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python写的测试框架怎么使用
python里pickle是什么意思
python pickle模块有什么用
python中的pickle如何使用
python中pickle模块的作用是什么？为什么不直接把数据存到文件中？

python写的测试框架怎么使用

安装

pip install -U pytest   # 通过pip安装
py.test --version       # 查看pytest版本

This is pytest version 2.7.2, imported from C:\Python27\lib\site-packages\pytest.pyc 简单的测试让我们创建第一个文件，对个简单的功能进行测试。

#coding=utf-8
# 功能
def func(x):
    return x + 1
# 测试用例
def test_answer():
    assert func(3) == 5

切换到测试文件所在的目录，通过“py.test”命令运行测试。

py.test

执行结果如下图：

===================================================================

在一个测试类中创建多个测试用例：

#coding=utf-8
class TestClass:
    def test_one(self):
        x = "this"
        assert "h" in x
    def test_two(self):
        x = "hello"
        assert x == "hi"

运行测试：

py.test -q test_class.py

-q 为quiet。表示在安静的模式输出报告诉。加不加这个参有什么区别呢？读者可以对比一下两次输出的日志。其实，就是少了一些pytest的版本信息。

===================================================================

从Python代码中调用pytest pytest中同样提供了main() 函数来执行测试用例。

pytest/
├── test_sample.py
├── test_class.py
└── test_main.py

此目录为我们练习的目录，打开test_mian.py

import pytest
def test_main():
    assert 5 != 5
if __name__ == '__main__':
    pytest.main()

直接运行该程序，sublime 中按Ctrl+B 运行。结果如下：

============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 2.7.10 -- py-1.4.30 -- pytest-2.7.2
rootdir: D:\pyse\pytest, inifile:
collected 4 items
test_class.py .F
test_main.py F
test_sample.py F
================================== FAILURES ===================================
_____________________________ TestClass.test_two ______________________________
self = test_class.TestClass instance at 0x000000000304F548
    def test_two(self):
        x = "hello"
        assert x == "hi"
E       assert 'hello' == 'hi'
E        - hello
E        + hi
test_class.py:11: AssertionError
__________________________________ test_main __________________________________
def test_main():
    assert 5 != 5
E   assert 5 != 5
test_main.py:4: AssertionError
_________________________________ test_answer _________________________________
def test_answer():
    assert func(3) == 5
E   assert 4 == 5
E    + where 4 = func(3)
test_sample.py:9: AssertionError
===================== 3 failed, 1 passed in 0.03 seconds ======================
[Finished in 0.3s]

从执行结果看到，main() 默认执行了当前文件所在的目录下的所有测试文件。那么，如果我们只想运行某个测试文件呢？可以向main()中添加参数，就像在cmd命令提示符下面一样：

#coding=utf-8
import pytest
def test_main():
    assert 5 != 5
if __name__ == '__main__':
    pytest.main("-q test_main.py")  # 指定测试文件

运行结果：

F
================================== FAILURES ===================================
__________________________________ test_main __________________________________
def test_main():
    assert 5 != 5
E   assert 5 != 5
test_main.py:4: AssertionError
1 failed in 0.01 seconds

那如果我想运行某个目录下的测试用例呢？指定测试目录即可。

#coding=utf-8
import pytest
def test_main():
    assert 5 != 5
if __name__ == '__main__':
    pytest.main("d:/pyse/pytest/")  # 指定测试目录

创建运行测试脚本有时候我们的测试用例文件分散在不同的层级目录下，通过命令行的方式运行测试显示不太方便，如何编写一个运行所有测试用例的脚本呢？ pytest可以自动帮我们生成这样的脚本。

