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TestRail-Python:利用REST API与TestRail互动的Python库

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简介:
TestRail-Python是一款专为开发人员设计的Python库,它通过REST API提供了一套强大的工具来方便地与测试管理平台TestRail进行交互。这款库简化了自动化测试报告和项目整合的过程,支持添加结果、创建测试案例及管理测试运行等功能。 TestRail Python库使您可以轻松发布结果并管理您的TestRail实例。警告:该库仍处于测试阶段,这意味着几乎没有测试,并且将来的发行版可能会破坏兼容性,请评估并报告错误或增强功能。 快速开始: ```python from testrail import TestRail testrail = TestRail(project_id=1) milestone = testrail.milestone(rel-2.3) milestone.is_completed = True testrail.update(milestone) ``` 有关更深入的示例,请参见配置说明。使用以下命令在主目录中创建“ .testrail.conf”: ```python testrail: user_email: your email address user_key: your TestRail API key (create one in TestRail under My Account) ``` 请注意,上述内容已经移除了原文中的任何联系方式和链接信息。

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  • TestRail-PythonREST APITestRailPython
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    TestRail-Python是一款专为开发人员设计的Python库,它通过REST API提供了一套强大的工具来方便地与测试管理平台TestRail进行交互。这款库简化了自动化测试报告和项目整合的过程,支持添加结果、创建测试案例及管理测试运行等功能。 TestRail Python库使您可以轻松发布结果并管理您的TestRail实例。警告:该库仍处于测试阶段,这意味着几乎没有测试,并且将来的发行版可能会破坏兼容性,请评估并报告错误或增强功能。 快速开始: ```python from testrail import TestRail testrail = TestRail(project_id=1) milestone = testrail.milestone(rel-2.3) milestone.is_completed = True testrail.update(milestone) ``` 有关更深入的示例,请参见配置说明。使用以下命令在主目录中创建“ .testrail.conf”: ```python testrail: user_email: your email address user_key: your TestRail API key (create one in TestRail under My Account) ``` 请注意,上述内容已经移除了原文中的任何联系方式和链接信息。
  • Robot-TestRail: 将机器人测试结果报告至 TestRail Python 脚本
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    Robot-TestRail是一款Python脚本工具,专门用于将robot框架执行的自动化测试结果高效地导出并整合到TestRail中,便于测试人员管理和追踪软件项目的测试进度及质量。 在使用机器人框架进行测试用例编写的过程中,您需要在标签字段添加CID:n的格式,其中n代表TestRail中的CID编号。例如:最大查询计数为100 [文档] 此测试用例为....[标签] CID:1 为了解析机器人测试的结果并更新到TestRail系统中,请使用以下命令行参数调用python脚本: ``` python robots-testrail.py --folder=./UAT --pid=PROJECT_ID --user=USER --pwd=PWD --testrail=https://YOUR_IP/testrail ```
  • Python-Gerrit-API于Gerrit REST APIPython封装
    优质
    Python-Gerrit-API是一款专为Gerrit代码审查系统设计的Python库,它提供了简洁而强大的接口来调用Gerrit的REST API,帮助开发者更高效地进行项目协作与管理。 python-gerrit-api:这是一个用于Gerrit REST API的Python包装器。
  • nidaqmx-pythonNI-DAQmx交Python接口API
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    nidaqmx-python是一个专为Python设计的库,提供对NI-DAQmx的全面支持,使用户能够方便地控制和配置国家仪器的数据采集设备。 nidaqmx软件包包含用于与NI-DAQmx驱动程序进行交互的API(应用程序编程接口)。该软件包是用Python实现,并由国家仪器公司创建并支持。它基于复杂的、高度面向对象地包装了NI-DAQmx C API的Python库。nidaqmx 0.5版本支持所有包含C API的NI-DAQmx驱动程序版本,但早期的NI-DAQmx驱动程序可能无法使用软件包中的某些功能。 需要注意的是,nidaqmx仅适用于Windows操作系统,并且兼容CPython 2.7、3.4及以上版本以及PyPy2和PyPy3。
  • PowerBI-REST-Java:一款简易工具,助力Java中PowerBI REST API
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    PowerBI-REST-Java是一款简便实用的工具,专为在Java环境中连接和操作Power BI REST API而设计。它简化了数据交互流程,帮助开发者轻松实现复杂的数据可视化任务。 PowerBI-REST-Java 是一个简单的API,用于在Java中与PowerBI REST API进行交互。有关详细信息,请参阅我们的博客文章。
  • WhatsApp-APIREST API发送 WhatsApp 消息
