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python做性能測試的框架

發布時間:2022-07-01 18:14:07

A. 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:

B. 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。

C. 當前PYTHON常用的測試框架有哪些

從GitHub中整理出的15個最受歡迎的Python開源框架。這些框架包括事件I/O,OLAP,Web開發,高性能網路通信,測試,爬蟲等。 Django: Python Web應用開發框架 Django 應該是最出名的Python框架,GAE甚至Erlang都有框架受它影響。

D. python已經自動化了,大家一般用什麼測試框架

首先我們需要明白自動化測試框架更傾向於一種設計思想 ,這種思想指導工具的使用或者自研開發,並且不是只能使用僅僅一種框架,結合被測系統本身特性一般是選擇多種測試框架的組合,來滿足測試和設計需求(開發、維護角度)。
錄制回放測試框架

錄制回放測試框架所採用的原理是通過錄制應用程序產生的線性腳本進行回放從而達到自動化測試的目的。

優點:對測試人員測試開發能力要求最低,通過錄制就可以得到所需腳本。

缺點:一般不具有邏輯判斷的能力 ,可維護性差 ,效率低。

適應場景:不推薦,傳統的UI自動化測試逐步弱化。關於U自動化,一定要清楚 被測系統是否滿足開展自動化的條件,在被測系統變動頻繁的項目中,開展UI自動化無疑是挖了一個很大的坑,其後期維護工作足以讓大心疲憊,被迫放棄自動化測試。
測試庫構架框架(The Test Library Architecture Framework )

測試庫構架框架的核心思想可以概括為系統功能操作和業務邏輯的解耦。將所有的針對測試系統支持的功能操作封裝在測試庫中,測試腳本調用測試庫的同時傳遞外部的測試數據,測試庫的編寫由自動化測試發工程編寫(可以不懂業務),負責控制項的變更和維護, 測試腳本的編寫可由對業務比較掌握的自動化測試開發工程編寫,負責業務邏輯、測試數據的變更和維護。

優點:被測試系統無論是哪層發生變化(代碼層或業務層等),只需要相應的人員進行變更維護即可。

缺點:變更引起的維護工作同時附加在自動化測試開發工程師與業務測試人員身上,維護代碼建級大。

適應場景:基於各種自動化開展方式(基於工具如Jemet或不基於工具的自研研發+持續集成)一般都會應用該框架。
數據驅動的自動化測試框架( The Data-Driven Testing Framework )

數據驅動的核心思想可以概括為數據(測試數據、配置數據)與代碼解耦。該種框架的原理是採用了數據驅動腳本進行測試,數據驅動腳本是將數據輸入存儲在獨立的數據文件中,腳本只存代碼,運行時腳本的輸入直接從文件中讀取,如此相同的腳本(代碼模版)可以運行於不同的測試用例中,實現了代碼與數據的分離。

優點:對於業務人員由面向代碼的開發轉換為面向配置的設計(參數組合設計), 降低了開發難度與開發成本,同時提高了測試用例的易擴展性,可以快速擴展相似測試,實現了自動化代碼不隨用例的增長而增

缺點:測試腳本的維護由自動化測試開發工程師負責,要求懂自動化編程和業務邏輯,初始測試腳本設計成本較大,具有一定局限性 (針對相同的測試內容並具有相同的測試邏輯).

適用場景:更適應於測試內容測試邏相重復度高,被測對象對測試用例易擴展性、可復用性要求較高的場景。
關鍵字或表驅動的自動化測試框架(The Keyword-Driven or Table-Driven Testing Framework )

關鍵字驅動是對數據驅動的邏相擴展,它的核心思想可以概括為數據代碼流程(邏輯)解耦,同時完成了代碼與測試描述(針對被測對象的測試描述)的映射。該框架的原理是基於數據驅動的基礎上,完成了對被測對象的拆分、抽象、 封裝使之映射成個個「關鍵詞」 (測試描述),編寫測試用例時,僅需要對關鍵詞進行組合 ,即可完成不同場景的測試用例開發。

優點:對於業務手工測試人員,由面向代碼或配置的開發轉化為面向自然語言(測試描述)的開發,最大程度的降低了開發難度與維護成本,同時提高了測試用例的易擴展性、易組織性,實現了自動化代碼不隨用例的增長而增多。

缺點:對測試人員的測試開發能力以及業務了解程度要求很高。

適用場景:被測對象包含復雜業務流程(邏輯),當然復雜的能做簡單的更ok。
了解 更多可以看著這篇文章,希望對你有所幫助,歡迎關注、點贊支持。
https://www.toutiao.com/i6616242076721873416/

E. Python BDD自動化測試框架有哪些

  1. Python自動化測試框架比較有名的就是python+selenium,還有單元測試框架PyUnit,還有一個叫做Robot Framework的自動化測試框架,大大小小的有很多

  2. BDD顧名思義Behavior Driven Development,譯作"行為驅動開發",是基於TDD(Test Driven Development 測試驅動開發)的軟體開發過程和方法。BDD可以讓項目成員(甚至是不懂編程的)使用自然語言來描述系統功能和場景,從而根據這些描述步驟進行系統自動化的測試。

