一、Python - 知识点总结

1.  Python常用基础知识1（标准数据类型）

Numbers（数字）	类型   int：通常被称为是整型或整数，是正或负整数   float：浮点型由整数部分与小数部分组成    complex：复数
String（字符串）	定义：字符串就是多个字符组成，字符可以是数字、字母、下划线
	内置函数：  string.join(seq)       string.startswith()    string.upper()
List（列表）	形式：  list1= ['hangzhou', 1, '2' ,True, False , ['a', 1, 3]]  list2= list()  或  list2 =[]   空列表  list3= [1]   含一个元素的列表
	访问：列表中的值b= ['hangzhou', 1, '2' ,True, False ,['a', 1,3]]  b[6]: 超出长度报错  b[0:-1:2]（步长）  b[5][-1]
	方法： ist.append(obj)  在列表末尾添加新的对象 list.insert(index,obj)  将对象插入列表 list.extend(seq)  在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值 list.count(obj)  统计某个元素在列表中出现的次数 list.index(obj)  从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置 list.pop([index=-1])  移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值 list.remove(obj)  移除列表中某个值的第一个匹配项 list.reverse()  反向列表中元素 list.sort(cmp=None, key=None,reverse=False)  对原列表进行排序
Tuple（元组）	与列表的区别： 元组使用小括号，列表使用方括号； 元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改，不能删除元素值，但是可以删除整个元组或元组中列表、字典项中的项组 创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可
	访问元组中的值（同列表）： tup1= ('physics', 'chemistry', 1997, 2000) tup2= ()     空元组   或   tup2=tuple() tup3= (1,)    含一个元素的元组
Dictionary（字典）	形式： 字典的每个键值 key=>value 对用冒号 : 分割，每个键值对之间用逗号 , 分割，整个字典包括在花括号 {} 中  dict2= {'Name': '小明',  'Age': 7,'Address':'滨江区', 'Address':'西湖区'}   dict3= {}   或  dict3= dict()    空字典
	方法：  dict.items()  以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组  dict.keys()  以列表返回一个字典所有的键  dict.values()  以列表返回字典中的所有值  dict.clear()  删除字典内所有元素  dict.get(key,default=None)  返回指定键的值，如果值不在字典中返回default值  dict.has_key(key)  如果键在字典dict里返回true，否则返回false  dict.update(dict2)  把字典dict2的键/值对更新到dict里  pop(key[,default])  删除字典给定键 key 所对应的值，返回值为被删除的值。 key值必须给出。 否则，返回default值。  popitem()  返回并删除字典中的最后一对键和值。
	访问： 字典中的值：dict2= {'Name': '小明',  'Age': 7， 'Address':'滨江区'，  'Address':'西湖区'}  dict2['Name'] dict2['Weight'] 不存在的key值会报错 dict2.keys()                dict2.items()
Set（集合）

         

