用例专题
pytest测试框架flaky插件重试失败用例
Pytest提供了丰富的插件来扩展其功能，本章介绍下插件flaky ，用于在测试用例失败时自动重新运行这些测试用例。与前面文章介绍的插件pytest-rerunfailures功能有些类似，但是功能上不如pytest-rerunfailures插件丰富。 flaky官方并没有明确python和pytest版本限制。 flaky安装 使用pip命令安装: pip install flaky
NX/UG二次开发—CAM—用户自定义刀轨（UDOP）+ 螺旋铣用例教程 + 源码
用户定义刀轨是指：在需要一种无法由标准制造处理器完成的加工方法时，使用NX以外的处理器生成刀具路径的操作。这可能是你自己的或第三方的代码。入口函数udop。以下是程序框架，可以往里面添加你的代码 extern void udop(char *param, int *status, int parm_len) { char
软件测试----用例篇（设计测试用例保姆级教程✅）
文章目录 前言一、测试用例概念 二、如何设计测试用例三、设计测试用例的方法3.1基于需求的设计方法3.2具体的设计方法等价类边界值正交法判定表法场景法错误猜测法 前言 在软件开发过程中，测试用例是至关重要的一环。它们帮助软件开发人员和测试人员确定软件是否按照预期方式运行，并且可以帮助找出和修复软件中的 bug。编写测试用例是一项技能，它需要逻辑思维和专业知识。在本篇博客中
【GO】rotatelogs库和sirupsen/logrus库实现日志功能的实践用例
“github.com/sirupsen/logrus” 是一个 Go 语言的日志库，它提供了一种简单、灵活的方式来记录日志。该库的主要特点包括： 支持多种日志输出目标，如控制台、文件等。 支持日志轮转，可以按照时间或文件大小进行轮转。 支持日志格式化，可以根据需要自定义日志格式。 支持异步日志记录，可以提高日志记录性能。 使用 “github.com/sirupsen/logrus” 库的基本
测试的基础知识大全【测试概念、分类、模型、流程、测试用例书写、用例设计、Bug、基础功能测试实战】
测试基础笔记 Day01阶段⽬标⼀、测试介绍⼆、测试常⽤分类2.1 阶段划分单元测试集成测试系统测试验收测试 2.2 代码可⻅度划分⿊盒测试：主要针对功能（阶段划分->系统测试）灰盒测试：针对接⼝测试（阶段划分->集成测试）⽩盒测试：针对程序源代码进⾏测试（阶段划分->单元测试） 2.3 总结系统测试和⿊盒测试重点核⼼是功能测试集成测试和灰盒测试⼜称接⼝测试单元测试和⽩盒测试是对代码进⾏测试
【UML用户指南】-19-对基本行为建模-用例图
目录 1、组成结构 2、表示法 3、一般用法 3.1、对主题的语境建模 3.2、对主题的需求建模 4、常用建模技术 4.1、对系统的语境建模 4.1.1、设计过程 4.2、对系统的需求建模 4.2.1、设计过程： 5、正向工程 UML 中的用例图是对系统的动态方面建模的 5 种图之一（对系统的动态方面建模的其他 4种图是活动图、状态图、顺序图和通信图
UP 的阶段，用例和使用场景之间是什么关系以及和协作之间的关系，软件开发过程中使用 UML 的必要性以及好处，寻找概念类的三种策略
UP 的阶段，用例和使用场景之间是什么关系以及和协作之间的关系，软件开发过程中使用 UML 的必要性以及好处 1.什么是 UP 的阶段？ 1） 初始：大体上的构想、业务案例、范围和模糊评估； 2） 细化：已精化的构想、核心架构的迭代实现、高风险的解决、确定大多数需求和范围以 及进行更为实际的评估； 3） 构造：对遗留下来的风险较低和比较简单的元素进行迭代实现，准备部署； 4） 移交：进行 be
App端接口用例设计方法和测试方法
🍅 视频学习：文末有免费的配套视频可观看 🍅 点击文末小卡片 ，免费获取软件测试全套资料，资料在手，涨薪更快 前言 接口测试作为测试的重要一环，重点关注的是数据层面的输入输出，今天小编介绍一种常用的接口测试用例设计方法和测试方法，希望对大家有所帮助，由于内容较多，分三次给大家讲解，今天先介绍“请求层面的用例设计方法”。 前车之鉴 小编先介绍一下自身在测试过程中遇到的接口测试问题。
pytest + yaml 框架 -62.支持yaml和json2种格式用例
前言 v1.5.7版本开始新增json格式用例支持，本次版本改动内容 1.支持 .json 文件用例2.优化日志中文件后缀名称.yml .yaml .json3.ruamel.yaml 版本兼容0.18.6 yaml 格式用例 yaml 格式用例示例，test_a.yml test_demo:name: postrequest:method: POSTurl: http://httpb
StartUML的基础的使用，用例图，序列图
