，很麻烦，这里可以配置Dockerfile文件，让其自动安装，类似shell脚本
jenkins上集成allure的报告才是高大上的，jenkins集成了allure插件，安装插件后运行pytest+allure的脚本即可在jenkins上查看allure报告了。
jenkins集成了allure插件，安装插件后运行pytest+allure的脚本即可在jenkins上查看allure报告了。
作为 CI 流程的一部分，我们在 Sentry 运行了多种测试。本节旨在记录一些 sentry 特定的帮助程序， 并提供有关在构建新功能时应考虑包括哪些类型的测试的指南。
Universe是一个用于衡量和训练AI的软件平台，适合世界上的所有游戏，网站和应用程序。本项目是一个universe开源库，它为 每个Universe环境提供了一个简单的Gym界面。
在测试的立场上，希望开发编写的代码都是经过开发的单元测试的，但是事实上，这中间总是存在理想和现实的差距，既然如此，我们何不来开发部署环境后，对服务进行自动化测试验证了。整体的设计思路就是开发编写的代码，使用Dockerfile构建成镜像文件，然后使用docker-compose自动化启动镜像文件，下一步其实就很简单了，我们测试这边进行智能化的自动验证，其实在前面的文章体系中，介绍中智能化测试完成后，在测试结束的时候出具体的测试报告以及如果存在问题，触发整体报警的机制。本文章系列中主要结合CI持续集成的工具，把这个过程完全的自动化，以及智能化的过程。当然，使用的技术栈主要是Spring Boot。
在之前编写过CI与Gitlab的整合应用，下来主要详细的介绍使用Gitlab工具的CI的可持续应用。搭建好Gitlab的环境好后，我们需要在Linux的环境安装Gitlab的插件gitlab-ci，安装命令为：
python自动化的脚本开发完成后需提交到git代码仓库，接下来就是用Jenkins拉取代码去构建自动化代码了
Ansible中的单元测试是确保角色按预期运行的关键。通过允许您指定针对不同环境测试角色的方案，Molecule使此过程更容易。使用Ansible，Molecule将角色卸载到配置器，该配置器在配置的环境中部署角色并调用验证器（例如Testinfra）来检查配置偏差。这可确保您的角色在该特定方案中对环境进行了所有预期的更改。
在Docker之Dockerfile实战(二)中详细了介绍了使用Dockerfile来部署基于Python语言开发的应用程序和服务，下面详细的演示使用Dockerfile来部署基于jar的应用程序，也就是Java的技术栈。
如果使用pytest做接口自动化，那么个人认为最好的编写工具是PyCharm，任何低代码测试平台都无法取代。当然不会代码，或者不使用pytest，那低代码测试平台，或者yaml，甚至excel写自动化用例，都是可以接受的。而在使用pytest这个特定场景里面，要做平台化，平台的功能就需要仔细斟酌。既然编写用例最好使用PyCharm，平台也就只能专注于用例编排和任务调度，即创建任务，关联用例，批量运行，以及定时，并行，通知等。
前端、后端、pytest均以Docker容器运行服务，单独的容器化执行引擎，项目环境隔离，即用即取，用完即齐，简单，高效。
之前我们用docker手动安装了jenkins环境，在jenkins中又安装了python3环境和各种安装包，如果我们想要在其他3台机器上安装，又是重复操作，重复劳动，那会显得很low，这里可以使用Dockerfile来让他自动执行安装命令，类似shell脚本
Labelme 是一个图形界面的图像标注软件。其的设计灵感来自于 http://labelme.csail.mit.edu/ 。它是用 Python 语言编写的，图形界面使用的是 Qt（PyQt）。
pytest命令行运行时，可以直接在控制台中查看到输出的结果，但这样的结果并不直观，也不易于保存用于后续分析和分享。如pytest -s -q test_xx.py的输出结果。 Pytest的报告输出方式 JunitXml格式的报告文件：pytest --junitxml=path resultlog文本格式的报告文件：pytest --resultlog=path(不常用，预计在4.0移除) url格式的报告文件，为每个用例或指定用例生成一个url：pytest --pastebin=all,只输出失
LinkFinder是一款功能强大的Python脚本，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松在JavaScript文件中发现和扫描网络节点及其相关参数。这样一来，渗透测试人员和漏洞猎人将能够快速在测试的目标网站伤收集新的隐藏节点了。
团队下半年的目标之一是实现自动化测试，这里要吐槽一下，之前开发的测试平台了，最初的目的是用来做接口自动化测试和性能测试，但由于各种原因，接口自动化测试那部分功能整个废弃掉了，其中和易用性有很大关系，另外，也和我们公司的接口业务也有关。不过性能测试功能开发同学用的很欢快，还有接口的管理，目前是连接前端与后端的重要桥梁。目前又加入了环境管理（我公司主要用docker创建开发和测试环境），最近又加入了需求管理与bug管理，所以，从“测试平台”变成了“研发协作平台”。为什么不用市面上主流的缺陷管理系统？例如，禅道，JIRA。因为我们公司有自己特定的开发流程。单就环境的管理（docker）市面上的平台就不能满足。
