在单元测试的组件中，主要分为测试用例，测试固件，测试套件，测试执行以及测试报告，看过我书的同学对这些应该很清晰。测试固件也是不难理解，也就是在测试用例执行前需要做的动作和测试执行后需要做的事情。比如在UI的自动化测试中，我们更加关注的是对页面的操作，而不是关心打开浏览器和关闭浏览器，在数据库的操作中，更加关注的是对MySQL的基本操作，而不怎么关心连接数据库和数据库断开连接这部分。所以打开浏览器和关闭浏览器，连接数据库和关闭数据库部分，可以让测试固件去干，测试用例的层面更加关心测试用例的执行结果以及断言结果。在pytest的测试框架中，测试固件有各种形式的表现，比如除了刚才说的初始化与清理外，还有它强大的参数化的部分。下面还是通过具体的案例来说明这部分的应用。
本文继续对Flask官方教程进行学习，我就直接跳过Templates、Static Files、Blog Blueprint三小节了，因为基本不会在实际项目中用到这些技术，有时间多学习下前端才是。这篇文章把Make the Project Installable、Test Coverage、Deploy to Production这三小节汇总来学习。我觉得这是官方给出的一个Flask项目发布流程，如下图所示：
在当今数字时代，构建高效、可扩展的Web应用程序是开发者们的一项重要任务。Python，作为一种简洁、强大的编程语言，为Web开发提供了丰富的工具和框架。在本篇文章中，我们将探讨使用Python构建Web应用程序的最佳实践，通过代码实例和深度解析来帮助你更好地理解和运用这些技术。
对于大多数视图，用户需要登录。测试中最方便的方法是使用客户端发出POST请求并将其发送到登录视图。不是每次都写，而是写一个类，使用class方法来完成，并使用固件将其传递给每个被测试的客户端。
2， 写一个函数，实现随机一个数组，长度和元素不固定，输出任意两个元素相加结果为N的方法
今天的文章分享如下在 FastAPI 框架下，使用 pytest 来自动化测试数据库相关的接口，文章的最后给出全部代码。
十一月中旬离职后，休息了几天，周末把简历写好，周一开始投递，到现在快两个礼拜了，面试了上海的很多公司，比如字节跳动、阿里本地生活（饿了么）、喜马拉雅、bilibili、游族、哈啰出行、得物等，比较幸运的是都走到了最后的流程，正好今天有空，做个总结。
本项目实现接口自动化的技术选型：Python+Requests+Pytest+YAML+Allure ，主要是针对之前开发的一个接口项目来进行学习，通过 Python+Requests 来发送和处理HTTP协议的请求接口，使用 Pytest 作为测试执行器，使用 YAML 来管理测试数据，使用 Allure 来生成测试报告。
Pytest测试框架是动态语言Python专用的测试框架，使用起来非常的简单，这主要得易于它的设计，Pytest测试框架具备强大的功能，丰富的第三方插件，以及可扩展性好，可以很好的和unittest测试框架能够结合起来在项目中使用。本文章主要介绍Pytest测试框架中参数化的详细信息。
接下来按照 安装简介 设置一个 Python 虚拟环境，然后 为项目安装 Flask 。
1. NumPy - 数值计算扩展库。提供高效的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。http://www.numpy.org/2. SciPy - 科学计算库。构建在NumPy之上,用于科学与技术计算。https://www.scipy.org/3. Pandas - 数据分析与操作库。提供高性能易用的数据结构和数据分析工具。http://pandas.pydata.org/4. Matplotlib - 数据可视化库。产生 Publication quality figures。http://matplotlib.org/5. Scikit-learn - 机器学习库。用于数据挖掘和数据分析。http://scikit-learn.org/stable/6. TensorFlow - 深度学习库。由谷歌开源,用于机器学习,深度神经网络与人工智能。http://tensorflow.org7. Django - Web框架。提供开发Web应用的骨架。https://www.djangoproject.com/8. Flask - 微型Web框架。提供Werkzeug、Jinja2等高质量成功的库集成。http://flask.pocoo.org/9. Scrapy - 网络爬虫框架。用于进行网络爬取,提供操作各种网站的能力和工具。https://scrapy.org/10. BeautifulSoup - HTML/XML解析库。提供解析器,用于从HTML和XML文件中提取数据。https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/
