〖Python接口自动化测试实战篇①〗- 自动化测试基础扫盲及项目的生命周期详述 2023年7月5日 上午2:15 • 人工智能 • 阅读 90 ### 回答1: Python Web 自动化测试 实战篇_是一本介绍如何使用 _Python_语言进行Web _自动化测试_的实用指南。本书从 _基础_概念入手,详细讲解了Web _自动化测试_的流程、工具、框架和技术,并结合实际案例进行了深入讲解。读者可以通过本书学习到如何使用 _Python_编写 _自动化测试_脚本、如何使用Selenium、Appium等工具进行Web _自动化测试、如何使用Pytest、Unittest等框架进行测试管理和报告生成等技术。本书适合有一定 Python_编程 _基础_和Web测试 _基础_的读者阅读。 ### 回答2: _Python_是一种广泛使用的编程语言,也是 _自动化测试_的首选语言之一。在 _Python_中,有很多开源的框架可供选择,比如Selenium、Pytest、Robot Framework等等,这些框架可以使我们更加快速和高效地进行Web _自动化测试。 Python web 自动化测试 实战,可以从以下几个方面来讲解: 1. 环境准备 在进行 Python web 自动化测试_之前,需要先安装好 _Python_环境,以及Selenium和Webdriver等相关库。同时建议篇全部使用Chrome浏览器,因为现在的selenium只支持Chrome浏览器的 _自动化测试。 2. 编写脚本 编写 Python_的Web自动化脚本需要用到Selenium,它是一个开源的 _自动化测试_框架,提供了丰富的API,并且支持多个浏览器,包括Chrome、Safari、FireFox等等。在使用Selenium之前,我们需要先安装相应的浏览器驱动程序,比如ChromeDriver、 FirefoxDriver等等。 编写Selenium脚本需要掌握一定的 _Python_编程技巧,比如变量、函数、条件判断等等。一般来说,编写Selenium脚本可以从以下几个方面入手: a. 打开浏览器 selenium提供了许多打开浏览器的方法,比如get()方法可以打开一个指定URL的页面,如果需要打开一个新的页面,可以使用新开一个窗口的方法。 b. 定位元素 元素定位是Selenium脚本的核心,通过定位元素可以进行单击、输入等等操作。selenium提供了多种方式进行元素定位,比如id、name、class、xpath等等。 c. 操作元素 在完成元素定位后,就可以进行元素操作了,比如输入文本、单击按钮、勾选复选框等等。这些操作都可以通过Selenium API来实现。 3. 运行脚本 在编写好 _Python web自动化脚本后,我们就可以使用 Python_的测试框架,比如Pytest、 unittest等来运行脚本并生成测试报告。 通过测试报告,我们可以快速了解测试结果和测试覆盖率,帮助我们找出测试中的问题和优化测试用例。 总之, _Python web 自动化测试 实战_需要具备一定的编程 _基础,了解一些 自动化测试_的基本理论和工具使用,才能够顺利完成测试任务并提高测试效率。 ### 回答3: _Python Web 自动化测试_是应用 _Python_语言进行Web应用程序的 _自动化测试。随着web应用的不断增加,对质量的要求也不断提高,因此, 自动化测试_已经成为保障产品质量的重要手段之一, _Python Web 自动化测试_也变得越来越重要和受欢迎。 _Python Web 自动化测试_的 _实战篇_主要包括以下几个方面: 1. 环境搭建 在使用 _Python Web 自动化测试_之前,必须要准备好相应的环境。包括 _Python_环境、selenium、webdriver、Webdriver Chrome Driver等必要的环境。 2. 使用selenium selenium是一种 _自动化测试_工具,用于支持浏览器 _自动化测试。 Python Web 自动化测试_利用selenium可以实现网站的自动化操作。 3. 网页操作 _Python Web 自动化测试_中,网页操作是很重要的一部分。主要包括:浏览器的打开、登陆、注册、元素定位、操作元素、滚动页面、进入iframe等操作。 4. 测试框架 _Python Web 自动化测试_中,使用测试框架可以更好的组织测试用例。在测试框架中,可以通过unittest框架来实现用例的编写、执行、结果输出等。 5. 数据驱动测试 数据驱动测试是 _Python Web 自动化测试_的一种重要方法,通过将测试数据与脚本分离,使测试用例的可维护性和执行效率更高,可通过CSV文件、Excel文件、MySQL数据库等方式实现。 总的来说, _Python Web 自动化测试_是Web应用程序测试的重要手段之一。通过使用 _Python_和selenium等工具,可以实现对Web应用程序的 _自动化测试。同时,使用测试框架和数据驱动测试等方法,可以更好地组织测试用例和提高测试效率。 Original: https://blog.csdn.net/weixin_42250835/article/details/124948767Author: 不渴望力量的哈士奇Title: 〖Python接口自动化测试实战篇①〗- 自动化测试基础扫盲及项目的生命周期详述 原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处:https://www.johngo689.com/670891/ 转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处! 