接口自动化中excel怎么做变量

在接口自动化中，可以使用Excel中的变量来代替请求参数或者验证信息等。具体实现方法如下：

1. 在Excel表格中定义一个变量列，例如“${变量名}”。
2. 在需要使用该变量的单元格中，使用“${变量名}”来引用该变量。
3. 在代码中读取Excel表格，并将变量替换为实际的值。
4. 在发送请求时，使用替换后的参数发送请求。

举个例子，假设有一个接口需要传递用户名和密码两个参数，我们可以在Excel表格中定义如下变量：

| 变量名 | 参数值 |
| -------- | ------- |
| ${用户名} | test001 |
| ${密码} | 123456 |

在发送请求时，读取Excel表格，将变量替换为实际的值，发送如下请求：

POST /login HTTP/1.1
Host: api.example.com
Content-Type: application/json

{
    "username": "test001",
    "password": "123456"
}

相关问题

postman接口测试中你是怎么实现接口之间关联的？怎么设置断言的？你说你还用过jmeter测过接口，那么关于参数化你是怎么实现

### 回答1：
的？

对于接口之间的关联，我通常使用变量来传递数据，并将前一个接口返回的数据保存在变量中。这样，后续接口需要使用到这个数据时，就可以直接从变量中获取。设置断言时，我会对接口返回的数据进行判断，如果满足预期结果，则认为测试通过，否则测试失败。

关于参数化，我通常使用csv文件来存储不同的参数组合，然后在测试计划中使用CSV Data Set Config来读取文件中的数据，并将数据传递给接口进行测试。这样做可以避免手动修改每个请求，提高测试效率。

### 回答2：
在postman接口测试中，我可以通过使用变量来实现接口之间的关联。具体而言，我可以通过设置前一个接口的响应信息的参数值为一个变量，并在后续的接口中使用该变量作为参数。这样，在后续的接口中，我就可以获取到前一个接口的响应信息，进而实现接口之间的关联。

关于断言的设置，我可以在Postman中通过在测试脚本中使用断言函数来实现。根据接口的具体情况，我可以使用不同的断言函数来验证不同的响应结果。例如，可以使用`pm.response.to.have.status`来验证响应的状态码、`pm.test`来验证响应的内容等。

在使用jmeter进行接口测试时，参数化可以通过不同的方式来实现。一种常见的方式是使用CSV文件进行参数化。我可以在jmeter中设置CSV数据文件，并在接口的参数中使用变量来引用CSV文件中的数据。这样，在每次的请求中，jmeter会自动读取下一个数据行，实现参数化的效果。除了CSV文件，我也可以使用其他类型的数据文件如Excel等来实现参数化。另外，jmeter还提供了很多其他的参数化方式，如使用Counter、Random等元件来生成不同的参数值。这些都可以根据具体的需求来选择适合的参数化方式。

### 回答3：
在Postman接口测试中，我通常使用不同的方法来实现接口之间的关联。其中，最常用的方法包括使用环境变量、全局变量或者通过发送请求获取响应中的数据。

首先，我可以选择设置环境变量，将一个接口的响应数据作为一个变量，然后在另一个接口中使用该变量作为请求参数或者请求头。这样可以保证接口之间的数据传递和关联。

其次，我可以将接口的响应数据保存为全局变量。全局变量可以在多个请求中共享，这样可以实现接口之间的关联。

此外，我也可以通过发送请求获取响应中的数据，然后使用JavaScript脚本来解析和提取所需的数据。然后，我可以将这些数据作为参数传递给其他接口。

对于断言的设置，我通常使用Postman提供的断言功能来验证接口返回的数据是否符合预期。通过在请求的Tests选项中编写JavaScript脚本来实现断言。我可以使用脚本来检查响应的状态码、响应时间、响应体中的特定字段或值等等。

除了Postman，我也使用过JMeter进行接口测试。在参数化方面，JMeter提供了多个参数化的方法。最常见的方法是使用CSV文件作为数据源，将不同的参数存储在CSV文件中，然后在测试计划中通过CSV数据集配置元件来读取和使用这些参数。这样可以实现在一次测试中使用不同的参数来运行相同的接口。同时，JMeter还支持使用其他数据源，比如数据库、Excel等来进行参数化。

