使用python检查yaml配置文件是否符合要求

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧!

# coding=utf-8

import logging
import yaml
import os
import sys

reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")

# 获取当前目录的路径
cur_dir = os.path.abspath('.')

def check_dt_pacsscp(config):
 """
 用来检查文件配置是否正确
 """
 #将配置config.yaml配置文件以字典方式读取
 dts_method = config['service']['method']
 dts_dup_check = config['service']['pacsscp_dup_check_off']
 dts_interval = config['scheduler']['interval']
 #判断对接方式是否是pacsscp
 if dts_method == 'pacsscp':
  if dts_dup_check == True and dts_interval == 3:
    return True
  else:
    return False
 else:
  #打印error级别的错误
  print "\033[31m Error:method not is pacsscp!!!\033[0m"
  return False

if __name__ == "__main__":
 # 加载yaml配置
 config_yaml = os.path.join(cur_dir, 'config.yaml')
 with open(config_yaml, 'rt') as f:
  config = yaml.safe_load(f.read())

  #dt相关路径和配置
 dt_path = config['path']['docking-toolbox']
 dt_config_path = os.path.join(dt_path, 'config.yaml')
 with open(dt_config_path, 'rt') as f:
  dt_config = yaml.safe_load(f.read())

 if check_dt_pacsscp(dt_config):
  print (u"\033[32m 校验通过~\033[0m")
 else:
  print (u'\033[32m 校验未通过, 请检查配置!\033[0m ')

以下是用正则获取不是yaml配置文件的

# coding=utf-8

"""
作业要求, 完善check_txpacs_version函数
"""

import logging
import traceback

import yaml
import os
import sys
import re

reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")

# 获取当前目录的路径
cur_dir = os.path.abspath('.')

def check_txpacs_version(config, constant):
 """
 高难度
 校验txpacs版本, 若版本<1.4, 则回调中不能出现received_start_timestamp和received_end_timestamp这两个参数,
 若不合法打印error级别的提示;
 校验txpacs的自动清理功能是否合法: 若dt版本<1.3.8, 则不做要求,
 若dt版本>=1.3.8, 则要求txpacs版本必须为1.5.1及以上版本, 且txpacs配置的clean_date需配置为正整数
 (docking-toolbox的版本号可以从文件'docking-toolbox/toolbox/utils/constant.py'中读取),
 若不合法打印error级别的提示.
 根据以上结果, 返回返回值.
 :param config: txpacs的配置
 :param constant: docking-toolbox/toolbox/utils/constant.py文件内容
 :return: True: 通过
    False: 不通过
 """
 # 获取txpacs的版本号
 jar_file = os.listdir(txpacs_path)
 jar_file.sort(reverse=True)
 jar_ver = jar_file[0]
 jar_version = re.search('txpacs-(.*?).jar', jar_ver)
 #txpacs的版本号
 txpacs_version = jar_version.group(1)
 #docking-tools的版本号
 dt_version = re.search('DT_VERSIONS.*?"(.*?)"',constant).group(1)

 #打开txpacs的配置文件
 with open(txpacs_config_path, 'rt') as f:
  txpacs_file = f.read()
 #判断txpacs的版本号是否小于1.4
 if txpacs_version < '1.4':
  #判断received_start_timestamp" and "received_end_timestamp"两个参数是否出现在txpacs配置文件中
  if "received_start_timestamp" and "received_end_timestamp" not in txpacs_file:
   return True
  else:
   print "\033[31m Error:当前的txpacs版本号是txpacs-%s ,不应该存在received_start_timestamp和received_end_timestamp\033[0m"%txpacs_version
   return False
 #如果txpacs版本号大于等于1.4
 else:
  #判断DT版本是否大于1.3.8
  if dt_version >= '1.3.8':
   if txpacs_version >= '1.5.1':
    if config['store']['clean_date'] > 0:
     return True
    else:
     print "\033[31m Error:txpacs配置文件中clean_date应为正整数 \033[0m"
     return False
   else:
    print "\033[31m Error:当前DT版本大于1.3.8,txpacs版本必须大于等于1.5.1\033[0m"
    return False
  else:
   return True

if __name__ == "__main__":
 # 加载yaml配置
 config_yaml = os.path.join(cur_dir, 'config.yaml')
 with open(config_yaml, 'rt') as f:
  config = yaml.safe_load(f.read())

 # txpacs相关路径和配置
 txpacs_path = config['path']['txpacs']
 txpacs_config_path = os.path.join(txpacs_path, 'conf.yml')

 with open(txpacs_config_path, 'rt') as f:
  txpacs_config = yaml.safe_load(f.read())

 # dt相关路径和配置
 dt_path = config['path']['docking-toolbox']
 dt_constant_path = os.path.join(dt_path, 'toolbox', 'utils', 'constant.py')
 with open(dt_constant_path, 'rt') as f:
  dt_constant = f.read()

 if check_txpacs_version(txpacs_config, dt_constant):
  print (u"\033[32m 校验通过~\033[0m")
 else:
  print (u'\033[32m 校验未通过, 请检查配置! \033[0m')

以上这篇使用python检查yaml配置文件是否符合要求就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • python中yaml配置文件模块的使用详解

