精华内容
下载资源
问答
  • 第一个python自动化脚本发布时间:2019-01-29 14:26,观点的数量:262,标签:python第一python自动化script-test pageid # - * -编码页:utf - 8 - * -__authon__ =\u201C测试'import requestsimport xlrdfrom pyquery...

    第一个python自动化脚本发布时间:2019-01-29 14:26,观点的数量:262,标签:python第一python自动化script-test pageid # - * -编码页:utf - 8 - * -__authon__ =\u201C测试'import requestsimport xlrdfrom pyquery进口pyquery pqfrom xlutils3进口copyimport osimport timefrom进口得到#进口urlparseimport再保险#读取Excel (\u201C\\ \\ \\ \\ testpageid AutoScript \\ \\资源\u201D)+ '。

    =没有:(r 'pid = (\\ d +)) #拦截url参数正则表达式表示从pid real_数(url) (r 'locale =(. + ?) & ') #普通规则,在一开始,找到地区= &结束,返回字符串的中间内容(url) #找到满足规则的字符字符串,返回符合条件的是(url)列表#请求urlif _code = = 200: #请求成功pageid = pq()(输入:去年).attr(\u201C价值\u201D)# pageid打印(pageid)打印(real_pageid[0])如果int (pageid) = = int (real_pageid[0]): #需要转换为int类型,real_pageid[0]的值代表的第一个下标列表打印(\u201C% s测试结果:【过去】\u201C%地区)其他:打印(\u201C% s测试结果:【Fa il】\u201C%地区)*导入模块简介:请求:强大的HTTP库,可以满足网络需求PyQuery:解析HTML内容获取所需内容xlrd:意识到excel文件的阅读内容xlwt:意识到excel文件的写作xlutils3:复制现有excel对修改,生成一个新的excel表re:常规模块excel详细操作:正则匹配相关操作:_co \/文章\/细节\/ 78494977(1):读取excel:(2):写excel(3):请求url(4):解析HTML(5):正则表达式匹配2。

    展开全文
  • 第一个python自动化脚本-测试页面pageid# -*- coding : utf-8 -*-__authon__ = 'test'import requestsimport xlrdfrom pyquery import PyQuery as pqfrom xlutils3 import copyimport osimport timefrom AutoScript....

    第一个python自动化脚本-测试页面pageid

    # -*- coding : utf-8 -*-

    __authon__ = 'test'

    import requests

    import xlrd

    from pyquery import PyQuery as pq

    from xlutils3 import copy

    import os

    import time

    from AutoScript.tool import get

    #import urlparse

    import re

    #读取Excel

    filepath=get.getFilePath("\\AutoScript\\resources\\testpageid")+'.xls' #根据地址获取Excel, 表名:testpageid.xls

    work_book=xlrd.open_workbook(filepath) #打开Excel

    sheetname=work_book.sheet_names()[0]        #获取Excel的第一张工作簿

    sheet=work_book.sheet_by_name(sheetname)    #找到相应sheet

    nrows=sheet.nrows

    #获取表中数据

    for i in range(1,nrows):

    date=sheet.row_values(i)   #按行获取表中数据

    url=date[0]                #获取行中的第一列

    if url!=None:

    pattern=re.compile(r'pid=(\d+)')     #截取url参数 正则表达式 表示以pid开头的数字

    real_pageid=pattern.findall(url)

    pattern2=re.compile(r'locale=(.+?)&')  #正则规则,查找 locale= 开头,& 结尾的,返回字符串中间内容

    locale=pattern2.findall(url)            #查找满足规则的字符串,返回的是满足条件的list

    response=requests.get(url) #请求url

    if response.status_code== 200:   #请求成功

    pageid = pq(response.text)('input:last').attr('value')  # 获取pageID

    print(pageid)

    print(real_pageid[0])

    if int(pageid) ==int (real_pageid[0]):               #需要转换成int型,real_pageid[0]表示list的第一个下标的值

    print("%s test result:【Pass】"%locale)

    else:

    print("%s test result:【Fail】" %locale)

