


Comment utiliser des scripts Python pour implémenter des tests automatisés dans un environnement Linux
Comment utiliser des scripts Python pour implémenter des tests automatisés dans un environnement Linux
Avec le développement rapide du développement logiciel, les tests automatisés jouent un rôle essentiel pour garantir la qualité des logiciels et améliorer l'efficacité du développement. En tant que langage de programmation simple et facile à utiliser, Python présente une forte portabilité et efficacité de développement et est largement utilisé dans les tests automatisés. Cet article explique comment utiliser Python pour écrire des scripts de test automatisés dans un environnement Linux et fournit des exemples de code spécifiques.
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Préparation de l'environnement
Avant d'effectuer des tests automatisés dans un environnement Linux, vous devez vous assurer que Python a été installé et que le framework de test correspondant, tel que unittest, pytest ou selenium, etc., a été installé. Vous pouvez l'installer à l'aide de la commande suivante :sudo apt-get install python3 pip install pytest
Copier après la connexion Rédaction de cas de test
Avant d'écrire des scripts de test automatisés, vous devez définir des cas de test. Un scénario de test fait référence à une série d'étapes et de résultats attendus pour tester une certaine fonction, fonctionnalité ou module du logiciel. Un bon scénario de test doit être indépendant, reproductible et automatisable. Voici un exemple de cas de test simple :def test_login(): # 步骤1: 打开登录页面 open_login_page() # 步骤2: 输入用户名和密码 input_username("admin") input_password("password") # 步骤3: 点击登录按钮 click_login_button() # 验证: 验证登录是否成功 assert is_login_success(), "登录失败"
Copier après la connexionÉcriture de code de test
L'écriture de scripts de test automatisés implique principalement l'écriture de code de test pour simuler les opérations des utilisateurs et vérifier les résultats des tests. Voici un exemple de code utilisant pytest pour les tests :import pytest @pytest.fixture def setup(): # 预置条件:例如启动浏览器、打开网页等 setup_browser() def test_login(setup): # 步骤1: 打开登录页面 open_login_page() # 步骤2: 输入用户名和密码 input_username("admin") input_password("password") # 步骤3: 点击登录按钮 click_login_button() # 验证: 验证登录是否成功 assert is_login_success(), "登录失败"
Copier après la connexionExécutez le script de test
Utilisez la commande pytest sur la ligne de commande Linux pour exécuter le script de test et afficher les résultats du test. Voici la commande pour exécuter le script de test :pytest test_script.py
Copier après la connexion
En exécutant le script de test, vous pouvez exécuter automatiquement des cas de test et améliorer l'efficacité et la précision des tests.
Résumé :
Cet article explique comment utiliser Python pour écrire des scripts de test automatisés dans un environnement Linux et fournit des exemples de code spécifiques. Les tests automatisés peuvent améliorer considérablement l'efficacité et la qualité du développement logiciel. En écrivant des cas de test et des codes de test, des tests automatisés des fonctions logicielles peuvent être réalisés. J'espère que cet article pourra aider les lecteurs à comprendre et à utiliser Python pour les tests automatisés.
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PHP est principalement la programmation procédurale, mais prend également en charge la programmation orientée objet (POO); Python prend en charge une variété de paradigmes, y compris la POO, la programmation fonctionnelle et procédurale. PHP convient au développement Web, et Python convient à une variété d'applications telles que l'analyse des données et l'apprentissage automatique.

PHP convient au développement Web et au prototypage rapide, et Python convient à la science des données et à l'apprentissage automatique. 1.Php est utilisé pour le développement Web dynamique, avec une syntaxe simple et adapté pour un développement rapide. 2. Python a une syntaxe concise, convient à plusieurs champs et a un écosystème de bibliothèque solide.

PHP est originaire en 1994 et a été développé par Rasmuslerdorf. Il a été utilisé à l'origine pour suivre les visiteurs du site Web et a progressivement évolué en un langage de script côté serveur et a été largement utilisé dans le développement Web. Python a été développé par Guidovan Rossum à la fin des années 1980 et a été publié pour la première fois en 1991. Il met l'accent sur la lisibilité et la simplicité du code, et convient à l'informatique scientifique, à l'analyse des données et à d'autres domaines.

Bien que le bloc-notes ne puisse pas exécuter directement le code Java, il peut être réalisé en utilisant d'autres outils: à l'aide du compilateur de ligne de commande (Javac) pour générer un fichier bytecode (filename.class). Utilisez l'interpréteur Java (Java) pour interpréter ByteCode, exécuter le code et sortir le résultat.

L'exécution du code Python dans le bloc-notes nécessite l'installation du plug-in exécutable Python et du plug-in NPEXEC. Après avoir installé Python et ajouté un chemin à lui, configurez la commande "python" et le paramètre "{current_directory} {file_name}" dans le plug-in nppexec pour exécuter le code python via la touche de raccourci "F6" dans le bloc-notes.

Pour afficher l'adresse du référentiel GIT, effectuez les étapes suivantes: 1. Ouvrez la ligne de commande et accédez au répertoire du référentiel; 2. Exécutez la commande "git Remote -v"; 3. Affichez le nom du référentiel dans la sortie et son adresse correspondante.

Les cinq composants de base du système Linux sont: 1. Kernel, 2. Bibliothèque système, 3. Utilitaires système, 4. Interface utilisateur graphique, 5. Applications. Le noyau gère les ressources matérielles, la bibliothèque système fournit des fonctions précompilées, les utilitaires système sont utilisés pour la gestion du système, l'interaction GUI fournit une interaction visuelle et les applications utilisent ces composants pour implémenter des fonctions.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.
