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mock
furl
coverage
deepdiff
pandas
jsonpath 自动化测试脚本开发中#xff0c;总是会遇到各种数据处理#xff0c;例如MOCK、URL处理、JSON数据处理、结果断言等#xff0c;也会遇到所采用的测试框架不能满足当前需求#xff0c;这些问题都需要我们自己动手解…
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mock
furl
coverage
deepdiff
pandas
jsonpath 自动化测试脚本开发中总是会遇到各种数据处理例如MOCK、URL处理、JSON数据处理、结果断言等也会遇到所采用的测试框架不能满足当前需求这些问题都需要我们自己动手解决。
在强大的IT世界我们遇到的百分之九十八问题前辈们都遇到过并且给出了解决方案有的无私前辈将其整理并开源这些开源项目非常方便地辅助我们的自动化测试项目更好地进行非常值得敬佩。
下面介绍一些自动化测试项目中经常会使用到且非常友好的Python第三方库。
mock
mock是Python中一个用于支持单元测试的库它允许用户使用mock对象替代被测系统的部分以达到模拟对象的行为。Python3.3版本以后mock被合并进Unittest模块中我们可以直接导入使用。Mock对象是mock模块中的一个类实例可以在测试脚本中模拟出大量的方法返回指定值并设置所需的属性还可以断言调用了哪些方法/属性及其参数。 例如接口测试中当上一个接口没有开发好但下一个接口已经完成并可以测试时就可以使用Mock模拟上一个接口尽早地完成测试脚本的开发。
furl
furl是一个小众的用于解析和操作URL的Python库虽然Python提供了urllib和urlparse模块可以处理URL相关的操作但没有furl简易。例如furl(http://www.tynam.com/?a1b2).args便可以获得参数{a:1,b:2}。
coverage
coverage是一个测量Python程序代码覆盖率的工具。目前许多自动化测试项目都确少代码覆盖率的统计使用coverage模块便可对自动化测试用例进行评估衡量测试的有效性。coverage通过监视被测程序注意代码的哪些部分已被执行然后分析源代码以识别可能已执行但未执行的代码。使用时通过简单的命令便能生成详细的覆盖率统计结果报告。
deepdiff
deepdiff模块常用来校验两个对象是否一致并找出其中差异之处非常有助于断言。deepdiff由DeepDiff比较两个对象、DeepSearch在对象中搜索其他对象和DeepHash根据对象的内容进行哈希处理三部分组成。自动化脚本开发时可以采用DeepDiff实现断言DeepDiff不但支持丰富的校验对象例如字符串、数字、数组、字典还提供了许多参数用以设置比较方式例如忽略大小写、忽略排序、忽略数据类型。
pandas
Pandas是Python语言的一个扩展程序库用于数据分析。可以从各种文件格式比如CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel导入数据并进行运算操作比如归并、再成形、选择、数据清洗、数据加工。如果将测试用例写在Excel或其他文件中那么使用pandas从文件中读取大量测试数据并处理就会简易许多。
jsonpath
JsonPath用于解析JSON数据。提供的JSON解析功能非常强大它提供了类似正则表达式的语法基本上可以满足所有想要获得的JSON内容。接口测试中许多接口返回的值都是JSON格式我们使用Python语言的JsonPath库挺松提取到所需值。 以下是我收集到的比较好的学习教程资源虽然不是什么很值钱的东西如果你刚好需要可以评论区留言【777】直接拿走就好了 各位想获取资料的朋友请点赞 评论 收藏三连
三连之后我会在评论区挨个私信发给你们~