    导入模块介绍:

    requests:强大的可以满足web需求的HTTP库

    PyQuery:  解析HTML内容,获得需要的内容

    xlrd:    实现excel文件内容读取

    xlwt:     实现excel文件的写入

    xlutils3:   拷贝已有excel进行修改,生成新的excel表格

    re:       正则模块

    excel详细操作:https://blog.csdn.net/dreambitbybit/article/details/72353768

    正则匹配相关操作:https://blog.csdn.net/three_co/article/details/78494977

    https://www.cnblogs.com/dwdw/p/9553192.html

    (1):读取Excel:

    (2):写入Excel

    (3):请求url

    (4):解析html

    (5):正则表达式匹配

    2.引用另一文件夹的py文件

    from tool import get

    出现错误:

    ModuleNotFoundError: No module named 'tool'

    修改成:from AutoScript.tool import get

    展开全文
  • 精通Python自动化脚本-运维人员宝典完整目录:什么是调试?调试(debugging)是一个解决代码中错误或导致软件不能正常运行的问题的过程。Python中的调试非常容易。Python调试器设置条件断点并对源码逐行调试。我们将...

    精通Python自动化脚本-运维人员宝典完整目录:

    什么是调试?

    调试(debugging)是一个解决代码中错误或导致软件不能正常运行的问题的过程。Python中的调试非常容易。Python调试器设置条件断点并对源码逐行调试。我们将使用Python标准库中的 pdb 模块来对我们的Python脚本进行调试。

    Python 的调试技术

    为更好的调试Python程序,可以使用不同的技术。我们就来看看Python调试的四种技术:

    print()语句:这是了解具体发生情况的最简单的方式,这样我们可以检查执行的内容

    logging:这类似于print语句但带更多的上下文信息,因此我们可以更全面的了解情况

    pdb调试器:这是最常使用的调试技术。使用 pdb 的优势是能够在命令行、解释器以及程序中使用 pdb

    IDE调试器:IDE有内置的调试器。这让开发者可以执行自己的代码,然后开发者可以在程序执行过程中检查代码

    错误处理(异常处理)

    在这一部分中我们将学习Python如何处理异常。但首先什么是异常呢?异常是在程序执行过程中发生的错误。每当错误发生时,Python会生成一个异常,使用try…except代码块来进行处理。有时异常程序无法处理,因此会导致报错信息。下面我们就来看一些异常的示例:

    在你的终端中,启动python3交互控制台,我们一起来看一些异常示例:

    >>> 50 / 0

    Traceback (most recent call last):

    File "", line 1, in

    ZeroDivisionError: division by zero

    >>> 6 + abc*5

    Traceback (most recent call last):

    File "", line 1, in

    NameError: name 'abc' is not defined

    >>> 'abc' + 2

    Traceback (most recent call last):

    File "", line 1, in

    TypeError: Can't convert 'int' object to str implicitly

    >>> import abcd

    Traceback (most recent call last):

    File "", line 1, in

    ImportError: No module named 'abcd'

    这就是异常的一些示例。下面我们来看如何处理这些异常。

    每当Python程序中发生错误时,就会抛出异常。我们也可使用raise关键字来强制抛出异常。

    下来我们来看一个处理异常的try…except代码块。在try代码块中,我们将编写可能生成异常的代码。在except代码块中,我们将编写异常的处理方式。try…except的语法如下:

    try:

    statement(s)

    except:

    statement(s)

    一个try代码块可带有多个except语句。我们可通过在except关键字之后输入异常的名称来处理指定的异常。处理指定异常的语法如下:

    try:

    statement(s)

    except exception_name:

    statement(s)

    下面我们创建一个exception_example.py脚本来捕获ZeroDivisionError。在脚本中编写如下代码:

    a = 35

    b = 37

    try:

    c = a +b

    print("The value of c is:", c)

    d = b / 0

    print("The value of d is:", d)

    except:

    print("Division by zero is not possible")

    print("Out of try...except block")