在前面的关于Pytest的系列文章中系统的介绍了Pytest测试框架的知识体系，今天主要介绍Pytest测试框架在API自动化测试中的应用。本文章会把数据存储到yaml的文件中。在API的自动化测试中，我们需要思考的是把测试中的数据分离出去。本实例中测试的案例依然是书籍管理系统，它的具体源码为：
欢迎来到《Python技术周刊》这是第21期,每周六发布,让我们直接进入本周的内容。由于微信不允许外部链接,你需要点击页尾左下角”阅读原文“,才能访问文中的链接。
在Pytest的测试框架中，有很丰富的插件，还是接着之前的案例继续延伸来说这部分，今天主要介绍基于Pytest测试框架的测试报告部分，其实在Pytest测试框架里面，测试报告可以使用html的插件，也可以使用allure来生成测试报告，关于allure在使用会在下一个文章中详细的介绍它的使用。
Pytest能够满足我们对单元测试框架的许多要求，它简洁易用，同时提供了丰富的功能来进行测试用例的管理和执行。在本文中，我们将深入探讨如何使用 Pytest 运行多条测试用例、测试文件或测试包，并且指定运行特定的测试用例，并对执行结果进行分析。
HTTP是应用层的协议，同时也是无状态的协议，所以也就有了COOKIE技术的发展，关于COOKIE和SESSION以及TOKEN这些我就不详细的解释了，在我的书籍《Python自动化测试实战》里面有很详细的解释。本节继续沿着Python测试实战（十）的主题来看Pytest测试框架对token的处理和API的案例应用实战。在案例里面，应用了Flask-JWT，关于JWT部分改天我在博客里面详细的写下。对之前的源码增加token的验证，最新的案例代码为：
如果使用方只用把插件加到依赖里，安装以后这个插件就自动生效了，那使用方岂不是非常方便？但 Python 是个运行时的动态语言，所有代码需要生效都要实际执行它，那么这个执行时谁来做，什么时机执行呢？
在API的测试用例编写文章和接口测试维度的文章中体系中，详细的介绍了API测试点编写和涉及到的知识体系。其实在更加细致的角度上，API的测试也是需要考虑它的分层，很多时候我们听过金字塔的模型，以及基于金字塔模型演变后的菱形，后微服务架构模式下新的金字塔的模型，其实就单纯的API的测试角度上，也是存在它的分层，关于分层，在后面的文章中会详细的介绍少。在平常的工作中，我们接触到的API的测试，主要是基于这么几个维度，分别是单个API的验证，外部依赖API的验证，和基于业务场景的API验证。
前言 一个最简单的 Flask 应用可以是单个app.py文件, 当项目越来越大的时候，把所有代码放在单个文件中就很难维护了。 我们需要设计一个项目结构，每个目录做对应的事情。 项目结构设计 一个最简单的 Flask 应用可以是单个app.py文件。 app.py from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello(): return 'Hello, World!' if __name__ == '_
在第四章周围，我们从只在一个文件夹中拥有所有内容转移到了更有结构的树形结构，并且我们认为可能会对梳理各个部分感兴趣。
