自动化系列(一)Tableau自动化 Tableau是优秀的可视化分析软件,对于企业来说,可以购买Tableau Server实现线上数据自动化。 而客户端软件在某宝上的价格就显得亲民很多,那有没有什么曲线的方法实现数据自动化呢。
自动化系列(二)Excel自动化 Excel自动化和Tableau自动化的原理一致,也是通过连接MySQL实现数据自动更新。 相较于Tableau自动化,Excel自动化更利于分享给业务或管理层,但缺点是处理大量级数据会显得很慢。 MySQL的配置和上期介绍的Tableau自动化中一样,这里就不再赘述了。我们直接讲Excel如何连接MySQL.
IT自动化的范围从单个动作到离散序列,最终到一个自主的IT部署,该部署基于用户行为和其他事件触发来采取措施。 IT自动化与编制不同,但是通常将这些术语一起使用。自动化无需人工干预即可反复完成任务。 自动化测试和审核程序必须是IT自动化战略的一部分。 意图。自动化系统与智能系统不一样,它只知道编程的人能够提炼成脚本和命令的内容。 IT自动化工具必须与潜在不同IT环境中的系统、软件和其他元素兼容。理想情况下,自动化工具应与更高级别的协调工具集成,以便在受控的工作流下将任务集成在一起。 流程自动化、机器人流程自动化和服务自动化。 IT自动化是一个广泛的术语,经常与业务任务自动化混为一谈或捆绑在一起。 一些专业人士将IT自动化称为服务自动化,它们在功能上是一样的。 IT自动化的好处 每天,IT运营经理都在努力用更少的人完成更多的工作。IT自动化提供了一些好处,帮助他们简化IT运营,包括: 降低成本。
随着工业互联网的热炒,使得自动化在其中扮演了一个越发有意思的角色,一些缺乏对制造现场了解的人总是会把PLC理解为就是做逻辑控制的,而且提起现场总线总是CAN、Modbus等,似乎自动化是一个“传统产业” ,一个已经过去的时代,人们喜欢用自动化、信息化、智能化来为智能制造进行“断代”来阐述其关系,然而,事实却并非如此—因为,自动化是一个不断在进步的领域,而且,它是一个纯粹的应用产业,它所有的创新源泉来自于 通过OPC UA,自动化系统可以与来自开放世界的各种边缘计算实现开放连接,发挥各自的能力,包括与云端服务的对接,自动化可以为其提供基础的制造现场数据,以及预先处理好的结构化信息。 图6-自动化软件价值体系 软件正在成为自动化行业的核心竞争力—数十年于各个领域知识的积累,并且在未来,这些积累的控制对象与模型成为知识集成的基础,也为数据分析与人工智能奠定基础。 …… 自动化显然已经不是那个自动化,然而,自动化永远都是以“用户为中心”的产业,开放连接、集成各种领域知识,一切都是为了让制造业的用户体会到“质量的不断提高”、“成本的不断下降”、“快速交付”,以及今天更为
因此,聊聊接口自动化还是非常有必要的。 二、“JMeter式”的自动化设计思路 毫无疑问,聊起接口自动化,大家可能第一时间联想的就是自动化工具、自动化框架,例如JMeter、Postman等。 这些工具学习成本小,掌握这些工具用法算是一条腿迈进了自动化测试大门。 无法满足自动化平台诉求,短期内确实可以快速实现自动化,但是这些工具对于平台非自动化能力的拓展成本较高,毕竟改动开源工具的成本比自研高很多。 使用开源工具不利于提升团队在自动化技术方面的成长。 三、让自动化框架更自动化 接口自动化的核心是什么?接口、数据、断言。 正如上文说的,这也是我们手工重复度比较高的工作内容,也是痛点所在。 断言怎么自动化?
由于需要自动化所有内容,因此请使用Micro Services测试自动化工具。这些工具有助于验证每个独立服务单元的功能,并通过组合多个这些微服务来执行集成测试。 微服务的自动化测试级别 单元测试 - 这是测试单个微服务测试单元的内部工作。这些可以使用自动单元测试框架在每个编程级别自动化。 合同中给出的函数将使用测试自动化框架内的自动化脚本集进行测试。 集成测试通过合同测试中使用的相同工具集自动化。 UI功能测试使用自动化测试工具自动化,如UFT,Selenium或任何其他基于UI的自动化工具。 在进行Micro Service Automated测试时,可以集成多个工具或框架。 将API自动化测试工具框架和基于UI的自动化测试工具框架集成在一起也是一种很好的做法。这是测试自动化的未来。大多数组织使用全局混合测试自动化框架,而不是维护单独的框架。 如何自动化测试工作?
