自动化测试中Python与C/C++的混合使用
背景
项目的
自动化测试中已经使用了基于Python
脚本的框架,自动化过程中最关键的问题就是如何实现桩模块。运用
Python
强大的功能,实现任何桩模块都是可能的,但是是否必须完全使用
Python
实现模块逻辑,成本是一个决定性因素。在桩模块逻辑简单的情况下,使用
Python
模拟模块逻辑不但使自动化测试的结构清晰,也具有更好的灵活性,但是如果桩模块逻辑复杂,实现起来可能要耗费很大的成本,也容易由于桩模块逻辑与实际不符导致测试结果不可信。在这种情况下,如果能够借用
RD
开发的某些代码段
/
库,将会对测试自动化带来很多效益。
另外,在Python
中调用
C/C++
代码的方法也可能应用于
C/C++
库的测试中,这种测试方法的可行性还有待研究。
以下总结出几种在Python
中调用
C/C++
代码的方法
使用ctypes
模块调用
C
动态库
从Python2.5
开始,
Python
开始提供
ctypes
模块来提供对
C
语言编译的动态库文件的调用。注意,
这里特指C
的动态库
,用C++
编译的动态库
ctypes
虽然能够加载,但调用时的函数名已经由于
C++
的重载特性被加以修改,难以调用。 使用
ctypes
调用
C
动态库的好处在于不用进行额外的开发,可以直接使用编译好的动态库。
ctypes
提供了完整的
C
类型封装,也支持自定义类型,大大减少在调用过程中的工作量。
ctypes
的使用很简单,只需熟悉
python
封装与
C
中的对应关系即可。以下用一个简单的例子来说明:
from
ctypes
import
*
#导入ctypes模块
libc = cdll.LoadLibrary("libc.so.6")
#加载libc动态库
str
= c_char_p('
Hello World!
')
#使用char *在ctypes中的对应封装c_char_p,相当于char* str=”Hello World!”
libc.printf(“yell: %s\n”,
str
)
#调用printf函数
ctypes的功能当然远不止这些,有兴趣的同学可以参考这里
http://docs.python.org/library/ctypes.html
使用Python
的扩展(
Extending
)机制
ctypes很方便地可以调用
C
的动态库,但是对
C++
编译的动态库,调用起来很困难。这种情况利用
Python
的
Extending
机制就可以解决。
Python
提供了一套完整的框架来使用
C/C++
编写扩展库,可以很灵活的开发
C++
扩展模块。这种方法的
相关文档:
http://www.trendcaller.com/2009/05/hadoop-should-target-cllvm-not-java.html
Sunday, May 10, 2009
Hadoop should target C++/LLVM, not Java (because of watts)
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