趁着元旦假期最后一天，有着大把时间，奔着把tep做大做强的目标，好好学习了一波。在开始正文之前，先回答可能会问到的两个问题。第一个问题是为什么要集成HttpRunner？因为我最近在思考如何给tep做分层设计，参考了我司现有的接口自动化平台，它的设计是每个用例有很多测试步骤，可以针对用例设置预设变量，然后在测试步骤中引用。正当我准备自己开发类似功能时，想到了HttpRunner，我记得HttpRunner第3版是建议直接编写pytest代码而非以前的ymal或json文件了。大有所获，HttpRunner正是以这种方式编写的代码，而且和pytest有很好的结合，很符合tep要集成的第三方包的希望。第二个问题是为什么要集成Flask？刚开始只是我用来调试代码的，等到把Mock写完以后，想到可能大家也需要调试代码，就把它做到tep里面了，并且附带了测试用例的示例代码，安装完以后就能一键运行，开箱即用，美滋滋。归根结底，都是为了把tep做大做强。
测试框架 unittest – (Python 标准库) 单元测试框架。 nose – nose 扩展了 unittest 的功能。 contexts – 一个 Python 3.3+ 的 BDD 框架。受到C# – Machine.Specifications的启发。 hypothesis – Hypothesis 是一个基于先进的 Quickcheck 风格特性的测试库。 mamba – Python 的终极测试工具， 拥护BDD。 PyAutoGUI – PyAutoGUI 是一个人性化的跨平台 GU
当你听到混乱这个词时，你会想到什么？也许你会想到喧闹的股票交易所，或者早上的厨房——一切都混乱不堪。当你想到秩序这个词时，也许你会想到一个空旷的房间，宁静而平静。然而，对于科学家来说，混乱的特征是同质性（相同），而秩序的特征是复杂性（不同）。
Flask有个特点：千人千面。它没有硬性规定，你必须采用哪种项目结构来组织代码，这就导致每个人都按照自己的习惯和喜好来写，写出来的项目结构往往是千差万别。在Flask2.0的官方文档中，有一节内容介绍了Flask的项目结构，我们可以窥探一番。
目前搜狗商城接口测试框架用的是unittest+HTMLTestRunner，case数有1097条，目前运行一次自动化测试，时长约为30分钟，期望控制在10分钟或者更短的时间内。近期打算重新优化框架，着重解决运行效率低的问题。最近调研了一下另一种主流测试框架Pytest，Pytest是一个非常成熟的全功能的Python测试框架，本文主要对比了Unittest和Pytest这两种较为流行的Python测试框架。
Awesome-asyncio 是 Timo Furrer 发起并维护的 Python Asyncio 资源列表。本项目是其中文版，在这里，收集了大量的 Asyncio 的最棒、最新的资源，供大家探索 Python 异步编程世界。
japi项目，是一个接口自动化平台开发项目，由【测试开发刚哥交流群】招人共建，基于JMeter，参考MeterSphere，以学习为目的，完成一个SpringBoot+Vue技术栈的纯粹的接口自动化平台开发。
版权: https://github.com/humiaozuzu/awesome-flask Awesome Flask ============= 介绍 Awesome-Flask 是由 h
Python，这一通用编程语言，已具有广泛的应用领域。其学习曲线非常平滑，可谓编程入门同学的首选！那么，让我们来探索一下 Python 在主要热门应用领域中的表现吧！
今天的文章主要是围绕着 api 自动化的方向来给大家分享的，关于 api 自动化的框架前期推文都有分享过，之前的分享测试数据是基于 excel 管理的，测试报告生成是基于 httptestrunner，测试框架是基于unittest。
作者：yukkizhang，腾讯 CSIG 测试工程师 本文直接从常用的 Python 单元测试框架出发，分别对几种框架进行了简单的介绍和小结，然后介绍了 Mock 的框架，以及测试报告生成方式，并以具体代码示例进行说明，最后列举了一些常见问题。 一、常用 Python 单测框架 若你不想安装或不允许第三方库，那么 unittest 是最好也是唯一的选择。反之，pytest 无疑是最佳选择，众多 Python 开源项目（如大名鼎鼎的 requests）都是使用 pytest 作为单元测试框架。甚至