很简单,利用github/gitee的web hooks + 宝塔web hooks即可完成自动化构建 2. 前提 服务器端安装Node、npm、vue 然后,找到gitee的设置: ?
今天给大家分享一篇俊红新书《对比Excel,轻松学习Python报表自动化》中关于报表自动化实战的内容,文末也会免费赠送几本新书。 本篇文章将带你了解报表自动化的流程,并教你用Python实现工作中的一个报表自动化实战,篇幅较长,建议先收藏,文章具体的目录为: 1.Excel的基本组成 2.一份报表自动化的流程 3.报表自动化实战 一份自动化报表的流程 下图是我整理的做一份自动化报表需要经历的流程,主要分为5个步骤: 第一步是对要做的报表进行步骤拆解,这个步骤拆解和用不用工具或者是用什么工具没有直接关系,比如做报表的第一步一般都是收集数据 其实报表自动化本质上就是让机器代替人工做事情的过程,我们只需要把我们人工需要做的每一个步骤转化成机器可以理解的语言,也就是代码,然后让机器自动去执行,这其实就是实现了自动化。 报表自动化实战 这一节给大家演示下在实际工作中如何结合Pandas和openpyxl来自动化生成报表。
实验拓扑 实验步骤 首先编写脚本,建议使用“Notepad++”,语言可以修改成TCL 在Linux上搭建好tftp服务器,进入到相关目录下,创建文件,将写好的脚本复制进去,然后保存退出(可以使用cat命令输出文档内容来进行检查) 需要先解决连通性问题,在交换机上执行以下命令,让交换机可以获取到和tftp服务器同网段的地址 出现如下日志的时候说明交换机已经获取到了地址 在交换机上执行命令:tclsh tftp://172.16.200.200/config.tcl,下载执行配
forcex5=true Step2:UC开发者工具识别小程序的web元素信息 Step3:确认微信小程序对应的进程名 Step4:X5内核启动参数配置 // 支持X5内核应用自动化配置 desiredCapabilities.setCapability options); // 初始化会默认将chrome浏览器打开,需要将Browser置为空 desiredCapabilities.setBrowserName(""); Step5:编写脚本实现自动化测试用例
数据类型转换: 1.int(x):x代指对象,返回值是一个整数类型,对象->整数 x为字符串:字符串应全为整数 x为小数:只保留整数部分 x不能是负数 x为布尔类型:True = 1 False = 0 2.float(x):x呆滞对象,返回值是一个浮点类型的值,对象->浮点类型 x为字符串:字符串应全为整数,除了复数 x为整数:整数,0 x不能是负数 x为布尔类型:True = 1.0 False = 0.0 3.str(x):x代指对象,返回值是一个字符串,对象->字符串 x可以是所有基本数据类型 4.complex(real,[imag]):real代表实数部分,imag代表虚数部分,返回值是一个复数,创建一个复数 5.repr(x):x代指对象,返回值是一个字符串,对象->表达式字符串 x可以是所有基本数据类型 6.eval(x):x代指字符串对象.返回值根据字符串内容定,字符串对象->数字类型 x为整数字符串,返回值为整数类型 x为浮点字符串:返回值为浮点类型 x为复数字符串:返回值为复数 7.chr(x):x代指整数,返回值是一个字符,整数->字符 参照的是ASCII表 48:0 65:A 97:a 8.ord(x):x代指字符,返回值一个整数,字符->整数 9.hex(x):x代指整数,返回值是一个十六进制字符串,整数->字符串 10.oct(x):x代指整数,返回值是一个八进制字符串,整数->字符串 11.bin(x):x代指整数,返回值是一个二进制字符串,整数->字符串 12.round(x[,ndigits]):x代指浮点数,ndigits代指位数,返回值是一个四舍五入的浮点数或整数
自动化测试的优势 自动化测试可以替代大量的手工机械重复性操作,测试工程师可以把更多的时间花在更全面的用例设计和新功能的测试上; 自动化测试可以大幅提升回归测试的效率,非常适合敏捷开发过程; 自动化测试可以更好地利用无人值守时间 测试优先级的建议 自动化测试的目标 错误的预期 1.不清楚自动化测试的目标,以及为达到目标所计划的投入 2.对自动化测试抱有不切实际的幻想型期望,认为自动化测试能够干很多活同时省很多钱 自动化测试的第一目标从来都不是节省测试的人力成本 错误的观念 1.自动化应该是一种Service(Automation As A Service),所有的测试人员和开发人员都应该可以自己很方便的去跑自动化 2.自动化测试的运行结果应该是可以自动分析的, 占用很少的时间 3.自动化测试的成功率应该是要很高的(比如95%以上) 4.自动化应该是写一次,运行很多次,为什么花那么多时间还要去改自动化代码 自动化的成本与收益 自动化的收益 = 迭代次数 * 全手动执行成本 ,系统测试,验收测试 自动化测试,测试点窄深度深,需要准备时间长,效果相对一般,工业化高 兼容性测试,接口测试,单元测试,线上监控测试,性能测试,稳定性测试,回归测试 当前的自动化实践 从自动化测试的范畴来看一下我们当前的自动化测试状态
