终于到了这一系列的最后一期，每一次真的比较纠结，因为工作实在太忙了，每一次都纠结是不是要放弃，每一次又坚持了下来，为自己打个Call，其实这个系列真的非常有意义，记录了我从只会作黑盒测试的正宗黑盒测试人员，慢慢的有了具备开发协助黑盒测试的自动化工具，这个工具从被别人鄙视“搞什么搞”的低级阶段渐渐发展成有班长，成规模，让别人觉得“有点样子”的中级阶段，再到这次真的有了界面，一个真的有模有样，让别人可以另眼相看的阶段，这个期间的痛并快乐着的感受，真的只有经历的人才会知道。但是大家千万不要以为这个完结篇就代表了女巫目前的工作level，这个“完结篇”是2016年的“完结篇”，因为从2016年做了这个完结篇，真的主管才真的重视我们的自动化工具，然后从2017年开始，真的黑盒测试任务渐渐变少，到2019年真的几乎已经没有了黑盒测试任务，自动化工作反而成了工作的重点，所以真觉得还挺神奇的，几年前的非本职工作，被别人在质疑搞什么搞得自动化，现在变成了主业，真的很多时候你不去努力一把，你不知道自己有多厉害哈哈。
好吧，心路历程总结完毕，我们真的可以开始介绍我们的工具，我们的工具
比较厉害，有了界面，这个界面是用C++实现，我们是在C++中调用Python脚本的方式来实现我们的自动化
一、如何配置C++与Python结合编程的编程环境
1.Python的资料Copy
首先将Python安装目录下的Libs和include文件copy下来，如下图
2.VS端的设置
VS需要创建一个MFC的项目，这里就不再赘述，之前的C++已经叙述过如何创建，创建完毕请注意
1）运行的模式如果选择debug Mode如下图
a.需要将Python的Include和Libs copy到我们建立的C++ project的路径下，如下图
b.Include文档的配置，选择项目->属性->C/C++的”一般”->其它include 目录选择a 中copy的include所在的路径
c.Libs 配置依赖项路径
选择项目->属性->连接器->一般->其它程式库目录，如下图：
d.在Debug中运行，需要设置依赖项
首先需要在libs文件夹下的Python27.lib复制一个，并将其名称改为python27_d.lib，如下图
然后到选择项目->属性->连接器->输入路径下，将python27_d.lib设置到“其它相依性”此栏位中，如下图
e.配置“先行编译标头档”
需要选择“未使用先行编译表头档”如下图：
2）运行模式如果选择Release Mode如下图
除了不需要设置依赖项即步骤d，其它与选择Debug一样
3）例子说明：
下面的例子即为可以编译成功的例子
二、Python C++ API 的学习
1.资料来源：地址
Python的官网：Https://docs.python.org/2/c-api/index.html
注意选择的是Python 2.7.11这个与我们安装的Python的版本一样：我们安装的就是Python27。如【图1】
【图1】
2.具体的Topic
Python/C API Reference Manual
此Topic中一共有10个分类，建议不要每个分类都看，因为其中的信息量太大了，可以以实现的功能为中心，选择性的学习这些接口函数。
10个分类分别是：Introduction；The very High Level Layer；Reference
Counting；Exception Handing；Utilities；Abstract；Concrete Objects
Layer；Initialization， Finalization，
3.常用接口函数
1）Initialization， Finalization and Threads
Void Py_Initialize (void)
初始化Python解释器，在一个内嵌Python的应用软件中，在调用其它的API函数前，必须要调用此函数。此函数没有参数，没有返回值，且如果初始化失败就会出现致命的失败。
Int Py_IsInitalized()
判断是否初始化成功，如果成功返回值是True(非0)否则为False(0)；此函数没有参数。
Py_Finalize()
取消所有的Py_Initialize()此函数做的初始化，且摧毁所有已经做过的初始化。此函数没有参数，没有返回值
2）The very High Level Layer
此分类主要是执行一个文档或者缓冲区中的源代码
PyRun_SimpleString(const char *command)
它是PyRun_SimpleStringFlags(const char *command PyCompiler *flags)的简化版，即只需要提供一个参数即可，这句命令的意思是执行Python中的一段代码。
PyObject *PyEval_CallObject(PyObject*pfunc，PyObject*pargs)
第一个参数是Module中需要调用的函数，是通过此函数获得PyObject_GetAttrString（此函数在下面会讲到） pargs是函数的参数列表，通常Py_BuildValue(char*format，……)来构建。