自动化测试从分类上来说，可以把它分为客户端自动化测试和服务端自动化测试，或者可以更加具体的说就是API的自动化测试，API的测试是软件测试的一种测试模式，它包含了两个维度，在狭义的角度上指的是对应用程序接口的功能进行测试，在广义的维度上是指集成测试中，通过调用API测试整体的功能来完成度，可靠性，安全性和性能。相比较客户端自动化测试，API测试是可以有效的提升测试的效率，以及满足在DevOps的理念下的持续交付的能力。另外一个点，目前出去找工作不管是那个级别的测试工程师，都要求会API的测试，只不过不同层级对服务端的测试能力在深度和广度上有区别，但是有一点必须得承认，API的测试技术是每一位测试工程师都要求必须掌握的测试技能。
不管是市场需求还是测试效率而言，自动化测试都是作为测试工程师需要掌握的一门技术，并且在公司能够逐步的应用到常规的测试中，如回归测试。自动化测试的价值在于它能够有效的检测被测对象的质量并且能够给出有价值的结果信息，而且这个结果需要具备权威性，不需要太多人为的参与与干预。
在整体的测试效率而言，API测试技术是提升测试效率最有效的手段之一，因为它的执行效率是非常高的，另外一点就是前后端的分离开发的模式，也需要我们更多的精力和时间投入到API的测试技术以及API的测试技术在企业的落地和应用。当然，这仅仅是功能层面的，还需要考虑非功能的点，比如队列，调度机制，服务的性能测试，稳定性的因素，这些是非常多的。在本篇文章中，只单纯的考虑API测试技术中关于关联的解决思路和案例应用。API测试的核心，其实并不在于单个API的测试，单个API无法保障业务的覆盖度，所以我们更多需要结合业务场景来测试这些点，但是一旦结合具体的业务场景，也就涉及到关联的思路，所谓关联，其实我们可以理解为上个API的输出是下个API的输入部分。下面结合主流的测试工具以及代码来演示这部分的具体解决方案和案例实战。
上两篇文章我们介绍了swagger&yapi接口文档转换jmeter使用的方式，第三篇文章实现了yapi接口登录，已经可以覆盖大多数公司的接口文档转换，可以帮助我们的测试攻城狮解放双手，节省很多时间！
极值是函数的最大值或最小值。在高等代数微积分中，这些极值点位于函数的导数为0的位置，然后再求导数函数的根，即找出原多项式函数的极值点。
作为高级编程语言，Python的受欢迎程度近几年一直在往上涨。每年，Python官方都会针对开发者社区做一次年度报告，统计当年的发展情况，并发布调研报告。
在前面的技术文章中介绍了Dockerfile的基本应用，下面详细的介绍下通过Dockerfile来部署Python的应用程序的过程。本案例主要使用Python语言，使用的WEB框架是Flask，然后来实现一个网站的部署过程，也就是说写好程序代码好后，开发dockerfile的代码，执行以及生成镜像，其他人基于该镜像，docker run就可以在电脑跑起来对应的应用程序。
params = urllib.parse.urlencode({'loc':'108288','day_type':'weekend','type':'exhibition'})
在2018年秋季，Python软件基金会与JetBrains发起了年度Python开发者调查。 报告的目的是寻找Python领域的新趋势，帮助开发者深入了解2018年Python开发者的现状。
我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型！这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因，不是吗？
HTML HTML 超文本标记语言，网页制作的编程语言 结构 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charse
作者本着在实践中学习，在学习中实践的思考模式，将理论知识与实际应用相结合，举出真实的案例，让读者学会举一反三。
【磐创AI导读】：本系列文章为大家总结了24个热门的python库，查看上篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。一文总结数据科学家常用的Python库（上）
上期扩展系列内容说到了GUI图形化界面作为数据接收的入口。在近期公司内部演示的时候，考虑到使用便捷性，决定将脚本结合flask框架，做成web端的形式。这样大家都可以正常访问。
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