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Python自动化测试通常依赖于多种第三方库。

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简介：
该项目依赖于一系列软件包，包括bcrypt 3.1.7、certifi 2020.4.5.1、cffi 1.14.0、chardet 3.0.4、configparser 5.0.0、cryptography 2.9.1、ecdsa 0.15、et-xmlfile 1.0.1、fabric 2.5.0、idna 2.9、invoke 1.4.1、jdcal 1.4.1、jenkinsapi 0.3.11、numpy 1.18.3、openpyxl 3.0.3、pandas 1.0.3、paramiko 2.7。此外，还包含了 pycparser 2。20、PyNaCl 1。3。0、python-dateutil 2。8。1 、 pytz 2019。3 、 PyYAML 5。3。1 、 requests 2。23。0 以及 six 1。14。0 。最后，项目还使用了 urllib3 版本为 1。25。9 和 zmail 版本为 0。2。8 。

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  • Python自动化测试常用的第三方库
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    本简介探讨了在Python编程语言中用于实现软件自动化测试的各种流行第三方库，旨在帮助开发者提高测试效率和代码质量。 bcrypt==3.1.7 certifi==2020.4.5 cffi==1.14.0 chardet==3.0.4 configparser==5.0.0 cryptography==2.9.1 ecdsa==0.15 et-xmlfile==1.0.1 fabric==2.5.0 idna==2.9 invoke==1.4.1 jdcal==1.4.1 jenkinsapi==0.3.11 numpy==1.18.3 openpyxl==3.0.3 pandas==1.0.3 paramiko==2.7.1 pycparser==2.20 PyNaCl==1.3.0 python-dateutil==2.8.1 pytz==2019.3 PyYAML==5.3.1 requests==2.23.0 six==1.14.0 urllib3==1.25.9 zmail==0.2.8
     
  • 预编译的OSG第三方依赖库（适用于VS2015）
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    本资源提供了为OpenSceneGraph(OGS)在Visual Studio 2015环境下预先编译好的第三方库文件，便于开发者快速集成和使用。 OpenSceneGraph第三方依赖库适用于Visual Studio 2015，可以直接使用。
     
  • OSG源代码及第三方依赖库和数据
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    本项目包含开放式场景图形(OpenSceneGraph, OSG)源代码及其相关第三方依赖库和数据资源，旨在提供一个完整的开发环境。 OpenSceneGraph-3.4.1 在 Visual Studio 2017 x64 平台上使用 v141 版本的平台工具集， 不允许以零积分上传资源。
     
  • MiniExcel：不依赖任何第三方库的微型Excel
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    MiniExcel是一款轻量级的软件工具，专为处理电子表格而设计，完全独立于第三方库，提供了创建、编辑和读取Excel文件的基本功能。 特征支持IEnumerable Lazy及Real Step By Step one row read直到在内存中读取所有行数据后才Step By Step one row read一行。例如：比较MiniExcel Query与ExcelDataReader / EPPlus / ClosedXml读取大型Xlsx文件，迷你（仅DLL大小为20KB）且易于使用。支持.NET Standard 2.0 / .NET 4.6 / .NET 5 没有任何第三方库依赖，并支持匿名类型、Dapper动态查询以及列表/数组/集合/可枚举等数据结构。安装后，您可以执行查询并将其映射到动态对象列表而无需使用head。 示例代码： ```csharp using (var stream = File.OpenRead(path)) { var ro; } ``` 以上描述了MiniExcel Query的特点和优势，并展示了如何通过简单的C#代码来读取文件。
     
  • PyTorch当前版本的第三方依赖项
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    本简介探讨了PyTorch最新版本所需的第三方库和工具，帮助用户了解其生态系统及其核心功能运行所必需的外部组件。 本资源提供了PyTorch的第三方依赖源码，旨在解决使用`git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch`命令无法下载的问题。该资源是手动从GitHub下载对应压缩包后解压并合并而成的一个文件包，可以直接放置于PyTorch项目目录下。
     
