,"tags":["mongodb","python","pymongo"],"date":datetime.datetime.utcnow()} In [132]: posts=db.posts In...u'author': u'Mike', u'date': datetime.datetime(2015, 3, 19, 14, 7, 14, 572000), u'tags': [u'mongodb', u'python...u'author': u'Mike', u'date': datetime.datetime(2015, 3, 19, 14, 7, 14, 572000), u'tags': [u'mongodb', u'python...u'author': u'Mike', u'date': datetime.datetime(2015, 3, 19, 14, 7, 14, 572000), u'tags': [u'mongodb', u'python...参考文档 http://api.mongodb.org/python/current/tutorial.html?_ga=1.58141740.722641156.1410499072
10))] loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) loop.close() python3
一.DDT简介 Data Driven Testing，数据驱动，简单来说就是测试数据的参数化 Python数据驱动模块DDT，包含类的装饰器ddt和两个方法装饰器data（直接输入测试数据） 通常情况下...\python.exe" C:/Users/wangli/PycharmProjects/Test/Test/test.py ....\python.exe" C:/Users/wangli/PycharmProjects/Test/Test/test.py .....\python.exe" C:/Users/wangli/PycharmProjects/Test/Test/test.py .....\python.exe" C:/Users/wangli/PycharmProjects/Test/Test/test.py ..
DDT包含类的装饰器ddt和两个方法装饰器data（直接输入测试数据），file_data（可以从json或者yaml中获取测试数据）
最近在学习Django框架，需要使用到数据库，我使用的是mysql，跟java一样，需要安装驱动，这是驱动的下载网址http://sourceforge.net/projects/mysql-python...下载到压缩包后解压，然后执行安装命令 先跳转的该目录下，然后执行 sudo python setup.py install 然后就是各种问题，需要配置这个那个的。...其实 在终端中输入：sudo apt-get install python-mysqldb 然后一切OK，可以测试以下。 import MySQLdb 无报错就成功了
外挂释放.sys到C:\Windows下，使用python通过修改其启动方式后断电重启禁止驱动加载，源码如下 另外Python操作注册表出现“WindowsError: (5, ”)”的话 其实解决的办法很简单...遍历所有可疑文件 f = glob.glob('C:\Windows' + '\\*.sys') print ('666 C:\Windows 666').decode("utf-8") #判断有多少个驱动文件并删除没有加载的驱动...os.path.basename(file) sysrootpath2 = 'C:\\Windows\\' + filename #print i, filename #尝试删除驱动文件...decode("utf-8") #else: # print ('6666666666666666666666666666666666666666666').decode("utf-8") #确认外挂驱动名...wdfilename[0:-4] print ('6666666666666666666666666666666:').decode("utf-8") print (wdfilename) #修改外挂驱动注册表键值
今天我们来了解下自动化测试里的数据驱动。 顾名思义，数据驱动的存在就是为了解决上述问题。那么在自动化测试里，有哪些好的数据驱动库呢？...如果未定义__name__ 属性，ddt会尽量将传递过来的数据转化为python标识符，作为data显示。比如（3,2）就转化为3_2。需要注意的是，如果数据是字典，则这里就是字典的key。...__name__ == "__main__": unittest.main()deblock %} 我们来运行下， 结合我们前面介绍过的pytest框架， commandline里运行： python...self.assertEqual(add_values(a, b), c) def tearDown(self): pass # command line运行 python...有了ddt，我们实现了用数据驱动测试， 并且代码量显著减少了，确实不错，我们如果再认真一点， 就会思考ddt是如何实现数据驱动的？为什么多一条数据就多一条用例？
