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docker部署python應(yīng)用 用docker部署項目,有多個python環(huán)境,不同環(huán)境python代碼之間存在參數(shù)調(diào)用,該如何實現(xiàn)?

用docker部署項目,有多個python環(huán)境,不同環(huán)境python代碼之間存在參數(shù)調(diào)用,該如何實現(xiàn)?這基本上就是應(yīng)用程序微服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)。主要有兩種方式:[1]將每個環(huán)境封裝為一個微服務(wù),提供res

用docker部署項目,有多個python環(huán)境,不同環(huán)境python代碼之間存在參數(shù)調(diào)用,該如何實現(xiàn)?

這基本上就是應(yīng)用程序微服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)。主要有兩種方式:[1]將每個環(huán)境封裝為一個微服務(wù),提供restapi(或其他類型的RPC調(diào)用)并相互調(diào)用

2)通過消息驅(qū)動,每個服務(wù)發(fā)送一條消息來實現(xiàn)參數(shù)調(diào)用。

Python如何實現(xiàn)對系統(tǒng)的API接口功能實現(xiàn)自動化測試?

根據(jù)課題的描述,課題要解決的主要問題是:如何基于復雜場景(多接口耦合)進行接口自動測試。

以上最佳實踐也是很多洞,涉水而出。我嘗試了很多方法,甚至開發(fā)了一個關(guān)鍵字驅(qū)動的自動化測試框架。讓我們談?wù)劵趫鼍暗淖詣踊睦щy,以及為什么最終選擇Python robot框架。

參照關(guān)鍵字驅(qū)動測試的思想,將接口請求發(fā)送、響應(yīng)驗證和響應(yīng)內(nèi)容返回三部分封裝為“請求驗證”關(guān)鍵字。

同時封裝“content extraction”關(guān)鍵字,提取接口響應(yīng)體的具體數(shù)據(jù)。這樣就可以得到前一個接口返回的具體數(shù)據(jù)作為下一個接口的輸入?yún)?shù)。

就是這樣。任何場景都可以通過“request verification”關(guān)鍵字、“content extraction”關(guān)鍵字和“request verification”關(guān)鍵字進行驗證

這里我們需要考慮選擇哪些方法和工具。首先,基于測試庫體系結(jié)構(gòu)框架的思想,用Python實現(xiàn)了關(guān)鍵字方法。robot框架工具的核心思想是關(guān)鍵字驅(qū)動,其主要功能是關(guān)鍵字庫、資源導入和用例編寫。建議將關(guān)鍵字方法作為庫導入后,每個關(guān)鍵字在自然語言中映射一次,方便業(yè)務(wù)測試人員使用。

Robot框架還支持數(shù)據(jù)驅(qū)動。你可以了解它。

docker技術(shù)能不能解決不同Python版本開發(fā)的問題?

是的,docker的功能遠不止這些。Docker技術(shù)解決了開發(fā)環(huán)境與開發(fā)環(huán)境不一致的問題。例如,如果您在windows中使用Python自己的venv為Django創(chuàng)建一個虛擬環(huán)境,然后將Django項目部署到Ubuntu或CentOS,那么您不能直接使用虛擬環(huán)境。Docker允許您在windows上編寫dockerfile文件,并直接在Ubuntu或CentOS上使用它們。只要開發(fā)環(huán)境正常,99%的生產(chǎn)環(huán)境就正常。至于剩下的1%用來編程玄學[掩面]