库，路径处理以及时间戳

在python里面，常用的库分为如下两类：
1、标准库：安装了Python的解释器，解释器内部自动带的
2、第三方的库，由很多的顶级程序员开发的，需要额外的安装
安装：打开控制台直接输入   pip3 install 第三方库的名称
pip3 install pytest            单元测试框架   
pip3 install flask              轻量级web框架
pip3 install django          全栈web框架
pip3 install requests       接口测试    
pip3 install pymysql         操作mySql
pip3 install xlrd              操作excel 
卸载:pip3 uninstall 第三方库的名

常用的库有：

pip3 install pytest
pip3 install requests
pip3 install pymysql
pip3 install xlrd              

 

os模块主要是对路径的处理

获取当前路径

print(os.path.dirname(__file__))

获取当前路径上一级目录

print(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)))

获取目录下所有文件

for i in os.listdir('c:/'):
    print(i)

路径的拼接--.自动获取路径

base_dir=os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))
# print(base_dir)
logPath=os.path.join(base_dir,'UI测试','log.txt')
f=open(logPath,'r',encoding='utf-8')
print(f.read())
f.close()

首先对路径进行获取，

base_dir=os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))

获取到路径后把想要的文件夹拼接起来

logPath=os.path.join(base_dir,'UI测试','log.txt')
然后打开读取它的内容就好了（打开的文件夹记得关闭f.close()）

time模块提供各种与时间有关的库

import  time as t

print('获取时间戳:',t.time())
print('获取当前时间的字符串格式:',t.ctime())
print('时间戳转为字符串:',t.ctime(t.time()))
print('时间戳转为struct_time:',t.gmtime(t.time()).tm_year)
print('时间戳转为本地时间:',t.localtime(t.time()))
print('获取中国时间:',t.strftime('%y-%m-%d %H:%M:%S',t.localtime()))

获取时间戳: 1638177270.6436515
获取当前时间的字符串格式: Mon Nov 29 17:14:30 2021
时间戳转为字符串: Mon Nov 29 17:14:30 2021
时间戳转为struct_time: 2021
时间戳转为本地时间: time.struct_time(tm_year=2021, tm_mon=11, tm_mday=29, tm_hour=17, tm_min=14, tm_sec=30, tm_wday=0, tm_yday=333, tm_isdst=0)
获取中国时间: 21-11-29 17:14:30

相比time的模块，datetime也是表示时间的，但是会更加直观的

import  datetime as dat
import  time as t

print('获取当前时间:',dat.datetime.now())
print('时间戳转化格式:',dat.datetime.fromtimestamp(t.time()))
print('在当前时间基础上增加或者减少:',dat.datetime.now()+dat.timedelta(hours=4))   #加时间就正，减时间就负

获取当前时间: 2021-11-29 17:31:38.731938
时间戳转化格式: 2021-11-29 17:31:38.731938
在当前时间基础上增加或者减少: 2021-11-29 21:31:38.731938

json
'''dumps():对Python对象(list,tuple,dict)进行序列化
loads():对Python对象(list,tuple,dict)进行反序列化

dump():对文件进行序列化(本质上把内容写到文件里面)
load():对文件进行反序列化(本质上是读取文件里面的内容)'''

import json
'''列表的序列化和反序列化'''
list1=[x for x in range(5)]
# 序列化
liststr=json.dumps(list1)
print(liststr)

[0, 1, 2, 3, 4]

# 反序列化
strlist=json.loads(liststr)
print(strlist)

[0, 1, 2, 3, 4]

'''元组的序列化和反序列化'''        #元组的数据类型会改变
tuple1=(0,1,2,3,4,5)
# 序列化
tuplelist=json.dumps(tuple1)
print(tuplelist)
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
# 反序列化
listtuple=json.loads(tuplelist)
print(listtuple)
[0, 1, 2, 3, 4, 5]

'''字典的序列化和反序列化'''
dict1={'name':'chenli','age':'23','sex':'boy'}
# 序列化
dictstr=json.dumps(dict1)
print(dictstr)
{"name": "chenli", "age": "23", "sex": "boy"}   注意看着里的引号
# 反序列化
strdict=json.loads(dictstr)
print(strdict)
{'name': 'chenli', 'age': '23', 'sex': 'boy'}

hashlib

open api的加密思路：
1、对请求参数进行排序，根据key来进行排序
2、把请求参数处理成key=value&key=value
3、对请求参数进行md5的加密（加密的数据类型必须是bytes的数据类型）
4、把加密后的sign当作请求给服务端发送过去，服务层进行比较，如果一致，可以请求

def singn():
   #对请求参数进行排序，根据key来排序
   dict1={'name':'chenli','age':'23','time':time.time()}
   date=dict(sorted(dict1.items(),key=lambda item:item[0]))
   #把请求参数处理成key=value&key=value
   date=parse.urlencode(date)
   #对请求参数进行md5的加密
   m=hashlib.md5()
   #把str转为beytes的数据类型的过程，以及进行集体的加密
   m.update(date.encode('utf-8'))
   return m.hexdigest()
print(singn())