py.test --genscript=runtests.py

打开生成的测runtests.py文件：

sources = """eNrsve2S3EiSIDa3+jhtnvZ293Ra6SSdCZMUF0AzK1nk9OzM1nV2L4dNznKnm6TxY6dX1XVJVAJV
halMIAkgWVU3O2d6Ar3CPYQeQn/1QjKTf8UnAplZ7O6ZPTNxpiszgQiPCA8PD3cPD/f/449+9/5H
yds/W99M58v6fDqfl1XZzefv/9nbvxuPxxE8Oy+r8+jRy2dREq+bOt8siqaNo6zKo3hRV+1mRb/h
a1UsuiKPPpRZdFncXNVN3qYRABmN3v/R23+OLbRd/v6/ePOf/tmPflSu1nXTRe1NOxotllnbRq+7
PKlPfwMw0qNR
……"""
import sys
import base64
import zlib
class DictImporter(object):
    def __init__(self, sources):
        self.sources = sources
    def find_module(self, fullname, path=None):
        if fullname == "argparse" and sys.version_info = (2,7):
            # we were generated with python2.7 (which pulls in argparse)
            # but we are running now on a stdlib which has it, so use that.
            return None
        if fullname in self.sources:
            return self
        if fullname + '.__init__' in self.sources:
            return self
        return None
    def load_module(self, fullname):
        # print "load_module:", fullname
        from types import ModuleType
        try:
            s = self.sources[fullname]
            is_pkg = False
        except KeyError:
            s = self.sources[fullname + '.__init__']
            is_pkg = True
        co = compile(s, fullname, 'exec')
        module = sys.modules.setdefault(fullname, ModuleType(fullname))
        module.__file__ = "%s/%s" % (__file__, fullname)
        module.__loader__ = self
        if is_pkg:
            module.__path__ = [fullname]
        do_exec(co, module.__dict__) # noqa
        return sys.modules[fullname]
    def get_source(self, name):
        res = self.sources.get(name)
        if res is None:
            res = self.sources.get(name + '.__init__')
        return res
if __name__ == "__main__":
    if sys.version_info = (3, 0):
        exec("def do_exec(co, loc): exec(co, loc)\n")
        import pickle
        sources = sources.encode("ascii") # ensure bytes
        sources = pickle.loads(zlib.decompress(base64.decodebytes(sources)))
    else:
        import cPickle as pickle
        exec("def do_exec(co, loc): exec co in loc\n")
        sources = pickle.loads(zlib.decompress(base64.decodestring(sources)))
    importer = DictImporter(sources)
    sys.meta_path.insert(0, importer)
    entry = "import pytest; raise SystemExit(pytest.cmdline.main())"
    do_exec(entry, locals()) # noqa

好吧！其实，我也不理解这段代码的含义，但是执行它的可运行测试用例了。

pytest/
├── test_case/
│    ├── test_sample.py
│    ├── test_class.py
│    ├── __init__.py
│    └── test_case2/
│         ├── test_main.py
│         ├── test_time.py
│         └── __init__.py
└── runtests.py

执行runtest.py文件。

python runtest.py

当然，你也可以打开runtests.py 文件运行它。

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最后，pytest是如果识别测试用例的呢？它默认使用检查以test_ .py 或_test.py命名的文件名，在文件内部查找以test_打头的方法或函数，并执行它们。 pytest还有许多需要讨论的地方，做为这个系列的第一节，先介绍到这里。

python里pickle是什么意思

pickle模块是对Python对象结构进行二进制序列化和反序列化的协议实现，就是把Python数据变成流的形式。 Python, 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python是纯粹的自由软件，源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。

python pickle模块有什么用

import pickle
# An arbitrary collection of objects supported by pickle.
data = {
    'a': [1, 2.0, 3, 4+6j],
    'b': ("character string", b"byte string"),
    'c': {None, True, False}
}
with open('data.pickle', 'wb') as f:
    # Pickle the 'data' dictionary using the highest protocol available.
    pickle.dump(data, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
import pickle
with open('data.pickle', 'rb') as f:
    # The protocol version used is detected automatically, so we do not
    # have to specify it.
    data = pickle.load(f)

pickle模块是对Python对象结构进行二进制序列化和反序列化的协议实现，简单说就是把Python数据变成流的形式。像上面的例子，把数据保存或者读入。

python中的pickle如何使用

pickle是为了序列化/反序列化一个对象的，可以把一个对象持久化存储。比如你有一个对象，想下次运行程序的时候直接用，可以直接用pickle打包存到硬盘上。或者你想把一个对象传给网络上的其他程序，可以用pickle打包，然后传过去，那边的python程序用pickle反序列化，就可以用了。用法上，它主要有两个函数：load和dump，load是从序列化之后的数据中解出来，dump是把对象序列化。看看帮助就好了，很简单的。

python中pickle模块的作用是什么？为什么不直接把数据存到文件中？

Pickle模块中最常用的函数为：（1）pickle.dump(obj, file, [,protocol]) 函数的功能：将obj对象序列化存入已经打开的file中。参数讲解：

obj：想要序列化的obj对象。
file:文件名称。
protocol：序列化使用的协议。如果该项省略，则默认为0。如果为负值或HIGHEST_PROTOCOL，则使用最高的协议版本。（2）pickle.load(file) 函数的功能：将file中的对象序列化读出。参数讲解：
file：文件名称。（3）pickle.dumps(obj[, protocol]) 函数的功能：将obj对象序列化为string形式，而不是存入文件中。参数讲解：
obj：想要序列化的obj对象。
protocal：如果该项省略，则默认为0。如果为负值或HIGHEST_PROTOCOL，则使用最高的协议版本。（4）pickle.loads(string) 函数的功能：从string中读出序列化前的obj对象。