如果使用pytest做接口自动化,那么个人认为最好的编写工具是PyCharm,任何低代码测试平台都无法取代。当然不会代码,或者不使用pytest,那低代码测试平台,或者yaml,甚至excel写自动化用例,都是可以接受的。而在使用pytest这个特定场景里面,要做平台化,平台的功能就需要仔细斟酌。既然编写用例最好使用PyCharm,平台也就只能专注于用例编排和任务调度,即创建任务,关联用例,批量运行,以及定时,并行,通知等。
一:本文在上一篇文章的基础之上继续进行操作,上一篇实现了从git获取代码并进行代码测试,本文将在上一篇的基础之上实现将代码部署至测试环境。 1.1:新建一个项目叫web-demo-deploy用于代码发布,上一个项目web-demo可用于代码测试,当测试阶段出现问题的时候也不会立即进行发布,只有当测试通过之后才执行发布的项目即可:
实时音视频(TRTC) 是腾讯云提供的一套低延时、高质量的音视频通讯服务,致力于为腾讯云客户提供稳定、可靠和低成本的音视频传输能力。您可以使用该服务快速构建“视频通话”、“在线教育”、“直播连麦”、“在线会议”等对通信延时要求比较苛刻的音视频应用。 参考链接:https://cloud.tencent.com/document/product/647
今天我们来记录一下java基础之常量,虽然这个很简单很简单,但是我还是喜欢记录下来,因为什么东西都是由开始的不会转变过来的,慢慢的积累最后都是财富,也能做到温故而知新,所以我也会坚持不管多简单或者多难。
初级前端和高级前端有什么差别?在我看来,初级前端关注点在完成功能,高级前端能在完成功能的基础上,做的又好又快。做的好,就是代码质量高,做的快就是开发效率高。
上节课我们已经安装了mitmproxy , 本节课来试一次脚本启动。所谓脚本启动,就是在启动mitm服务的时候,用-s参数来指定一个py3的脚本。而这个脚本的作用就是对抓到的接口进行操作。
由于安全团队要求,需要给rabbitmq加上SSL,java代码使用ssl秘钥进行连接。
静态测试(static testing)就是不实际运行被测软件,而只是静态地检查程序代码、界面或文档中可能存在的错误的过程。
函数,就是一个一系列JavaScript语句的集合,这是为了完成某一个会重复使用的特定功能。在需要该功能的时候,直接调用函数即可,而不必每次都编写一大堆重复的代码。并且在需要修改该功能的时候,也只要修改和维护这一个函数即可。
建后操作,就是对project构建完成后的一些后续操作,比如生成相应的代码测试报告。
一直用sublime,最近写服务器和客户端的程序时就有些坑了,所以我简单说一下我遇到的他们的区别
以下是windows操作系统,32位机下的代码测试结果(32位机中,指针占4个字节,如变量e):
上周 OpenAI 官方已开始灰度测试 Alpha GPT-4 (All Tools),所有普通账户都有概率 (1%-3%) 获得一个 GPT-4 (All Tools) 模型选项。
对苹果开发者而言,由于平台审核周期较长,客户端代码导致的线上问题影响时间往往比较久。如果在开发、测试阶段能够提前暴露问题,就有助于避免线上事故的发生。代码覆盖率检测正是帮助开发、测试同学提前发现问题,保证代码质量的好帮手。
方差膨胀系数是衡量多元线性回归模型中多重共线性严重程度的一种度量。 它表示回归系数估计量的方差与假设自变量间不线性相关时方差相比的比值。
在网页布局的过程中,常常遇到图文混排的效果。图文混排,也就是文字环绕着图片进行布局。文字环绕图片的方式在实际页面中的应用非常广泛,如果再配合内容、背景等多种手段便可以实现各种绚丽的效果。
前面有文章monaco-editor做自己的代码测试工具 ,本文书接前文,在代码中加入vconsole工具,可以进行代码调试、查看网络、查看元素等。
本文介绍了对iOS覆盖率检测算法的研究,分享一种可以嵌入到现有开发流程中,并对开发透明的增量代码测试覆盖率工具的实现。
我们在做测试的时候,经常遇到领导的灵魂拷问:你的测试用例覆盖率是多少,达到100%了么?你如何保证你的测试质量? 测试用例的覆盖率如何统计呢,如何知道开发的代码,我们都测到了,不会存在漏测的情况。
衡量Unit Test(单元测试)是否充分, 覆盖率是一个必要指标, 是检验单元测试的重要依据, 这里针对python unittest 的单元测试覆盖率coverage进行分享.