2. Python常用基础介绍2

1. 逻辑控制	1.1 真值计算：任何非零数字或非空对象都为真；数字零、空对象（[]、{}、””）以及特殊对象None都被认为是假
	1.2 布尔运算 ： X or Y     如果X或Y是真，就是真       X  and Y  如果X和Y都为真，就是真  not  X      如果X是假，就是真
	1.3 比较运算符：  ==，!=，>, <, >=, <=
	1.4 条件测试：根据条件，判断真假
	1.5 if 语句：通用格式： if elif elif else   元运算符： b = x if y else z
	1.6 while 循环：通用格式：while  else   break：跳出最近所在的循环   continue：跳到最近所在循环的开头处
	1.7 for循环： 通用格式：for else         举例：for item in 数组 /range(5) / 字符串 / 字典；  for index,value in enumerate(my_string)
	1.8 闭包函数
	1.9 with语句（with as 语句）：、自定义上下文管理器来对软件系统中的资源进行管理，比如数据库连接、共享资源的访问控制等： http://c.biancheng.net/view/5319.html     http://c.biancheng.net/view/4817.html
	2.0 装饰器 装饰器概念 装饰器的分类 Python中常见装饰器
2. 函数	2.1 格式：def  函数名(参数列表)    功能代码    return 返回值
	2.2 参数 ： 形参：函数需要传递的参数； 实参：调用函数时传递的参数 位置实参：函数调用的每个实参都必须关联到函数定义中的一个形参，最简单的就是基于实参的顺序。注意：位置实参的位置不正确，将导致结果不正确 函数形参传值：函数调用时，通过键-值的方式传递参数，不用按照位置的顺序 给形参指定默认值：编写函数时，给形参指定默认值，如果调用时没有传递该参数，则取默认值 位置参数和关键字参数混用：1）必须将 位置参数 写到前面，关键字参数 不用按照顺序来指定； 2）每个参数只能接收一个值，不可重复 不定量的参数传递：*arg: 一个非键值对的可变数量的参数； **kwargs: 不定长度的键值对参数 值传递 ：不可变参数通过值传递：数字、字符串、元组；  引用传递：可变参数通过引用传递：列表、字典
	2.3 作用域 局部作用域：在函数内部创建的变量属于该函数的局部作用域，并且只能在该函数内部使用 全局作用域：在 Python代码主体中创建的变量是全局变量，属于全局作用域，全局变量在任何范围（全局和局部）中可用 在函数内部修改全局变量：global x
	enumerate() 函数：https://www.runoob.com/python/python-func-enumerate.html    isinstance() 函数：https://www.runoob.com/python/python-func-isinstance.html
3 类	3.1 类定义: class关键字定义类，类名通常是大写字母开头的单词 superClass表示继承自哪个类,若没有，则隐含继承object超类
	3.2 简单例子  __init__()：类的实例化操作会自动为新创建的类实例发起调用 ，进行初始化也可以有额外参数进行初始化，我们还可以通过类的任何实例来访问这些变量 当根据 类创建新实例时，Python 都会自动运行它 self：引用当前方法的调用者 ；以 self 为前缀的变量都可供类中的所有方法使用，
	3.3 类变量和实例变量 类变量用于类的所有实例共享的属性； 实例变量是每个实例的唯一数据
	3.4 访问属性:可以用.来访问对象属性；可以添加、删除、修改对象属性
	3.5 继承属性：即一个派生类（derivedclass）继承基类（baseclass）的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待
	3.6 多重继承：圆括号中父类的顺序，若是父类中有相同的方法名，而在子类使用时未指定，python从左至右搜索， 即方法在子类中未找到时，从左到右查找父类中是否包含方法
4 模块	4.1 导入模块  import语句  import fibo fibo.fib(10) from…import语句   from fibo import fib   fib(10) from…import*语句   from fibo import*    fib(10) from . import module_name。导入和自己同目录下的模块。 from .package_name import module_name。导入和自己同目录的包的模块。 from .. import module_name。导入上级目录的模块。 from ..package_name import module_name。导入位于上级目录下的包的模块。。 当然还可以有更多的﹒，每多一个点就多往上一层目录。
	4.2 脚本执行模块：模块既可以被其他脚本导入使用，也可以作为脚本直接执行；注意：如果模块是被导入，fib(20)则不会被执行
	4.3 模块的搜索路径  ： import  sys  >>>  sys.path
5 内置函数和内置模块	5.1 内置函数  dir()           函数返回指定对象的所有属性和方法，不带值  len()          返回对象的长度、元素的个数  float()        返回从数字或字符串生成的浮点数  eval()         用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值  hex()          将整数转换成以“0x”为前缀的小写十六进制字符串  id()             返回对象的标识值，该值在对象的生命周期中唯一且恒定  type(obj)    返回obj的类型  isinstance(object，classinfo)    若参数object是参数classinfo的实例或者其子类，返回True，否则返回False   issubclass(class, classinfo)       如果classclassinfo的子类，返回True
	5.2 常用内置模块 time模块  — 时间访问和转换                 time.time()                                                                            # 获取当前时间戳                 time.strftime(“%Y-%m-%d %X”,time.localtime())              # 将结构化时间转成format格式的字符串时间                 time.strptime(“2016:12:26 12:34:33”,“%Y:%m:d%X”)   #将字符串时间转换成结构化时间 prandom模块   — 生成伪随机数                 random.random()                                  # 0,1之间随机浮点数                 random.randomint(1,3)                         # 随机生成传入参范围内的数字                 random.choice([1,”23”,[4,5]])             # 随机选择任意一个数字                 random.sample([1,'23', [4, 5]], 2)          # 随机选择任意两个数字 pjson模块—json编码和解码器                 j = json.dumps(dic)                                         dic = {“name”: ”jack”, ”age”:23}  将python对象编码成字符串                 s = json.loads(dct_str)                                       dct_tr = ‘{“1”:”abc”}’将已编码的python字符串解码为python对象 psys模块—系统相关的参数和函数                 sys.argv                                                       # 命令行参数list，第一个参数是本身路径                 sys.version                                                  # 获取python版本信息                 sys.path                                                      # 返回模块的搜索路径                 sys.platform                                               # 返回操作系统平台名称 pos模块—操作系统接口模块                 os.name   # 显示当前使用的平台                 os.getcwd()                       # 显示当前python脚本工作路径                 os.environ                         # 获取系统环境变量                 os.path.abspath(path)      # 返回当前绝对路径                 os.path.dirname(path)      # 返回该路径的父目录                 os.path.isfile(path)            # 如果path是一个文件，返回True                 os.path.isdir(path)             # 如果path是一个目录，返回True                 os.path.join(path, name)   # 连接path和name的连接

