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Python 单元测试 & 文档测试

1.1 单元测试 1.1.1 单元测试编写 单元测试是用来对一个模块、一个函数或者一个类来进行正确性检验的测试工作。 编写一个Dict类,这个类的行为和dict一致,但是通过属性来访问。...1.1.2 运行单元测试 [root@daidai python]# python mydict_test.py #加上unittest.main()运行语句 ..... --------------...#if __name__ == '__main__': #   unittest.main() [root@daidai python]# pythonmydict_test.py    #发现这样测试没有作用...并且,Python内置的“文档测试”(doctest)模块可以直接提取注释中的代码并执行测试。 doctest严格按照Python交互式命令行的输入和输出来判断测试结果是否正确。...所以,不必担心doctest会在非测试环境下执行。

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Rpc接口测试_Python接口测试

:收到RPC接口测试信号后,在命令行终端上写入测试数据配置文件的测试参数,根据测试参数进行测试。...),以Python语言(面向对象、解释型计算机程序设计语言)为主实现了后端服务器的Socket通信和RPC调用,并结合软件测试中的边界值、等价类、正交试验设计等方法编写接口测试用例。...本发明实施例进行RPC接口测试之前,需要实现与后端服务器的Socket进行通信、以及通过Python语言调用具体的RPC服务(RPC接口承载的是RPC服务)。...通过Python语言调用具体的RPC的流程为: (1)定义具体RPC的调用方法:call_RPC_A(args[])。...测试测试场景恢复模块用于:在RPC接口测试模块测试完成后,根据预先设置的测试场景恢复配置,进行测试场景恢复。

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    Python代码测试

    1、单元测试的意义 作用 用来对一个函数、一个类或者一个模块来进行正确性检测的工具 结果 单元测试通过,说明我们测试的这个函数能够正常工作 单元测试不通过,要么有bug,要么测试条件输入不正确...如果不通过,说明此次的修改与原功能不一致,要么修改代码,要么修改测试 确保一个程序模块的行为符合设计测试的用例,在将来修改的时候可以极大的保证该模块依然正确 2、单元测试之函数 calculater.py...): print("结束测试……") # 测试函数名:tset__待测试函数名 # 注意:其实也可以不是待测试函数名 # 本质:只要是以test__开头的函数就都会被执行...test.py import unittest from myDict import MyDict # 定义测试类,一个测试类只能测试一个类 # 类名:Test待测试的类名 class TestMyDict...# 该模块可以直接提取注释中的代码并执行测试 import doctest def mySum(x, y): # doctest严格按照python交互模式命令的输入和输出来判断结果

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    Python 测试基础

    在 Python 中,不存在编译阶段,只有编辑和运行阶段。测试就是运行程序。 我将告诉你如何养成在编程中进行测试的习惯,并介绍一些可帮助编写测试的工具。 ?...如果在网上使用“Python 测试覆盖率”之类的关键字进行搜索,可找到一些相关的工具,其中之一是 Python 自带的程序 trace.py。...在 Python 中,可通过模块 subprocess 来使用命令行工具。下面的代码在前面的测试脚本示例中添加了两个代码检查测试。...提示 标准库还包含一个名为 timeit 的模块,提供了一种对一小段 Python 代码的运行时间进行测试的简单方式。...模块 doctest 和 unittest:需要在 Python 中进行单元测试时,这些工具必不可少。模块 doctest 设计用于检查文档字符串中的示例,但也可以轻松地使用它来设计测试套件。

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    python接口测试之测试报告

    在本文章中,主要使用jenkins和编写的自动化测试代码,来生成漂亮的测试报告,关于什么是CI这些我就不详细的介绍了,这里我们主要是实战为主。...这里我们使用allure来生成测试报告,我们知道,在python的自动化测试中,常用生成测试报告使用的是HTMLTestRunner库,但是该库生成的测试报告不是很漂亮,我们使用allure可以生成很直观的测试报告而且测试报告比较渲...OK,下面我们来编写代码,来进行测试,比如编写如下的测试代码,见编写后的源码: #!.../usr/bin/env python #-*-coding:utf-8-*- import unittest def div(a,b): return a-b class DivTest...见点击Allure Report后的测试报告,见截图: ? OK,测试报告就总结到这里

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    Python模糊测试实战

    背景公司最近再推接口自动化测试,基于正向业务流程做了接口自动化覆盖(比如创建订单成功、支付成功等),在过程中发现了一些程序漏洞:如一些参数异常情况,会导致程序崩溃(如数组越界、空传入)。...因此,想针对接口做逆向场景的测试,来保证接口的健壮性、系统稳定性。...本次主要考虑覆盖以下几个方面的测试:不合法字符串字符串超长应该是数字类型的,传入了字母参数为空传入了中文,标点符号等sql注入等等思路正向场景 测试人员会明确知道被测接口的信息,并且根据接口文档传入正确的业务值...逆向场景 和正常测试场景不同的是,逆向错误场景具有普适性:每个api接口的所有参数均可覆盖以上所有错误类型。基于单个接口去编写测试用例无意义(都是重复逻辑),且低效。.../usr/bin/env python3import argparsefrom apifuzzer.fuzzer import Fuzzerdef main(): argumentParser =

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