当您的 Python 项目依赖于外部包时，您需要确保使用每个包的正确版本。更新后，软件包可能无法像更新前那样工作。Python Poetry 之类的依赖项管理器可帮助您指定、安装和解析项目中的外部包。通过这种方式，您可以确保始终在每台机器上使用正确的依赖版本。
这篇文章主要介绍了Python安装whl文件过程图解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
使用 GitHub Actions 构建有效的 CI/CD 管道以测试您的 Apache Airflow DAG 并将其部署到 Amazon MWAA
假如你已经有了编程基础，那么学习一门新语言的困难点绝对不在语法、语义和风格等代码层面上的，而在于语言范式（OO，FP还是Logic），语言的生态（如：依赖管理和包发布等）和工具（编辑器，编译器或者解释器）这些方面，请参看如何高效地学习编程语言。再假如你已经对各类语言范式都有一定的了解，那么最后的困难之处就是...细节，它是魔鬼。
cd 进入 /test_case目录, 使用命令行运行 test_case_with_pytest.py
学过unittest框架的大家都知道里面 [前置/后置setup/teardown ]非常好,用来写一些每个case执行前都需要执行的公用代码 [ 作用：在每次用例开始前和结束后都去执行一次 ]
今天北京下的雪好大好美啊！！！哎呀，忘记拍照片了，自己想象一下吧。言归真传，今天还是开始pytest的学习和修炼，上一篇写完后群里反响各式各样的，几家欢乐几家愁，有的高兴说自己刚好要用到了，正好一起学习，有的不开心说自己接口还没有学完了，没关系的学习本来就不是一件一蹴而就的事情，需要日积月累，不要灰心。慢慢的来，多花点时间，争取赶上来就好了。嘿嘿！喝了宏哥的毒鸡汤是不是充满活力，感觉好多了。好，那就开始今天的学习吧！今天主要学习一下pytest的执行用例的规则。
Python是当前最流行的编程语言之一。它为Web后端，数据科学笔记本，sysadmin脚本等提供支持。它的语法简洁，易读且优雅–非常适合初学者和专家。您可以想象的一切都只是一个导入。自然地，Python还是测试自动化的最好的语言。它的简洁性使测试人员可以将更多的精力放在测试上，而不必在代码上。未完成大量编程工作的测试人员往往比其他语言（如Java或C＃）学习Python的速度更快。Python非常适合启动测试！
因为模块名在Python程序中会变成变量名。因此，应该遵循变量命名规则。例如：你不能建立一个名为def的模块。
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！。
续 日常积累 | 初识Pytest | 日常积累 | 初识pytest (二) | Pytest测试用例之setup与teardown方法(一)继续分享, 今天继模块级以及函数式setup与teardown之外的2种类与方法级的写法与执行顺序
Hi，大家好。国庆小长假转瞬而过，打工人收心返程。今天给大家科普一波，单下划线和双下划线在Python变量和方法名称的含义。有一些含义仅仅是依照约定，被视作提示，而有一些含义是由Python解释器严格执行的。你们是否想知道Python变量和方法名称中各种单下划线和双下划线的含义是什么？
上一期基于环境的配置做了简单的介绍，针对Pytest灵活的单元测试框架，它的优点就在于内置方法巧妙之处
在Python的编程语言中，单元测试框架主要是pytest,unittest,和nose，其中应用最广泛的是unittest和pytest测试框架，unittest测试框架是内置的模块，安装完Python的解释器后，就可以直接导入使用，但是使用它的时候必须是继承TestCase类，才可以调用里面的方法，但是缺陷也是很明显的，它只能应用于面向对象的编程方式，无法应用于函数式的编程方式，Python语言它的优势的是可以是面向对象的编程方式，也可以是函数式的编程方式。pytest就显得自由，它把每一个以test_开头或者是_test结尾的都看成是一个测试对象，同时它的断言是Python的原生断言assert，这样使用起来更加的自由，只要编写的不管是模块还是类，符合它的要求，都是可以执行的。但是前提是需要安装pytest，它是属于第三方的库，安装的命令为：
顾名思义 Mock 即模拟，其为软件行业的术语。通常在软件开发中，当后台接口或者依赖的接口还未开发完成的时候，或者在前后端联调中而后端还未开发完成的时候，如果需要实施测试，就需要通过 MockServer 开展测试。
当开始一个新的 Python 项目时，大家很容易一头扎进去就开始编码。其实花一点时间选择优秀的库，将为以后的开发节省大量时间，并带来更快乐的编码体验。
原文：https://sourcery.ai/blog/python-best-practices/
就像 https 那个绿色锁的标志一样，看着很可信，让人用着放心，很多开源项目都有这些图标。
宏哥之前在做接口自动化的时候，用的测试报告是HTMLTestRunner，虽说自定义模板后能满足基本诉求，但是仍显得不够档次，高端，大气，遂想用其他优秀的report框架替换之。一次偶然的机会，在一个QQ群里看到Allure的测试报告，真的是一见钟情，特别的喜欢。但是由于时间的原因就没有自己实践一下，乘着国庆假期，自己特抽时间做了一番探索。
pytest.mark.skip可以标记无法在某些平台上运行的测试功能，或者您希望失败的测试功能
前面介绍了fixture的参数化，以及conftest.py的系列知识，本文章主要总结fixture的参数scope，通过它可以指定fixture的作用范围。scope的参数主要应用于控制fixture执行配置和销毁逻辑的频率。在scope的参数中主要有四个值可以选择，分别是function(函数级别),class（类级别）.module（模块级别）,session（会话级别）,它的默认值是函数级别。下面依据各个案例来说明该参数的实际应用。
如果衡量单元测试对相应代码的测试重量，覆盖率是一个必要非充分条件，因此统计代码的覆盖率，检视单测是否充分，就尤为的重要。
在前面对Pytest做了大概的概述，本节中主要总结Pytest在编写测试用例方面的的知识体系。在实际的工作中，并不是所有的测试用例都是需要执行的，某些测试用例不想被执行，可以添加一个忽略执行，这地方就会使用到装饰器，如果对装饰器不熟悉的同学可以看看我的函数知识体系