  3. BDD的自動化測試框架的話,目前應用最好的是Ruby下的Cucumber,Python下有類似的Behave、Lettuce及Freshen等,這三個都差不多,個人推薦Behave

  4. 可以網路這篇文章(我寫的):Python BDD自動化測試框架初探

F. 如何搭建python自動化測試框架

Auty文件夾結構介紹
1. actions文件夾:包含了和業務相關的包含可復用方法的腳本文件,根據業務的不同可以在actions文件夾下創建不同的業務文件夾;
2. constants文件夾:包含了常量初始化的python腳本文件,根據業務劃分可以再創建子文件夾或多個常量文件;
3. data文件夾:包含了測試用的數據;
4. lib文件夾:包含了支持框架運行的python文件;
5. log文件夾:包含了運行測試過程中生成的日誌文件;
6. results文件夾:包含了測試結果文件;
7. scripts文件夾:包含了scripts文件夾和selections文件夾;
1)scripts文件夾下包含了測試腳本(可根據業務劃分成多個子目錄);
2)selections文件夾下包含了suite文件(包含了需要執行的腳本路徑集合);
8. utils文件夾:包含了和業務邏輯無關的包含可復用方法的腳本文件;
Auty文件結構介紹
1. Auty文件夾下:
1)__init__.py文件:包結構所必需文件(以下所有涉及可調用腳本的文件夾下均需有此文件);
2)config.txt文件:Auty框架配置說明文件;
3)recovery.py文件:垃圾代碼回收文件(用來回收執行測試過程中因故障未能自動刪除的自動生成的代碼);
4)requirements文件:包含了框架所需要安裝的python庫信息;
5)setup.py文件:執行腳本以安裝requirements文件中所包含的python庫;
6)start.py文件:執行腳本以啟動介面自動化測試;
2. lib文件夾下:
1)exe_deco.py文件:包含修飾腳本運行時方法的文件;
2)execute_selection.py文件:包含運行suite集合下腳本方法的文件;
3)generate_html.py文件:包含根據生成的csv格式測試結果文件生成html類型測試結果文件方法的文件;
4)generate_result.py文件:包含生成csv格式測試結果方法的文件;
5)read_selection.py文件:包含讀取可執行的腳本列表方法的文件;
6)recovery_code.py文件:包含垃圾代碼回收方法的文件;
7)write_log.py文件:包含生成日誌文件方法的文件;
3. scripts文件夾下:
1)create_selection.py文件:包含創建suite文件(all_scripts_selection.txt)方法的文件;
Auty使用步驟
1. 運行Auty/setup.py文件;
2. 編寫介面測試python腳本並放到Auty/scripts/scripts目錄(或子目錄)下;
3. 運行Auty/scripts/create_selection.py文件生成Auty/scripts/all_scripts_selection.txt文件;
4. 修改Auty/scripts/all_scripts_selection.txt文件自定義test_selection.txt文件(名字隨意起)並放到Auty/scripts/selections文件夾下;
5. 運行Auty/start.py文件開始介面自動化測試;
6. 在Auty/results文件夾下生成的測試結果文件中查看測試結果。
Auty編寫過程
這個框架里scripts、utils、actions、contants四個文件夾中的內容是根據實際工作內容可以隨意替換的,其他為Auty介面自動化測試框架必需的組成部分

G. python裡面哪些框架有

Django: Py Web應用開發框架
Diesel:基於Greenlet的事件I/O框架
Flask:一個用Py編寫的輕量級Web應用框架
Cubes:輕量級Py OLAP框架
Kartograph.py:創造矢量地圖的輕量級Py框架
Pulsar:Py的事件驅動並發框架
Web2py:全棧式Web框架
Falcon:構建雲API和網路應用後端的高性能Py框架
Dpark:Py版的Spark
Buildbot:基於Py的持續集成測試框架
Zerorpc:基於ZeroMQ的高性能分布式RPC框架
Bottle: 微型Py Web框架
Tornado:非同步非阻塞IO的Py Web框架
webpy: 輕量級的Py Web框架
Scrapy:Py的爬蟲框架

H. python能夠做軟體的自動化測試嗎

可以,Python是可以做自動化測試的。
目前,Python自動化測試開始逐漸替代傳統的軟體測試,吸取了功能、性能、介面、自動化等專項測試領域的優勢,以後將在多個領域漸漸成為國內大部分質量控制、質量管理的首選,而且已經有很多公司使用Python自動化測試框架。