    像下面这样运行脚本,将会得到如下结果:

    vagrant@python-scripting:~$ python3 exception_example.py

    The value of c is: 72

    Division by zero is not possible

    Out of try...except block

    调试器工具

    Python中支持很多种调试工具:

    winpdb

    pydev

    pydb

    pdb

    gdb

    pyDebug

    这一部分中,我们将学习pdb Python调试器。pdb是Python标准库的一部分并一直可以直接使用。

    pdb调试器

    pdbs模块用于调试Python程序。Python程序使用pdb交互源代码调试器来调试程序。pdb设置断点交检查栈帧,列出源代码。

    下面我们将学习如何使用pdb调试器。使用这一调试器有三种方式:

    在解释器之中

    通过命令行

    在Python脚本中

    我们将创建一个pdb_example.py脚本并在该脚本中添加如下内容:

    class Student:

    def __init__(self, std):

    self.count = std

    def print_std(self):

    for i in range(self.count):

    print(i)

    return

    if __name__ == "__main__":

    Student(5).print_std()

    使用这一脚本作为学习Python调试的示例,我们将了解如何启动调试器的细节。

    解释器内调试

    要从Python交互控制台中启动调试器,我们使用run()或runeval()。

    启动python3交互控制台。运行如下命令来启动控制台:

    $ python3

    导入我们的pdb_example脚本名和pdb模块。下面我们将使用run(),并且我们会传入一个字符串表达式来作为run()的参数,由Python解释器自身进行运行:

    >>> import pdb_example

    >>> import pdb

    >>> pdb.run('pdb_example.Student(5).print_std()')

    > (1)()

    (Pdb)

    要继续调试,在(Pdb)提示符之后输入continue并按下Enter。我果想要了解这里可以使用的选项,在(Pdb)提示符之后按下两次Tab键。

    在输入continue之后,我们将得到如下的输出:

    >>> import pdb_example

    >>> import pdb

    >>> pdb.run('pdb_example.Student(5).print_std()')

    > (1)()

    (Pdb) continue

    0

    1

    2

    3

    4

    >>>

    命令行调试

    运行调试器最简单也最直接的方式是通过命令行。我们的程序将作为调试器的输入。我们可以这样在命令行中使用调试器:

    $ python3 -m pdb pdb_example.py

    在从命令行运行调试器时,源代码会被载入并在调试器找到的第一行停止执行。输入continue来继续调试。输出如下:

    vagrant@python-scripting:~$ python3 -m pdb pdb_example.py

    > /home/vagrant/pdb_example.py(1)()

    -> class Student:

    (Pdb) continue

    0

    1

    2

    3

    4

    The program finished and will be restarted

    > /home/vagrant/pdb_example.py(1)()

    -> class Student:

    (Pdb)

    Python脚本内调试

    以上两种技术会在Python程序开始时启动调试器。但第三种方法对于长期处理来说最佳。要在脚本中启动调试器,使用set_trace()。

    现在修改pdb_example.py文件如下:

    import pdb

    class Student:

    def __init__(self, std):

    self.count = std

    def print_std(self):

    for i in range(self.count):

    pdb.set_trace()

    print(i)

    return

    if __name__ == "__main__":

    Student(5).print_std()

    现在运行程序如下:

    vagrant@python-scripting:~$ python3 pdb_example.py

    > /home/vagrant/pdb_example.py(10)print_std()

    -> print(i)

    (Pdb) continue

    0

    > /home/vagrant/pdb_example.py(9)print_std()

    -> pdb.set_trace()

    (Pdb)

    set_trace()是一个Python函数,因此可以在程序的任意处调用它。所以我们有三种方式来启动调试器。

    基本程序崩溃调试

    在这一部分中,我们来看看trace模块。trace模块有助于追踪程序的执行。因此不论何时程序崩溃,我们都能了解在哪里出现的崩溃。我们可以在脚本中导入也可以通过命令行来使用trace模块。

    现在我们将创建一个名为trace_example.py的脚本并在该脚本中编写如下代码:

    class Student:

    def __init__(self, std):

    self.count = std

    def go(self):

    for i in range(self.count):

    print(i)

    return

    if __name__ == "__main__":

