python程序测试
㈠ 编写python测试程序,导入相关模块,以主程序运行,用户输入四个数字分别输出最大值以及最小值
s=input('请输入4个数,用英文逗号分隔:')
l=s.split(',')
l=[int(x) for x in l]
print('最大值:',max(l),'最小值:',min(l))
㈡ python3.7idle如何测试源代码
python3.7idle测试源代码的方法：1、鼠标右键使用IDLE打开要调试的【.py】文件，点击【Run->Python Shell】；2、点击【Debug->Debugger】，弹出【Debug Control】窗口，设置断点并运行。
步骤1：打开Python Shell
鼠标右键使用IDLE打开需要调试的.py文件>>点击Run>>Python Shell
步骤2：打开Debug Control
点击Python Shell的Debug>>Debugger，弹出Debug Control窗口
Go按钮：点击Go按钮将导致程序正常执行至终止，或到达一个断点
Step按钮：点击Step将导致调试器执行下一行代码，然后再次暂停（会步入函数，相当于VS的F11单步执行）
Over按钮：与Step类似，但是如果下一行代码是函数调用，Over将会跳过该函数代码（相当于VS的F10，过程执行）
Out按钮：点击Out按钮将导致调试器全速执行代码行，直到他从当前函数返回（与Step相辅相成，Step进去想快点出来就Out）
Quit按钮：点击Quit按钮将马上终止该程序
步骤3：设置断点并运行
设置断点使用鼠标右键需要打断点的一行>>Set Breakpoint，点击Run>>Run Mole进行调试
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㈢ Python测试有什么用途
Python测试有什么用途
Python测试用途如下：
1、使用Python +Selenium实现web端的UI自动化
Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具。Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。这个工具的主要功能包括：测试与浏览器的兼容性——测试你的应用程序看是否能够很好得工作在不同浏览器和操作系统之上。测试系统功能——创建回归测试检验软件功能和用户需求。
Python与Selenium结合能够很好的实现web端的UI级别的自动化。Selenium几乎能解决目前遇到的web页面中所有的定位难题，当然有些特殊的可以借助JavaScripts也可以实现。
2、使用Python + Requests实现接口测试
进入python requests官网看到的的第一句话是：Requests 唯一的一个非转基因的Python HTTP 库，人类可以安全享用。
通过requests库提供的各种API可以非常方便的模拟HTTP请求，实现接口自动化测试。
3、使用Python + Appium实现app自动化测试
Appium是一个自动化测试开源工具，支持 iOS 平台和Android 平台上的原生应用，web 应用和混合应用。
所谓的 移动原生应用 是指那些用iOS 或者 Android SDK 写的应用。所谓的 移动 web 应用 是指使用移动浏览器访问的应用（Appium 支持 iOS 上的Safari 和 Android 上的 Chrome）。所谓的“混合应用”是指原生代码封装网页视图——原生代码和web 内容交互。比如，像 Phonegap，可以帮助开发者使用网页技术开发应用，然后用原生代码封装，这些就是混合应用。
重要的是，Appium 是一个跨平台的工具：它允许测试人员在不同的平台（iOS，Android）使用同一套API来写自动化测试脚本，这样大大增加了iOS 和 Android 测试套件间代码的复用性。
Appium也是多语言支持，当然也是支持python的，运用python + Appium可以实现跨平台的app UI自动化测试。
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㈣ Python怎样做性能测试
利用profile分析相关的独立模块,python内置了丰富的性能分析工具，profile，cProfile与hotshot等。其中Profiler是python自带的一组程序，能够描述程序运行时候的性能，并提供各种统计帮助用户定位程序的性能瓶颈。Python标准模块提供三profilers:cProfile，profile以及hotshot。profile是python的标准库。可以统计程序里每一个函数的运行时间，并且提供了多样化的报表。使用profile来分析一个程序很简单，profile可以直接用python解释器调用profile模块来剖分py程序，如在命令行界面输入如下命令：
㈤ python调试程序BUG的心得技巧分享
【导读】相信各位Python工程师们在写Python代码的时候，免不了经常会出现bug满天飞这种情况，这个时候我们可能就得一个标点一个标点的去排查，费时又费力，但是，我们又很难发现到底是其中的哪一个步骤，导致了这些问题的出现。导致这些问题的其中一个原因，就是我们没有养成良好的编程习惯。编程习惯就好比是电影中的特效。电影特效越好，呈现出来的观影效果也自然越好。同样，如果我们能够养成好的编程习惯，在查找错误的时候，自己的思路就会更加清晰。下面是小编整理的解决Python项目bug的心得技巧分享，包含六小点，希望对大家有所帮助。
方法一：使用项目管理工具
无论Python项目简单与否，我们都应该使用Git进行版本控制。大部分支持Python的IDE(集成开发环境)都内置了对Git这一类项目管理工具的支持。
我们在修改代码时，常常会出现改着改着程序就崩了的情况，改出的最新版本有时候还不如上一个版本。而Git，恰好能够及时帮我们保存之前的版本。使用了它以后，我们也不需要不停地用“ctrl+z”来撤回代码了。
方法二：使用Python的内置函数
Python的内置函数和标准库都可以处理常见的用例，而不需要自己重新定义函数。
