python代码测试
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。
比如对函数abs(),我们可以编写出以下几个测试用例:
输入正数,比如1、1.2、0.99,期待返回值与输入相同;
输入负数,比如-1、-1.2、-0.99,期待返回值与输入相反;
输入0,期待返回0;
输入非数值类型,比如None、[]、{},期待抛出TypeError。
把上面的测试用例放到一个测试模块里,就是一个完整的单元测试。
如果单元测试通过,说明我们测试的这个函数能够正常工作。如果单元测试不通过,要么函数有bug,要么测试条件输入不正确,总之,需要修复使单元测试能够通过。
单元测试通过后有什么意义呢?如果我们对abs()函数代码做了修改,只需要再跑一遍单元测试,如果通过,说明我们的修改不会对abs()函数原有的行为造成影响,如果测试不通过,说明我们的修改与原有行为不一致,要么修改代码,要么修改测试。
这种以测试为驱动的开发模式最大的好处就是确保一个程序模块的行为符合我们设计的测试用例。在将来修改的时候,可以极大程度地保证该模块行为仍然是正确的。
我们来编写一个Dict类,这个类的行为和dict一致,但是可以通过属性来访问,用起来就像下面这样:
>>> d = Dict(a=1, b=2)
>>> d['a']
1
>>> d.a
1
mydict.py代码如下:
class Dict(dict):
def __init__(self, **kw):
super(Dict, self).__init__(**kw)
def __getattr__(self, key):
try:
return self[key]
except KeyError:
raise AttributeError(r"'Dict' object has no attribute '%s'" % key)
def __setattr__(self, key, value):
self[key] = value
为了编写单元测试,我们需要引入Python自带的unittest模块,编写mydict_test.py如下:
import unittest
from mydict import Dict
class TestDict(unittest.TestCase):
def test_init(self):
d = Dict(a=1, b='test')
self.assertEquals(d.a, 1)
self.assertEquals(d.b, 'test')
self.assertTrue(isinstance(d, dict))
def test_key(self):
d = Dict()
d['key'] = 'value'
self.assertEquals(d.key, 'value')
def test_attr(self):
d = Dict()
d.key = 'value'
self.assertTrue('key' in d)
self.assertEquals(d['key'], 'value')
def test_keyerror(self):
d = Dict()
with self.assertRaises(KeyError):
value = d['empty']
def test_attrerror(self):
d = Dict()
with self.assertRaises(AttributeError):
value = d.empty
编写单元测试时,我们需要编写一个测试类,从unittest.TestCase继承。
以test开头的方法就是测试方法,不以test开头的方法不被认为是测试方法,测试的时候不会被执行。
对每一类测试都需要编写一个test_xxx()方法。由于unittest.TestCase提供了很多内置的条件判断,我们只需要调用这些方法就可以断言输出是否是我们所期望的。最常用的断言就是assertEquals():
self.assertEquals(abs(-1), 1) # 断言函数返回的结果与1相等
另一种重要的断言就是期待抛出指定类型的Error,比如通过d['empty']访问不存在的key时,断言会抛出KeyError:
with self.assertRaises(KeyError):
value = d['empty']
而通过d.empty访问不存在的key时,我们期待抛出AttributeError:
with self.assertRaises(AttributeError):
value = d.empty
运行单元测试
一旦编写好单元测试,我们就可以运行单元测试。最简单的运行方式是在mydict_test.py的最后加上两行代码:
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
这样就可以把mydict_test.py当做正常的python脚本运行:
$ python mydict_test.py
另一种更常见的方法是在命令行通过参数-m unittest直接运行单元测试:
$ python -m unittest mydict_test
.....
----------------------------------------------------------------------
Ran 5 tests in 0.000s
OK
这是推荐的做法,因为这样可以一次批量运行很多单元测试,并且,有很多工具可以自动来运行这些单元测试。
setUp与tearDown
可以在单元测试中编写两个特殊的setUp()和tearDown()方法。这两个方法会分别在每调用一个测试方法的前后分别被执行。
setUp()和tearDown()方法有什么用呢?设想你的测试需要启动一个数据库,这时,就可以在setUp()方法中连接数据库,在tearDown()方法中关闭数据库,这样,不必在每个测试方法中重复相同的代码:
class TestDict(unittest.TestCase):
def setUp(self):
print 'setUp...'
def tearDown(self):
print 'tearDown...'
