cucumberforpython
Ⅰ python for循環怎麼用
1. for 循環介紹
復制代碼代碼如下:
>>> li = ['a', 'b', 'e']
>>> for s in li: (1)
... print s (2)
a
e
>>> print "\n".join(li) (3)
a
e
(1) for 循環的語法同 list 解析相似。li 是一個 list，而 s 將從第一個元素開始依次接收每個元素的值。
(2) 像 if 語句或其它任意縮進塊，for 循環可以包含任意數目的代碼行。
(3) 這就是你以前沒看到過 for 循環的原因：至今我們都不需要它。太令人吃驚了，當你想要的只是一個 join 或是 list 解析時，在其它語言中常常需要使用 for 循環。
要做一個 「通常的」 (Visual Basic 標準的) 計數 for 循環也非常簡單。
2. 簡單計數
復制代碼代碼如下:
>>> for i in range(5): (1)
... print i
0
1
2
3
4
>>> li = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
>>> for i in range(len(li)): (2)
- 104 -Dive Into Python http://diveintopython.org/
... print li[i]
Ⅱ 如何用python寫一個腳本，來跑java代碼上的cucumber集成測試
1.直接執行Python腳本代碼
引用 org.python包
1 PythonInterpreter interpreter = new PythonInterpreter();
2 interpreter.exec("days=('mod','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat','Sun'); "); ///執行python腳本
2. 執行python .py文件
1 PythonInterpreter interpreter = new PythonInterpreter();
2 InputStream filepy = new FileInputStream("D:\\demo.py");
3 interpreter.execfile(filepy); ///執行python py文件
4 filepy.close();
3. 使用Runtime.getRuntime()執行腳本文件
這種方式和.net下面調用cmd執行命令的方式類似。如果執行的python腳本有引用第三方包的，建議使用此種方式。使用上面兩種方式會報錯java ImportError: No mole named arcpy。
1 Process proc = Runtime.getRuntime().exec("python D:\\demo.py");
2 proc.waitFor();
Ⅲ Python自動化測試框架有哪些
分享一些可用的Python自動化測試框架。
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。
自動化測試的Python框架，Pytest、Robot Framework和UnitTest可主要用於功能與單元測試，而Lettuce和Behave僅適用於行為驅動測試。對於功能測試而言，Pytest是的。如果您是基於Python自動化測試的新手，Robot Framework是的入門工具。雖然其功能有所受限，但是它非常容易上手。對於基於Python的BDD測試而言，Lettuce和Behave同樣優秀。不過，如果你已經有了一定的Pytest經驗，那麼請使用Pytest-bdd。
Ⅳ python如何實現for循環操作文件
python用for循環遍歷文件操作，代碼如下：
#!ursinenvpython
#encoding:utf-8#設置編碼方式
importos
importre
classloop_file:
def__init__(self,root_dir,short_exclude=[],long_exclude=[],file_extend=[]):
self.root_dir=root_dir
self.short_exclude=short_exclude
self.long_exclude=long_exclude
self.file_extend=file_extend
def__del__(self):
pass
defstart(self,func):
self.func=func
returnself.loop_file(self.root_dir)
defloop_file(self,root_dir):
t_sum=[]
sub_gen=os.listdir(root_dir)
forsubinsub_gen:
is_exclude=False
forextendsinself.short_exclude:##在不檢查文件、目錄范圍中
ifextendsinsub:##包含特定內容
is_exclude=True
break
ifre.search(extends,sub):##匹配指定正則
is_exclude=True
break
ifis_exclude:
continue
abs_path=os.path.join(root_dir,sub)
is_exclude=False
forexcludeinself.long_exclude:
