python测试平台(Python平台)

1.Python 平台

官方主页 : /toc/index.html 该站致力于python研究,站内还有大量优秀教材下载。

python中文社区 : 基本可以认为是国内论坛中python水平最高的 一本最佳的python入门书籍 (英文) 。

2.中国十大软件测试网站

No.1:软件测试网

国内最大的综合性软件测试网,许多经验分享和资源都可在里面找到,新手、菜鸟必备网站。人气指数毫无疑问列为第1,但近年来可能因为上市原因,每况日下。

No.2:领测国际

致力于打造一个属于中国软件测试工程师的技术分享站点。这是目前比较优秀的个人软件测试网,里面较干净纯粹,干货十足,不容错过。虽然人气现在不太高,但就为该网站主旨,文章更新积极,给予鼓励排名第3。

No.4:测试窝

近年来新起的比较好的软件测试网,里面测试文章值得一读,经常也会公布一些与软件测试有关的活动信息。人气不错,排名第4。

No.5:泽众软件测试

软件测试综合咨询服务平台,里面提供了一些比较好的收费服务(如性能测试、安全测试等),也有一些文库分享给大家。因为更多是收费服务,所以排名第5。

No.6:虫师博客/fnng/

虫师个人博客虽然不是独立的站点,但从事软件测试的朋友们应该都或多或少的受益于里面的一些博文。已经很久没更新了,排名第6。

No.7:中国软件测试联盟

中国软件测试联盟,属于社会公益性质的网站,供会员在本战中讨论技术、共同进步。有部分测试资源提供下载,也有些测试相关文章分享,考试与培训相关的信息也较多。人气不高,排名第7。

No.8:测试之道

有些资源、文章和在线免费培训信息。资源信息等更新不勤,人气欠佳,排名第8?可能还要更低些。

No.9:中国测试平台

中国测试平台,提供部分测试资源下载,业界新闻资讯信息。名字很大,人气不佳,排名第9。

No.10:软件测试空间/

有些测试相关的免费课程(如linux、python),一些测试文章(很难,已经有几年没更新了),业界资讯信息(这块更新还算勤)。鉴于久不更新,人气不佳,排名第10。

PS:以上排名主要综合各网站的人气、更新频度、对测试工程师的帮助指数等综合考量而得出的排名。仅供参考,以使我们更好的学习软件测试。

3.如何使用python 语言来实现测试开发

对于各种驱动接口,Python来编写测试用例的好处是:由于Python不需要编译,你所执行的也就是你所编写的,当发生异常的时候,你无须打开集成开发环境,加载测试工程、并调试,你能够很方便的看到python测试脚本的内容,什么地方出了异常可以立刻发现,例如: from ctypes import * rc =c_int(-12345); dll = windll.LoadLibrary("dmodbc.dll");#加载被测试组件 #=================# SQLHANDLE_env = pointer(c_long(0)); SQLHANDLE_cnn = pointer(c_long(0)); SQLHANDLE_stmt = pointer(c_long(0)); pdns = c_char_p("FASTDB"); puid = c_char_p("SYSDBA"); ppwd = c_char_p("SYSDBA"); #env handle rc = dll.SQLAllocHandle(1,None,byref(SQLHANDLE_env)); print "result of henv handle alloc :%d" %rc; #cnn handle rc = dll.SQLAllocHandle(2,SQLHANDLE_env,byref(SQLHANDLE_cnn)); print "result of cnn handle alloc :%d" %rc; #connect! rc = dll.SQLConnect(SQLHANDLE_cnn,pdns,-3,puid,-3,ppwd,-3) print "result of connect :%d" %rc; #stmt handle rc = dll.SQLAllocHandle(3,SQLHANDLE_cnn,byref(SQLHANDLE_stmt)); print "result of stmt handle alloc:%d" %rc; #exec rc = dll.SQLExecDirect(SQLHANDLE_stmt,"insert into t values(1)",-3); print "result of exec:%d" %rc; #free======================== rc = dll.SQLFreeHandle(3, SQLHANDLE_stmt); print rc; rc = dll.SQLDisconnect(SQLHANDLE_cnn); print rc; rc = dll.SQLFreeHandle(2, SQLHANDLE_cnn); print rc; rc = dll.SQLFreeHandle(1, SQLHANDLE_env); print rc; 在上面我们可以看到,Python调用c/c++接口是十分容易的,只需要把动态库加载进来,然后把这个动态库当作一个对象实例来使用就可以了。

下面将是一个使用ado.net接口的例子: import System; from Dm import *#Dm是DMDBMS提供的ado.Net的DataProvider #print dir(Dm.DmCommand); i =0; cnn = Dm.DmConnection("server = 127.0.0.1; User ID = SYSDBA; PWD = SYSDBA; Database = SYSTEM; port = 12345"); cmd = Dm.DmCommand(); cmd.Connection = cnn; cmd.CommandText = "insert into t values(1);"; cnn.Open(); i=cmd.ExecuteNonQuery(); print i; cmd.Dispose(); cnn.Close(); 可以看到,.net对象的使用与在VisualStdio上进行开发几乎没有任何区别。 通过使用Python进行测试用例的开发,最大的好处莫过于:学习成本非常低,测试工程师只需要学习Python,对于其他语言稍有了解就可以了。

