ARTS-week7

Algorithm

编写一个 SQL 查询，满足条件：无论 person 是否有地址信息，都需要基于上述两表提供 person 的以下信息：FirstName, LastName, City, State

Combine Two Tables

编写一个 SQL 查询，获取 Employee 表中第二高的薪水（Salary）， 如果不存在第二高的薪水，那么查询应返回 null。

Second Highest Salary

编写一个 SQL 查询，获取 Employee 表中第 n 高的薪水（Salary），如果不存在第 n 高的薪水，那么查询应返回 null。

Nth Highest Salary

Review

Chaining Requests in Postman — Part 2

• 将postman collection 导出为json格式文件
• newman 运行collection case（newman run ）
• 使用newman 生成测试报告（newman run -r cli,html）
  • 测试报告可二次定制

Tip

使用logging模块，在做自动化测试时可以打印日志，便于定位问题
logging的封装:

import logging,os
from datetime import datetime


class UserLog:

    def __init__(self):
        self.logger = logging.getLogger()
        self.logger.setLevel(logging.DEBUG)
        # 文件路径
        base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
        # log_file = datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S') + '.log'
        log_file = datetime.now().strftime('%Y%m%d') + '.log'
        log_path = os.path.join(base_dir,'logs',log_file)
        # 文件输出日志
        self.file_handle = logging.FileHandler(log_path)
        # 格式化日志
        formatter = logging.Formatter('%(asctime)s--%(filename)s--%(funcName)s--%(lineno)d--%(levelname)s--->%(message)s')
        self.file_handle.setFormatter(formatter)
        self.logger.addHandler(self.file_handle)

    def get_log(self):
        return self.logger

    def remove_handler(self):
        self.file_handle.close()
        self.logger.removeHandler(self.file_handle)


if __name__ == "__main__":
    user_log = UserLog()
    logger = user_log.get_log()
    logger.debug("This is a test")
    user_log.remove_handler()

其中logging的日志输出级别：

• DEBUG：最详细的日志信息，典型应用场景是 问题诊断
• INFO：信息详细程度仅次于DEBUG，通常只记录关键节点信息，用于确认一切都是按照我们预期的那样进行工作
• WARNING：当某些不期望的事情发生时记录的信息（如，磁盘可用空间较低），但是此时应用程序还是正常运行的
• ERROR：由于一个更严重的问题导致某些功能不能正常运行时记录的信息
• CRITICAL：当发生严重错误，导致应用程序不能继续运行时记录的信息

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How to Write a Bug Report
PS：写缺陷报告注意的一些格式，但是现在大都用缺陷管理平台的，都自带格式。新手向

标签：__,ARTS,logging,log,self,file,logger,week7
来源： https://www.cnblogs.com/felixqiang/p/12043653.html