但是，刚刚入门的Python开发人员们对其中的函数并不熟悉。所以他们经常会遇到这样一个问题——在不需要记住内容的情况下，如何才能知道标准库中的内容是否涵盖了自己的用例?最简单的方法是将标准库索引和内置函数概述页添加为书签，并且在遇到“日常编程”类问题的时候立即浏览一下。我们使用这些函数的频率高了，自然也就能记住这些函数了。
方法三：使用正确的模块
与内置函数和标准库一样，Python中大量的第三方模块集合，也可以帮助我们节省大量的人力。通过PyPI的Web前端，可以针对我们的问题触发搜索词，我们很容易就能找到适合自己的解决方案。
方法四：使用OOP
面向对象编程(OOP)将数据结构与用于操作它们的方法捆绑在一起，从而使编写高级代码更加容易。OOP非常适合用于Python这一类高级语言，尤其是项目非常复杂的时候。熟悉Python的开发人员都知道，使用OOP可以减少代码量，从而节省大量的时间。
但是，也不是所有的项目都需要使用OOP。如果项目没有特别要求，一些小型的项目就可以不用OOP。
方法五：编写测试代码并不断测试
一个好的程序员一定知道测试之于项目的重要性。编写测试代码的确是一个很枯燥的过程，但是不进行测试，我们就无法发现程序的问题所在。
如果一个项目非常复杂的话，我们就必须要做到及时测试。越早测试，就能越早发现问题。而不是说等代码全部写完了，才开始进行测试，这样反而会导致更多的错误和更大的工作量。
当然，我们也可以寻找专业的软件测试人员，来帮助我们进行测试。这样我们也可以把更多的精力投入到项目程序本身。
方法六：选择正确的Python版本
部分人仍然在使用Python2，但Python官方的开发团队早已经不对这一版本进行维护了。聪明的开发人员都已经将Python2里的项目迁移到Python3中了。
Python目前的最新版本是Python3.8.5，但也不是说你一定要使用最新版本。专业的软件开发人员都知道，任何软件的最新版本都不一定是最好的，因为它仍需要开发团队不断地去改良。程序员一般都会使用在最新版本之前的一个版本，旧版本相对而言是比较成熟的。
无论是运用哪一种语言编写代码，优秀的程序员都具备良好的编程习惯。这些习惯不仅能够让我们思路更加清晰，也可以帮助我们减轻工作量，从而节省大量的时间。所以，可能你离优秀的程序员，只差一个好习惯了哦~
以上就是小编今天给大家整理发送的关于“解决Python项目BUG的心得技巧分享”的相关内容，希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。
㈥ Python自动化测试框架有哪些
自动化测试常用的Python框架有哪些？常用的框架有Robot Framework、Pytest、UnitTest/PyUnit、Behave、Lettuce。Pytest、Robot Framework和UnitTest主要用于功能与单元测试，Lettuce和Behave仅适用于行为驱动测试。
一、Robot Framework
Python测试框架之一，Robot Framework被用在测试驱动(test-driven)类型的开发与验收中。虽然是由Python开发而来，但是它也可以在基于.Net的IronPython和基于Java的Jython上运行。作为一个Python框架，Robot还能够兼容诸如Windows、MacOS、以及Linux等平台。
在使用Robot Framework(RF)之前，需要先安装Python 2.7.14及以上的版本。推荐使用Python 3.6.4，以确保适当的注释能够被添加到代码段中，并能够跟踪程序的更改。同时还需要安装Python包管理器--pip。
二、Pytest
适用于多种软件测试的Pytest，是另一个Python类型的自动化测试框架。凭借着其开源和易学的特点，该工具经常被QA(质量分析)团队、开发团队、个人团队、以及各种开源项目所使用。鉴于Pytest具有“断言重写(assert rewriting)”之类的实用功能，许多大型互联网应用，如Dropbox和Mozilla，都已经从下面将要提到的unittest(Pyunit)切换到了Pytest之上。
除了基本的Python知识，用户并不需要更多的技术储备。另外，用户只需要有一台带有命令行界面的测试设备，并且安装好了Python包管理器、以及可用于开发的IDE工具。
三、UnitTest/PyUnit
UnitTest/PyUnit一种标准化的针对单元测试的Python类自动化测试框架。基类TestCase提供了各种断言方法、以及所有清理和设置的例程。因此，TestCase子类中的每一种方法都是以“test”作为名词前缀，以标识它们能够被作为测试用例所运行。用户可以使用load方法和TestSuite类来分组、并加载各种测试。
可以通过联合使用，来构建自定义的测试运行器。正如我们使用Junit去测试Selenium那样，UnitTest也会用到UnitTest-sml-reporting、并能生成各种XML类型的报告。由于UnitTest默认使用了Python，因此我们并不需要什么先决条件。除了需要具备Python框架的基本知识，您也可以额外地安装pip、以及用于开发的IDE工具。
四、Behave
行为驱动开发是一种基于敏捷软件开发的方法。它能够鼓励开发人员、业务参与者和QA人员，三者之间的协作。Python测试框架Behave允许团队避开各种复杂的情况，去执行BDD测试。从本质上说该框架与SpecFlow和Cucumber相似，常被用于执行自动化测试。用户可以通过简单易读的语言来编写测试用例，并能够在其执行期间粘贴到代码之中。而且，那些被设定的行为规范与步骤，也可以被重用到其他的测试方案中。
任何具备Python基础知识的人都可以使用Behave。其他先决条件还包括：先安装Python 2.7.14及以上的版本。通过Python包管理器或pip来与Behave协作。大多数开发人员会选择Pycharm作为开发环境，当然您也可以选用其他的IDE工具。
五、Lettuce
Lettuce是另一种基于Cucumber和Python的行为驱动类自动化工具。Lettuce主要专注于那些具有行为驱动开发特征的普通任务。它不但简单易用，而且能够使得整个测试过程更流畅、甚至更有趣。安装带有IDE的Python 2.7.14、及以上的版本。当然，您也可以使用Pycharm或任何其他IDE工具。同时，您还需要安装Python包管理器。