python excel接口自动化测试框架!

news2024/11/28 23:47:29

今天采用Excel继续写一个接口自动化测试框架。

设计流程图

这张图是我的excel接口测试框架的一些设计思路。

首先读取excel文件,得到测试信息,然后通过封装的requests方法,用unittest进行测试。

其中,接口关联的参数通过正则进行查找和替换,为此我专门开辟了一个全局变量池,用于管理各种各样的变量。

最后通过HTMLrunner生成测试报告。如果执行失败,发送测试报告结果邮件。

图片

Excel和结果预览

这个时excel的测试测试用例组织结构图。

图片

这个是运行之后生成的HTML测试报告。

图片

这个时运行之后生成的excel报告。可以看到我故意在预期正则中设置了错误的值,然后用例失败的同时也把失败的预期值标记出来了。

图片

测试失败之后收到的邮件

图片

好了上面就是一些简单的介绍,我们开始进入正题把。

框架结构

首先,要开发这样一个excel接口自动化测试项目必须有一个设计清晰的思路,这样我们在开发框架的过程中才会明白自己要干什么。【关注我的vx公众号:程序员小濠免费获取一份13G的软件测试资源】

图片

Excel相关

用例设计

本次依然采用的是智学网登录接口。使用了智学网中的登录接口和登录验证接口,这两个接口之间有依赖的参数。

配置文件

在项目的根目录创建config.py,把你能想到的配置信息,全部丢在这个文件中进行统一的管理。

#!/usr/bin/env python3
# coding=utf-8
import os


class CF:
    """配置文件"""
    # 项目目录
    BASE_DIR = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))

    # Excel首行配置
    NUMBER = 0
    NAME = 1
    METHOD = 2
    URL = 3
    ROUTE = 4
    HEADERS = 5
    PARAMETER = 6  # 参数
    EXPECTED_CODE = 7  # 预期响应码
    EXPECTED_REGULAR = 8  # 预期正则
    EXPECTED_VALUE = 9  # 预期结果值
    SPEND_TIME = 10  # 响应时间
    TEST_RESULTS = 11  # 测试结果
    EXTRACT_VARIABLE = 12  # 提取变量
    RESPONSE_TEXT = 13  # 响应文本
    # 字体大小
    FONT_SET = "微软雅黑"
    FONT_SIZE = 16
    # 颜色配置
    COLOR_PASSED = "90EE90"
    COLOR_FAILED = "FA8072"

    # 邮箱配置
    EMAIL_INFO = {
        'username': '1084502012@qq.com',
        'password': 2,
        'smtp_host': 'smtp.qq.com',
        'smtp_port': 465
    }
    # 收件人
    ADDRESSEE = ['1084502012@qq.com']


if __name__ == '__main__':
    print(CF.EXPECTED_CODE)

读取/写入excel

在common目录中新建excelset.py文件,在这个文件中我们要实现,读取excel中的用例,写入测试结果并绘制相应的颜色,写入测试耗费时长。

#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
import shutil
import openpyxl
from config import CF
from openpyxl.styles import Font
from openpyxl.styles import PatternFill
from common.variables import VariablePool


class ExcelSet:
    """Excel配置"""

    def __init__(self):
        shutil.copyfile(VariablePool.get('excel_input'), VariablePool.get('excel_output'))
        self.path = VariablePool.get('excel_output')
        self.wb = openpyxl.load_workbook(self.path)
        self.table = self.wb.active

    def get_cases(self, min_row=2):
        """获取用例"""
        all_cases = []
        for row in self.table.iter_rows(min_row=min_row):
            all_cases.append((self.table.cell(min_row, CF.NAME + 1).value,
                              min_row, [cell.value for cell in row]))
            min_row += 1
        return all_cases

    def write_color(self, row_n, col_n, color=CF.COLOR_FAILED):
        """写入颜色"""
        cell = self.table.cell(row_n, col_n + 1)
        fill = PatternFill("solid", fgColor=color)
        cell.fill = fill

