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。
我们学习Flask框架,是从写单个文件,执行hello world开始的。我们在这单个文件中可以定义路由、视图函数、定义模型等等。但这显然存在一个问题:随着业务代码的增加,将所有代码都放在单个程序文件中,是非常不合适的。这不仅会让代码阅读变得困难,而且会给后期维护带来麻烦。
首先,我们将在安装了Twilio和Flask模块的Python环境中打开一个文本编辑器,并开发出一个简单的应用程序,该应用程序将使用动词和名词创建一个Twilio会议室。
这一箴言的起源已经不可考了,尽管他不是完全正确的,但是仍然离真理不远。没有测试过的应用将会使得提高现有代码质量很困难,二不测试应用程序的开发者,会显得特别多疑。如果一个应用拥有自动化测试,那么您就可以安全的修改然后立刻知道是否有错误。
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。
5.VS code 中Debug Flask程序配置 修改.vscode中的launch.json为如下内容
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。
PS:基本的流程就是开发人员提交代码,自动构建,然后可以在ci服务器上访问,整个流程基本就是这样。
解决方法:在”/etc/docker/“目录下,创建”daemon.json“文件。在文件中写入
PS:实际上这个例子,就是特定版本的docker image的产生。一个版本的发布代表我们这个软件的稳定的版本的问世,接下来就可以进行对稳定版本的部署,我们对稳定版本的部署,稳定版本的部署具体是docker swarm还是k8s,最重要的是我们已经有了一个docker image,我们可以通过手动,或者自动的升级。update docker image 实现服务的不中断。 总体言之这几次的流程是:开发代码提交到分支后,分支下进行校验pipline,没有问题,进行deploy的,在deploy测试没有问题,打包tag,形成稳定的dockerimage版本。
这一篇,我们介绍一下使用Gitlab-runner进行持续集成与部署,经过以往的经验,我们使用Jenkins的时候,会在jenkins中安装一系列的开发环境包,比如:
|-flasky |-app/ |-templates/ |-static/ |-main/ |-init.py |-errors.py |-forms.py |-views.py |-init.py |-email.py |-models.py |-migrations/ |-tests/ |-init.py |-test*.py |-venv/ |-requirements.txt |-config.py |-manage.py
mock测试是以可控的方式模拟真实的对象行为。程序员通常创造模拟对象来测试对象本身该具备的行为,很类似汽车设计者使用碰撞测试假人来模拟车辆碰撞中人的动态行为
1\ 代码覆盖报告 pip install coverage 2 manage.py
PS:基本目前这种就是开发和测试,CICD的完整的流程。git的工作流,基于分支的工作流。部署到CI的服务器上。CD其实分几种情况,可能部署到生产的环境的机器,另外的一个单独系统,我们生产的环境的部署,一般情况是根据发布来部署的。今天这个基本是开发和测试,没有包括生产环境的。下次项目发布做部署,应该可以gitlab,gitlab-ci的什么流程
修改Runner的 /etc/gitlab-runner/config.toml文件,在其中的 [runner.docker]下增加:
今天给大家介绍一个Python备忘单,可以作为学习Python编程的快速参考指南。
源码地址:https://github.com/limingios/docker-cloud-flask-demo
Python是一种高级编程语言,由荷兰程序员Guido van Rossum在1989年发明,其名称来自于Monty Python剧组。Python 是一种跨平台的解释性语言,经常用于开发 Web 应用程序、桌面软件和数据科学领域,是各种大数据处理和人工智能领域的首选语言。Python的优雅语法和易于上手的特点,使得它成为了初学者和专业开发者的首选语言之一。
使用github上开源的一个python的demo项目,地址为:https://github.com/imooc-course/docker-cloud-flask-demo 打开自己的gitlab,点击New project,把项目导入。
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!
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
这几个月我开发了公司里的一个restful webservice,起初技术选型的时候是采用了flask框架。虽然flask是一个同步的框架,但是可以配合gevent或者其它方式运行在异步的容器中(测试链接),效果看上去也还可以,因此就采用了这种方式。
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。
在推出六个月后,谷歌扩展了其基于 AI 和云的实验性共享工作空间项目 IDX,引入了 集成的 iOS 模拟器和 Android 模拟器、新的项目模板,与 Nix 包管理器更好的集成,等等。
介绍 使用python做web开发面临的一个最大的问题就是性能,在解决C10K问题上显的有点吃力。有些异步框架Tornado、Twisted、Gevent 等就是为了解决性能问题。这些框架在性能上有些提升,但是也出现了各种古怪的问题难以解决。 在python3.6中,官方的异步协程库asyncio正式成为标准。在保留便捷性的同时对性能有了很大的提升,已经出现许多的异步框架使用asyncio。 使用较早的异步框架是aiohttp,它提供了server端和client端,对asyncio做了很好的封装。但是
DevSecOps 流程 先决条件: 1) Git 2) Jenkins 3) Sonar-Scanner 4) Snyk 5) Java、Maven、Node.js、Python 等(您为项目选择的语言将取决于适用的安装要求。 6) Docker 7) Aqua Trivy 8) Kubernetes 9) Zaproxy
▼ 关注测试君 | 会上瘾 对于接口自动化,设计上的难点有:如何保证测试脚本的可复用性,以及脚本正确性。个人认为脚本的正确性是基于脚本的可复用性而言的,因为只有可复用性高使用频率大,才会慢慢的发现并
在人工智能兴起的当下,AI正在重塑着很多行业。今天介绍的是一款位于github热榜榜首的,可轻松将您的代码库从一个框架或语言迁移到另一个框架或语言的AI应用:GPT-Migrate。
前面一篇文章Python单元测试框架介绍已经介绍了python单元测试框架,大家平时经常使用的是unittest,因为它比较基础,并且可以进行二次开发,如果你的开发水平很高,集成开发自动化测试平台也是可以的。而这篇文章主要讲unittest与pytest的区别,pytest相对unittest而言,代码简洁,使用便捷灵活,并且插件很丰富。
单元测试代码覆盖率作为一种度量方式,可以计算单元测试用例对于被测代码的覆盖程度,即:被执行的代码数量和代码总数量的比值
一般我们使用Flask进行前后端分离开发的时候,前端与后端直接就是通过 API 请求进行数据交互,那么我们可以如何去确认我们的服务是安全的呢?
