主要讲如何在公司利用Python 搞API自动化。
1.分层设计思路
dataPool :数据池层,里面有我们需要的各种数据,包括一些公共数据等
config :基础配置
tools : 工具层
common: 公共方法层
runCase :需要运行的测试用例
noRunCase :不需要运行的测试用例
testReport :这里存放生成的测试报告
2.编写common: 公共方法层
2.1 getTimestamp.py
我们在common文件夹下新建一个getTimestamp.py。
因为业务中需要用到时间戳,我们这里把时间戳转换成str类型
# -*- coding:utf-8 -*- # 因为业务中需要用到时间戳,我们这里把时间戳转换成str类型 import time def get_timestamp(): timestamp = time.time() return str(int(timestamp))
3.config :基础配置
3.1 数据库配置 query_local_db_data.yaml
在config下新建query_local_db_data.yaml ,来存放数据库配置。
#mydb1 database1: host: 11.11.1.1 port: 3306 user: testuser password: testpw #mydb2 database2: host: 22.22.2.2 port: 3306 user: testuser password: testpw
在query_local_db_data.yaml 文件下,我们填写了两个数据库的配置,这里的数据库配置我是瞎写的,你们需要写你们自己真实的数据库配置。
以上这篇Python API 自动化实战详解(纯代码)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年11月16日
2024年11月16日
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