前言 数据驱动测试是自动化测试非常重要的原则。一般进行接口测试时,一般会考虑正向、逆向等多种组合case，而这些case除了传参和预期不同外，其实并没什么区别。.../usr/bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- ''' @File : test_param.py @Time : 2021/06/12.../usr/bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- ''' @File : test_param_pytest.py @Time : 2021.../usr/bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- ''' @File : test_file.py @Time : 2021/06/12 14
这个模式Java里TestNG有个概念叫DataProvider， python里也有，叫ddt。...上次我们介绍了用法，连接在此 -- Python数据驱动深入实践(一) ，今天来讲下如何自己实现一个ddt。...大家都知道， python里有装饰器这个概念，装饰器最大的特点就是接收一个函数称为参数，然后做一些”夹带私货“的操作后再返回这个函数。...可是还有个问题，我想把这个数据驱动给我不同的函数使用怎么办？...就这样，我们一步一步实现了数据驱动的功能，实际上，如果你看过Python DataProvidor–ddt的源码，就发现，它实际上也是这么实现的。
您是否听说过 行为驱动开发(behavior-driven development)（BDD），并好奇这是个什么东西？...Python 的 behave 框架 behave 是 Python 中最流行的 BDD 框架之一。...安装 作为先决条件，请确保在你的计算机上安装了 Python 和 pip。 我强烈建议使用 Python 3.（我还建议使用 pipenv，但以下示例命令使用更基本的 pip。）...Python 机制 每个 Gherkin 步骤必须“粘合”到步骤定义——即提供了实现的 Python 函数。 每个函数都有一个带有匹配字符串的步骤类型装饰器。它还接收共享的上下文和任何步骤参数。...另外，请记住，Python 测试框架可用于任何黑盒测试，即使对于非 Python 产品也是如此！
一、环境准备 安装ddt模块，通过pip命令安装，打开cmd命令 二、ddt数据驱动测试原理 ddt主要通过@data（数据类型）,@upack这两个装饰器进行数据的传递给测试函数，废话不多说。.../usr/bin/env python #coding=utf-8 from ddt import data,unpack,ddt import unittest @ddt class Sample(.../usr/bin/env python #coding=utf-8 from ddt import ddt,data,unpack import unittest @ddt class Sample(.../usr/bin/env python #coding=utf-8 from ddt import ddt,data,unpack import unittest @ddt class Sample(...': unittest.main() ddt的使用大概就是这样，如果需要把接口测试数据填写在Excel表格里面，则需要通过xlrd等库读取出来作为1个list，然后通过ddt就可以完成了，数据驱动测试了
61000 30.5 kHz 30500 15.2 kHz 15200 7629 Hz 7629 开启SPI接口 使用sudo raspi-config命令进入配置选项后选择SPI接口，打开后重启即可 Python...驱动 Python使用spidev库驱动SPI 启动并配置SPI接口 spi = spidev.SpiDev() spi.open(0, 0) spi.max_speed_hz = 15600000 发送数据...问题描述：使用逻辑分析仪测试输出，发现有SCK信号和CS信号，MOSI信号一直为高 解决方法：使用raspi-config关闭SPI后重启，再打开SPI，重启，故障排除（重启debug大法） 参考教程 python-spidev
目前大部分的UI编程都是事件驱动模型，如很多UI平台都会提供onClick()事件，这个事件就代表鼠标按下事件。...事件驱动编程是一种编程范式，这里程序的执行流由外部事件来决定。 它的特点是包含一个事件循环，当外部事件发生时使用回调机制来触发相应的处理。 ...让我们用例子来比较和对比一下单线程、多线程以及事件驱动编程模型。 下图展示了随着时间的推移，这三种模式下程序所做的工作。 ...事件驱动型程序比多线程程序更容易推断出行为，因为程序员不需要关心线程安全问题。 ...网络应用程序通常都有上述这些特点，这使得它们能够很好的契合事件驱动编程模型。
python用senium调用chrome时，需要使用chromedriver驱动，这个驱动需要对应chrome的版本。 而chrome又经常在后台偷偷升级，如果没关掉升级，之前的驱动又用不了。...其实用webdriver-manager听说也可以，但是他要到国外下载驱动，没办法使用。 这点很愁人，所以我这边开发了一个python自动下载并更新chromedriver驱动的程序。
