使用python获取当前时间至毫秒级，并且写出代码

可以使用 Python 标准库中的 datetime 和 time 模块来获取当前时间至毫秒。以下是示例代码：

import datetime
import time

now = datetime.datetime.now()
micro_second = int(now.microsecond / 1000)

current_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()) + f'.{micro_second:03d}'

print(current_time)

输出结果类似于：

2022-01-01 10:30:40.123

其中，now 对象是一个 datetime.datetime 类型的对象，可以使用 microsecond 属性获取当前时间的微秒数。由于题目要求的是毫秒级时间，因此需要将微秒数除以 1000 取整得到毫秒数。然后使用 time.strftime() 方法将当前时间格式化为需要的字符串格式，并将毫秒数拼接到字符串中。最后输出即可。

相关问题

用python写出精确到毫秒的时间戳

可以使用Python的time模块中的time()函数来获取当前时间戳（精确到秒），再用Python的datetime模块中的datetime对象和strftime()函数格式化输出即可实现精确到毫秒的时间戳。

以下是示例代码：

import time
from datetime import datetime

# 获取当前时间戳（精确到秒）
timestamp = time.time()

# 将时间戳转换为datetime对象
dt_obj = datetime.fromtimestamp(timestamp)

# 使用strftime()函数格式化输出毫秒级时间戳
ms_timestamp = dt_obj.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')

print(ms_timestamp)

输出结果类似于："2022-05-06 15:20:30.123456"。其中，".123456"即为毫秒数。

我想让allure的report展示执行时间超过500毫秒的用例有哪些用Python怎么写

Allure是一个灵活的轻量级多语言测试报告工具，它可以集成到各种测试框架中。为了在Allure报告中展示执行时间超过500毫秒的测试用例，你可以使用Allure的装饰器来标记那些执行时间较长的测试用例，或者使用Allure提供的API来在测试完成后动态地添加信息。

使用Python结合pytest框架和Allure，你可以在测试用例执行完毕后使用Allure的Python库来添加特定的标签或者执行动作。以下是一个简单的例子：

import allure
import pytest
import time

@allure.tag('slow')  # 使用Allure的tag装饰器为用例添加标签
@allure.feature('Test Execution Time')  # 添加特性标签
@allure.story('Test case with execution time over 500ms')
def test_case_with_long_execution_time():
    # 这里的测试逻辑，确保执行时间超过500ms
    time.sleep(0.6)  # 模拟用例执行时间超过500ms
    assert True  # 实际测试中的断言

如果你想要在测试完成后自动找出执行时间超过500毫秒的测试用例，并将它们标记在报告中，你可能需要使用pytest钩子函数，例如`pytest_runtest_teardown`来检查每个测试用例的执行时间，并在用例执行完毕后添加相应的标签。

下面是一个使用钩子函数来实现该功能的例子：

import pytest
import allure
import time

def pytest_runtest_teardown(item, nextitem):
    # 获取当前用例的执行时间
    execution_time = item.config.cache.get("example催眠", None)
    if execution_time and execution_time > 0.5:
        # 如果用例执行时间超过500毫秒，则添加标签
        allure.attach(item.name, f"Execution Time: {execution_time:.3f}s", attachment_type=allure.attachment_type.MD)

@pytest.fixture(scope="function", autouse=True)
def track_time(request):
    # 在用例开始前记录时间
    start_time = time.time()
    yield
    # 在用例结束后记录时间，并存储到pytest的缓存中
    duration = time.time() - start_time
    request.config.cache.set("example催眠", duration, 'allure催眠')

在上述代码中，我们使用了`pytest_runtest_teardown`钩子函数来检查每个测试用例的执行时间，并使用`allure.attach`方法来添加带有执行时间的描述。此外，我们使用了一个fixture来在测试用例执行前后分别记录时间，并将执行时间存储在pytest的缓存中。

请注意，上述代码是一个示例，并未在实际项目中进行测试。在实施过程中，你可能需要根据你的测试框架和项目设置进行相应的调整。