before_requrst 多个 从上往下 process_request
在开发过程中,需要修改数据库模型,而且还要在修改之后更新数据库。最直接的方式就是删除旧表,但这样会丢失数据。
demo01blueprint.py """ 蓝图基本使用[掌握] - 作用: 为了进行模块化开发 - 特点: 属于flask中自带的,不需要安装扩展就能使用 - 蓝图的使用流程: - 1.创建蓝图对象 - 2.使用蓝图装饰视图函数 - 3.将蓝图注册到app中 """ from flask import Flask,Blueprint from demo02product import blue from demo03user import user_blue app = Flask(_
题图.png Python: 一周笔记 本文根据实际项目中的一部分api 设计抽象出来,实例化成一个简单小例子,暂且叫作「学生管理系统」。 这个系统主要完成下面增删改查的功能: 包括: 学校信息的管理 教师信息的管理 学生信息的管理 根据Api请求的动作: POST: 增加信息 GET: 查询信息 PUT: 更新信息 DELETE: 删除信息 可以以下面一个简单的实例看这个系统完成什么样的工作: from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.r
模型表示程序使用的数据实体,在Flask-SQLAlchemy中,模型一般是Python类,继承自db.Model,db是SQLAlchemy类的实例,代表程序使用的数据库。
项目的整体结构可以参考“软件目录开发规范”,这里单说测试目录。一般都是在项目里单独创建一个测试目录,目录名就是“tests”。 关于目录的位置,一种建议是,在项目名(假设项目名是Foo)的一级子目录下创建二级子目录 “Foo/foo/tests” 。但是这样可能是因为用起来不方便,有很多是按下面的做法。不过下面的示例我还是用这个方法来创建测试目录。 还可以把测试目录向上移一层,作为一级子目录,直接创建在项目之下 “Foo/tests”。参考django、scrapy、flask都是这样的做法。
错误处理 错误处理机制:try...except...finally... try: print('try...') r = 10/5 print('result:', int(r)) except ZeroDivisionError as e: print('except:', e) finally: print('finally...') print('END') 由于没有错误发生,所以except语句块不会被执行,但是finally如果有,则一定会被执行(可以没
1 需求整理1.1 实现目的API接口自动化测试,主要针对http接口协议;便于回归测试;线上或线下巡检测试,结合持续集成,及时发现运行环境存在的问题;提升个人自动化测试技术能力,为业务提供强有力的测试手段。1.2 功能需求基于Unittest,封装、调用和组织所有的测试用例,进行批量或指定用例运行;支持邮件服务,可添加任意团队成员邮箱,及时通知团队成员自动化运行结果;支持log日志,保存运行过程所有或需要记录的数据;支持HTML测试报告,直观展示测试结果和数据;支持用例设计和测试结果分离,便于数据管理;支
flask自带的web server是开发用途,并不适用与发布,需要借助专业的web服务器。 配置的坑无数,Apache部署,403禁止,莫名其妙无法访问,500内部错误把我搞得崩溃了。 重点参考: http://blog.csdn.net/firefox1/article/details/46438769 1.下载 2.解压Apache24,到C:\ 3.备份conf\http.conf 4.搜索ServerName,设置,否则启动会提示。测试运行,至少不应报错 5.在服务器浏览器访问http://loc
题图.png Python: 一周笔记 本文根据实际项目中的一部分api 设计抽象出来,实例化成一个简单小例子,暂且叫作「学生管理系统」。 这个系统主要完成下面增删改查的功能: 包括: 学校信息的管理 教师信息的管理 学生信息的管理 根据Api请求的动作: POST: 增加信息 GET: 查询信息 PUT: 更新信息 DELETE: 删除信息 可以以下面一个简单的实例看这个系统完成什么样的工作: 发送curl 命令: 返回结果: 其他的动作类似的发送api 请求,完成相应的动作,真实的项目
Sanic 和 Flask 简要概述 """ Flask常用 Sanic和Flask很像,于是按着Sanic官方文档学了一下,对比Flask学习并做下笔记,回顾一下 """ Flask:轻量级Web框架,三方组件齐全,用时安装,扩展灵活度高。 Sanic: 和Flask特别像,基础语法,基础命名特别相似(使用几乎差不多)。 Sanic是基于Uvloop(没用过,了解即可,windows不支持)实现, 具有 异步-非阻塞的特性 (网上也有说Sanic可以通
|-flasky |-app/ |-api_1_0 |-init.py |-users.py |-posts.py |-comments.py |-authentication.py |-errors.py |-decorators.py
本篇内容 ShowMeAI 将带大家学习,从头开始构建机器学习管道,使用 Flask 框架构建 Web 应用程序,并部署到云服务器上的过程。具体包括:
pytest 是基于 unittest 实现的第三方测试框架,比 unittest 更加的简洁、高效,并且可以完美兼容 unittest 的测试代码,无需对其做任何的修改。
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