    简述 和GNU一样,YAML是一个递归着说"不"的名字.不同的是,GNU对UNIX说不,YAML说不的对象是XML. YAML不是XML. 为什么不是XML呢?因为: YAML的可读性好. YAML和脚本语言的交互性好. YAML使用实现语言的数据类型. YAML有一个一致的信息模型. YAML易于实现. 上面5条也就是XML不足的地方.同时,YAML也有XML的下列优点: YAML可以基于流来处理: YAML表达能力强,扩展性好. 总之,YAML试图用一种比XML更敏捷的方式,来完成

  • python操作yaml说明

    1. 安装PyYAML pip install PyYAML 2. 加载yaml文件 直接使用yaml.load()函数 demo.yml : kind: Deployment apiVersion: apps/v1 metadata: name: podinfo namespace: yaml-demo spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: podinfo template: metadata: labels: app: podinfo s

  • 使用python检查yaml配置文件是否符合要求

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! # coding=utf-8 import logging import yaml import os import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf-8") # 获取当前目录的路径 cur_dir = os.path.abspath('.') def check_dt_pacsscp(config): """ 用来检查文件配置是否正确 ""

  • Python实现解析yaml配置文件的示例详解

    目录 楔子 字典 数组 标量 引用 生成 yaml 文件 楔子 前面我们介绍了 ini 格式的配置文件,本次来看看 yaml,它的表达能力相比 ini 更加的强大.yaml 文件以 .yml 结尾,在介绍它的语法结构之前我们先来看看 yaml 的一些基本规则. 大小写敏感: 使用缩进表示层级关系,并且缩进只能用空格.不可以使用 tab 键.缩进的空格数目不重要,只要相同层级的元素左侧对齐即可: # 表示注释,# 到行尾的所有字符都会被忽略: yaml 支持的数据结构有以下三种: 字典:键值对的集

  • 基于Python和PyYAML读取yaml配置文件数据

    一.首先我们需要安装 PyYAML 第三方库 直接使用 pip install PyYAML 就可以(这里我之前是装过的,所以提示我PyYAML已经在这个目录下了,是5.1.2版本的) 二.先看一下我的yaml配置文件中数据的格式 特点: 1.大小写敏感 2.使用缩进表示层级关系 3.缩进的时候使用的是空格,不是tab键(因为在写python脚本的时候可能会习惯用tab键进行缩进,这里的缩进只能使用空格.只要同层级的对齐,空一格或者空两格都是没有关系的) 4.#号表示注释 (这不就是python

  • Python接口自动化浅析yaml配置文件原理及用法

    目录 一.yaml介绍及使用 01 yaml简介 02 yaml语法规则 03 yaml数据结构 对象 数组 纯量 二.yaml配置文件的使用 01 yaml配置文件准备 02 yaml配置文件格式校验 三.yaml配置文件读写 01 安装pyYaml 02 yaml模块源码解析 load: dump: 03 读写yaml配置文件 在上一篇Python接口自动化测试系列文章:Python接口自动化浅析数据驱动原理,主要介绍openpyxl操作excel,结合ddt实现数据驱动. 在自动化过程中,

  • Python检查 云备份进程是否正常运行代码实例

    这篇文章主要介绍了Python检查 云备份进程是否正常运行代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 场景:服务器自动备份数据库文件,每两小时生成一个新备份文件,通过云备份客户端自动上传,需要每天检查是否备份成功. 实现:本脚本实现检查文件是否备份成功,进程是否正常运行,并且发送相关邮件提醒. #! /usr/bin/env python import os import time import smtplib from email

  • Python读取yaml文件的详细教程

    yaml简介 1.yaml [ˈjæməl]: Yet Another Markup Language :另一种标记语言.yaml 是专门用来写配置文件的语言,非常简洁和强大,之前用ini也能写配置文件,看了yaml后,发现这个更直观,更方便,有点类似于json格式.在自动化测试用的相当多所以需要小伙伴们要熟练掌握 2.yaml基本语法规则: 大小写敏感 使用缩进表示层级关系 缩进时不允许使用Tab键,只允许使用空格. 缩进的空格数目不重要,只要相同层级的元素左侧对齐即可 #表示注释,从这个字符

  • python+appium+yaml移动端自动化测试框架实现详解

    结构介绍 之前分享过一篇安卓UI测试,但是没有实现数据与代码分离,后期维护成本较高,所以最近抽空优化了一下. 不想看文章得可以直接去Github,欢迎拍砖 大致结构如下: testyaml管理用例,实现数据与代码分离,一个模块一个文件夹 public 存放公共文件,如读取配置文件.启动appium服务.读取Yaml文件.定义日志格式等 page 存放最小测试用例集,一个模块一个文件夹 results 存放测试报告及失败截图 logs 存放日志 testcase 存放测试用例runtest.py

  • python 读取yaml文件的两种方法(在unittest中使用)

    作者:做梦的人(小姐姐) 出处:https://www.cnblogs.com/chongyou/ python读取yaml文件使用,有两种方式: 1.使用ddt读取 2,使用方法读取ddt的内容,在使用方法中进行调用 1.使用ddt读取 @ddt.ddt class loginTestPage(unittest.TestCase):     @ddt.file_data(path)     @ddt.unpack     def testlogin(self,**kwargs):       

随机推荐