Python Console和Terminal:

• Python Console叫做Python控制台，即Python交互模式；Terminal叫做终端，即命令行模式。
• Python交互模式主要有两种：CPython用>>>作为提示符，而IPython用In [序号]:作为提示符。
• Python交互式模式可以直接输入代码，然后执行，并立刻得到结果，因此Python交互模式主要是为了调试Python代码用的。
• 命令行模式与系统的CMD(命令提示符)一样，可以运行各种系统命令。

   

3. python常用模块使用

1 requests的使用	http原理：https://juejin.im/post/5ac1eb2d6fb9a028de44dd414 http请求报文           1xx：指示信息--表示请求已接收，继续处理。           2xx：成功--表示请求已被成功接收、理解、接受。           3xx：重定向--要完成请求必须进行更进一步的操作。           4xx：客户端错误--请求有语法错误或请求无法实现。           5xx：服务器端错误--服务器未能实现合法的请求。 响应头部：set-cookie http请求行请求          1.http请求方法   HTTP/1.1 定义的请求方法有8种：GET、POST、PUT、DELETE、PATCH、HEAD、OPTIONS、TRACE          2.请求地址示例          3.协议版本  协议版本的格式为：HTTP/主版本号.次版本号，常用的有HTTP/1.0和HTTP/1.1 Form Data          当发起一次POST请求时，若未指定content-type，则默认content-type为application/x-www-form-urlencoded。即参数会以Form Data的形式进行传递，不会显式出现在请求url中 代码实现          data声明为字典格式即可          以下三种post请求方式等效 Request Payload         JSON类型的POST请求（application/json），参数不会显示出现在请求url中         代码实现                  第一种方式：将字典格式的data数据赋给post方法的json参数(会自动将字典格式转为合法的json并添加headers)                  第二种方式：data声明为字典格式（方便数据添加修改），然后再用json.dumps()方法把data转换为合法的JSON字符串格式，同时需要在headers里声明我们发送的格式                  第三种方式：data声明为严格的JSON格式字符串，里面必须用双引号等 Query String Parameters         参数会以url string的形式进行传递，即？后的字符串为其请求参数，并以&作为分隔符         代码实现                  将data组织为字典格式，传给get方法的params参数         获取接口响应数据         Session保持登录状态
2 数据库操作	常用模块                  Pymysql       适用mysql 安装pip install pymysql                  Cx_Oracle    适用oracle 安装pip install cx_oracle   注意：Python版本和位数、cx_Oracle版本和位数、Oracle客户端版本和位数（instant_client）http://wiki.rd.800best.com/pages/viewpage.action?pageId=47504944                 Sqlalchemy  mysql和oracle都适用安装pip install sqlalchemy
3 异常处理	异常处理机制   可以让程序具有良好的容错性，让程序更加健壮 python的所有异常类的基类是BaseException，但是如果要实现自定义异常，应该继承Exception类或其子类 Python常见异常类之间的继承关系 使用try...excepttry...except捕获异常捕获异            1.当python解释器收到异常对象后，会寻找能处理该异常对象的except块，如果找到合适的except块，则把该异常对象交给except块处理，即捕获异常。如果找不到捕获异常的except块，则运行时环境终止，python解释器退出            2.异常捕获原则：先处理小异常，再处理大异常            3.当try块没有异常时会执行else块            4.不管try块中的代码是否出现异常，甚至再try块或except块中执行了return语句，finally块总会被执行            5.在异常处理语法结构中，try必需有，except和finally至少出现其一，且finally位于所有的except块之后 自定义异常   异常处理自定义异常自定义异常
4 文件读写	文件读写要考虑的问题：                1.文件路径                2.文件读写文件读写要考虑的问题：1.文件路径2.文件类型txt？excel？json？yml？......                3.涉及的操作打开、读、写(覆写还是追加)                4.字符编码 文件路径的处理：                尽量不要写死！！如：E:\projects\xxx.txt                存在的问题：1.代码在别人电脑上未必是同样路径   2.Linux下与windows下路径分割符不同 txt读写——使用内置函数使用内置函数openop                1.read() 每次读取整个文件，它通常将读取到底文件内容放到一个字符串变量中，也就是说.read() 生成文件内容是一个字符串类型。                2.readline()每只读取文件的一行，通常也是读取到的一行内容放到一个字符串变量中，返回str类型。                3.readlines()每次按行读取整个文件内容，将读取到的内容放到一个列表中，返回list类型。 excel读写               模块的选择–openpyxl  Python对Excel的处理模块小结                                   Workbook 处理工作薄                                   Worksheet 处理工作表                                  Cell 处理单元格              考虑因素：                           1.平台 windows/linux？                           2.Excel的兼容性xls/xlsx 2003/2007... ？                           3.文档操作打开/新建/修改/保存？ Openpyxl—常用操作常用操作 pandas
5 日志输出	Logging模块模               1.日志级别  DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL               2.模块级别的函数记录日志               3.logging日志模块四大组件      简单点说就是：日志器（logger）是入口，真正干活儿的是处理器（handler），处理器（handler）还可以通过过滤器（filter）和格式器（formatter）对要输出的日志内容做过滤和格式化等处理操作。              4.配置日志的几种方式                                            使用Python代码显式的创建loggers, handlers和formatters并分别调用它们的配置函数                                            创建一个日志配置文件，然后使用fileConfig()来读取该文件的内容                                            创建一个包含配置信息的dict，然后把它传递给dictConfig()函数 https://www.cnblogs.com/yyds/p/6885182.html