可以再次运行测试看看每个测试方法调用前后是否会打印出setUp...和tearDown...。
『贰』 python 测试代码怎么管理
你对py2exe生成来的那个.exe文件,右键,自用rar之类的解压缩,就知道了。其实就是个自解压的压缩包,里面包含了你的代码,python.exe,python.dll,library等一切所需的东西。执行的时候,其实是它自动把这些东西解压到硬盘上,再执行。两三年没用windows了,以前的认知是这样的,不知道现在有没有变化。
我个人建议,用cx_freeze打包更舒服,在windows,linux,osx上都能打成自解压的包。
『叁』 python测试函数有哪些
测试函数是用于自动化测试,使用python模块中的unittest中的工具来测试
附上书中摘抄来的代码:
#coding=utf-8import unittestfrom name_function import get_formatted_nameclass NamesTestCase(unittest.TestCase): def test_first_last_name(self): formatted_name=get_formatted_name('janis','joplin') self.assertEqual(formatted_name,'Janis Joplin') def test_first_last_middle_name(self): formatted_name=get_formatted_name('wolfgang','mozart','amadeus') self.assertEqual(formatted_name,'Wolfgang Amadeus Mozart')#注意下面这行代码,不写会报错哦~~~书中没有这行if __name__=="__main__": unittest.main()
『肆』 python代码设计测试用例if〉1)andb==0
1、m=2,n=0,不满足if(m>1 and n>0)
2、m=2,n=1,满足if(m>1 and n>0) 但不满足if(n%2==0)专
3、m=2,n=2,满足if(m>1 and n>0) 同时属满足if(n%2==0)
『伍』 如何检测 python代码注入
调用linux系统命令lsof进行专判断属 #encoding=utf-8import osdef isOpen(filename): p = os.popen("lsof %s" % filename) content = p.read() p.close() return bool(len(content))print isOpen("a.log")
『陆』 python漏洞检测代码怎么编写
import socket
import os
import sys
port = 21
banner = "FreeFloat FTP Server"
portList = [21,22,80,110]
portOpen = True
services = {'ftp':21, 'ssh':22, 'smtp':25, 'http':80}
def retBanner(ip,port):
try:
socket.setdefaulttimeout(2)
s = socket.socket()
s.connect((ip,port))
banner = s.recv(1024)
return banner
except:
return
def checkVulns(banner,filename):
f = open(filename,'r')
for line in f.readlines():
if line.strip('\n') in banner:
print '[+] Server is vulnerable: ' + banner.strip('\n')
def main():
if len(sys.argv) == 2:
filename = sys.argv[1]
if not os.path.isfile(filename):
print '[-] ' +filename + ' does not exist.'
exit(0)
if not os.access(filename, os.R_OK):
print '[-] ' +filename + ' access denied.'
exit(0)
else:
print '[-] Usage: ' + str(sys.argv[0]) + ' <vuln filename>'
exit(0)
portList = [21,22,25,80,110,443]
for x in range(147,150):
ip = '192.168.95.' + str(x)
for port in portList:
banner = retBanner(ip,port)
if banner:
print '[+] ' + ip + ': ' + banner
checkVulns(banner, filename)
if __name__ == '__main__':
main()
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『柒』 各位同道朋友,请问PC端的应用程序怎么测试,用Python代码如何实现呢
看文档,一般要有类似这样的步骤:
app = Application(backend="uia").start("notepad.exe")
后续操作都是对app对象的操作
而你上面代码回一直是答对Application类的操作
『捌』 怎么用python做自动化测试
用python做自动化测试,主要是接口测试和UI自动化测试。 自动化测试还要学习的有很多,selinum、webdriver、monkey、APP测试等等这些都要学习的,建议你去鲁德,课程多样化,学习比较扎实,自动化测试是主打课程
『玖』 测试新人如何使用Python代码封装自动化测试的用例
如何使用Python和实现自动化测试?
本文我将详细介绍使用Appium下的Python编写的测试的例子代码对一个iOS的样例应用进行测试所涉及的各个步骤,而对Android应用进行测试所需的步骤与此非常类似。
然后按照安装指南,在你的机器上安装好Appium。
我还需要安装Appium的所有依赖并对样例apps进行编译。在Appium的工作目录下运行下列命令即可完成此任务:
$ ./reset.sh --ios
编译完成后,就可以运行下面的命令启动Appium了:
$ grunt appium
现在,Appium已经运行起来了,然后就切换当前目录到sample-code/examples/python。接着使用pip命令安装所有依赖库(如果不是在虚拟环境virtualenv之下,你就需要使用sudo命令):
$ pip install -r requirements.txt
接下来运行样例测试:
$ nosetests simple.py
既然安装完所需软件并运行了测试代码,大致了解了Appium的工作过程,现在让我们进一步详细看看刚才运行的样例测试代码。该测试先是启动了样例应用,然后在几个输入框中填写了一些内容,最后对运行结果和所期望的结果进行了比对。首先,我们创建了测试类及其setUp方法:
classTestSequenceFunctions(unittest.TestCase):
defsetUp(self):
app=os.path.join(os.path.dirname(__file__),
'../../apps/TestApp/build/Release-iphonesimulator',
'TestApp.app')
app=os.path.abspath(app)
self.driver=webdriver.Remote(
command_executor='127.0.0.1:4723/wd/hub',
desired_capabilities={
'browserName':'iOS',
'platform':'Mac',
'version':'6.0',
'app': app
})
self._values=[]
“desired_capabilities”参数用来指定运行平台(iOS 6.0)以及我们想测试的应用。接下来我们还添加了一个tearDown方法,在每个测试完成后发送了退出命令:
deftearDown(self):
self.driver.quit()
最后,我们定义了用于填写form的辅助方法和主测试方法:
def_populate(self):
# populate text fields with two random number
elems=self.driver.find_elements_by_tag_name('textField')
foreleminelems:
rndNum=randint(0,10)
elem.send_keys(rndNum)
self._values.append(rndNum)
deftest_ui_computation(self):
# populate text fields with values
self._populate()
# trigger computation by using the button
buttons=self.driver.find_elements_by_tag_name("button")
buttons[0].click()
# is sum equal ?
texts=self.driver.find_elements_by_tag_name("staticText")
self.assertEqual(int(texts[0].text),self._values[0]+self._values[1])
本文介绍到此,相信很多朋友都已经明白了。但是如果你对Nose和Python来运行Appium测试有任何问题或看法,可以给我留言,我们可以继续交流。