ifexclude==abs_path[-len(exclude):]:
is_exclude=True
break
ifis_exclude:
continue
ifos.path.isdir(abs_path):
t_sum.extend(self.loop_file(abs_path))
elifos.path.isfile(abs_path):
ifnot"."+abs_path.rsplit(".",1)[1]inself.file_extend:##不在後綴名檢查范圍中
continue
t_sum.append(self.func(abs_path))
returnt_sum
if'__main__'==__name__:
root_dir=r'D:harness ewshoppingcart estcasepromosingle_promo'
short_exclude=['.svn','.*_new.rb']###不包含檢查的短目錄、文件
long_exclude=[]###不包含檢查的長目錄、文件
file_extend=['.rb']###包含檢查的文件類型
lf=loop_file(root_dir,short_exclude,long_exclude,file_extend)
forfinlf.start(lambdaf:f):
printf
Ⅳ 為什麼說Python是大數據全棧式開發語言
就像只要會JavaScript就可以寫出完整的Web應用，只要會Python，就可以實現一個完整的大數據處理平台。x0dx0ax0dx0a雲基礎設施x0dx0ax0dx0a這年頭，不支持雲平台，不支持海量數據，不支持動態伸縮，根本不敢說自己是做大數據的，頂多也就敢跟人說是做商業智能（BI）。x0dx0ax0dx0a雲平台分為私有雲和公有雲。私有雲平台如日中天的 OpenStackx0dx0a x0dx0a，就是Python寫的。曾經的追趕者CloudStack，在剛推出時大肆強調自己是Java寫的，比Python有優勢。結果，搬石砸腳，2015年x0dx0a初，CloudStack的發起人Citrix宣布加入OpenStack基金會，CloudStack眼看著就要壽終正寢。x0dx0ax0dx0a如果嫌麻煩不想自己搭建私有雲，用公有雲，不論是AWS，GCE，Azure，還是阿里雲，青雲，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青雲只提供Python SDK。可見各家雲平台對Python的重視。x0dx0ax0dx0a提到基礎設施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因為其MapRece數據處理速度不夠快，已經不再作為大數據處理的首選，但x0dx0a是HDFS和Yarn——Hadoop的兩個組件——倒是越來越受歡迎。Hadoop的開發語言是Java，沒有官方提供Python支持，不過有很多第x0dx0a三方庫封裝了Hadoop的API介面（pydoop，hadoopy等等）。x0dx0ax0dx0aHadoop MapRece的替代者，是號稱快上100倍的 Spark ，其開發語言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的開發介面，想要討好那麼多用Python開發的數據科學家，不支持Python，真是說不過去。HDFS的替代品，比如GlusterFS， Ceph 等，都是直接提供Python支持。Yarn的替代者， Mesos 是C++實現，除C++外，提供了Java和Python的支持包。有個中文名字，叫做 開發自運維 。互聯網時代，只有能夠快速試驗新想法，並在第一時間，安全、可靠的交付業務價值，才能保持競爭力。DevOps推崇的自動化構建/測試/部署，以及系統度量等技術實踐，是互聯網時代必不可少的。x0dx0ax0dx0a自動化構建是因應用而易的，如果是Python應用，因為有setuptools, pip, virtualenv, tox, x0dx0aflake8等工具的存在，自動化構建非常簡單。而且，因為幾乎所有Linux系統都內置Python解釋器，所以用Python做自動化，不需要系統預x0dx0a安裝什麼軟體。x0dx0ax0dx0a自動化測試方面，基於Python的 Robot Framework 企業級應用最喜歡的自動化測試框架，而且和語言無關。Cucumber也有很多支持者，Python對應的Lettuce可以做到完全一樣的事情。 Locust 在自動化性能測試方面也開始受到越來越多的關注。x0dx0ax0dx0a自動化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby開發，目前仍保持著強勁的勢頭。不過，新生代 Ansible 和 SaltStack ——均為Python開發——因為較前兩者設計更為輕量化，受到越來越多開發這的歡迎，已經開始給前輩們製造了不少的壓力。x0dx0ax0dx0a在系統監控與度量方面，傳統的Nagios逐漸沒落，新貴如 Sensu 大受好評，雲服務形式的New Relic已經成為創業公司的標配，這些都不是直接通過Python實現的，不過Python要接入這些工具，並不困難。x0dx0ax0dx0a除了上述這些工具，基於Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如 Cloudify 和 Deis ，雖未成氣候，但已經得到大量關注。