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使用selenium时,要确保所用的chrome浏览器跟chrome驱动版本对应,否则就会报错。
Github之前更新了一个Action功能(应该是很久以前了),可以实现很多自动化操作。用来替代用户自己设置的自动化脚本(比如:钩子+Jenkins)。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流,互相学习,一个人虽可以走的更快,但一群人可以走的更远。
CORS跨域资源共享漏洞与JSONP劫持漏洞类似,都是程序员在解决跨域问题中进行了错误的配置。攻击者可以利用Web应用对用户请求数据包的Origin头校验不严格,诱骗受害者访问攻击者制作好的恶意网站,从而跨域获取受害者的敏感数据,包括转账记录、交易记录、个人身份证号信息、订单信息等等。
TypeScript是一种由微软开发的自由和开源的编程语言。是JavaScript的一个超集,而且本质上向这个语言添加了可选的静态类型和基于类的面向对象编程。随着vue3.0开源以来,学会typescript语言语言已经迫在眉睫,不然就会被这个时代所淘汰。
前段时间,在pycharm里配置了远程的Python解释器,然后在使用过程中,发现pycharm原来是可以使用Jupyter的文件,而且还可以配置远程的Jupyter环境,今天试了一下,一开始还是走了一些坑,今天梳理一下。
在当今的企业环境中,软件测试不再被视为不必要的投资;相反,它已经上升到一种需要而不是奢侈品的水平。随着市场的不断变化和竞争的加剧,企业必须做一些让他们与竞争对手区分开来的事情。
运营商是指那些提供宽带服务的ISP,包括三大运营商中国电信、中国移动、中国联通,还有一些小运营商,比如长城宽带、歌华有线宽带。运营商提供最最基础的网络服务,掌握着通往用户物理大门的钥匙,目前运营商劫持很普遍。
单元测试通过对最小的可测试单元(通常为单个函数、模块、对象、组件等)进行测试和验证,来保证代码的健壮性。单元测试是开发者的第一道防线。单元测试不仅能强迫开发人员理解我们的代码,也能帮助我们记录和调试代码。 一个完整、优秀的项目往往离不开单元测试的环节,就 github 上的主流前端项目而言,基本都有相应的单元测试模块。
没有发布过npm包的同学,可能会对NPM对开发有一种蜜汁敬畏,觉得这是一个很高大上的东西。甚至有次面试,面试官问我有没有发过npm包,当时只用过还没写过,我想应该挺难的,就小声说了没有,然后就让我回去了o(╯□╰)o。
写在前面 没有发布过npm包的同学,可能会对NPM对开发有一种蜜汁敬畏,觉得这是一个很高大上的东西。甚至有次面试,面试官问我有没有发过npm包,当时只用过还没写过,我想应该挺难的,就小声说了没有,然后就让我回去了o(╯□╰)o。 其实,在现在的我看来,npm包就是一个我们平时经常写的一个export出来的模块而已,只不过跟其它业务代码耦合性低,具有较高的独立性。 当然,要发布一个npm包,除了写的模块组件外,还需要做一些基础的包装工作。下面我就以最近开发的「DigitalKeyboard 数字键盘 NP
想要弄清楚is None和==None的区别,首先要清楚==和is的区别。==和is的区别如下:
今天分享一个开源的低代码测试平台-流马。它的优点是同时支持API接口、UI自动化的在线自动化用例开发,而不需要手写代码即可完成。
安装python(配置环境变量) http://www.runoob.com/python/python-tutorial.html 配置Eclipse(路径) http://www.runoob.c
这个使用---包括起来的内容称之为Front-matter,即前置信息,用于给 Hexo 渲染该 md 文档,除了这三项,还有很多的配置项可以自己添加:
按照教程一步步装好了 PyGOD,用到的命令如下所示(我的环境:PyTorch1.8.1 + CUDA11.1):
当然,可以通过spring.resources.static-locations配置指定静态文件的位置。但是要特别注意,一旦自己指定了静态资源目录,系统默认的静态资源目录就会失效。所以系统默认的就已经足够使用了,尽量不要自定义。
在线资料查看:https://zanglikun-1301023078.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/2021/02/1612274958-e0153deb047e5ee.pdf
本文说的是如何通过monaco-editor实现一个类似于codepen一样的在线代码测试工具。
学习编程,重要的一点就是要进行思考,而更重要的一点是进行动手实践。简单的代码逻辑,我们可能想想就能在脑子里建立出这个代码的样子来,但是别以为你能永远这样人肉运行代码,不写下来,你就不知道你想象的代码的bug有多多。
1. 编码方式的gbk和utf不同,不可以互相转换,只有byte和utf或者byte和gbk之间的转换,之间的转码如下:
1.MongoDB数据库 这里数据库最终还是敲定了MongoDB,这里先讲一下选择该数据库的原因,随着人工智能和大数据发展,关系型数据库已然很难满足处理海量数据的要求,这里需要一种结构更加简单,并发量更简单并且支持分布式系统的数据库。 MongoDB是一个面向文档存储的非关系性数据库,基于C++开发,该数据库将数据存储为一个文档. 数据结构由“键/值”对(key=>value)组成,字段值可以包含其他文档,数组及文档数组,类似于Json对象,如保存一本书的信息,格式如下:
测试 <kbd>测试</kbd> 代码测试 import python x^2 + y^2 = r^2 测试 <kbd>测试</kbd> 代码测试 import python x^2 + y^2 = r^2 测试 <kbd>测试</kbd> 代码测试 import python x^2 + y^2 = r^2 测试 <kbd>测试</kbd> 代码测试 import python x^2 + y^2 = r^2
绝大多数测试同学都是从功能测试做起的,工作忙忙碌碌,每天在各种业务需求学习和点点中度过,过了好多年发现自己还只是一个功能测试工程师。
从本文开始,打算写一个系列文章。其主要目的是从xss-labs靶场题解开始来介绍一下XSS攻击。
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