Published: 五 18 五月 2018

简介

第一部分

Flask实例。学习使用Flask开发,构建功能完备的Web应用程序。我们开发了动态的头条新闻应用程序,可显示最新的新闻标题以及最新的货币和天气信息。在项目二中,我们构建了由MySQL数据库支持的犯罪地图应用程序,允许用户提交犯罪信息和犯罪地点,以便绘制区域内的危险区域和其他犯罪趋势。在最后的项目中,我们将Flask与更多现代技术结合在一起,例如Twitter的Bootstrap和NoSQL数据库MongoDB,以创建Waiter Caller应用程序,允许餐厅顾客轻松地将服务员叫到他们的桌子。

第二部分

Flask框架菜谱。涉及Flask的不同配置方式,如何使用模板并学习ORM和视图层。您将看到如何编写管理界面,随后进行错误调试和记录。最后,你会了解平台上的不同部署。

第三部分

掌握Flask,从简单的Flask应用程序展示模型 - 视图 - 控制器(MVC)体系结构。然后扩展用户登录和注册,NoSQL查询,REST API,管理界面、单元测试等。最后讨论不同平台部署Flask应用程序,每个应用程序的优缺点以及如何部署每个应用程序

第四部分

开发一个实用的自动化测试平台。

当然上面的图比较复杂,我们教学会使用简化版本

1-Hello, World!

Flask简介

开发环境

Hello,World!

部署

Flask简介

Flask是Python Web开发的微框架。它只实现了核心功能(包括路由),更多高级功能(包括身份验证和数据库ORM)需要使用扩展。这样可以快速上手且有灵活性。Django则相反,有自己的ORM和认证。

开发环境

用pip安装即可。 演示代码为unbuntu 16 + python3

Hello,World!

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route("/")

def index():

return "Hello, World!"

if __name__ == '__main__':

app.run(port=5000, debug=True)

执行

$ python3 hello.py

* Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)

* Restarting with stat

* Debugger is active!

* Debugger PIN: 274-360-321

127.0.0.1 - - [08/Mar/2018 11:28:11] "GET / HTTP/1.1" 200 -

用浏览器打开 http://localhost:5000/

可以看到 “Hello, World!”

部署

# apt-get install apache2

# apt-get install libapache2-mod-wsgi-py3

# cd /var/www

# cp ~/Chapter01 -r firstapp

# vi hello.wsgi

import sys

sys.path.insert(0, "/var/www/firstapp")

from hello import app as application

# cd /etc/apache2/sites-available

# vi hello.conf

ServerName example.com

WSGIScriptAlias / /var/www/firstapp/hello.wsgi

WSGIDaemonProcess hello

WSGIProcessGroup hello

WSGIApplicationGroup %{GLOBAL}

Order deny,allow

Allow from all

# a2dissite 000-default.conf

# a2ensite hello.conf

# service apache2 reload

# tail –f /var/log/apache2/error.log

参考资料

工作日技术支持QQ群 630011153 144081101

道家技术-手相手诊看相中医等钉钉群21734177 qq群:391441566 184175668 338228106 看手相、面相、舌相、抽签、体质识别。服务费50元每人次起。请联系钉钉或者微信pythontesting

python自动化测试平台github_flask构建自动化测试平台1-hello相关推荐

  1. 优测云服务平台分享开源自动化测试框架,快快get起来

    自动化测试框架构建很复杂?时间会很长,可能会出现错误?那就来了解一些开源的框架吧,让自动化测试框架构建不再难!优测云服务平台分享开源自动化测试框架,快快get起来! 虽然技术团队可以构建复杂的自动化测 ...

  2. 针对B2B平台的接口自动化测试系统

    文章来源:公众号-智能化IT系统. 针对大部分的B2B系统,通过后台接口,例如http等方式交互.传统的黑盒测试难以测试出系统的细节问题.在了解交互接口的情况下,可以针对交互进行自动化测试,把控系统的 ...