    def write_results(self, row_n, col_n, value, color=True):
        """写入结果"""
        cell = self.table.cell(row_n, col_n + 1)
        cell.value = value
        font = Font(name=CF.FONT_SET, size=CF.FONT_SIZE)
        cell.font = font
        if color:
            if value.lower() in ("fail", 'failed'):
                fill = PatternFill("solid", fgColor=CF.COLOR_FAILED)
                cell.fill = fill
            elif value.lower() in ("pass", "ok"):
                fill = PatternFill("solid", fgColor=CF.COLOR_PASSED)
                cell.fill = fill
        self.wb.save(self.path)


excel_set = ExcelSet()
if __name__ == '__main__':
    print(excel_set.get_cases())

日志封装

logger.py

在一个项目中日志是必不可少的东西,可以第一时间反馈问题。

#!/usr/bin/env python3
# coding=utf-8
import os
import logging
from config import CF
from datetime import datetime


class Logger:
    def __init__(self):
        self.logger = logging.getLogger()
        if not self.logger.handlers:
            self.logger.setLevel(logging.DEBUG)

            # 创建一个handler,用于写入日志文件
            fh = logging.FileHandler(self.log_path, encoding='utf-8')
            fh.setLevel(logging.DEBUG)

            # 创建一个handler,用于输出到控制台
            ch = logging.StreamHandler()
            ch.setLevel(logging.INFO)

            # 定义handler的输出格式
            formatter = logging.Formatter(self.fmt)
            fh.setFormatter(formatter)
            ch.setFormatter(formatter)

            # 给logger添加handler
            self.logger.addHandler(fh)
            self.logger.addHandler(ch)

    @property
    def log_path(self):
        logs_path = os.path.join(CF.BASE_DIR, 'logs')
        if not os.path.exists(logs_path):
            os.makedirs(logs_path)
        now_month = datetime.now().strftime("%Y%m")
        return os.path.join(logs_path, '{}.log'.format(now_month))

    @property
    def fmt(self):
        return '%(levelname)s %(asctime)s %(filename)s:%(lineno)d %(message)s'


log = Logger().logger
if __name__ == '__main__':
    log.info("你好")

正则操作

regular.py

在接口关联参数的提取和传参中的起到了决定性的作用。

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import re
from utils.logger import log
from common.variables import VariablePool
from core.serialize import is_json_str


class Regular:
    """正则类"""

    def __init__(self):
        self.reg = re.compile

    def finds(self, string):
        return self.reg(r'\{{(.*?)}\}').findall(string)

    def subs(self, keys, string):
        result = None
        log.info("提取变量:{}".format(keys))
        for i in keys:
            if VariablePool.has(i):
                log.info("替换变量:{}".format(i))
                comment = self.reg(r"\{{%s}}" % i)
                result = comment.sub(VariablePool.get(i), string)
        log.info("替换结果:{}".format(result))
        return result

    def find_res(self, exp, string):
        """在结果中查找"""
        if is_json_str(string):
            return self.reg(r'\"%s":"(.*?)"' % exp).findall(string)[0]
        else:
            return self.reg(r'%s' % exp).findall(string)[0]


if __name__ == '__main__':
    a = "{'data': {'loginName': 18291900215, 'password': '{{dd636482aca022}}', 'code': None, 'description': 'encrypt'}}"
    print(Regular().finds(a))

核心操作

定义变量池

variables.py

全局变量池来了,是不是很简单,但是作用确实很巨大的。

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-


class VariablePool:
    """全局变量池"""

    @staticmethod
    def get(name):
        """获取变量"""
        return getattr(VariablePool, name)

    @staticmethod
    def set(name, value):
        """设置变量"""
        setattr(VariablePool, name, value)

    @staticmethod
    def has(name):
        return hasattr(VariablePool, name)


if __name__ == '__main__':
    VariablePool.set('name', 'wxhou')
    print(VariablePool.get('name'))

