python接口自动化测试输入的参数不需要传值,应该怎么写

namespace DesignPatternCreateComponent
{
abstract class Component
{
protected string name;
public Component(string name)
{
thisname = name;
}

下面从以下几个方面来进行总结：
1设置环境
2设置变量
3自定义脚本写法
4python脚本调用

在界面的右上角，是 环境管理 的入口，选择管理环境后进入。

可以在左侧新建或删除环境，右侧可以对某个环境进行编辑。

如果在系统测试时需要多个系统来测试，可以在添加默认服务的基础上，再添加其他系统的URL，在编写对应的接口时，手动选择对应服务信息。

根据需要，可以在页面右上角，快速切换为你所需要的环境。

打开环境管理（软件右上角设置形状的按钮），选择全局变量 tab。

1添加一个名为my_variable的变量，将本地值设置值为hello，点击保存。
2打开一个接口，在运行 tab （或接口用例）的参数值里输入{{my_variable}}即可引用该变量。
3点击运行按钮，发送请求，实际运行的时候系统会将{{my_variable}}替换为hello，然后发出请求。

本地值和远程值的区别:
1所有使用到变量的地方，实际运行的时候都是读写本地值，而不会读写远程值。
2本地值仅存放在本地，不会同步到云端，团队成员之间也不会相互同步，适合存放token、账号、密码之类的敏感数据。
3远程值会同步到云端，主要用来团队成员之间共享数据值。
4注意:由于本地值仅存放在本地，使用一些清理软件清理 Apifox 文件缓存会导致本地值被清空，请务必注意。
变量类型:
1环境变量是最常用的变量，同一个变量可以在不同的环境设置不同的值，变量值会跟随环境切换而改变。环境变量在环境管理模块设置
2全局变量 使用方法类环境变量类似，但全局变量不会跟随环境切换而改变。
3临时变量 仅在单次运行接口用例或测试管理里的测试用例或测试套件过程中有效，不会持久化保存。

使用方式:
以下两个环节可添加脚本：
在将请求发送到服务器之前，使用前置脚本。
收到响应后，使用 后置脚本(断言测试)。

接口请求的执行流程如下：
[全局前置脚本] -> [分组前置脚本] -> [接口前置脚本] -> [发送接口请求] -> [返回接口结果] -> [全局后置脚本] -> [分组后置脚本] -> [接口后置脚本]
调试脚本:
调试脚本可以在 前置脚本 和 后置脚本里编写，使用consolelog('hello')方式将调试信息写入控制台，打开 控制台 即可查看。

使用python进行前置脚本编写：

第三步：python环境变量配置完成后重启电脑和apifox
第四步：前置脚本编写

ctypes:  可直接调用c语言动态链接库。

使用步骤：

1> 编译好自己的动态连接库
2> 利用ctypes载入动态连接库
3> 用ctype调用C函数接口时，需要将python变量类型做转换后才能作为函数参数，转换原则见下图：

4> Python若想获取ctypes调用的C函数返回值，需要先指定返回值类型。我们将在接下来的完整Sample中看到如何使用。

#Step 1:  testc#include <stdioh>
int add(int a, int b)
{
    return a + b;
}#Step 2: 编译动态链接库 ( 如何编译动态链接库在本文不详解，网上资料一大堆。)gcc -fPIC -shared testc -o libtestso  
#Step 3:  testpy
from ctypes import mylib = CDLL("libtestso")   或者   cdllLoadLibrary("libtestso")   add = mylibadd
addargtypes = [c_int, c_int] # 参数类型，两个int（c_int是ctypes类型，见上表）
addrestype = c_int # 返回值类型，int (c_int 是ctypes类型，见上表）
sum = add(3, 6)

python接口测试
1安装python环境
2下载python IDE（pyCharm）
备注：
requests是python的要给>做量化，首先要解决的无疑是数据的获取问题。wind是众多机构和个人的原始数据获取源头。同时，python作为量化投资领域最为热门的编程语言之一，更是受到了诸多关注，像优矿、米匡、聚宽这些普及量化投资的网站，也都是应用python实现的。下面就讲下小白在应用python调用wind接口获取数据时的两个小技巧。
小技巧1：应用wind代码生成器
不同于matlab，pyhton并没有类似的图形化 *** 作界面。在初步应用python时，最为苦恼的是获取某类数据时，不晓得如何写代码，也不晓得获取的结果是否正确。有时，为了方便知晓数据获取代码，甚至特意安装一个matlab。其实，wind本身有一个代码生成器WindNavigator，位于wind安装目录bin下。如下图所示。看，相对而言，比matlab的 *** 作界面还要简单方便。

用python做自动化测试，主要是接口测试和UI自动化测试。
一、接口测试：
>整了一晚上加一上午。网上关于python的记录较少，这里写一下。
这里的环境是WIN10+cuda v75 +cudnn v4 + opencv + pycharm+VS2013
使用的是GPU，我的GPU是titan16G+内存32G
首先是caffe的文件以及第三方库的编译，这里提供一个已经编译好的的连接，我就是从那里下好然后编译完毕的。
点击打开链接 happynear的
然后就是如何编译python接口。
1、首先先生成两个python文件，在src/caffe/proto/extract_protobat 里生成caffe_pb2py 这个之后有用。
2、然后打开已经给好的caffe/buildVS2013，打开里面已经有的工程文件，正常的情况下应该是有7个工程，选中pycaffee单独作为要编译的项目。如图所示：
把pycaffe作为单启动。注意需要在release x64位下编译。
如果没有这个的话，就将这个文件夹里python文件夹中的项目加入即可。如果没有python项目，就自己建一个，将python文件夹里的cpp文件加入就可以了。
3、选择pycaffe的属性，将配置属性下的VC++目录中的包含目录和库目录填上你python所在的include和libs 再在C/C++的目录下的附加包含目录一项中添加
以我的python为例。D:/python27/Lib；D:/python/include/ 以及D:/Python27/Lib/site-packages/numpy/core/include 如果你安装了CUDNN这里可以在预处理器那里把USE_CUDNN加上，同时在LINKER的输入目录下的附加依赖库中加入cudnn的lib文件。
3、开始编译即可。这里要注意一定要和caffe、caffelib在一个项目里编译，否则会报错。
4、编译成功后会在caffe/python/caffe下生成_caffepyd 是打不开的
5、配置python环境：需要几个额外库
Cython>=0192
numpy>=171
scipy>=0132
scikit-image>=093
matplotlib>=131
ipython>=300
h5py>=220
leveldb>=0191
networkx>=181
nose>=130
pandas>=0120
python-dateutil>=14,<2
protobuf>=250
python-gflags>=20
pyyaml>=310
Pillow>=230
six>=110
其中numpy要装MKL版本的，不然scipy装上了BLAS不能用
leveldb没有windows版本的，不过我找到了可以使用的办法。见这个博客：
点击打开链接
如果有pip install 装不上的，可以上这个网站找 wheel文件安装就可以了
点击打开链接
6、最后把目录中python下的caffe文件夹复制到python27/Lib/site-packages就可以了。
测试的时候只需要在控制台下输入import caffe 看能载入就知道成功了：）

简单说下接口测试，现在常用的2种接口就是>