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    WhatsApp-API是一款便捷工具,允许用户通过REST API接口高效地发送WhatsApp消息,适用于企业级通讯与自动化场景。 通过WhatsApp发送消息的API 该项目旨在使用REST API通过WhatsApp发送消息。项目包含两个主要部分:一个负责处理REST API请求,另一个则用于检查队列中是否有新的待发信息。 请注意:此软件仅适用于研究目的,请确保不要因滥用(如发送垃圾邮件)而被禁止使用WhatsApp服务。(发送垃圾邮件是非法的) 技术方面 我采用了一些特定的技术来开发这个API。 入门指南: 您可以通过在Insomnia应用程序上导入Insomnia.json文件,或通过命令行克隆项目并进入相应的目录开始使用此API。 $ git clone https://github.com/felipeDS91/wha
  • Python访问REST API接口方法总结
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    本文档总结了使用Python语言访问REST API接口的各种方法和技巧,旨在帮助开发者更高效地进行数据交互与处理。 在Python中调用REST API接口是进行自动化运维和数据交互的重要手段。REST(Representational State Transfer)是一种网络应用程序的设计风格和开发方式,基于HTTP协议,使得API接口更易于理解和使用。以下是一些常见的Python库及其示例,用于调用REST API接口: 1. **urllib2** `urllib2` 是Python标准库的一部分,适用于处理HTTP请求。例如,Sample1展示了如何使用`urllib2`库进行认证和发送POST请求: ```python import urllib2, urllib github_url = https://api.github.com/user/repos password_manager = urllib2.HTTPPasswordMgrWithDefaultRealm() # 添加认证信息 password_manager.add_password(None, github_url, user, password) auth = urllib2.HTTPBasicAuthHandler(password_manager) opener = urllib2.build_opener(auth) urllib2.install_opener(opener) request = urllib2.Request(github_url, urllib.urlencode({name: Test repo, description: Some test repository})) response = urllib2.urlopen(request) print response.read() ``` 2. **httplib2** `httplib2` 是一个更加完善的HTTP客户端库,提供了缓存、重试等功能。Sample2展示如何使用`httplib2`进行基本的GET请求并添加HTTP头: ```python import urllib, httplib2 github_url = http://example.com h = httplib2.Http(.cache) h.add_credentials(user, password) response, content = h.request(github_url) print content ``` 3. **pycurl** `pycurl` 库允许Python直接使用libcurl库,提供更底层的HTTP控制。虽然不常用在简单的REST API调用中,但在复杂场景下有优势。 4. **requests** `requests` 库是Python中调用REST API最常用的工具,其简洁易用的API使得编写HTTP请求变得简单。Sample3展示了如何使用`requests`库进行POST请求,并包含基础认证: ```python import requests import json url = https://reparo.stratus.ebay.com/reparo/bootstrap/registerasset data = {reservedResource: RR-Hadoop, resourceCapability: Production, movetoironic: False, output: json} headers = {Authorization: fBasic {base64.b64encode(f{user}:{password}).replace(b\n, b)}} response = requests.post(url, data=data, headers=headers) response_json = response.json() response_status = response_json[status] status_code = response_status[statusCode] status = response_status[status] message = response_status[message] print(status_code, status, message) ``` 这些库各有优缺点,对于简单的HTTP请求,`requests` 库通常是最方便的选择,而 `urllib2` 和 `httplib2` 则更适合对 HTTP 有特定需求的场景。`pycurl`则在需要更多自定义控制的情况下使用。在实际工作中,根据项目需求和个人偏好选择合适的库进行 REST API 调用即可。
  • 使Python百度REST API进行语音识别
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    本教程介绍如何利用Python编程语言接入百度的REST API实现高效的语音文件转文本服务,适合对自然语言处理和自动化音频分析感兴趣的开发者。 目前,语音识别技术已经相对成熟,可以将语音内容转换为文字。例如,在锤子科技的发布会上展示的讯飞输入法中的语音识别功能曾引起广泛关注,并使科大讯飞知名度大幅提升。由于这类技术需要大量样本数据训练才能达到较高准确度,个人很难从零开始搭建。不过,许多提供语音识别服务的公司通常会向开发者开放API或SDK接口,从而大大降低使用门槛,只需少量代码即可实现相关功能。 接下来我会介绍如何利用Python调用百度REST API来完成简单的语音识别任务。首先访问百度智能云的相关页面进行账号登录,并根据提示申请成为开发者用户。之后便可以在该平台上获取所需的API密钥等信息以开始开发工作了。
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    本项目提供了一套使用Python与Geoserver REST API进行交互的工具和示例代码,帮助用户自动化管理GeoServer中的数据层、样式及工作空间。 基于Python封装的GeoServer REST接口实现了常用操作,可以满足基本需求,例如发布一个SHP/TIF文件或从PostGIS发布数据表。