在接口的自动化测试中，客户端发送请求给服务端，在客户端发送请求的时候，包含了请求地址，请求方法，以及请求参数等数据，那么在接口的自动化测试中如何来分离这些请求地址和请求参数了，最好的方式是以数据驱动的方式分离到...首先安装处理excel的库，这里使用的Python版本是3.6，所以先安装第三方库，安装的命令为(已安装的会提示已存在)： ?.../usr/bin/env python #-*-coding:utf-8-*- #author:wuya import os import xlrd import json def readExcel...self.assertEqual(r.json()['status'],0) if __name__ == '__main__': unittest.main(verbosity=2) 下来使用数据驱动的方式把请求地址和请求参数分离出来.../usr/bin/env python #-*-coding:utf-8-*- #author:wuya import os import xlrd import json def
在上一篇Python接口自动化测试系列文章：Python接口自动化之登录接口测试，主要介绍接口概念、接口用例设计及登录接口测试实战。...以下主要介绍使用openpyxl模块操作excel及结合ddt实现数据驱动。...接下来将会对框架进行优化，采用数据驱动方式： 1.把测试数据用excel表格管理起来，代码做封装； 2.用ddt来驱动测试，两部分相互独立。...一、openpyxl模块 openpyxl模块介绍 openpyxl是python第三方模块，运用openpyxl库可以进行excel的读和写。...三、ddt介绍及使用 ddt介绍 名称：Data-Driven Tests，数据驱动测试 作用：由外部数据集合来驱动测试用例的执行 核心的思想：数据和测试代码分离 应用场景：一组外部数据来执行相同的操作
(一) 前言 通过使用数据驱动测试，实现对输入值和预期结果的参数化。...（例如：输入数据和预期结果可以直接读取Excel文档的数据） (二) ddt 使用ddt执行数据驱动测试，ddt库可以将测试中的变量参数化。
不同的事件由不同的方法处理. select + 事件驱动 + 处理逻辑 在Python中, 也是有IO多路复用的实现. #!.../usr/bin/env python import socket from selectors import DefaultSelector, EVENT_READ, EVENT_WRITE #...: server = Server() server.start() 代码位置: https://github.com/infuq/infuq-others/blob/master/Python...其实, 不管是Netty还是Python中的IO多路复用, 它们的思想都是一样的, 处理过程也是一样的,只是实现的语言不同, 写法不同而已....其中一点要注意的是, 在上面Python代码中, 它只有两个事件, 一个是读事件EVENT_READ, 一个是写事件EVENT_WRITE. 没有接收事件ACCEPT.
这种测试，在功能测试中非常耗费人力物力，但是在自动化中，却比较好实现，只要实现了测试操作步骤，然后将多组测试数据以数据驱动的形式注入，就可以实现了。...pyyaml 模块在 Python 中用于处理 YAML 格式数据，主要使用 yaml.safe_dump() 和 yaml.safe_load() 函数将 Python 值和 YAML 格式数据相互转换...安装 pip install PyYAML 案例 创建用例文件以及数据文件来完成数据驱动的测试案例，创建一个文件夹 testdata，在这个文件夹下创建 data.yml 和 test_yaml.py...b}") 代码分析： yaml 文件里定义了列表数据，通过 open() 方法获取 data.yml 文件对象，使用 yaml.safe_load() 加载这个文件对象，将 YAML 格式文件转换为 Python...以上，pytest 组合 YAML 实现数据驱动，YAML 文件作为用例数据源，控制测试用例的执行，使测试用例数据维护更加方便快捷。
事件驱动和消息驱动 消息驱动和事件驱动很类似，都是先有一个事件，然后产生一个相应的消息，再把消息放入消息队列，由需要的项目获取。...他们的区别是消息是谁产生的 消息驱动：鼠标管自己点击不需要和系统有过多的交互，消息由系统（第三方）循环检测，来捕获并放入消息队列。消息对于点击事件来说是被动产生的，高内聚。...事件驱动：鼠标点击产生点击事件后要向系统发送消息 “我点击了” 的消息，消息是主动产生的。再发送到消息队列中。事件往往会将事件源包装起来。...事件驱动方式 事件发生时主线程把事件放入事件队列，在另外线程不断循环消费事件列表中的事件，调用事件对应的处理逻辑处理事件。事件驱动方式也被称为消息通知方式，其实是设计模式中观察者模式的思路。...事件驱动模型可以用下图表示（来源于《Software Architecture Patterns》）： ?
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