python基础（高级）

字典 (dict)

字典是一种键值对的数据结构，非常适合用于存储和检索数据。

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# 创建字典：
person = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}
# 访问字典元素：
print(person["name"])  # 输出: Alice
print(person.get("name"))  # 输出: Alice
# 添加和修改元素：
person["email"] = "alice@example.com"  
# 添加新元素
person["age"] = 26  # 修改现有元素
# 删除元素：
del person["city"]  # 删除元素
# 遍历字典：
for key, value in person.items():  
  print(f"{key}: {value}")

集合 (set)

集合是一种无序且不重复的数据结构，非常适合用于去重和集合操作。

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# 创建集合：numbers = {1, 2, 3, 4}
# 添加和删除元素：
numbers.add(5)  # 添加元素
numbers.remove(3)  # 删除元素
# 集合操作：
set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}
union = set1 | set2  # 并集
intersection = set1 & set2  # 交集
difference = set1 - set2  # 差集
symmetric_difference = set1 ^ set2  # 对称差集

文件和目录操作

在自动化测试中，文件和目录操作是必不可少的一部分。Python 提供了多种方法来处理文件和目录。

文件路径操作

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# 导入 os 模块：import os
# 获取当前工作目录：
current_dir = os.getcwd()print(current_dir)
# 改变工作目录：
os.chdir("/path/to/new/directory")
# 创建目录：
os.mkdir("/path/to/new/directory")
# 删除目录：
os.rmdir("/path/to/directory")
# 列出目录内容：
files = os.listdir("/path/to/directory")print(files)

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# 路径拼接：
path = os.path.join("/home/user", "data", "file.txt")print(path)
# 检查文件或目录是否存在：
if os.path.exists("/path/to/file.txt"):    
    print("File exists")
else:    
    print("File does not exist")
# 获取文件大小：
size = os.path.getsize("/path/to/file.txt")print(size)

正则表达式

正则表达式是处理字符串的强大工具，特别是在解析和匹配文本时非常有用。

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# 导入 re 模块
import re
# 基本匹配# 匹配字符串：
pattern = r"\d+"  # 匹配一个或多个数字
text = "The price is 100 dollars."
match = re.search(pattern, text)
if match:    
    print(match.group())  # 输出: 100
# 替换字符串：
new_text = re.sub(r"\d+", "XXX", text)
print(new_text)  # 输出: The price is XXX dollars.
# 查找所有匹配项：
matches = re.findall(r"\d+", text)
print(matches)  # 输出: ['100']

日志记录

在编写自动化测试脚本时，日志记录是非常重要的，可以帮助你追踪程序运行过程中的信息和错误。

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# 导入 logging 模块
import logging# 设置日志级别# 基本配置：
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,                   
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')# 记录日志：
logging.debug("This is a debug message")
logging.info("This is an info message")
logging.warning("This is a warning message")
logging.error("This is an error message")
logging.critical("This is a critical message")
# 输出到文件# 配置日志文件：
logging.basicConfig(filename='app.log', level=logging.DEBUG,                    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

单元测试

单元测试是验证代码正确性的关键步骤。Python 提供了 unittest 模块来简化单元测试的编写和执行。

# 导入 unittest 模块

import unittest``# 编写测试用例``# 定义测试类：

class TestAddition(unittest.TestCase):``

def test_add(self):

self.assertEqual(add(1, 2), 3)

def test_add_negative(self):

self.assertEqual(add(-1, -2), -3)

if __name__ == '__main__':

unittest.main()# 定义测试函数：

def add(a, b):``

return a + b

性能分析

性能分析可以帮助你找出程序中的瓶颈，并优化代码。Python 提供了 cProfile 模块来进行性能分析。

导入 cProfile 模块

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import cProfile分析函数使用 cProfile 分析函数：def example_function():    # Your code here    passcProfile.run('example_function()')

第三方库

Python 社区提供了大量的第三方库，可以极大地扩展 Python 的功能。下面是一些常用的第三方库。

安装第三方库

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使用 pip 安装库：pip install requestspip install beautifulsoup4

使用第三方库

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# 使用 requests 库发送 HTTP 请求：import requestsresponse = requests.get("https://api.example.com/data")print(response.status_code)print(response.json())# 使用 beautifulsoup4 解析 HTML：from bs4 import BeautifulSoupimport requestsresponse = requests.get("https://www.example.com")soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')print(soup.title.string)