封装requests

request.py

最最核心的部分,对于python requests库的二次封装。用以实现接口的请求和返回结果的获取。

#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
import urllib3
import requests
from config import CF
from utils.logger import log
from common.regular import Regular
from common.setResult import replace_param
from core.serialize import deserialization
from requests.exceptions import RequestException
from common.variables import VariablePool

urllib3.disable_warnings()


class HttpRequest:
    """二次封装requests方法"""

    http_method_names = 'get', 'post', 'put', 'delete', 'patch', 'head', 'options'

    def __init__(self):
        self.r = requests.session()
        self.reg = Regular()

    def send_request(self, case, **kwargs):
        """发送请求
        :param case: 测试用例
        :param kwargs: 其他参数
        :return: request响应
        """
        if case[CF.URL]:
            VariablePool.set('url', case[CF.URL])
        if case[CF.HEADERS]:
            VariablePool.set('headers', deserialization(case[CF.HEADERS]))

        method = case[CF.METHOD].upper()
        url = VariablePool.get('url') + case[CF.ROUTE]
        self.r.headers = VariablePool.get('headers')
        params = replace_param(case)
        if params: kwargs = params
        try:
            log.info("Request Url: {}".format(url))
            log.info("Request Method: {}".format(method))
            log.info("Request Data: {}".format(kwargs))

            def dispatch(method, *args, **kwargs):
                if method in self.http_method_names:
                    handler = getattr(self.r, method)
                    return handler(*args, **kwargs)
                else:
                    raise AttributeError('request method is ERROR!')
            response = dispatch(method.lower(), url, **kwargs)
            log.info(response)
            log.info("Response Data: {}".format(response.text))
            return response
        except RequestException as e:
            log.exception(format(e))
        except Exception as e:
            raise e

序列化与反序列化

serialize.py

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import json
from json.decoder import JSONDecodeError


def deserialization(content: json):
    """
    反序列化
        json对象 -> python数据类型
    """
    return json.loads(content)


def serialization(content, ensure_ascii=True):
    """
    序列化
        python数据类型 -> json对象
    """
    return json.dumps(content, ensure_ascii=ensure_ascii)


def is_json_str(string):
    """判断是否是json格式字符串"""
    if isinstance(string, str):
        try:
            json.loads(string)
            return True
        except JSONDecodeError:
            return False
    return False


if __name__ == '__main__':
    a = "{'data': {'loginName': 18291900215, 'password': 'dd636482aca022', 'code': None, 'description': 'encrypt'}}"
    print(is_json_str(a))

检查结果

checkResult.py

在这个文件中,我们将对测试返回的结果进行预期的验证。

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import re
from config import CF
from utils.logger import log
from requests import Response
from common.excelset import excel_set


def check_result(r: Response, number, case):
    """获取结果"""
    results = []
    excel_set.write_results(number, CF.SPEND_TIME, r.elapsed.total_seconds(), color=False)
    if case[CF.EXPECTED_CODE]:
        res = int(case[CF.EXPECTED_CODE]) == r.status_code
        results.append(res)
        if not res: excel_set.write_color(number, CF.EXPECTED_CODE)
        log.info(f"预期响应码:{case[CF.EXPECTED_CODE]},实际响应码:{r.status_code}")
    if case[CF.EXPECTED_VALUE]:
        res = case[CF.EXPECTED_VALUE] in r.text
        results.append(res)
        if not res: excel_set.write_color(number, CF.EXPECTED_VALUE)
        log.info(f"预期响应值:{case[CF.EXPECTED_VALUE]},实际响应值:{r.text}")
    if case[CF.EXPECTED_REGULAR]:
        res = r'%s' % case[CF.EXPECTED_REGULAR]
        ref = re.findall(res, r.text)
        results.append(ref)
        if not ref: excel_set.write_color(number, CF.EXPECTED_REGULAR)
        log.info(f"预期正则:{res},响应{ref}")
    if all(results):
        excel_set.write_results(number, CF.TEST_RESULTS, 'Pass')
        log.info(f"用例【{case[CF.NAME]}】测试成功!")
    else:
        excel_set.write_results(number, CF.TEST_RESULTS, 'Failed')
        assert all(results), f"用例【{case[CF.NUMBER]}{case[CF.NAME]}】测试失败:{results}"