人工智能 赞 (0) 0 生成海报 【自取】最近整理的,有需要可以领取学习: Linux核心资料大放送~ 全栈面试题汇总(持续更新&可下载) 一个提高学习100%效率的工具! 【超详细】深度学习面试题目! LeetCode Python刷题答案下载! LeetCode Java版刷题答案下载! LeetCode C++ 版本,抓紧保存! LeetCode GO语言 刷题答案下载! 大家都在看 TopFormer: Token Pyramid Transformer for Mobile Semantic Segmentation 论文笔记 TopFormer: Token Pyramid Transformer for Mobile Semantic Segmentation 论文链接: https://arxiv…. 人工智能 2023年7月14日 0087 人工智能相关书籍介绍 给人工智能初学者看的5本入门书 | 附下载链接 给人工智能初学者看的5本入门书 | 附下载链接_量子位的博客-CSDN博客 史上最完整的人工智能书单大全,学习AI的请收藏好 史上最… 人工智能 2023年6月23日 0066 数据运营是什么?该如何做? 一提到数据运营,很多同学很疑惑。在公司里,经常领导们对数据运营抱了很高期望,一张嘴:”数据驱动运营”,”降本增效”之类的口号都出来了… 人工智能 2023年7月15日 0058 基于Bert的实体关系抽取模型 关注微信公众号:NLP分享汇。【喜欢的扫波关注,每天都在更新自己之前的积累】 文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/OebxnvwjQiVbBZZFL2U… 人工智能 2023年5月31日 0084 模糊PID控制C++实现 PID大家都非常熟悉了,这里就不多谈了,模糊控制可以看一下B站的相关视频,比如这个【入门】智能控制 | 20分钟搞定模糊控制 下面的代码来自github,我主要对github的代码… 人工智能 2023年6月4日 00134 通俗理解 Adam 优化器 Adam吸收了Adagrad(自适应学习率的梯度下降算法)和动量梯度下降算法的优点, 既能适应稀疏梯度(即自然语言和计算机视觉问题),又能缓解梯度震荡的问题常见优化器的详细解析请参… 人工智能 2023年5月30日 0089 docker 基本操作(搭建容器到镜像及打包全流程) nvidia-docker安装方法(add:2022_1013): 复制粘贴即可: distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSIO… 人工智能 2023年6月4日 0098 2022年九款大数据&数据分析软件工具推荐 有时候我们发现,技术和工具并不是核心要素,基于客户需求体验的产品设计和专业工程实施能力才是关键。大部分优秀的数据工具产品,也是胜在对数据的理解和治理的方法论上,赋以相应的工具,让能… 人工智能 2023年6月11日 00110 图像处理 | 最常用的边缘检测详解与代码(Robert, Sober, Prewitt, Canny, Kirsch, Laplacian, LOG, DOG算子) 边缘检测 * 一阶 – Roberts Cross 罗伯茨交叉算子 Sobel 索贝尔算子 Prewitt 普利维特算子 Canny 算子 Kirsch 算子 二阶 &… 人工智能 2023年6月22日 00158 半监督学习的性能如何评估 问题描述 半监督学习是一种机器学习方法,利用有标签的数据和无标签的数据进行训练。与监督学习相比,半监督学习可以更充分地利用无标签数据来提高模型的性能。在这个问题中,我们将探讨如何评… 人工智能 2024年1月1日 0058 推荐几个检索论文及代码的网站 很多时候我们想要复现别人的研究成果,编程实现或者改进一个算法,我们都会涌现出一个强烈的愿望:啊我想要直接看作者的程序! 哪怕自己掌握了算法梗概,也希望自己能够对一下答案~ 于是,慢… 人工智能 2023年6月24日 00231 大类资产配置的基本方法 Markowitz Mean-Variance Model 均值方差 ; Risk Parity 评先评价 特点在于配置风险,而不是资产,目的在于使得单个资产对总资产风险的贡献是一… 人工智能 2023年7月17日 0055 Flink系列文档-(YY07)-Flink编程API-process function 1 概述 process function相对于前文所述的map、flatmap、filter算子来说,最大的区别是其让开发人员对数据的处理逻辑拥有更大的自由度;同时,Proces… 人工智能 2023年6月26日 0085 pytorch中torch.where()使用方法 torch.where() 该函数的用处就是利用判断条件提取指定元素,满足需求的会提出,不符合要求的按照我们设定的值进行填充,说的简单就是会逐位置进行判断条件是否满足,如果满足该位… 人工智能 2023年6月29日 0088 自动驾驶技术综述2:自动驾驶决策规划模块算法介绍 一、前言: 在自动驾驶整个软件框架中,决策规划模块有着重要的作用。决策规划模块一般也叫Planning模块,在整个自动驾驶系统中,Planning模块相当于人类驾驶员的大脑,它的上… 人工智能 2023年6月30日 00102 经典卷积神经网络——VGG16 VGG16 前言 一、VGG发展历程 二、VGG网络模型 三、VGG16代码详解 * 1.VGG网络架构 2.VGG16网络验证 2.读取数据,进行数据增强 3.训练模型,测试准确… 人工智能 2023年7月29日 0075