为了帮助管理员监控 CI/CD 平台并对其进行故障排除，并帮助开发人员提高 CI/CD 管道的速度和可靠性，Elastic Observability 提供了持续集成和持续交付 (CI/CD) 流程的可见性。
RAUDI是一款功能强大的Docker镜像自动更新工具，RAUDI基于GitHub Actions实现其功能，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松地定期自动更新Docker镜像，并保持你所使用的Docker镜像为最新版本。
昨天（2019.05.06）的国内股市大家也都看到了，川普的一句推特威力真的太可怕了......（虽然今天涨了一点回去，但是本质上还是亏了呀）
pytest官网地址：https://github.com/pytest-dev/pytest/
pytest 框架里面的元数据可以使用 pytest-metadata 插件实现。
Pytest 执行过测试任务后我们需要查看整体测试情况，本文记录使用 pytest 生成测试报告的几种方法。 简介 Pytest 生成测试报告有几种方法，本文以 mtutils 库中的测试代码为例，分别尝试几种测试报告的使用 ResultLog pytest 自带测试报告输出功能 该功能在 pytest 6.1 以后的版本中被删除 使用方法 在 pytest 命令中加入参数 --resultlog = path-to-log.txt 示例 pytest --resultlog=./log.txt t
我用的windows，这里下载war包,这个位置下载的是最新的，需要java11或者更高，我电脑是java1.8，所以我选择去历史版本
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。
最近加班再加上自己的懒惰，很久没有更新了，想想你停留在原地的时候，其他人正在努力，那你就会越来越落后，每天进步一点点，加油！！！关注公众号【‘软件测试小助手’】带你一起学习！
经过Python测试交流群的小伙伴群策群力，teprunner添加了一个重要功能，把PyCharm中的代码，通过Git同步到测试平台中，生成测试用例。这样，teprunner就成了一个名副其实的pytest脚本在线管理平台。
接着上篇《python之pytest单元测试框架介绍》文章，本篇文章就pytest测试规范执行测试用例
根据用例收集规则，TestLogin类中add方法不是以test开头，所以pytest不会收集。
这篇文章将展示 PyCharm IDE 的十个视觉动画，用于创建新项目或增强现有项目。
在前面的文章中介绍了Pytest中使用conftest.py来共享fixture，事实上我们可以通过Pytest中的配置文件pytest.ini来改变Pytest的执行方式，如指定pytest执行的最低版本，明确规定什么目录下的测试点是不可以执行的，那些目录下的测试点是可以执行的，以及执行过程中它的搜索规则，我们可以依据自己的需求来进行自定义。下面就依据这些来分别介绍这些的应用。不得不说,Pytest真的很自由，没有unittest那么多的拘束，这点比较自由。
在Python语言系中，有很多可用的自动化测试框架，比如早期大多数人会选用 unittest+HTMLTestRunner、Nose等，最近几年比较常用的有Robot Framework，Robot Framework它是Python下一款非常通用的测试框架，采用扩展插件的机制可以帮助我们实现几乎任何类型的自动化测试工作，如接口自动化测试、App自动化测试、Web UI自动化测试等，而针对Robot Framework框架系统性的使用和讲解，笔者年初出版上市过一本《自动化测试实战宝典》一书，感兴趣的，可参阅此书：重磅消息 |《自动化测试实战宝典：从小工到专家》隆重上市！。
Safety是一款功能强大的漏洞检测工具，可以帮助广大研究人员检测设备上已安装依赖组件中存在的已知安全漏洞。默认配置下，Safety使用的是开放Python漏洞数据库-Safety DB，但是大家也可以使用—key选项来更新工具，并使用pyup.io的Safety API。
用例之间不应相互依赖，如果部分用例拥有相同的业务流程，如都需要，打开登录页->登录->点击添加商品菜单->进入添加商品页面 不建议使用以下方式，并使其按顺序执行。
测试平台，有人说它鸡肋，有人说它有用，有人说它轮子，众说纷纭，不如从自身出发，考虑是否要做测试平台：
pytest 是成熟的功能齐全的 Python 测试工具，可帮助你编写更好的程序。
花下猫语：之前写 tox教程 的时候，我们曾提到过 nox，它是后起之秀，在某些方面比 tox 更好用，我就曾不止一次看到别人在推荐它。在翻看文档的时候，我突然起了翻译的兴趣，所以先翻译了这篇。后续会陆续翻译剩下的内容，敬请期待。（Github上能给颗小星星就更好啦喵~）
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