设置参数

setResult.py

在这个文件中我们实现了接口返回值的提取,实现了接口传递参数的函数。

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
from requests import Response
from utils.logger import log
from common.regular import Regular
from common.excelset import excel_set
from common.variables import VariablePool
from core.serialize import is_json_str, deserialization
from config import CF

reg = Regular()


def get_var_result(r: Response, number, case):
    """替换变量"""
    if case[CF.EXTRACT_VARIABLE]:
        for i in case[CF.EXTRACT_VARIABLE].split(','):
            result = reg.find_res(i, r.text)
            VariablePool.set(i, result)
            log.info(f"提取变量{i}={result}")
            if not VariablePool.get(i):
                excel_set.write_results(number, CF.EXTRACT_VARIABLE, f"提变量{i}失败")
    excel_set.write_results(number, CF.RESPONSE_TEXT,
                            f"ResponseCode:{r.status_code}\nResponseText:{r.text}")


def replace_param(case):
    """传入参数"""
    if case[CF.PARAMETER]:
        if is_json_str(case[CF.PARAMETER]):
            is_extract = reg.finds(case[CF.PARAMETER])
            if is_extract:
                return deserialization(reg.subs(is_extract, case[CF.PARAMETER]))
    return deserialization(case[CF.PARAMETER])

测试操作

test_api.py

我们采用unittest进行测试,在前置条件和后置条件中我们对封装的HttpRequest方法进行了初始化和关闭会话操作。

使用parameterized库中的expend方法对excel中的用例进行参数化读取执行。

#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
import unittest
from parameterized import parameterized
from common.excelset import excel_set
from core.request import HttpRequest
from common.checkResult import check_result
from common.setResult import get_var_result


class TestApi(unittest.TestCase):
    """测试接口"""

    @classmethod
    def setUpClass(cls) -> None:
        cls.req = HttpRequest()

    @classmethod
    def tearDownClass(cls) -> None:
        cls.req.r.close()

    @parameterized.expand(excel_set.get_cases())
    def test_api(self, name, number, case):
        """
        测试excel接口用例
        """
        r = self.req.send_request(case)
        get_var_result(r, number, case)
        check_result(r, number, case)


if __name__ == '__main__':
    unittest.main(verbosity=2)

测试报告发送邮件类

run.py

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import os
import platform
import argparse
import unittest
from common.variables import VariablePool
from utils.send_mail import send_report_mail
from utils.HTMLTestRunner import HTMLTestRunner


def running(path):
    """运行"""
    test_case = unittest.defaultTestLoader.discover('tests', 'test*.py')
    with open(path, 'wb') as fp:
        runner = HTMLTestRunner(stream=fp,
                                title='Excel接口测试',
                                description="用例执行情况",
                                verbosity=2)
        result = runner.run(test_case)
    if result.failure_count:
        send_report_mail(path)


def file_path(arg):
    """获取输入的文件路径"""
    if 'Windows' in platform.platform():
        _dir = os.popen('chdir').read().strip()
    else:
        _dir = os.popen('pwd').read().strip()
    if _dir in arg:
        return arg
    return os.path.join(_dir, arg)


def main():
    """主函数"""
    parser = argparse.ArgumentParser(description="运行Excel接口测试")
    parser.add_argument('-i', type=str, help='原始文件')
    parser.add_argument('-o', type=str, default='report.xlsx', help="输出文件")
    parser.add_argument('-html', type=str, default='report.html', help="报告文件")
    args = parser.parse_args()
    VariablePool.set('excel_input', file_path(args.i))
    VariablePool.set('excel_output', file_path(args.o))
    VariablePool.set('report_path', file_path(args.html))
    running(VariablePool.get('report_path'))


if __name__ == '__main__':
    main()