    Student(5).go()

    输出如下:

    >vagrant@python-scripting:~$ python3 -m trace --trace trace_example.py

    --- modulename: trace_example, funcname:

    trace_example.py(1): class Student:

    --- modulename: trace_example, funcname: Student

    trace_example.py(1): class Student:

    trace_example.py(2): def __init__(self, std):

    trace_example.py(5): def go(self):

    trace_example.py(10): if __name__ == "__main__":

    trace_example.py(11): Student(5).go()

    --- modulename: trace_example, funcname: __init__

    trace_example.py(3): self.count = std

    --- modulename: trace_example, funcname: go

    trace_example.py(6): for i in range(self.count):

    trace_example.py(7): print(i)

    0

    trace_example.py(6): for i in range(self.count):

    trace_example.py(7): print(i)

    1

    trace_example.py(6): for i in range(self.count):

    trace_example.py(7): print(i)

    2

    trace_example.py(6): for i in range(self.count):

    trace_example.py(7): print(i)

    3

    trace_example.py(6): for i in range(self.count):

    trace_example.py(7): print(i)

    4

    trace_example.py(6): for i in range(self.count):

    trace_example.py(8): return

    --- modulename: trace, funcname: _unsettrace

    trace.py(77): sys.settrace(None)

    因此通过在命令行中使用trace --trace,开发人员可以对程序逐行追踪。这样在程序崩溃时,开发人员就会知道发生崩溃的实例。

    程序性能和时耗分析

    对Python程序进行性能分析(profiling)表示度量程序的执行时间。它计量每个函数所花的时间。Python的cProfile模块用于对Python程序进行性能分析。

    cProfile模块

    正如前文所讲到的,性能分析表示度量程序的执行时间。我们就来使用cProfile Python模块对程序进行性能分析。

    现在来编写一个cprof_example.py脚本并加入如下代码:

    mul_value = 0

    def mul_numbers(num1, num2):

    mul_value = num1 * num2

    print("Local Value:", mul_value)

    return mul_value

    mul_numbers(58, 77)

    print("Global Value:", mul_value)

    运行程序,将会看到如下的输出:

    vagrant@python-scripting:~$ python3 -m cProfile cprof_example.py

    Local Value: 4466

    Global Value: 0

    6 function calls in 0.001 seconds

    Ordered by: standard name

    ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)

    1 0.000 0.000 0.001 0.001 cprof_example.py:1()

    1 0.000 0.000 0.000 0.000 cprof_example.py:2(mul_numbers)

    1 0.000 0.000 0.001 0.001 {built-in method builtins.exec}

    2 0.001 0.000 0.001 0.000 {built-in method builtins.print}

    1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}

    因此,使用cProfile,所有调用的函数都被打印,并包含各个函数所消耗的时间。下面我们来看看这些列头的含义:

    ncalls: 调用次数

    tottime: 给定函数花费的总时间

    percall: tottime除心ncalls所得的商

    cumtime: 当前以及其子函数所花费的累计时间

    percall: cumtime除以原始调用所得的商

    filename:lineno(function): 提供函数各自的数据

    timeit

    timeit是一个Python模块,用于对Python脚本的各部分进行计时。我们可以在命令行中调用timeit,也可以在脚本中导入timeit模块。下面我们来编写一个脚本来对代码片断进行计时。创建一个timeit_example.py脚本并编写如下内容:

    import timeit

    prg_setup = "from math import sqrt"

    prg_code = '''

    def timeit_example():

    list1 = []

    for x in range(50):

    list1.append(sqrt(x))

    '''

    # timeit 语句

    print(timeit.timeit(setup = prg_setup, stmt = prg_code, number = 10000))

    运行结果:

    vagrant@python-scripting:~$ python3 timeit_example.py

    0.0010215669999524835

    使用timeit,,我们可以决定要对哪段代码进行性能的度量。因此,我们可以轻易地定义setup代码来作为我们想单独执行测试的代码片断。主代码默认运行100万次,但setup代码仅运行一次。