StartUML的基础的使用，用例图，序列图 转载地址 http://blog.csdn.NET/tianhai110 （下面参考了原博主的内容，也加入自己的内容，为了自己脑补，也方便其他看到的人脑补） 使用StartUML绘制用例图： StartUML是支持UML的建模平台软件，是一款开发源码的UML工具，是棒子国主导开发出来的，StartUML可以绘制9款UML图，主
pytest中失败用例重跑
pip install pytest-rerunfailures 下载rerunfailures插件包 配置文件中加入命令 --reruns 次数 也可在命令行中pytest --rerun-failures=2 可以在allure报告中看到重试效果
Java+Selenium3框架设计篇6-如何解决多条类下用例执行只启动一次浏览器的问题
前面我们实现了在setUp方法中添加登录的用例。今天，还是为了解决我们遗留的问题，如果执行多条测试用例，这些用例在不同类文件下，我们只需要启动一次浏览器，登录一次，然后根据顺序去执行多个类文件下的用例，最后退出并关闭浏览器。 解决思路： 1.在一个类文件中执行多个用例，我们现在没有问题 2.假如我有两个类文件，每个类文件都包含一个测试用例。如何保证用例A执行完后的driver如
Spring运维之业务层测试数据回滚以及设置测试的随机用例
业务层测试数据回滚 我们之前在写dao层 测试的时候 如果执行到这边的代码 会在数据库 里面留下数据 运行一次留一次数据 开发有开发数据库，运行有运行数据库 我们先连数据库 在pom文件里引入mysql的驱动和mybatis-plus的依赖 在数据层写接口 用mybatis-plus进行开发 业务层开发 先写接口 业务层的实现类 在测试类里面注入业务
用例与用例之间的三种关系：泛化、包含、扩展
UML用例图（Use Case Diagrame)，是UML图的一种，主要用来描述角色及角色与用例之间的连接关系。 1.泛化 当多个用例共有一种类似的结构和行为时。能够将他们的共性抽象成为父用例，其它的用例作为泛化关系的子用例。箭头指向父用例 用例图如 2.包含 当能够从两个或两个以上的用例中提取公共行为时，应该使用包含的关系来表示它们。这个提取出来的公共用例成为抽象用例。而
jenkins 动态参数实现让同事选择执行pytest框架的用例列表
1 参数化的项目 选择 This project is parameterized 作为一个参数化的项目 选择Choice Parameter选项参数化 填写Name为pytest_code这将作为一个变量，后面有用到 Choices填写选项 一行一个选项 2 脚本读取拼接选项 在build step构建步骤中选择 Execute shell(linu系统选这个) 具体逻辑请查看下列代码
【软件测试】7.更多的用例练习
目录 1.命令行程序 2. Web程序 3.postman的使用 1.命令行程序 存在功能可以使命令行在使用zip/unzip命令对文件进行解压缩，这样的场景如何来设计测试用例？ zip命令： 功能测试：对不同的文件类型进行测试。 普通的txt文件能够生成zip文件图片/视频/zip文件能够生成zip文件多个文件能够生成zip文件（混合文件）空文件夹可以生成zip文件
UML图绘制(三)-----用例图的画法
一.用例图的作用 用例图主要用来描述“用户、需求、系统功能单元”之间的关系。 它展示了一个外部用户能够观察到的系统功能模型图。 【用途】：帮助开发团队以一种可视化的方式理解系统的功能需求。 二.用例图包含的元素 1. 参与者(Actor) 表示与您的应用程序或系统进行交互的用户、组织或外部系统。用一个小人
用例设计需遵循哪些规范标准？
用例设计需要遵循一些规范标准，以确保设计的用例具有良好的质量和可维护性。以下是一些常见的规范标准： 1.明确的目标和范围：用例应该有明确的目标和范围，清楚地描述系统需要实现的功能或行为。 2.完整性：用例应该覆盖系统的所有功能和边界情况，确保没有遗漏。 3.可读性：用例的描述应该清晰、简洁、易懂，避免使用技术术语或行话。 4.一致性：用例的格式和风格应该保持一致，便于阅读和
web自动化-数据驱动与失败用例截图、失败重新运行
因为只有失败的用例需要截图，那么问题就是： 什么时候用例会失败？ 数据驱动测试 我们前面覆盖到的用例都是正常的用例，如果要测试异常的用例呢？ 我们来写一下登录的异常 场景：【login_page】 # 用户输入框错误提示#username_error_tips = (By.XPATH,'//div[text()="账号为4~16位字母、数字或下划线"]')# 密码输入框错误提示#pa
8个图神经网络的典型用例
虽然 ChatGPT 或 Diffusion 模型等 AI 系统最近备受关注，但图神经网络 (GNN) 却发展迅速。在过去的几年中，GNN 悄然成为众多激动人心的新成就背后的黑马，这些成就从纯学术研究突破一路发展到大规模积极部署的实际解决方案。 Uber、谷歌、阿里巴巴、Pinterest、Twitter 等许多公司已经在其部分核心产品中转向基于 GNN 的方法，其动机是这些方法与之前最先进的