运行

值得注意的是,运行测试时要关闭office打开该excel文件。

最后的文件中我是使用了argparse进行了命令行管理,意味着我们可以通过命令行进行测试而无需关心excel在那个目录下存放着。

python run.py -i data\usercase.xlsx

输入下面的命令执行一下。

INFO 2020-07-30 22:07:52,713 request.py:40 Request Url: https://www.zhixue.com/weakPwdLogin/?from=web_login
INFO 2020-07-30 22:07:52,714 request.py:41 Request Method: POST
INFO 2020-07-30 22:07:52,715 request.py:42 Request Data: {'data': {'loginName': 18291900215, 'password': 'dd636482aca022', 'code': None, 'descriptio
n': 'encrypt'}}
INFO 2020-07-30 22:08:17,204 request.py:55 <Response [200]>
INFO 2020-07-30 22:08:17,204 request.py:56 Response Data: {"data":"1500000100070008427","result":"success"}
INFO 2020-07-30 22:08:17,207 setResult.py:20 提取变量data=1500000100070008427
INFO 2020-07-30 22:08:17,307 checkResult.py:18 预期响应码:200,实际响应码:200
INFO 2020-07-30 22:08:17,308 checkResult.py:23 预期响应值:"result":"success",实际响应值:{"data":"1500000100070008427","result":"success"}
INFO 2020-07-30 22:08:17,310 checkResult.py:29 预期正则:[\d]{16},响应['1500000100070008']
INFO 2020-07-30 22:08:17,356 checkResult.py:32 用例【登录】测试成功!
ok test_api_0__ (test_api.TestApi)
INFO 2020-07-30 22:08:17,358 regular.py:20 提取变量:['data']
INFO 2020-07-30 22:08:17,359 regular.py:23 替换变量:data
INFO 2020-07-30 22:08:17,361 regular.py:26 替换结果:{"data": {"userId": "1500000100070008427"}}
INFO 2020-07-30 22:08:17,363 request.py:40 Request Url: https://www.zhixue.com/loginSuccess/
INFO 2020-07-30 22:08:17,366 request.py:41 Request Method: POST
INFO 2020-07-30 22:08:17,367 request.py:42 Request Data: {'data': {'userId': '1500000100070008427'}}
INFO 2020-07-30 22:08:20,850 request.py:55 <Response [200]>
INFO 2020-07-30 22:08:20,851 request.py:56 Response Data: {"result":"success"}
INFO 2020-07-30 22:08:20,932 checkResult.py:18 预期响应码:200,实际响应码:200
INFO 2020-07-30 22:08:20,933 checkResult.py:23 预期响应值:"result":"success",实际响应值:{"result":"success"}
INFO 2020-07-30 22:08:20,935 checkResult.py:29 预期正则:11,响应[]
F  test_api_1__ (test_api.TestApi)

Time Elapsed: 0:00:28.281434
测试结果邮件发送成功!

执行规则

(venv) C:\Users\hoou\PycharmProjects\httptest-excel>python run.py -h
usage: run.py [-h] [-i I] [-o O] [-html HTML]

运行Excel接口测试

optional arguments:
  -h, --help  show this help message and exit
  -i I        原始文件
  -o O        输出文件
  -html HTML  报告文件

在命令行输入python run.py excel路径 新excel路径 报告路径

如果不输入新excel路径 和报告路径,会在run.py所在目录生成两个report.xlsx,report.html。

本篇的excel测试框架就完成了。

最后感谢每一个认真阅读我文章的人,看着粉丝一路的上涨和关注,礼尚往来总是要有的,虽然不是什么很值钱的东西,如果你用得到的话可以直接拿走! 