 

4.  自动化基础和标准工程介绍

1 虚拟环境	Python中的虚拟环境                   Python的包只能同时安装一个版本                   多个项目有不同的依赖关系，且不同的依赖关系可能会冲突                  为每个项目设置隔离的虚拟环境，避免互相冲突
	Virtualenv                   安装Virtualenv    pip install virtualenv                   测试安装             virtualenv --version                   为一个工程创建虚拟环境，在工程目录下：virtualenv venv（虚拟环境名称）                   激活虚拟环境，进入虚拟环境目录Scripts下：activate                                   退出虚拟环境：deactivate                   使用环境   进入环境后，使用pip install安装包
	Python3 venv                 在当前目录创建虚拟环境  python –m venv                     启用虚拟环境    执行activate.bat文件                 使用虚拟环境                            退出虚拟环境    执行deactivate.bat文件
2 自动化标准工程	标准工程目录示例                 Ctrl工程             要求Python3.6及以上             安装使用说明   pip install ctrlcreate   创建一个新项目的Ctrl工程 python –m ctrlcreate –t <目标目录> -p <目标工程名>    例如： python –m ctrlcreate –t D:\test –p democtrl             源文件路径   http://bitbucket.rd.800best.com/projects/AUTECH/repos/ctrlcreate/browse             Ctrl工程模板
3 公共库	sdet_common                    是一个为自动化测试提供的公共库，主要做一些公共类的提供和公共方法的封装                    前置准备   安装python环境： 下载python并安装，python版本要求：python 3.6及以上    安装公共库包                                    安装：pip install sdet_common -i http://pypi.800best.cloud/repository/pypi-group/simple --trusted-host pypi.800best.cloud                                    升级：pip install -U sdet_common -http://pypi.800best.cloud/repository/pypi-group/simple --trusted-host pypi.800best.cloud 主要模块                HTTP请求模块   包括POST请求、GET请求、文件上传                                          get请求例子:                                                          from sdet_common.http.http_util import HttpUtil                                                          http_util = HttpUtil()                                                          data = {"id": "22233"}                                                          head = {"user": "132"}                                                          http_util.get("http://test.com", data, head, allow_redirects=False) 字符或者字符串处理                             包括：下划线和驼峰命名转换，随机生成常用号码，如：身份证，手机号等                             Import路径：from sdet_common.str.str_util import StrUtil                              主要方法                                     camel_to_underline：驼峰转下划线                                     underline_to_camel：下划线转驼峰                                     get_id_number：身份证号生成                                     get_phone_number：手机号生成                                     get_credit_card_number：银行卡号生成                                     get_uuid：uuid生成                                     get_barcode：条码生成 数据处理模块                              包括字典比对（全量比对、包含比对）、列表比对、字典列表比对                              Import路径：from sdet_common.data.data_util import DataUtil                              主要方法：                                      dict_equals_compare：简单字典严格对比，dict1和dict2严格相同                                      dict_contains_compare：简单字典包含对比，dict1的所有key包含在dict2中，且value相等                                      list_equals_compare：列表严格对比，list1和list2严格相同                                      list_equals_compare_ignore_sequence：列表严格对比，list1和list2长度相等，且内容相同,顺序可不同                                      list_contains_compare：列表包含对比，顺序相同,list1包含在list2中                                      