  • CVXPY的三个依赖库
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    CVXPY的三个核心依赖库为ECOS、OSQP和SCS，它们是高效的开源求解器，分别擅长解决不同类型的优化问题，共同支撑着CVXPY的强大功能。 在数据分析、机器学习及优化问题解决领域，cvxpy是一个不可或缺的工具。它是一个强大的Python库，用于建模并求解凸优化问题。然而,cvxpy的强大功能并非孤立存在,它依赖于三个关键的库来实现其功能：NumPy、Scipy和ECOS。 首先来看NumPy,这是Python科学计算的基础库，提供了大量的数学函数、矩阵操作及线性代数功能。在cvxpy中，NumPy主要负责数据处理与矩阵运算。例如，用户可以通过NumPy创建cvxpy问题中的变量、常量以及表达式，并进行各种数学操作如加法、减法和乘法等。由于其高效的矩阵运算能力,这使得cvxpy能够快速地构建大规模优化模型。 Scipy是另一个重要的科学计算库，它包含了多种功能包括优化、积分、插值及线性代数等。在cvxpy中，Scipy主要用于求解优化问题。特别是在`optimize`模块内提供的梯度下降和拟牛顿法等多种算法可以被cvxpy调用以解决凸优化问题。此外, Scipy还提供了用于快速准确地找到最优解的线性规划问题解决方案。 ECOS（Embedded Conic Solver）是一个高效的求解器，专门针对处理包括二次规划、线性规划及二次约束规划在内的各种凸锥优化问题进行了设计。当cvxpy遇到这类问题时，它会将这些问题转化为适合ECOS解决的形式，并通过接口与ECOS进行通信以执行具体的求解任务。由于其内存效率和速度, ECOS能够在有限的计算资源条件下处理大型优化问题。 综上所述,cvxpy依赖于NumPy来处理数据并构建模型；Scipy提供所需的优化算法及线性代数工具；而ECOS则作为底层的优化引擎，负责具体的求解任务。这三个库之间的紧密合作使得cvxpy成为了一个功能强大且易于使用的凸优化解决方案，在学术研究和工业项目中广泛应用,极大地提高了处理复杂问题的能力与效率。
     
  • Python-UI自动化测试
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    Python-UI自动化测试是一种利用Python编程语言开发的工具和技术，用于模拟用户界面操作以自动执行软件测试的过程。这种方法能够提高测试效率和准确性，适用于多种应用程序的测试需求。 项目名称及简介：此项目基于Appium 和 Selenium 开源工具封装而成的自动化测试工具，用于app和web应用。所有功能均使用Python3编写，并且大部分代码都是通用的webdriver接口实现，仅配置文件有所不同。 该项目支持监控常用的内存、CPU、FPS等数据。维护采用YAML格式，生成并发送包含测试结果的Excel报告至指定邮箱地址。此外，它还兼容多设备Android环境下的并行运行模式。 在使用时，请先通过以下命令从GitHub仓库下载项目： ```bash git clone git@github.com:284772894/appiumn_auto.git ``` 配置文件示例（devices.yaml）： ```yaml appium: - devices: JTJ4C16331013562: port: 4723 config: node D:\app\Appium\node_modules\appium\bin\appium.js -p 4723 -bp 4733 platformName: android MSM8926: port: 4724 config: node D:\app\Appium\node_modules\appium\bin\appium.js -p 4724 -bp 4734 platformName: android ``` 测试用例的API示例如下： ```yaml - element_info: cn.ibona.t1_beta:id/start_button find_type: by_id operate_type: click test_id: 1002 test_intr: 登陆 - element_info: cn.ibona.t1_beta:id/passwordEditText find_type: by_id operate_type: send_keys text: 111111 - element_info: cn.ibona.t1_beta:id/phoneNumberEditText find_type: by_id operate_type: send_keys text: - element_info: cn.ibona.t1_beta:id/loginButton find_type: by_id operate_type: click - element_info: cn.ibona.t1_beta:id/toolbar find_type: by_id ``` 运行测试： ```bash python testRunner/runner.py ```
     