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前端入门之VUE--基础与核心

前言 VUE是前端用的最多的框架&#xff1b;这篇文章是本人大一上学习前端的笔记&#xff1b;欢迎点赞 收藏 关注&#xff0c;本人将会持续更新。 Vue学习笔记 用于构建用户界面的渐进式框架 构建用户界面&#xff1a;基于数据动态渲染页面渐进式&#xff1a;循序渐近的学…

java基础知识(常用类)

目录 一、包装类(Wrapper) (1)包装类与基本数据的转换 (2)包装类与String类型的转换 (3)Integer类和Character类常用的方法 二、String类 (1)String类介绍 1)String 对象用于保存字符串,也就是一组字符序列 2)字符串常量对象是用双引号括起的字符序列。例如:&quo…

嵌入式驱动开发详解2(设备挂载问题)

文章目录 前言设备号设备号的组成设备号的分配静态分配动态分配 驱动挂载与卸载设备节点创建驱动挂载出现问题 前言 驱动的设备挂载和卸载是十分重要的内容&#xff0c;一旦操作不当可能会导致系统崩溃&#xff0c;接下来我将用字符设备的驱动挂载原理进行详细讲解&#xff0c…

谈谈微服务的常用组件

由于微服务给系统开发带来了一些问题和挑战&#xff0c;如服务调用的复杂性、分布式事务的处理、服务的动态管理等&#xff0c;为了更好地解决这些问题和挑战&#xff0c;各种微服务治理的组件应运而生&#xff0c;充当微服务架构的基石和支撑&#xff0c;常用组件如下表&#…

【数字图像处理+MATLAB】通过迭代全局阈值处理算法(Iterative Global Algorithm)实现图像分割

引言 图像分割是将数字图像划分为多个区域&#xff08;或像素的集合&#xff09;的过程&#xff0c;这些区域通常对应于真实世界的物体或图像中的特定部分。图像分割的目标是简化或改变图像的表示形式&#xff0c;使得图像更容易理解和分析。图像分割通常用于定位图像中的物体…

【三维生成】Edify 3D:可扩展的高质量的3D资产生成(英伟达)

标题&#xff1a;Edify 3D: Scalable High-Quality 3D Asset Generation 项目&#xff1a;https://research.nvidia.com/labs/dir/edify-3d demo&#xff1a;https://build.nvidia.com/Shutterstock/edify-3d 文章目录 摘要一、前言二、多视图扩散模型2.1.消融研究 三、重建模型…

在SQLyog中导入和导出数据库

导入 假如我要导入一个xxx.sql&#xff0c;我就先创建一个叫做xxx的数据库。 然后右键点击导入、执行SQL脚本 选择要导入的数据库文件的位置&#xff0c;点击执行即可 注意&#xff1a; 导入之后记得刷新一下导出 选择你要导出的数据库 右键选择&#xff1a;备份/导出、…

HDR视频技术之三:色度学与颜色空间

HDR 技术的第二个理论基础是色度学。从前面的内容中可以了解到&#xff0c;光学以及人类视觉感知模型为人类提供了解释与分析人类感知亮度的理论基础&#xff0c;但是 HDR 技术不仅仅关注于提升图像与视频的亮度范围&#xff0c;同时也关注于提供更加丰富的色彩。因此&#xff…

通信与网络安全之IPSEC

IPSec&#xff08;IP Security&#xff09;是IETF制定的为保证在Internet上传送数据的安全保密性能的三层隧道加密协议。IPSec在网络层对IP报文提供安全服务。IPSec协议本身定义了如何在IP数据包中增加字段来保证IP包的完整性、 私有性和真实性&#xff0c;以及如何加密数据包。…

Redis的管道操作

在现代应用程序中&#xff0c;Redis作为一种高性能的内存数据库&#xff0c;被广泛用于缓存、消息队列、实时分析等场景。为了进一步提高Redis的性能&#xff0c;Redis提供了管道&#xff08;Pipeline&#xff09;操作&#xff0c;允许客户端将多个命令一次性发送到服务器&…

