用appium+pytest+allure生成测试淘宝app的完整框架,并生成代码

时间: 2024-01-03 19:03:45 浏览: 39
当使用 Appium、Pytest 和 Allure 来生成测试淘宝 App 的完整框架时,可以按照以下步骤进行: 1. 安装必要的软件和库: - 安装 Python:访问 Python 官方网站(https://www.python.org/),下载并安装最新版本的 Python。 - 安装 Pytest:在命令行中运行 `pip install pytest`。 - 安装 Appium-Python-Client:在命令行中运行 `pip install Appium-Python-Client`。 - 安装 Allure-Pytest:在命令行中运行 `pip install allure-pytest`。 2. 配置 Appium 环境: - 下载并安装 Appium Desktop(https://github.com/appium/appium-desktop)。 - 启动 Appium Desktop,并设置 Appium 服务器的相关配置,如设备连接信息、应用程序路径等。 3. 创建测试文件和目录结构: - 创建一个新的目录来保存你的测试代码和相关文件。 - 在该目录下创建一个名为 `conftest.py` 的文件,用于配置测试环境和共享的方法。 - 创建一个名为 `test_taobao.py` 的文件,用于编写测试用例和测试步骤。 4. 编写测试用例: - 在 `test_taobao.py` 文件中导入所需的库和模块,如 `pytest`、`Appium-Python-Client`、`allure` 等。 - 编写测试用例,可以使用 `pytest` 提供的装饰器来标记测试用例,如 `@pytest.mark.parametrize`、`@pytest.fixture` 等。 - 在测试用例中,使用 `Appium-Python-Client` 提供的方法来控制 Appium 服务器和执行 App 操作,如启动 App、查找元素、点击按钮等。 - 可以使用 `allure` 提供的装饰器和方法来添加测试步骤、生成测试报告、添加截图等。 5. 运行测试用例: - 在命令行中进入到测试代码所在的目录。 - 运行命令 `pytest --alluredir=./allure-results` 来执行测试用例,并生成 Allure 报告所需的数据。 6. 生成测试报告: - 在命令行中运行 `allure serve ./allure-results` 来生成并打开 Allure 报告。 以下是一个简单的示例代码,用于演示如何使用 Appium、Pytest 和 Allure 进行淘宝 App 的自动化测试: ```python import allure import pytest from appium import webdriver @pytest.fixture(scope='session') def driver(): desired_caps = { 'platformName': 'Android', 'deviceName': 'YourDeviceName', 'appPackage': 'com.taobao.taobao', 'appActivity': 'com.taobao.tao.homepage.MainActivity3', 'noReset': True } driver = webdriver.Remote('http://localhost:4723/wd/hub', desired_caps) yield driver driver.quit() @allure.feature('淘宝 App 测试') class TestTaobaoApp: @allure.story('搜索商品') def test_search_product(self, driver): with allure.step('启动淘宝 App'): # 启动淘宝 App with allure.step('搜索商品'): # 在搜索框中输入关键词 with allure.step('点击搜索按钮'): # 点击搜索按钮 with allure.step('验证搜索结果'): # 验证搜索结果是否符合预期 with allure.step('添加截图'): # 添加当前页面的截图到报告中 allure.attach(driver.get_screenshot_as_png(), name='搜索结果截图', attachment_type=allure.attachment_type.PNG) ``` 请根据你的具体测试需求和环境配置,修改和扩展上述示例代码。这只是一个简单的框架示例,具体的实现方式可能因项目要求和测试需求而有所不同。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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