x0dx0ax0dx0a網路爬蟲x0dx0ax0dx0a大數據的數據從哪裡來？除了部分企業有能力自己產生大量的數據，大部分時候，是需要靠爬蟲來抓取互聯網數據來做分析。x0dx0ax0dx0a網路爬蟲是Python的傳統強勢領域，最流行的爬蟲框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能夠獨當一面的類庫。x0dx0ax0dx0a不過，網路爬蟲並不僅僅是打開網頁，解析HTML這么簡單。高效的爬蟲要能夠支持大量靈活的並發操作，常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的x0dx0a線程池方式資源浪費比較大，線程數上千之後系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。Python由於能夠很好的支持協程（ Coroutine ）操作，基於此發展起來很多並發庫，如Gevent，Eventlet，還有Celery之類的分布式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了對高並發的支持，網路爬蟲才真正可以達到大數據規模。x0dx0ax0dx0a抓取下來的數據，需要做分詞處理，Python在這方面也不遜色，著名的自然語言處理程序包NLTK，還有專門做中文分詞的Jieba，都是做分詞的利器。x0dx0ax0dx0a數據處理x0dx0ax0dx0a萬事俱備，只欠東風。這東風，就是數據處理演算法。從統計理論，到數據挖掘，機器學習，再到最近幾年提出來的深度學習理論，數據科學正處於百花齊放的時代。數據科學家們都用什麼編程？x0dx0ax0dx0a如果是在理論研究領域，R語言也許是最受數據科學家歡迎的，但是R語言的問題也很明顯，因為是統計學家們創建了R語言，所以其語法略顯怪異。而且x0dx0aR語言要想實現大規模分布式系統，還需要很長一段時間的工程之路要走。所以很多公司使用R語言做原型試驗，演算法確定之後，再翻譯成工程語言。x0dx0ax0dx0aPython也是數據科學家最喜歡的語言之一。和R語言不同，Python本身就是一門工程性語言，數據科學家用Python實現的演算法，可以直x0dx0a接用在產品中，這對於大數據初創公司節省成本是非常有幫助的。正式因為數據科學家對Python和R的熱愛，Spark為了討好數據科學家，對這兩種語言x0dx0a提供了非常好的支持。x0dx0ax0dx0aPython的數據處理相關類庫非常多。高性能的科學計算類庫NumPy和SciPy，給其他高級演算法打了非常好的基礎，matploglib讓x0dx0aPython畫圖變得像Matlab一樣簡單。Scikit-learn和Milk實現了很多機器學習演算法，基於這兩個庫實現的 Pylearn2 ，是深度學習領域的重要成員。 Theano 利用GPU加速，實現了高性能數學符號計算和多維矩陣計算。當然，還有 Pandas ，一個在工程領域已經廣泛使用的大數據處理類庫，其DataFrame的設計借鑒自R語言，後來又啟發了Spark項目實現了類似機制。x0dx0ax0dx0a對了，還有 iPython ，這個工具如此有用，以至於我差點把他當成標准庫而忘了介紹。iPython是一個互動式Python運行環境，能夠實時看到每一段Python代碼的結果。默認情況下，iPython運行在命令行，可以執行 ipython notebook 在網頁中運行。用matplotlib繪制的圖可以直接嵌入式的顯示在iPython Notebook中。x0dx0a x0dx0aiPython Notebook的筆記本文件可以共享給其他人，這樣其他人就可以在自己的環境中重現你的工作成果；如果對方沒有運行環境，還可以直接轉換成HTML或者PDF。x0dx0ax0dx0a為什麼是Pythonx0dx0ax0dx0a正是因為應用開發工程師、運維工程師、數據科學家都喜歡Python，才使得Python成為大數據系統的全棧式開發語言。x0dx0ax0dx0a對於開發工程師而言，Python的優雅和簡潔無疑是最大的吸引力，在Python互動式環境中，執行 import thisx0dx0a x0dx0a，讀一讀Python之禪，你就明白Python為什麼如此吸引人。Python社區一直非常有活力，和NodeJS社區軟體包爆炸式增長不x0dx0a同，Python的軟體包增長速度一直比較穩定，同時軟體包的質量也相對較高。有很多人詬病Python對於空格的要求過於苛刻，但正是因為這個要求，才x0dx0a使得Python在做大型項目時比其他語言有優勢。OpenStack項目總共超過200萬行代碼，證明了這一點。x0dx0ax0dx0a對於運維工程師而言，Python的最大優勢在於，幾乎所有Linux發行版都內置了Python解釋器。Shell雖然功能強大，但畢竟語法不夠優雅，寫比較復雜的任務會很痛苦。用Python替代Shell，做一些復雜的任務，對運維人員來說，是一次解放。x0dx0ax0dx0a對於數據科學家而言，Python簡單又不失強大。和C/C++相比，不用做很多的底層工作，可以快速進行模型驗證；和Java相比，Python語法簡x0dx0a潔，表達能力強，同樣的工作只需要1/3代碼；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一個編程大牛表達過，Pythonx0dx0a是最適合作為大學計算機科學編程課程使用的語言——MIT的計算機入門課程就是使用的Python——因為Python能夠讓人學到編程最重要的東西——x0dx0a如何解決問題。
