我们可以使用 Rest Assured 参数化包含多个数据集的测试。使用数据提供者，我们可以多次执行单个测试用例。要了解有关 TestNG 数据提供者的更多信息，请访问以下链接：-https://tutorialspoint.com/testng/testng_parameterized_test.htm此技术可用于动态有效负载。为此，我们将创建一个包含有效负载的 Java 类。然后在第二个 Java 类（包含 POST 请求的实现）中，我们将有效负载的动态字段作为参数传递给请求体。请在下面找到实现的项目结构。NewTest.java 中的代码实现import org.testng.annotations.DataProvider; import org.testng.annotations.Test; import static io.restassured.RestAssured.*; import io.restassured.RestAssured; ... 阅读更多

我们可以创建一个包含 Cucumber 和 Rest Assured 依赖项的项目。这可以通过以下步骤完成：步骤 1 - 创建一个 Maven 项目。有关如何创建 Maven 项目的详细信息在以下链接中详细讨论：-https://tutorialspoint.com/maven/index.htm步骤 2 - 在项目的 pom.xml 文件中添加以下依赖项以用于 Cucumber。Cucumber JVM - Java 依赖项Cucumber JVM - JUnit 依赖项https://mvnrepository.com/artifact/io.cucumber/cucumber-junit步骤 3 - 在项目的 pom.xml 文件中添加以下依赖项以用于 Rest Assured。Rest Assured 依赖项https://mvnrepository.com/artifact/io.rest-assured/rest-assuredJackson Databind 依赖项https://mvnrepository.com/artifact/com.fasterxml.jackson.core/jacksondatabind阅读更多

pandas 系列中的 all() 方法用于识别 pandas Series 对象中是否存在任何 False 值。此 all 方法的典型输出是布尔值（True 或 False）。如果系列对象中的所有元素都是有效元素（即非零值），则它将返回 True，否则它将返回 False。这意味着 pandas 系列 all() 方法检查所有元素是否有效。示例import pandas as pd series = pd.Series([1, 2, 3, 0, 4, 5]) print(series) #应用 all 函数 print(series.all())说明这里我们创建了一个 pandas 系列对象 ... 阅读更多

DataFrame 用于以二维数据表格式表示数据。与数据表相同，pandas DataFrame 也具有行和列，并且每一列和行都用标签表示。通过使用 python 字典，我们可以创建自己的 pandas DateFrame，这里的字典键将成为列标签，值将是行数据。这里我们将使用 python 字典创建一个 DataFrame，让我们看看下面的例子。示例# 导入 pandas 包 import pandas as pd data = {"int's":[1, 2, 3, 4], "float's":[2.4, 6.67, 8.09, 4.3]} # 创建 DataFrame df = pd.DataFrame(data) ... 阅读更多

pandas DataFrame 构造函数将使用 python 元组列表创建一个 pandas DataFrame 对象。我们需要将此元组列表作为参数发送到 pandas.DataFrame() 函数。Pandas DataFrame 对象将以表格格式存储数据，这里列表对象的元组元素将成为结果 DataFrame 的行。示例# 导入 pandas 包 import pandas as pd # 创建元组列表 list_of_tuples = [(11, 22, 33), (10, 20, 30), (101, 202, 303)] # 创建 DataFrame df = pd.DataFrame(list_of_tuples, columns= ['A', 'B', 'C']) # 显示结果 DataFrame ... 阅读更多

在 pandas Series 功能中，我们有一个名为 add_prefix 的函数，用于在标签前添加字符串前缀。特别是在 pandas 系列中，行标签将以字符串为前缀。add_prefix 方法将返回一个新的带有前缀标签的系列对象。它将在系列的行标签之前添加给定的字符串。示例import pandas as pd series = pd.Series(range(1, 10, 2)) print(series) # 为系列标签添加 Index_ 前缀 result = series.add_prefix('Index_') print("带有字符串的前缀系列对象：", result)说明在以下示例中，我们使用 python 范围创建了一个 pandas 系列 ... 阅读更多

pandas DataFrame 可以通过使用列表列表来创建，为此我们需要将 python 列表列表作为参数传递给 pandas.DataFrame() 函数。Pandas DataFrame 将以表格格式表示数据，如行和列。如果我们使用列表列表创建 pandas DataFrame，则内部列表将转换为结果列表中的行。示例# 导入 pandas 包 import pandas as pd # 创建嵌套列表 nested_list = [[1, 2, 3], [10, 20, 30], [100, 200, 300]] # 创建 DataFrame df = pd.DataFrame(nested_list, columns= ... 阅读更多

DataFrame 是一个二维 pandas 数据结构，它具有异构表格数据以及相应的标签（行和列）。通常，pandas DataFrame 用于处理实时表格数据，例如 CSV 文件、SQL 数据库和 Excel 文件。如果要创建 DataFrame，则有多种方法：例如，使用列表、Numpy 数组或字典。我们可以使用简单的列表创建 DataFrame。示例import pandas as pd # 导入 pandas 包 Li = [100, 200, 300, 400, 500] # 将值赋予列表 (Li) df = pd.DataFrame(Li) # 创建 DataFrame print(df) ... 阅读更多

pandas 系列中的 count 方法将返回一个整数值，该值表示系列对象中存在的元素总数。它仅计算有效元素，并忽略系列数据中的无效元素。无效元素就是缺少的值，例如 Nan、Null 和 None。count 方法不会将缺少的值计算为元素，它将忽略缺少的值并计算其余的值。示例# 导入 pandas 包 import pandas as pd d = {'a':'A', 'c':"C", 'd':'D', 'e':'E'} #创建带有空数据的系列 s_obj = pd.Series(d, index=list('abcdefg')) print(s_obj) # ... 阅读更多

pandas 系列对象中的 tail 方法用于从系列中检索底部元素。此 tail 方法采用一个整数作为参数，该参数由变量 n 表示。根据该 n 值，pandas 系列 tail 方法将返回一个系列对象，该对象包含实际系列对象中 n 个底部元素。让我们举个例子，看看这个 tail 方法如何在我们的 pandas 系列对象上工作。示例# 导入所需的包 import pandas as pd # 创建 pandas Series 对象 series = pd.Series(list(range(10, 100, 4))) print(series) print('tail() 方法的结果：') # ... 阅读更多