list_contains_compare_ignore_sequence：列表包含对比，顺序可不同,包含重复字段                                      dict_list_value_contains_compare_ignore_sequence：字典列表包含对比, list1包含在list2中，且list1中的字典的key包含在list2的字典的key中，且value相等 加密处理模块                             包括AES加密、RSA加密、MD5加密、SHA256、BASE64加密                             Import路径：from sdet_common.sdet_common.encrypt.encrypt_util import EncryptUtil                            主要方法                                    aes_encrypt：AES加密                                    aes_decrypt：AES解密                                    rsa_encrypt：RSA加密                                    rsa_decrypt：RSA解密                                    get_rsa_public_key：RSA根据模块和指数得到公钥                                    md5_decrypt：MD5加密                                    sha256_encrypt：SHA256加密                                    base64_encrypt：BASE64加密                                    base64_decrypt：BASE64解密
4 Pytest介绍	Pytest是一个python测试框架              易读、易写、易运行、失败提示信息清晰              第三方插件丰富、能够自定义扩展              和Jenkins集成              Report框架allure支持pytest         Pytest的下载和安装              安装 pip install –U pytest              验证安装 pytest --version         Pytest命名规则              测试文件应当命名为test_<something>.py或者<something>_test.py              测试函数、测试类方法应当命名为test_<something>              测试类应当命名为Test<Something>         Pytest运行              pytest              pytest test_<something>.py              Pytest运行单个测试文件时的控制台输出信息                   Pytest运行时使用命令行选项               -k选项允许你使用表达式指定希望运行的测试用例              -m选项可以用表达式指定多个标记名              --lf(--last-failed)选项，当一个或多个测试失败时，能够定位到最后一个失败的测试用例重新运行              -v选项输出详细的测试信息，测试的名字和结果都会显示出来              --tb=style选项决定捕捉到失败时输出信息的显示方式         编写测试函数                断言               捕获异常               参数化
	异常抛出      1.用pytest编写测试时，若需要传递测试失败信息，则可以直接使用python自带的assert关键字      2.在测试过程中，经常需要测试是否如期抛出预期的异常，以确定异常处理模块生效。在 pytest 中使用 pytest.raises() 进行异常捕获      3.由于某种原因，我们只想执行指定的测试函数，使用pytest.mark在函数上进行标记 ，测试时使用-m选择标记的测试函数使用 mark，我们可以给每个函数打上不同的标记，测试时指定 ，就可以允         许所有被标记的函数一个函数可以打多个标记；多个函数也可以打相同的标记      4.对于尚未开发完成的测试，最好的处理方式就是略过而不执行测试，Pytest使用pytest.mark.skip指定要跳过的测试，pytest 使用 s 表示测试被跳过（SKIPPED）      5.如果我们事先知道测试函数会执行失败，但又不想直接跳过，而是希望显示的提示         Pytest使用pytest.mark.xfail实现预见错误功能         pytest 使用 x 表示预见的失败（XFAIL）。        如果预见的是失败，但实际运行测试却成功通过，pytest 使用 X 进行标记（XPASS）。     6.当对一个测试函数进行测试时，通常会给函数传递多组参数。比如测试账号登陆，我们需要模拟各种千奇百怪的账号密码       使用pytest.mark.parametrize()进行参数化测试，每组参数都独立执行一次测试
5 Fixture	fixture是一些函数，pytest会在执行测试函数之前（或之后）加载运行它们             fixture中的代码可以定制             pytest使用conftest.py文件集中管理fixture             预处理和后处理                     fixture的作用是为了抽离出重复的工作和方便复用，为了更精细化控制fixture（比如只想对数据库访问测试脚本使用自动连接关闭的fixture），pytest 使用作用域来进行指定fixture的使用范围                      在定义fixture时，通过 scope 参数声明作用域，可选项有：                     function: 函数级，每个测试函数都会执行一次fixture；                     class: 类级别，每个测试类执行一次，所有方法都可以使用；                     module: 模块级，每个模块执行一次，模块内函数和方法都可使用；                     session: 会话级，一次测试只执行一次，所有被找到的函数和方法都可用                     最简单使用fixture方式是作为测试函数参数                     执行结果可以清楚看到各fixture的作用域和执行顺序             重命名
6 常用插件	pytest-xdist：并行运行测试用例             pytest-rerunfailures：重新运行失败的测试用例             pytest-html：生成HTML格式报告             allure-pytest：生成allure测试报告             pytest-pep8和pytest-pycodestyle：python代码风格检
7 项目自动化