"Robot Framework自动化测试框架搭建与操作手册"

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自动化测试是目前软件测试领域的重要发展方向之一。在多测师_rf自动化框架搭建操作手册.doc中介绍了一种名为Robot Framework(简称RF框架)的自动化测试框架,它是基于Python3.7和RIDE(可视化界面)开发的,使用Wxpython、pip和setuptools等工具进行安装和管理依赖库。RF框架还支持多个第三方库,包括selenium2library、requestlibrary、databaselibrary和appium,用于实现UI自动化、接口自动化、数据自动化和App自动化等方面的测试。 首先,手册介绍了自动化测试的广义和狭义定义。广义上,自动化测试是指使用工具或脚本代替手工测试,实现自动化的测试方式。狭义上,自动化测试是通过录制或编写脚本来执行测试用例,并通过回放或执行脚本来自动进行测试。 手册还提到了几种常见的自动化测试工具。QTP在前几年是主流的自动化测试工具,而Selenium则是一种开源并且支持多种语言的自动化测试工具,具有方便、扩展性高的特点。RF框架是一款基于Python编写的功能自动化测试框架,它结合了Selenium2Library作为测试引擎,为用户提供了简单易用的环境搭建和测试执行方式。此外,手册还提到了其他一些自动化测试工具,但并未详细介绍。 最后,手册提供了关于自动化测试的分析和总结。自动化测试可以为软件测试带来很多优势,如提高测试效率、减少测试时间和人工成本等。但需要注意的是,自动化测试并不能完全替代手工测试,因为手工测试仍然具有一些独特的优势,如对软件用户体验的直观感受等。 综上所述,多测师_rf自动化框架搭建操作手册.doc介绍了一种基于Python的自动化测试框架RF,以及安装和使用该框架所需的工具和库。它还解释了自动化测试的概念和分类,并提供了一些常见的自动化测试工具的介绍。通过学习与实践RF框架,可以帮助测试人员提高测试效率,减少测试成本,提升软件质量。

优化这段代码:import pandas as pd import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取Excel文件 data = pd.read_excel("output.xlsx") # 提取特征和标签 features = data.iloc[:, 1:].values labels = np.where(data.iloc[:, 0] > 59, 1, 0) # 特征选择 selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=11) selected_features = selector.fit_transform(features, labels) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(selected_features, labels, test_size=0.2, random_state=42) # 创建随机森林分类器 rf_classifier = RandomForestClassifier() # 定义要调优的参数范围 param_grid = { 'n_estimators': [50, 100, 200], # 决策树的数量 'max_depth': [None, 5, 10], # 决策树的最大深度 'min_samples_split': [2, 5, 10], # 拆分内部节点所需的最小样本数 'min_samples_leaf': [1, 2, 4] # 叶节点上所需的最小样本数 } # 使用网格搜索进行调优 grid_search = GridSearchCV(rf_classifier, param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) # 输出最佳参数组合和对应的准确率 print("最佳参数组合:", grid_search.best_params_) print("最佳准确率:", grid_search.best_score_) # 使用最佳参数组合训练模型 best_rf_classifier = grid_search.best_estimator_ best_rf_classifier.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = best_rf_classifier.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) # 打印最高准确率分类结果 print("最高准确率分类结果:", accuracy)

2023-07-14 上传