所以,笔者在实施自动化过程中,逐渐对所有业务系统的目录结构进行标准化。 采用Jenkins进行自动化编译打包后,我们遇到的第一个问题就是将打包出来的制品放在哪里。 笔者认为,ChatOps更深层次的意义在于将重复性的手动运维工作自动化了,开发人员、运维人员可以自助实施一些简单的运维。 ChatOps并不是由一个系统实现的,而是多个系统的集成。
打开 https://github.com/settings/tokens ,点击右上方 Generate new token,应该要输入你的密码。之后把 Note 起一个名字,比如 github-actions-deploy,然后把 repo 的候选框选中。最后点下面的绿色按钮,跳转页面后获得一个 key,这个 key 只会出现一次,先复制下来,一会要用。
python自动化测试(2) 自动化基本技术原理 1 概述 在之前的文章里面提到过:做自动化的首要本领就是要会 透过现象看本质 ,落实到实际的IT工作中就是 透过界面看数据。 由于电子技术和通讯领域往往检测的都是物理量,肉眼是很难量化的,所以测试门槛会很高,但是各种检测仪器反而发展得相当好,自动化程度相当高。 5 小结 本文对应用软件进行了逻辑上的分层,来阐述了软件自动化测试和基本原理,在文章的后半部分对目前流行的 智能硬件 所涉及的电子技术的自动化测试也进行了简单的探讨,希望能够给从来 自动化测试的人也有一点启发 在界面这一块做得不太好,但是却有强大的CLI交互,支持强大的脚本编写,对于实现自动化是很有帮助的。 后续将开始继续书写 python的自动化工具和编程应用了。
开发了那么多年,还从来没有让自己的代码跑过自动化测试,一般项目也不会去使用自动化测试,毕竟编写测试用例代码所花费的时间比开发还要多很多。今天只是了解一些自动化测试的几个概念。 所谓自动化测试,就是你开发完需求,可以自动帮你检测代码是否存在问题。 一般类或者库会去编写测试代码,当你对一个库扩展或者修复bug,要保证之前的代码不会因为这次的修改出现不可预测的问题,所以对之前的代码要进行自动化测试,保证之前的代码不会受影响。 能够通过自动化测试的代码一般质量很高,出现bug的机率很低,就算出现了问题,对于定位问题和解决修复也能很快响应。整体来说对代码的维护性很有帮助。 今天只是分享自动化测试的几个概念,真正编写测试用例是很复杂的,就我自己认知中,要对项目进行单元测试几乎不可能,如果是对类库编写测试用例,还算合理。 (完)
以往:伙伴们通过人工登录多个账号手动触发功能,让账号得到期望值,期望排名来进行测试
数据库在每个企业都占据的非常重要的位置,它存储着一个公司的命脉。对于数据库的管理也非常的复杂多变,很多公司都有专业的DBA团队在管理。
自动化测试 目录 1、前言 2、自动化测试的意义和优点 3、自动化测试的局限性 4、自动化测试的要求 4.1、对于测试用例的要求 4.2、对于测试人员的要求 4.3、对于团队的要求 5、 2、自动化测试的意义和优点 自动化测试(尤其是单元测试的自动化),是极限编程和敏捷软件开发的一个关键特征,这也被称为测试驱动开发(TDD)。 3、自动化测试的局限性 尽管长期来看(尤其是针对回归问题的)自动化测试,可以带来开支上的节省,将所有测试短期内全部自动化还是可能产生巨大的开销,通常情况下业内采用手工测试和自动化测试相结合的方法完成测试工作 测试框架为自动化测试提供基础,并简化了自动化测试的工作流程。 ,高达76%的受访者执行自动化测试或负责编写自动化测试脚本。
DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>UI自动化测试页面</title> </head> DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>UI自动化测试页面</title> </head> 下面通过一个例子来进行演示,我们要实现的场景是: 打开【UI自动化测试页面】,点击超链接,在新窗口打开【UI自动化-新页面】。 在【UI自动化-新页面】的输入框输入"新页面"。 返回【UI自动化测试页面】,在输入框输入【原页面】。 页面代码-window-1: <! DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>UI自动化测试页面</title> </head>