同时只需要少量的测试开发工程师对Python测试框架进行维护。 这样的好处就是便于测试人员将精力专精在一个方向,免于“什么都会一点,但什么都不精”的情况。

当然测试人员具备广阔的知识面,会使用各种常见的开发工具与平台是好事情,并且也是必要的,不过在短时间内要求迅速能够胜任大多数任务也是企业在人才培养上的期望目标。

4.python量化哪个平台可以回测模拟实盘还不要钱

Python量化投资框架:回测+模拟+实盘

Python量化投资 模拟交易 平台 1. 股票量化投资框架体系 1.1 回测 实盘交易前,必须对量化交易策略进行回测和模拟,以确定策略是否有效,并进行改进和优化。作为一般人而言,你能想到的,一般都有人做过了。回测框架也如此。当前小白看到的主要有如下五个回测框架: Zipline :事件驱动框架,国外很流行。缺陷是不适合国内市场。 PyAlgoTrade : 事件驱动框架,最新更新日期为16年8月17号。支持国内市场,应用python 2.7开发,最大的bug在于不支持3.5的版本,以及不支持强大的pandas。 pybacktest :以处理向量数据的方式进行回测,最新更新日期为2个月前,更新不稳定。 TradingWithPython:基于pybacktest,进行重构。参考资料较少。 ultra-finance:在github的项目两年前就停止更新了,最新的项目在谷歌平台,无奈打不开网址,感兴趣的话,请自行查看吧。 RQAlpha:事件驱动框架,适合A股市场,自带日线数据。是米筐的回测开源框架,相对而言,个人更喜欢这个平台。 2 模拟 模拟交易,同样是实盘交易前的重要一步。以防止类似于当前某券商的事件,半小时之内亏损上亿,对整个股市都产生了恶劣影响。模拟交易,重点考虑的是程序的交易逻辑是否可靠无误,数据传输的各种情况是否都考虑到。 当下,个人看到的,喜欢用的开源平台是雪球模拟交易,其次是wind提供的模拟交易接口。像优矿、米筐和聚宽提供的,由于只能在线上平台测试,不甚自由,并无太多感觉。 雪球模拟交易:在后续实盘交易模块,再进行重点介绍,主要应用的是一个开源的easytrader系列。 Wind模拟交易:若没有机构版的话,可以考虑应用学生免费版。具体模拟交易接口可参看如下链接:/document 3 实盘 实盘,无疑是我们的终极目标。股票程序化交易,已经被限制。但对于万能的我们而言,总有解决的办法。当下最多的是破解券商网页版的交易接口,或者说应用爬虫爬去操作。对我而言,比较倾向于食灯鬼的easytrader系列的开源平台。对于机构用户而言,由于资金量较大,出于安全性和可靠性的考虑,并不建议应用。 easytrader系列当前主要有三个组成部分: easytrader:提供券商华泰/佣金宝/银河/广发/雪球的基金、股票自动程序化交易,量化交易组件 easyquotation : 实时获取新浪 / Leverfun 的免费股票以及 level2 十档行情 / 集思路的分级基金行情 easyhistory : 用于获取维护股票的历史数据 easyquant : 股票量化框架,支持行情获取以及交易 2. 期货量化投资框架体系 一直待在私募或者券商,做的是股票相关的内容,对期货这块不甚熟悉。就根据自己所了解的,简单总结一下。 2.1 回测 回测,貌似并没有非常流行的开源框架。可能的原因有二:期货相对股票而言,门槛较高,更多是机构交易,开源较少; 去年至今对期货监管控制比较严,至今未放开,只能做些CTA的策略,另许多人兴致泱泱吧。 就个人理解而言,可能wind的是一个相对合适的选择。 2.2 模拟 + 实盘 vn.py是国内最为流行的一个开源平台。起源于国内私募的自主交易系统,2015年初启动时只是单纯的交易API接口的Python封装。随着业内关注度的上升和社区不断的贡献,目前已经一步步成长为一套全面的交易程序开发框架。如官网所说,该框架侧重的是交易模块,回测模块并未支持。 能力有限,如果对相关框架感兴趣的话,就详看相关的链接吧。个人期望的是以RQAlpha为主搭建回测框架,以雪球或wind为主搭建模拟框架,用easy系列进行交易。

5.python 如何进行功能测试

1. 如果是web页面的话,有python+selenium

2. 如果是单元测试的话,python有自己的测试框架PyUnit

3. 如果是 RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE甚至还有PocketPC和Symbian! 解释性————这一点需要一些解释。

一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件(即C或C++语言)转换到一个你的计算机使用的语言(二进制代码,即0和1)。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。

当你运行你的程序的时候,连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。

你可以直接从源代码 运行 程序。在计算机内部,Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式,然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。

事实上,由于你不再需要担心如何编译程序,如何确保连接转载正确的库等等,所有这一切使得使用Python更加简单。由于你只需要把你的Python程序拷贝到另外一台计算机上,它就可以工作了,这也使得你的Python程序更加易于移植。

面向对象————Python即支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中,程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。

在“面向对象”的语言中,程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。与其他主要的语言如C++和Java相比,Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。

可扩展性————如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,你可以把你的部分程序用C或C++编写,然后在你的Python程序中使用它们。 可嵌入性————你可以把Python嵌入你的C/C++程序,从而向你的程序用户提供脚本功能。

丰富的库————Python标准库确实很庞大。它可以帮助你处理各种工作,包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI(图形用户界面)、Tk和其他与系统有关的操作。

记住,只要安装了Python,所有这些功能都是可用的。这被称作Python的“功能齐全”理念。

除了标准库以外,还有许多其他高质量的库,如wxPython、Twis。

python测试平台

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