python程序測試
㈠ 編寫python測試程序,導入相關模塊,以主程序運行,用戶輸入四個數字分別輸出最大值以及最小值
s=input('請輸入4個數,用英文逗號分隔:')
l=s.split(',')
l=[int(x) for x in l]
print('最大值:',max(l),'最小值:',min(l))
㈡ python3.7idle如何測試源代碼
python3.7idle測試源代碼的方法：1、滑鼠右鍵使用IDLE打開要調試的【.py】文件，點擊【Run->Python Shell】；2、點擊【Debug->Debugger】，彈出【Debug Control】窗口，設置斷點並運行。
步驟1：打開Python Shell
滑鼠右鍵使用IDLE打開需要調試的.py文件>>點擊Run>>Python Shell
步驟2：打開Debug Control
點擊Python Shell的Debug>>Debugger，彈出Debug Control窗口
Go按鈕：點擊Go按鈕將導致程序正常執行至終止，或到達一個斷點
Step按鈕：點擊Step將導致調試器執行下一行代碼，然後再次暫停（會步入函數，相當於VS的F11單步執行）
Over按鈕：與Step類似，但是如果下一行代碼是函數調用，Over將會跳過該函數代碼（相當於VS的F10，過程執行）
Out按鈕：點擊Out按鈕將導致調試器全速執行代碼行，直到他從當前函數返回（與Step相輔相成，Step進去想快點出來就Out）
Quit按鈕：點擊Quit按鈕將馬上終止該程序
步驟3：設置斷點並運行
設置斷點使用滑鼠右鍵需要打斷點的一行>>Set Breakpoint，點擊Run>>Run Mole進行調試
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㈢ Python測試有什麼用途
Python測試有什麼用途
Python測試用途如下：
1、使用Python +Selenium實現web端的UI自動化
Selenium是一個用於Web應用程序測試的工具。Selenium測試直接運行在瀏覽器中，就像真正的用戶在操作一樣。這個工具的主要功能包括：測試與瀏覽器的兼容性——測試你的應用程序看是否能夠很好得工作在不同瀏覽器和操作系統之上。測試系統功能——創建回歸測試檢驗軟體功能和用戶需求。
Python與Selenium結合能夠很好的實現web端的UI級別的自動化。Selenium幾乎能解決目前遇到的web頁面中所有的定位難題，當然有些特殊的可以藉助JavaScripts也可以實現。
2、使用Python + Requests實現介面測試
進入python requests官網看到的的第一句話是：Requests 唯一的一個非轉基因的Python HTTP 庫，人類可以安全享用。
通過requests庫提供的各種API可以非常方便的模擬HTTP請求，實現介面自動化測試。
3、使用Python + Appium實現app自動化測試
Appium是一個自動化測試開源工具，支持 iOS 平台和Android 平台上的原生應用，web 應用和混合應用。
所謂的 移動原生應用 是指那些用iOS 或者 Android SDK 寫的應用。所謂的 移動 web 應用 是指使用移動瀏覽器訪問的應用（Appium 支持 iOS 上的Safari 和 Android 上的 Chrome）。所謂的「混合應用」是指原生代碼封裝網頁視圖——原生代碼和web 內容交互。比如，像 Phonegap，可以幫助開發者使用網頁技術開發應用，然後用原生代碼封裝，這些就是混合應用。
重要的是，Appium 是一個跨平台的工具：它允許測試人員在不同的平台（iOS，Android）使用同一套API來寫自動化測試腳本，這樣大大增加了iOS 和 Android 測試套件間代碼的復用性。
Appium也是多語言支持，當然也是支持python的，運用python + Appium可以實現跨平台的app UI自動化測試。
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㈣ Python怎樣做性能測試