I. python什麼框架比較好

從GitHub中整理出的15個最受歡迎的Python開源框架。這些框架包括事件I/O,OLAP,Web開發,高性能網路通信,測試,爬蟲等。Django:PythonWeb應用開發框架Django應該是最出名的Python框架,GAE甚至Erlang都有框架受它影響。Django是走大而全的方向,它最出名的是其全自動化的管理後台:只需要使用起ORM,做簡單的對象定義,它就能自動生成資料庫結構、以及全功能的管理後台。Diesel:基於Greenlet的事件I/O框架Diesel提供一個整潔的API來編寫網路客戶端和伺服器。支持TCP和UDP。Flask:一個用Python編寫的輕量級Web應用框架Flask是一個使用Python編寫的輕量級Web應用框架。基於WerkzeugWSGI工具箱和Jinja2模板引擎。Flask也被稱為「microframework」,因為它使用簡單的核心,用extension增加其他功能。Flask沒有默認使用的資料庫、窗體驗證工具。Cubes:輕量級PythonOLAP框架Cubes是一個輕量級Python框架,包含OLAP、多維數據分析和瀏覽聚合數據(aggregateddata)等工具。Kartograph.py:創造矢量地圖的輕量級Python框架Kartograph是一個Python庫,用來為ESRI生成SVG地圖。Kartograph.py目前仍處於beta階段,你可以在virtualenv環境下來測試。Pulsar:Python的事件驅動並發框架Pulsar是一個事件驅動的並發框架,有了pulsar,你可以寫出在不同進程或線程中運行一個或多個活動的非同步伺服器。Web2py:全棧式Web框架Web2py是一個為Python語言提供的全功能Web應用框架,旨在敏捷快速的開發Web應用,具有快速、安全以及可移植的資料庫驅動的應用,兼容GoogleAppEngine。Falcon:構建雲API和網路應用後端的高性能Python框架Falcon是一個構建雲API的高性能Python框架,它鼓勵使用REST架構風格,盡可能以最少的力氣做最多的事情。Dpark:Python版的SparkDPark是Spark的Python克隆,是一個Python實現的分布式計算框架,可以非常方便地實現大規模數據處理和迭代計算。DPark由豆瓣實現,目前豆瓣內部的絕大多數數據分析都使用DPark完成,正日趨完善。Buildbot:基於Python的持續集成測試框架Buildbot是一個開源框架,可以自動化軟體構建、測試和發布等過程。每當代碼有改變,伺服器要求不同平台上的客戶端立即進行代碼構建和測試,收集並報告不同平台的構建和測試結果。Zerorpc:基於ZeroMQ的高性能分布式RPC框架Zerorpc是一個基於ZeroMQ和MessagePack開發的遠程過程調用協議(RPC)實現。和Zerorpc一起使用的ServiceAPI被稱為zeroservice。Zerorpc可以通過編程或命令行方式調用。Bottle:微型PythonWeb框架Bottle是一個簡單高效的遵循WSGI的微型pythonWeb框架。說微型,是因為它只有一個文件,除Python標准庫外,它不依賴於任何第三方模塊。Tornado:非同步非阻塞IO的PythonWeb框架Tornado的全稱是ToradoWebServer,從名字上看就可知道它可以用作Web伺服器,但同時它也是一個PythonWeb的開發框架。最初是在FriendFeed公司的網站上使用,FaceBook收購了之後便開源了出來。webpy:輕量級的PythonWeb框架webpy的設計理念力求精簡(Keepitsimpleandpowerful),源碼很簡短,只提供一個框架所必須的東西,不依賴大量的第三方模塊,它沒有URL路由、沒有模板也沒有資料庫的訪問。Scrapy:Python的爬蟲框架Scrapy是一個使用Python編寫的,輕量級的,簡單輕巧,並且使用起來非常的方便。

J. Python幾種主流框架比較

Django:Python界最全能的Web開發框架,各種功能完備,可維護性和開發速度都非常強大。常有人說Django慢,其實主要慢在Django
ORM與資料庫的交互上,所以是否選擇使用Django,取決於項目對資料庫交互性的要求以及各種優化。
而對於Django的同步特性導致吞吐量小的問題,其實可以通過Celery等解決,不算是什麼根本問題。Django代表的項目有:Instagram、guardian等。
Flask:屬於微框架的典範,也是Python代碼寫的最好的項目之一。Flask框架的靈活性很高,但也是一把雙刃劍,能用好Flask的,可以做成Pinterest,用不好就沒有什麼太大的作用了。Flask雖然屬於微框架,但也可以做成規模化的Flask,加上flask可以自由選擇自己的資料庫交互組件,再加上celery+redis等非同步特性以後,flask框架的性能非常不錯,之所以很多團隊選擇flask框架,主要原因就是對靈活性的要求。
Tornado:天生非同步,性能強悍,這是它的代名詞。對比Django而言,Tornado屬於較為原始的框架,諸多內容需要自己去處理。不過,隨著項目的不斷壯大,框架能夠提供的功能佔比越來越小,更多的內容需要團隊自己去實現,而大項目往往需要性能的保證,這時候Tornado就是非常不錯的選擇。代表項目:知乎等。

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