  • Python的自动化测试
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    本简介介绍如何使用Python进行软件开发中的自动化测试，涵盖常用库如unittest、pytest等的应用，帮助提高代码质量和开发效率。 Python自动化测试是现代软件开发流程中的重要组成部分，它利用Python编程语言编写脚本以自动执行测试用例，从而提高测试效率、减少手动工作量，并确保软件质量。由于其简洁明了的语法及丰富的第三方库支持，Python在自动化测试领域非常受欢迎。 本段落将深入探讨Python自动化测试的基本概念、常用工具以及实践策略： 一、基础概念 1. 测试框架：包括unittest（内置）、pytest（高级功能）和behave（行为驱动开发BDD）。这些框架各有特点，满足不同需求。 2. 断言机制：用于验证程序的预期行为。Python自带assert语句，而像pytest这样的先进测试框架则提供更丰富的断言方法。 3. 编写用例：应涵盖所有可能输入与输出情形，并包括设置（setup）、执行（test）和清理（teardown）三个阶段。 二、常用工具 1. Selenium：适用于Web应用的自动化，能模拟用户操作并支持多种浏览器。 2. Appium：用于移动应用测试，允许跨平台编写测试脚本。 3. Pytest：强大的测试框架，提供灵活组织方式与插件扩展能力，并可轻松集成至持续集成/部署流程中。 4. Robot Framework：一个通用自动化工具包，适用于UI、API和数据库等不同类型的测试。 三、最佳实践 1. 单元测试：确保每个函数或模块都有相应的单元测试来验证单个组件的行为。 2. 集成测试：当各个独立部分通过测试后进行集成以检查它们之间的交互情况。 3. 回归测试：每次代码修改之后运行回归测试，以防引入新错误。 4. 代码覆盖率分析：使用工具如coverage.py等来衡量实际执行的代码比例，确保大部分被覆盖到。 5. 测试驱动开发（TDD）：先编写测试再实现功能以保证满足需求。 6. 持续集成：通过Jenkins、Travis CI或GitHub Actions等平台自动化地进行构建与验证过程。 四、进阶技术 1. 页面对象模式：将UI页面抽象为对象，便于维护测试脚本。 2. 数据驱动测试：利用数据文件（如CSV或Excel）提供输入以增加灵活性和扩展性。 3. Mocking和Stubbing：在测试中模拟依赖项来避免实际调用外部服务，从而提高速度与隔离度。 4. 自动生成报告：生成HTML格式的详细测试结果帮助团队理解情况。 总之，掌握Python自动化测试从基础框架到复杂策略的知识将显著提升你的效率及软件质量。通过学习和实践，你可以根据项目需求选择合适的工具和技术来构建高效可靠的自动化测试环境。
     
  • Python的自动化测试
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    《Python的自动化测试》是一本专注于使用Python语言进行软件测试自动化的指南书，涵盖了从基础到高级的各种测试技术与框架。 Python自动化测试是现代软件开发中的重要环节之一，它通过编写脚本来实现对软件产品的自动验证，以提高测试效率并减少人为错误。由于其简洁的语法、丰富的库支持以及活跃的社区环境，Python在这一领域得到了广泛应用。 1. **基础概念**： - **自动化测试**：利用预编写的脚本执行测试任务，替代手动操作。 - **Python**：一种高级编程语言，广泛应用于Web开发、数据分析和自动化等领域。 - **测试框架**：如unittest和pytest等，提供结构化支持以编写有效的测试用例。 2. **Python测试框架**： - **unittest**：这是Python自带的基础测试工具之一，包含断言功能及多个其他关键特性。 - **pytest**：一个更加强大的第三方库，易于使用且具备参数化、fixtures和插件扩展等高级功能。 3. **断言机制**： - 断言用于验证程序的输出是否符合预期。Python提供了多种实现方式，如内置`assert`语句及unittest与pytest提供的方法。 4. **测试驱动开发(TDD)**： - 一种编程实践，首先编写测试用例然后根据这些用例来完成代码编码工作，有助于提高软件质量和确保功能正确性。 5. **页面对象模型(POM)**： - 在Web自动化中，将页面元素及相关操作封装为对象以利于维护和重用。 6. **Selenium**： - 一个用于测试Web应用的工具，能够模拟用户在浏览器中的行为，并支持多种浏览器类型的操作。 7. **Appium**： - 跨平台移动应用自动化框架，适用于iOS及Android的应用程序测试。 8. **unittest.mock模块**： - Python内置库之一，提供模拟和隔离依赖的功能以帮助进行单元测试。 9. **持续集成(CI) 和 持续部署(CD)**： - 自动化测试在CI/CD流程中至关重要。例如使用Jenkins或GitLab CI等工具来整合Python测试工作流，确保每次代码提交后都能及时获取反馈信息。 10. **测试报告**： - 使用HTMLTestRunner、pytest-html等库生成详细的测试结果文档以便于分析和理解测试效果。 11. **测试覆盖率**： - 评估已编写单元测试覆盖源码的程度。例如，通过使用coverage.py这样的工具可以计算出具体的代码覆盖率数值。 12. **异常处理机制**： - 在执行自动化脚本时正确地捕获并管理可能出现的错误情况，以确保整个过程稳定可靠。 13. **测试金字塔模型**： - 倡导在项目中采用更多单元测试、适中的集成测试以及少量端到端（E2E）测试来构建高效且可维护性的自动化框架体系。 14. **提高代码的可维护性**： - 编写易于理解与修改的测试代码同样重要，遵循DRY原则有助于避免重复劳动并保持项目的整洁度和一致性。 15. **制定适当的测试策略**： - 根据实际项目需求选择适合自己的测试方法，比如冒烟测试、回归测试或者压力负载等不同类型的检查方案。