    加速程序运行

    有很多方式来让Python程序运行得更快,比如:

    对认定为瓶颈的代码进行性能分析

    使用内置函数和库,这样解释器不用执行不同循环

    避免使用全局变量,因为Python在访问全局变量时速度很慢

    使用已有的包

    总结

    在本章中,我们学习了调试程序和性能分析的重要性。还学习用于调试的不同技术。我们学习了pdb Python调试器以及如何处理异常。还学习了如何使用Python中的cProfile和timeit模块来对脚本进行性能和时耗分析。最后我们学习了如何加速脚本的运行。

    下一章中,我们将学习Python中的单元测试。我们会学习如何创建和使用单元测试。

    课后问题

    要调用程序,使用哪个模块?

    查看如何在ipython中使用所有的别名函数和魔法函数。

    什么是全局解释器锁(Global interpreted lock (GIL))?

    PYTHONSTARTUP, PYTHONCASEOK, PYTHONHOME和PYTHONSTARTUP环境变量的目的是什么?

    以下代码的输出是什么?a) [0], b) [1], c) [1, 0], d) [0, 1]

    def foo(k):

    k = [1]

    q = [0]

    foo(q)

    print(q)

    以下哪个是无效变量?

    a) my_string_1

    b) 1st_string

    c) foo

    d) _

    扩展阅读

    展开全文
  • 主要为大家详细介绍了python自动化脚本安装指定版本python环境的相关方法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • 精通Python自动化脚本-运维人员宝典原书为Mastering Python Scripting for System Administrators byGanesh Sanjiv Naik本书涵盖内容第一章Python脚本概述:涵盖Python的安装流程以及Python解释器工具的使用。...

    精通Python自动化脚本-运维人员宝典

    原书为Mastering Python Scripting for System Administrators by Ganesh Sanjiv Naik

    687474703a2f2f75706c6f61642d696d616765732e6a69616e7368752e696f2f75706c6f61645f696d616765732f31343536353734382d353165386261333066626538373737652e706e67

    本书涵盖内容

    第一章 Python脚本概述:涵盖Python的安装流程以及Python解释器工具的使用。读者将学习到如何为变量赋值以及对变量和字符串的介绍。你还将学习到各有序、无序数据类型,包括列表(list)、元组(tuple)、集合(set)和字典(dictionary)。同时你还将学习到如何在脚本中解析命令行选项。

    第二章 Python脚本调试和性能测试:讲解如何使用调试工具来对Python程序进行调试。你还将学习如何进行错误处理,并深入性能测试(profiling)和耗时测试(timing)的概念。

    第三章 单元测试-单元测试框架的介绍:本章有关 Python 中的单元测试。我们将对测试程序创建单元测试。

    第四章 自动化常规运维活动:讲解如何自动化运维管理员的常规运维活动。你将学习到接收输入、处理密码、外部命令的执行、读取配置文件、为脚本添加警告信息、实现 CPU 限制、网页浏览器启动、os模块的使用以及进行备份。

    第五章 文件、目录和数据处理:本章你将学习使用os模块来处理各种活动。读者会学习到数据以及应用到数据上的一些方法,如复制、剪切、合并和比较。还将学习tarfile模块及如何及用这一模块。

    第六章 文件存档、加密和解密:研究文件存档、创建存档以及TAR和ZIP包的创建。还会学到如何使用应用解压缩.tar和.zip文件。

    第七章 文本处理和正则表达式:查看Python中的文本处理和正则表达式。Python中有一个很强大的称为正则表达式的库,可进行搜索和提取数据等操作。本章还将学习对文件使用正则表达式,以及如何读取和写入文件。

    第八章 文档和报告:讲解如何使用Python生成文档和报告信息。将学习如何使用Python脚本来接收输入,并在输出中打印。使用 Python我们可以编写自动化信息收集的脚本。在Python中编写接收邮件的脚本也更为简单。我们还将学习如何格式化信息。