利用profile分析相關的獨立模塊,python內置了豐富的性能分析工具，profile，cProfile與hotshot等。其中Profiler是python自帶的一組程序，能夠描述程序運行時候的性能，並提供各種統計幫助用戶定位程序的性能瓶頸。Python標准模塊提供三profilers:cProfile，profile以及hotshot。profile是python的標准庫。可以統計程序里每一個函數的運行時間，並且提供了多樣化的報表。使用profile來分析一個程序很簡單，profile可以直接用python解釋器調用profile模塊來剖分py程序，如在命令行界面輸入如下命令：
㈤ python調試程序BUG的心得技巧分享
【導讀】相信各位Python工程師們在寫Python代碼的時候，免不了經常會出現bug滿天飛這種情況，這個時候我們可能就得一個標點一個標點的去排查，費時又費力，但是，我們又很難發現到底是其中的哪一個步驟，導致了這些問題的出現。導致這些問題的其中一個原因，就是我們沒有養成良好的編程習慣。編程習慣就好比是電影中的特效。電影特效越好，呈現出來的觀影效果也自然越好。同樣，如果我們能夠養成好的編程習慣，在查找錯誤的時候，自己的思路就會更加清晰。下面是小編整理的解決Python項目bug的心得技巧分享，包含六小點，希望對大家有所幫助。
方法一：使用項目管理工具
無論Python項目簡單與否，我們都應該使用Git進行版本控制。大部分支持Python的IDE(集成開發環境)都內置了對Git這一類項目管理工具的支持。
我們在修改代碼時，常常會出現改著改著程序就崩了的情況，改出的最新版本有時候還不如上一個版本。而Git，恰好能夠及時幫我們保存之前的版本。使用了它以後，我們也不需要不停地用「ctrl+z」來撤回代碼了。
方法二：使用Python的內置函數
Python的內置函數和標准庫都可以處理常見的用例，而不需要自己重新定義函數。
但是，剛剛入門的Python開發人員們對其中的函數並不熟悉。所以他們經常會遇到這樣一個問題——在不需要記住內容的情況下，如何才能知道標准庫中的內容是否涵蓋了自己的用例?最簡單的方法是將標准庫索引和內置函數概述頁添加為書簽，並且在遇到「日常編程」類問題的時候立即瀏覽一下。我們使用這些函數的頻率高了，自然也就能記住這些函數了。
方法三：使用正確的模塊
與內置函數和標准庫一樣，Python中大量的第三方模塊集合，也可以幫助我們節省大量的人力。通過PyPI的Web前端，可以針對我們的問題觸發搜索詞，我們很容易就能找到適合自己的解決方案。
方法四：使用OOP
面向對象編程(OOP)將數據結構與用於操作它們的方法捆綁在一起，從而使編寫高級代碼更加容易。OOP非常適合用於Python這一類高級語言，尤其是項目非常復雜的時候。熟悉Python的開發人員都知道，使用OOP可以減少代碼量，從而節省大量的時間。
但是，也不是所有的項目都需要使用OOP。如果項目沒有特別要求，一些小型的項目就可以不用OOP。
方法五：編寫測試代碼並不斷測試
一個好的程序員一定知道測試之於項目的重要性。編寫測試代碼的確是一個很枯燥的過程，但是不進行測試，我們就無法發現程序的問題所在。
如果一個項目非常復雜的話，我們就必須要做到及時測試。越早測試，就能越早發現問題。而不是說等代碼全部寫完了，才開始進行測試，這樣反而會導致更多的錯誤和更大的工作量。
當然，我們也可以尋找專業的軟體測試人員，來幫助我們進行測試。這樣我們也可以把更多的精力投入到項目程序本身。
方法六：選擇正確的Python版本
部分人仍然在使用Python2，但Python官方的開發團隊早已經不對這一版本進行維護了。聰明的開發人員都已經將Python2里的項目遷移到Python3中了。
Python目前的最新版本是Python3.8.5，但也不是說你一定要使用最新版本。專業的軟體開發人員都知道，任何軟體的最新版本都不一定是最好的，因為它仍需要開發團隊不斷地去改良。程序員一般都會使用在最新版本之前的一個版本，舊版本相對而言是比較成熟的。
無論是運用哪一種語言編寫代碼，優秀的程序員都具備良好的編程習慣。這些習慣不僅能夠讓我們思路更加清晰，也可以幫助我們減輕工作量，從而節省大量的時間。所以，可能你離優秀的程序員，只差一個好習慣了哦~