Testinfra是一个功能强大的库，用于编写测试以验证基础结构的状态。 与Ansible和Nagios结合使用，它提供了一个简单的解决方案，以代码形式实施基础架构。
Python的from import *和from import *，它们的功能都是将包引入使用，但是它们是怎么执行的以及为什么使用这种语法呢？
我们用python在本地电脑上开发完成一个python自动化项目用例，或者开发完成一个django项目。 需要部署到另外一台电脑或者服务器上的时候，需要导入python相关的依赖包，可以用freeze一键生成requirements.txt文件
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：
有一点首先需要确认的的是,pytest中的fixture是pytest用于将测试前后进行预备，清理工作的代码分离出核心测试逻辑的一种机制。但是我们更加希望的是在一个测试套件中，能够共享fixture的机制，这样所一个测试套件里面的所有测试点都能够共同使用，和我在早期介绍的分离测试固件的思想有点雷同。在pytest中通过conftest.py来共享fixture，如果希望多个测试文件共同使用一个fixture时候，可以在该目录下创建conftest.py文件，但是切记该文件绝对不能倒入使用，这点一定要注意，创建conftest.py文件后，把需要的fixture加入到里面，就可以使用了。先来一个简单的案例，在一个包中，有三个测试模块，每个测试点都显示开始前执行和结束后执行，也就是说，每个测试点执行的时候，先打印测试开始，然后执行测试点，然后最后打印测试结束，见案例代码：
Python测试应用与公具 今天跟大家分享一个Python与测试相关的话题，主要介绍Python中的标准库 unittest及第三方测试工具pytest及mock。介绍了它们的基本使用。 环境准备 一台Windows机器，或一台Linux机器，亦或一台Mac 安装Python，版本为2.7.x或3.5.x 要有pip工具（Python2），Python3不做要求 unittest unittest是Python标准库中用于单元测试的模块。单元测试用来对最小可测试单元进行正确性检验，帮助我们在上线之前发现
在上一篇文章中分享了 pytest 的基本用法，本文进一步介绍 pytest 的其他实用特性和进阶技巧。
在程序中定义函数可以实现代码重用。但当你的代码逐渐变得庞大时，你可能想要把它分割成几个文件，以便能够更简单地维护。同时，你希望在一个文件中写的代码能够被其他文件所重用，这时我们应该使用模块（module）。
你好，我是悦创。之前我在 CSDN 编写了一篇开发 Python 库的教程，有人加我提问到的一些问题，我来更新一下这篇文章：https://blog.csdn.net/qq_33254766/article/details/119874997
所以还需要一个src/cases/allure_debug.py文件来执行整个测试套
这将运行包含与指定表达式匹配的名称的测试用例,其中可以包括文件名、类名和函数名作为变量,并且支持Python运算符(and和or)操作。上面的示例将运行TestMyClass.test_something但不运行TestMyClass.test_method_simple
懂得UI自动化测试的人，应该都比较清楚ddt的模块，在一个测试场景中，如果是同样的测试步骤，那么使用ddt，就可以使用一个单个测试解决多个测试场景的使用。本文章主要总结pytest测试框架的参数化的应用。
我也来水一水文章，讲讲我在用腾讯云的centos7镜像部署的服务器上能痛快的执行“fuck”命令之前到底经历了多少“磨难”，也算是给自己和别人一个参考吧
前半部分主要针对之前安装Python未装上pip工具，后期只能使用手动安装教程(百分百有效)
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
之前我们讲到用例前后置方法 [ setup 、teardown ] Pytest测试用例之setup与teardown方法(一) Pytest测试用例之setup与teardown方法(二) 可以实现在自动化测试用例执行前或执行后进行特定的操作
本篇文章为“CI&CD落地实践系列”文章之8，将重点介绍Jenkins如何接入Pytest+Allure自动化测试项目。Jenkins环境搭建相关及Jenkins接入前后台项目可参考前面几篇文章：
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。
pytest 是一个功能强大的 Python 测试框架，它提供了许多灵活且易于扩展的功能。其中之一是使用 conftest.py文件来共享和管理测试代码的配置和工具函数。本文将介绍 conftest.py的作用，以及如何使用它来提高测试代码的可重用性和可维护性。
为啥把单元测试框架介绍放到这里讲，其实主要是想讲pytest框架的应用。这也是应网友的心声。其实pytest框架我以前是用在实际项目中的，只是一直没有将实践过程和经验教训沉淀下来。如今，我想还是写几篇关于pytest框架的应用。但是，在这之前，你必须先了解一下python单元测试框架的一些常识。
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。
大数据文摘作品 编译：什锦甜、Gao Ning、小鱼 Python简介 Python是一种具有动态语义的、面向对象的解释型高级编程语言。因其内置了高级数据结构，并支持动态类型和动态绑定，使用Python进行快速应用程序开发十分便利。同时作为一门脚本语言，它兼容部分现有的组件和服务。Python还支持模块和各种库的扩展，有助于实现模块化编程和提高代码复用率。 关于本文 刚接触这门语言的新手可能会对Python简洁灵活的语法有些不适应，或是低估了Python强大的性能。鉴于此，本文列出了Python开发人员常
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
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