    第九章 操作如类文件:本章将深入各类文件的处理,比如PDF文件、Excel和CSV文件。我们将学习使用Python来打开、编辑文件并从这些文件中读取信息。

    第十章 网络基础 - Socket编程:本章将首先介绍网络基础,然后我们会学习TCP、UDP等socket。我们还将学习如何使用socket编程来通过HTTP和FTP等协议通讯和获取信息。

    第十一章 使用Python脚本处理邮件:深入如何使用Python脚本来编写和发送邮件。发软件编程中发送邮件是一项非常常见的任务。我们可以使用Python的smtplib模块来在Python程序中发送邮件。本章中我们还会学习到在不服务器上发送邮件所使用的不同协议。

    第十二章 使用Telnet和SSH远程监控主机:指导大家如何通过SSH协议来执行服务器上的基本配置。我们将先通过使用Telnet模块,然后使用更推荐的方法SSH来实现相同的配置。

    第十三章 创建图形化用户界面:讲解使用PyQt模块来创建图形化用户界面。

    第十四章 处理Apache和其它的日志文件:讲解如何处理Apache日志文件。我们还将学习日志解析应用,即识别日志消息中的不同类型。本章还将学到如何解析这些文件以及如处理多文件、监测各类异常、存储数据和生成报告。

    第十五章 SOAP和REST API通讯:着重SOAP和REST的基础,以及它们之间的区别。我们还将学习SOAP API以及如何使用不同的库来使用它。本章中还可学习到REST API及标准库。

    第十六章 网络抓取 - 从网站上提取有用的信息:本章中讲解如何使用Python 库来从网站上提取数据。我们还将学习如何使用Python来搜索文章和源代码。

    第十七章 数据收集及报表:本章是有关科学计算中使用的高级Python库的。这些库有NumPy, SciPy和Matplotlib。我们还将学习数据可视化的概念以及如何对数据制图。

    第十八章 MySQL和SQLite数据库管理:本章中我们一起来看使用MySQL和SQLite的数据库管理。我们将学习这类管理的要求和设计、如何修改插件框架以及如何编写producer和consumer代码。

    展开全文
  • 之前有读者朋友说 Airtest 官方支持将自动化脚本编译成APK直接运行,照着官方提供的文档操作了一遍,发现不少的坑,今天带大家一起来填这些坑。在开始编写自动化脚本之前,我们首先要下载安装 JDK,并配置 JDK 和 ...
  • 本已收会围绕整个开发过程,从配置和规划到自动化测试和创建不同的命令行工具。本书涵盖了基础脚本到标准库Python包使用都所有常用知识。通过本书的学习,你将了解如何基于理想的资源规划、实施和发...
  • 安装python3,Mac下输入python3进入命令行整数,浮点数,字符串类型:-1,0.1,'game'字符串连接和复制:'My name is ' + 'John Wu'; 'John Wu '*5会打印5次,只有整数和字符串可以,浮点数不可以。变量存值:赋值:...
  • 主要介绍了详解基于Android的Appium+Python自动化脚本编写,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • 运维自动化,已经成为运维必不可少的一部分,下面附上自己写的监控nginx_status脚本,大神轻喷#! usrbinpython#coding:utf-8importurllib.requestimportsocket#自动获取主机ip地址myname=socket.getfqdn(...
  • 第一个python自动化脚本

    万次阅读 2019-01-29 14:26:12
    第一个python自动化脚本-测试页面pageid # -*- coding : utf-8 -*-__authon__ = 'test'import requestsimport xlrdfrom pyquery import PyQuery as pqfrom xlutils3 import copyimport osimport timefrom ...
  • 每个结构约40个字节,表的大小限于64K,形成每个模块大约有1500个声明每个worker进程都有一个独立的连接池,连接池的大小是worker_connections在输入检查比如,要在一个PentiumII机器上查看执行时间上的区别,可以...
  • 先前有家供应商与我们合作开发自动化工程,采用的py unittest作为脚本运行框架。我发现他们出的脚本都是挨个手写的,格式上也是参差不齐。所以有了根据用例表批量生成脚本的一段小代码对一个测试脚本必须存在哪些...
  • 龙源期刊网http://www.qikan.com.cnPython自动化作者:张焱来源:《电子技术与软件工程》2017年第22期随着人工智能的发展,机器代替...【关键词】Python Selenium自动化测试1概述自动化测试是指软件测试的自动化,软...
  • Python自动化脚本 for循环+数字拼接