Ⅵ Python BDD自動化測試框架有哪些
好象python的瀏覽器測試框架，原來只有一個，還是仿ruby的框架做的。似乎在IE上可以比較好的應用。很老的框架。對JS支持不好。
不過python寫個測試框架真是非常容易的事情，隨手就來。 基於瀏覽器測試也容易做。因為你可以使用pyqt，這個庫里有一個基於webkit的瀏覽器。基本上，想做什麼都可以了。
最近聽說有幾個新的BDD的框架正在做。也不知道怎麼樣。
其實對於python這種語言來說，框架的成本太低。所以最好不要做框架。它有一個基本的編程原則則DRY。do not repeat yourself。不要再造輪子的意思。
直接使用現有的python的testsuite結合進程，線程模型，還有QT輕松就組裝出一個測試模塊。
Ⅶ python中for循環的用法
python中for循環常用於遍歷字元串、列表、元組、字典、集合等序列類型，逐個獲取序列中的各個元素。在使用 for 循環時，最基本的應用就是進行數值循環。在使用 for 循環遍歷字典時，經常會用到和字典相關的 3 個方法，即 items()、keys() 以及 values()。
(7)cucumberforpython擴展閱讀
python中for循環常用於遍歷字元串、列表、元組、字典、集合等序列類型，逐個獲取序列中的各個元素。在使用 for 循環時，最基本的.應用就是進行數值循環。在使用 for 循環遍歷字典時，經常會用到和字典相關的 3 個方法，即 items()、keys() 以及 values()。Ⅷ python自動化測試框架有哪些
第一種：Robot Framework
作為最重要的python測試框架之一，Robot Framework主要被用在測試驅動類型的開發與驗收中。雖然由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。同時，作為一個python框架，Robot還能夠兼容諸如Windows、MacOS、Linux等平台。
在使用Robot Framework之前，需要先安裝python2.7.14及以上版本，在這里推薦大家使用python3.6.4，以確保適當的註解能夠被添加到代碼段中，並能夠跟蹤程序的更改，同時，您還需要安裝python包管理器--pip。
第二種：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。憑借著開源和易學的特點，該工具經常被QA團體、開發團體、個人團體以及各種開源項目所使用。鑒於Pytest具有斷言重寫之類的實用功能，許多大型互聯網應用，如Dropbox、Mozilla，都已經從下面將要提到的unittest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。
第三種：UnitTest/PyUnit
受到Junit啟發的UnitTest/PyUnit，也是一種標准化的針對單元測試的python類自動化測試框架。它的基類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作為名詞點綴，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。當然，也可以通過聯合使用，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。
第四種：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。
第五種：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性的普通任務。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。
您需要安裝帶有IDE的python2.7.14及以上版本。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。
Ⅸ 基於python的自動化測試框架有哪些
好象python的瀏覽器測試框架，原來只有一個，還是仿ruby的框架做的。似乎在IE上可以比較好的應用。很老的框架。對JS支持不好。
不過python寫個測試框架真是非常容易的事情，隨手就來。 基於瀏覽器測試也容易做。因為你可以使用pyqt，這個庫里有一個基於webkit的瀏覽器。基本上，想做什麼都可以了。
最近聽說有幾個新的BDD的框架正在做。也不知道怎麼樣。
其實對於python這種語言來說，框架的成本太低。所以最好不要做框架。它有一個基本的編程原則則DRY。do not repeat yourself。不要再造輪子的意思。
直接使用現有的python的testsuite結合進程，線程模型，還有QT輕松就組裝出一個測試模塊。
Ⅹ python的for循環問題
這是個雙重循環 外層循環執行1次 內層循環執行一局 python是格式強制語言
如果去掉4行 那麼變成只有一個while的單層循環 直到iteration>=5 循環結束 所以iteration和count都是5 而如果加上第四行則遍歷hello world這個字元串 長度是12空格也算 所以count和iteration都是12 因為他們都在內層循環里 內層循環一局結束後才去遍歷外層循環的下一次循環 iteration=12 >=5 所以循環結束