以上就是小編今天給大家整理發送的關於「解決Python項目BUG的心得技巧分享」的相關內容，希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。
㈥ Python自動化測試框架有哪些
自動化測試常用的Python框架有哪些？常用的框架有Robot Framework、Pytest、UnitTest/PyUnit、Behave、Lettuce。Pytest、Robot Framework和UnitTest主要用於功能與單元測試，Lettuce和Behave僅適用於行為驅動測試。
一、Robot Framework
Python測試框架之一，Robot Framework被用在測試驅動(test-driven)類型的開發與驗收中。雖然是由Python開發而來，但是它也可以在基於.Net的IronPython和基於Java的Jython上運行。作為一個Python框架，Robot還能夠兼容諸如Windows、MacOS、以及Linux等平台。
在使用Robot Framework(RF)之前，需要先安裝Python 2.7.14及以上的版本。推薦使用Python 3.6.4，以確保適當的注釋能夠被添加到代碼段中，並能夠跟蹤程序的更改。同時還需要安裝Python包管理器--pip。
二、Pytest
適用於多種軟體測試的Pytest，是另一個Python類型的自動化測試框架。憑借著其開源和易學的特點，該工具經常被QA(質量分析)團隊、開發團隊、個人團隊、以及各種開源項目所使用。鑒於Pytest具有「斷言重寫(assert rewriting)」之類的實用功能，許多大型互聯網應用，如Dropbox和Mozilla，都已經從下面將要提到的unittest(Pyunit)切換到了Pytest之上。
除了基本的Python知識，用戶並不需要更多的技術儲備。另外，用戶只需要有一台帶有命令行界面的測試設備，並且安裝好了Python包管理器、以及可用於開發的IDE工具。
三、UnitTest/PyUnit
UnitTest/PyUnit一種標准化的針對單元測試的Python類自動化測試框架。基類TestCase提供了各種斷言方法、以及所有清理和設置的常式。因此，TestCase子類中的每一種方法都是以「test」作為名詞前綴，以標識它們能夠被作為測試用例所運行。用戶可以使用load方法和TestSuite類來分組、並載入各種測試。
可以通過聯合使用，來構建自定義的測試運行器。正如我們使用Junit去測試Selenium那樣，UnitTest也會用到UnitTest-sml-reporting、並能生成各種XML類型的報告。由於UnitTest默認使用了Python，因此我們並不需要什麼先決條件。除了需要具備Python框架的基本知識，您也可以額外地安裝pip、以及用於開發的IDE工具。
四、Behave
行為驅動開發是一種基於敏捷軟體開發的方法。它能夠鼓勵開發人員、業務參與者和QA人員，三者之間的協作。Python測試框架Behave允許團隊避開各種復雜的情況，去執行BDD測試。從本質上說該框架與SpecFlow和Cucumber相似，常被用於執行自動化測試。用戶可以通過簡單易讀的語言來編寫測試用例，並能夠在其執行期間粘貼到代碼之中。而且，那些被設定的行為規范與步驟，也可以被重用到其他的測試方案中。
任何具備Python基礎知識的人都可以使用Behave。其他先決條件還包括：先安裝Python 2.7.14及以上的版本。通過Python包管理器或pip來與Behave協作。大多數開發人員會選擇Pycharm作為開發環境，當然您也可以選用其他的IDE工具。
五、Lettuce
Lettuce是另一種基於Cucumber和Python的行為驅動類自動化工具。Lettuce主要專注於那些具有行為驅動開發特徵的普通任務。它不但簡單易用，而且能夠使得整個測試過程更流暢、甚至更有趣。安裝帶有IDE的Python 2.7.14、及以上的版本。當然，您也可以使用Pycharm或任何其他IDE工具。同時，您還需要安裝Python包管理器。