67 mysql 的 间隙锁

前言 我们这里主要是 来看一下 mysql 中的 间隙锁 间隙锁 主要存在的地方一般就是在 查询主键查询不到, 索引查询查询不到 的场景 然后 我们这里来调试一下 这里的整个流程, 间隙锁的加锁 以及 间隙锁的使用, 以及 间隙锁的释放 从逻辑上来说 间隙锁 锁定的是一个区间, 按照…

小米PC电脑手机互联互通,小米妙享,小米电脑管家,老款小米笔记本怎么使用,其他品牌笔记本怎么使用,一分钟教会你

说在前面 之前我们体验过妙享中心&#xff0c;里面就有互联互通的全部能力&#xff0c;现在有了小米电脑管家&#xff0c;老款的笔记本竟然用不了&#xff0c;也可以理解&#xff0c;毕竟老款笔记本做系统研发的时候没有预留适配的文件补丁&#xff0c;至于其他品牌的winPC小米…

Apache Zeppelin:一个基于Web的大数据可视化分析平台

今天给大家推荐一下 Apache Zeppelin&#xff0c;它是一个基于 Web 的交互式数据接入、数据分析、数据可视化以及协作文档 Notebook&#xff0c;类似于 Jupyter Notebook。 Apache Zeppelin 支持使用 SQL、Java、Scala、Python、R 等编程语言进行数据处理和分析&#xff0c;同时…

彻底理解如何保证ElasticSearch和数据库数据一致性问题

一.业务场景举例 需求&#xff1a; 一个卖房业务&#xff0c;双十一前一天&#xff0c;维护楼盘的运营人员突然接到合作开发商的通知&#xff0c;需要上线一批热门的楼盘列表&#xff0c;上传完成后&#xff0c;C端小程序支持按楼盘的名称、户型、面积等产品属性全模糊搜索热门…

EasyExcel: 结合springboot实现表格导出入(单/多sheet), 全字段校验,批次等操作(全)

全文目录,一步到位 1.前言简介1.1 链接传送门1.1.1 easyExcel传送门 2. Excel表格导入过程2.1 easyExcel的使用准备工作2.1.1 导入maven依赖2.1.2 建立一个util包2.1.3 ExcelUtils统一功能封装(单/多sheet导入)2.1.4 ExcelDataListener数据监听器2.1.5 ResponseHelper响应值处理…

前端实用知识-用express搭建本地服务器

目录 一、为什么会有这篇文章&#xff1f; 二、使用前的准备-如环境、工具 三、如何使用&#xff1f;-express常用知识点 四、代码演示-配合截图&#xff0c;简单易懂 一、为什么会有这篇文章&#xff1f; 在日常前端开发中&#xff0c;我们离不开数据&#xff0c;可能是用…

Redis(概念、IO模型、多路选择算法、安装和启停)

一、概念 关系型数据库是典型的行存储数据库&#xff0c;存在的问题是&#xff0c;按行存储的数据在物理层面占用的是连续存储空间&#xff0c;不适合海量数据存储。 Redis在生产中使用的最多的是用作数据缓存。 服务器先在缓存中查询数据&#xff0c;查到则返回&#xff0c;…

C#基础控制台程序

11.有一个54的矩阵&#xff0c;要求编程序求出其中值最大的那个元素的值&#xff0c;以及其所在的行号和列号。 12.从键盘输入一行字符&#xff0c;统计其中有多少个单词&#xff0c;单词之间用空格分隔开。 13.输入一个数&#xff0c;判断它是奇数还是偶数&#xff0c;如果…

Flink开发入门简单案例--统计实时流订单

Flink开发入门简单案例 0.简介1.订单数据生成器1.1 新建工程TestFlink1.2 在pom.xml中引入Flink依赖包1.3 订单数据生成类订单类&#xff08;Item&#xff09;订单生成数据流类测试订单生成类 2.订单统计2.1 仅统计订单中商品的件数 2.2 同时统计商品数量和金额 0.简介 本案例…