假设我现在要使用pytorch框架做深度学习，已知我有一些火焰图像，还有一张excel表格，命名为"CDS.csv"，在表格中有一列参数，标题为“temperature”，一张火焰图像对应表格中的一行参数，也就是说，我要通过图像识别，使卷积神经网络在接收到火焰图像时，自动判断它对应的参数是多少，请以此为背景，写出完整的代码，并加上注释，并且解释每个变量代表的含义

好的，以下是代码和注释：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import torchvision.transforms as transforms
import pandas as pd
from PIL import Image

# 定义数据集类，继承自Dataset
class FlameDataset(Dataset):
    def __init__(self, csv_file, img_dir, transform=None):
        """
        :param csv_file: csv文件路径
        :param img_dir: 图像文件夹路径
        :param transform: 图像变换操作
        """
        self.data = pd.read_csv(csv_file)  # 读取csv文件
        self.img_dir = img_dir
        self.transform = transform

    def __len__(self):
        return len(self.data)  # 返回数据集大小

    def __getitem__(self, index):
        row = self.data.iloc[index]  # 获取指定行的数据
        img = Image.open(self.img_dir + row['image'])  # 读取对应图像
        if self.transform:
            img = self.transform(img)  # 对图像进行变换
        temp = row['temperature']  # 获取对应参数
        return img, temp  # 返回图像和参数

# 定义卷积神经网络模型
class FlameNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(FlameNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32)
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu2 = nn.ReLU()
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 28 * 28, 128)
        self.relu3 = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(128, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu1(x)
        x = self.pool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.bn2(x)
        x = self.relu2(x)
        x = self.pool2(x)
        x = x.view(-1, 64 * 28 * 28)
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu3(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义训练函数
def train(model, train_loader, criterion, optimizer, device):
    model.train()
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(train_loader):
        inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels.float().unsqueeze(1))
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    return running_loss / len(train_loader)

# 定义测试函数
def test(model, test_loader, criterion, device):
    model.eval()
    running_loss = 0.0
    with torch.no_grad():
        for i, data in enumerate(test_loader):
            inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels.float().unsqueeze(1))
            running_loss += loss.item()
    return running_loss / len(test_loader)

if __name__ == '__main__':
    # 设置超参数
    batch_size = 16
    learning_rate = 0.001
    num_epochs = 10

    # 加载数据集
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize((224, 224)),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                             std=[0.229, 0.224, 0.225])
    ])
    train_dataset = FlameDataset('CDS.csv', 'images/', transform=transform)
    test_dataset = FlameDataset('CDS.csv', 'images/', transform=transform)
    train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
    test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

    # 实例化模型、损失函数和优化器
    model = FlameNet()
    criterion = nn.MSELoss()
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

    # 将模型和数据移动到GPU
    device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
    model.to(device)

    # 训练模型
    for epoch in range(num_epochs):
        train_loss = train(model, train_loader, criterion, optimizer, device)
        test_loss = test(model, test_loader, criterion, device)
        print('Epoch [{}/{}], Train Loss: {:.4f}, Test Loss: {:.4f}'
              .format(epoch+1, num_epochs, train_loss, test_loss))

代码解释：

- `FlameDataset` 类定义了数据集类，其中 `__init__` 方法初始化了数据集的属性，`__len__` 方法返回数据集大小，`__getitem__` 方法返回指定索引的图像和对应参数。
- `FlameNet` 类定义了卷积神经网络模型，其中 `__init__` 方法定义了模型的各个层，`forward` 方法定义了模型的前向计算过程。
- `train` 函数定义了训练函数，其中 `model.train()` 表示进入训练模式，`optimizer.zero_grad()` 表示清除梯度，`loss.backward()` 表示反向传播计算梯度，`optimizer.step()` 表示更新参数。
- `test` 函数定义了测试函数，其中 `model.eval()` 表示进入测试模式，`with torch.no_grad():` 表示不计算梯度。
- 在 `main` 函数中，我们先定义了超参数，然后定义了数据集的变换操作，接着加载数据集并实例化模型、损失函数和优化器。然后将模型和数据移动到 GPU 上，最后进行模型训练。