    千次阅读 2019-01-28 11:35:38
    Python自动化脚本 for循环+数字拼接 在写Python自动化脚本时,在执行多个重复操作时遇到的,需将字符串和数字进行拼接,使用for循环,进行操作。
  • 一些有趣的python自动化脚本的仓库。 欢迎所有请求请求。 任何人都可以随意分叉,修改和帮助增加存储库。 拉取请求将在6小时内尽快获得批准。 继续为开源做贡献。 快乐的编码。 -2048_bot 这是一个玩2048游戏的...
  • ##基于python3和selenium的智慧树自动刷课脚本因为还要安装python3和自动化测试工具,所以不适合只想刷课的同学,想学python自动化的同学,可以借鉴一下,互相学习。脚本还存在某些问题,可自行测试。##'''基于python3...
  • python自动化脚本安装指定版本环境的方法详解这篇文章主要为大家详细介绍了python自动化脚本安装指定版本python环境的相关方法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下一般情况下编译安装python环境需要...
  • 作者丨星安果来源丨AirPython(AirPython)之前有读者朋友说 Airtest 官方支持将自动化脚本编译成 APK 直接运行,照着官方提供的文档操作了一遍,发现不少的坑,今天带大家一起来填这些坑。在开始编写自动化脚本之前,...
  • 本书会围绕整个开发过程,从配置和规划到自动化测试和创建不同的命令行工具。本书涵盖了基础脚本到标准库Python包使用的所有常用知识。通过本书的学习,你将了解如何基于理想的资源规划、实施和发布项目,最终创建一...
  • 本文实例讲述了python自动化测试的过程,分享给大家供大家参考。具体代码如下:import unittest########################################################################class RomanNumeralConverter(object):&...
  • 基于Android的Appium+Python自动化脚本编写 1.Appium Appium是一个开源测试自动化框架,可用于原生,混合和移动Web应用程序测试, 它使用WebDriver协议驱动iOS,Android和Windows应用程序。 通过Appium,我们可以...
  • 首先,我们看一个视频 ,通过视频,了解下什么是自动化脚本 。这个是我用auto.js写的一个 抖音自动养号脚本 。大体功能就是自动私信,评论,关注 ,有兴趣可以先去一下链接了解 。目前编写自动化脚本的语言主要有...
  • 介绍如何使用自动化 Python 脚本,实现用 Typora 将 Markdown 文件转换为 html 文件,并在 html 文件中添加自定义格式生成目录大纲,然后用浏览器访问转换后的 html 文件。
  • 一般情况下编译安装python环境需要执行以下步骤:下载源码包解压源码.../usr/bin/python#coding:utf-8'''date:9/2/17 18:03 PMauthor:lockeyemail:lockey@123.comdesc:python自动化安装用户指定版本的python环境'''...
  • 年前把平台的脚本写好了,准备在虚拟机中全部运行一遍。没想到在虚拟机中配置了很长时间,才把环境搭好。为了不再犯这配置环境的苦,在这简单说说环境的搭建吧。因为写的脚本是在win7上实现的,所以虚拟机我安装的也...
  • 本文实例讲述了python自动化测试的过程,分享给大家供大家参考。具体代码如下:import unittest########################################################################class RomanNumeralConverter(object):&...
  • 闲来无事,随便了解下python自动化测试相关知识,看到这个样例不错简单实用,就拷贝下来保存~通常对于一个稍具规模的系统,一些新的改动势必会带来一些额外的功能回归测试工作,而这个工作是非常繁杂的,人肉的方式...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 8,176
精华内容 3,270
关键字:

python自动化脚本

python 订阅