  3. python+requests+unittest+HTMLTestRunner构建接口自动化测试框架(四)测试用例执行

    python+requests+unittest+HTMLTestRunner构建接口自动化测试框架(一)了解基础框架,读取配置文件 python+requests+unittest+HTMLTest ...

  4. 华为python自动化测试框架_10个自动化测试框架,测试工程师用起来

    摘要:快速实现质量是必要的,因此质量保证得到了很多关注.为了满足卓越的质量和更快的上市时间的需求,自动化测试将被优先考虑.对于微型.小型和中型企业(SMEs)来说,自动化自身的测试过程是非常必要的,而 ...

  5. python测试开发自学教程-自动化平台测试开发:Python测试开发实战_PDF电子书

    因资源下载地址容易失效,请加微信号359049049直接领取,直接发最新下载地址. 前言 ======================================================= ...

  6. python测试开发自学教程-自动化平台测试开发- Python 测试开发实战

    适读人群 :本书适合从事自动化测试开发技术的广大开发和测试人员使用,也可供产品测试开发管理人员参考. 自动化测试平台测试开发是指开发一个平台系统,结合相关的开源自动化框架进行集成,如 Selenium ...

  7. python自动化测试框架开发_webUI自动化测试框架(Python+selenium)

    [实例简介] github地址: https://github.com/wuranxu/webTest 基于Python的webUI自动化测试框架,支持多平台~带有自动下载chrome驱动功能 [实例 ...

  8. python测试之道进阶_自动化测试进阶路线

    做了几年自动化测试,突然想就这个问题,总结一下自己以往的学习经历,踩过的坑,做一些深入的探讨. 抛开疑问,只做学术探讨 这次我们抛开所有的疑惑,比如自动化测试到底有什么用?自动化真的能提升效率么?学了 ...

  9. 基于Python+uiautomation的windowsGUI自动化测试概述

    基于Python+uiautomation的windowsGUI自动化测试概述 1 前言 2 PythonGUI工具 2.1 常用的PythonGUI编程工具 2.2 常用PythonGUI自动化测试 ...

最新文章

  1. 深入浅出解释FFT(七)——fft求频谱图和功率谱密度图
  2. DevOps/.NET 微服务 秋季分享会领优惠门票
  3. [react] 在React中组件的state和setState有什么区别?
  4. layui前端框架弹出框图标整理
  5. POJ2503 Babelfish(二分)
  6. .Net 自己写个简单的 半 ORM (练手)
  7. 编译安装mysql5.5.39_编译安装MySQL5.5
  8. 报表服务扩展:基于WCF技术的报表服务扩展
  9. 随机样本一致性:一种用于图像分析和自动制图的模型拟合模型(1)--RANRAC
  10. 57个深度学习专业术语
  11. python绘图多子图 分别美化
  12. 小飞鱼APK签名工具
  13. MySQL 导入数据 时间数据 不准确 解决办法
  14. java查询城市区号_城市查区号示例代码
  15. Stronger (What Doesn't Kill You)
  16. autojs图片加水印
  17. 什么是MySQL数据空洞?
  18. Html table边框重叠存在空隙的问题
  19. 【JavaSe】异常
  20. 计算机表格中的及格率怎么做,【excle表格不及格百分比】如何使用Excel计算优秀、良好、合格、不合格的比例?...

热门文章

  1. OpenUAV:CPS 和机器人社区的无人机测试平台
  2. 晒婚纱照了! ^_^
  3. [机器学习] 超参数优化介绍
  4. consul健康检测
  5. 利用百度人脸识别API和pyqt5实现基于人脸识别的可视化课堂签到管理系统
  6. 1、MPC 算法(模型预测控制算法(MPC算法)轨迹跟踪控制)
  7. 深度学习-卷积神经网络(CNN)
  8. quartz集群模式任务触发分析(二)
  9. 风格迁移0-06:stylegan-源码无死角解读(2)-数据预处理process_reals
  10. AI文件怎样转为cdr格式文件(二)