Int PyRun_AnyFile(FILE *fp， const char *filename)
该API的作用是运行名称为filename的python脚本
3）Concrete Objects Layer
这个分类主要是明确特定的某些Python的对象类型，传送一个对象必须需要搞清楚它是什么类型，同样如果你接收一个对象必须知道这个对象是什么类型的，如果不知道首先需要check它是什么类型的，例如如果希望确认这个对象是否为字典类型，则需要使用PyDict_Check()这个函数。这个章节就是讲述Python对象类型的结构图
Python对象类型主要分为基本的对象，数字类型对象，序列类型对象，映射类型对象，其它对象
序列类型对象中的String/Bytes 对象类型
这些对象包含的函数，如果获得的参数不是string类型的参数，则会返回一个TypeError的错误。
PyObject* PyString_FromString(const char *v)
将参数中的字串常量转成一个字串对象。
Module Objects
PyObject * PyModule_GetDict(PyObject *module)
返回一个字典类型的对象，此对象包含模块名称。此对象与模块对象的__dict__属性是相同的。这个函数不会fail，如没有会返回
File Objects
| PyObject* PyFile_FromString(char *filename，char *mode) |
返回一个打开的文件类型的Python对象，该对象的打开方式由mode指定，mode的取值同C语言的函数fopen()：
| FILE* PyFile_AsFile(PyObject *p) |
将与p相关联的文件对象作为FILE指针
4）Import Modules
PyObject *PyImport_ImportModule(const char *name)
导入一个Python模块，参数Name可以是“.py”文件的文件名，类似Python内建函数Import
注意：参数是const char类型，即调用时直接写PyImport_ImportModule("candpython")即可，candpython就是需要调用的模块的名称即“.py”文件的文件名称。
PyObject*PyImport_Import(PyObject *name)
作用与上面函数一样，但是注意其需要传进来的参数是PyObject类型，不是简单的char类型，所以需要将模块名称使用
PyString_FromString(const char *v)转换成PyObject类型才可以使用这个函数，这两个函数Mary均做过实现，可以实现相同功能
5）Object Protocol
PyObject *PyObject_GetAttrString(PyObject*o， const char *attr_name )
两个参数，第一个参数是导入“. py ”的module 对象，第二个参数是此module对象中的字串，这个函数的意义是获得此Module中的函数名称字串，并将此字串转成Object类型。
Int PyObject_HasAttr(PyObject *o，PyObject *attr_name)
两个参数，第一个参数是导入“. py ”的module 对象，第二个参数是此module对象中的字串，这个函数的意义是确认Module中是否有attr_name此字串
注意：这个函数传进去的第二个参数为Object所以如果使用这个函数，需要先将字串类型转成object类型。
如果能找到，返回值为1否则为0，注意无论是否能找到，这个函数总是执行成功的，不会有错误的现象产生。
6）Int PyObject_HasAttrstring(PyObject*o， const char *attr_name )
与2)都一样，唯一不同的是传入的第二个参数是Const char类型，不需要将其转成Object。
三、代码例子
1、不需要传入参数的简单Python内嵌例子
说明：
1）初始化Py_Initialize();
2）直接运行Python的代码，这段代码的意思就是添加当前的路径
PyRun_SimpleString(“import sys”) PyRun_SimpleString("sys.path.append('./')"); |
3）载入一个名字叫candpython的脚本
pName=PyString_FromString("candpython"); pModule =PyImport_ImportModule("candpython"); |
4）运行candpython的脚本中的函数
pFunc=PyObject_GetAttrString(pModule，"getlog"); PyEval_CallObject(pFunc，NULL); |
5）结束初始化 Py_Finalize();
2.需要传入参数的Python内嵌例子之较为复杂的实现
与不需要传入参数一样的内容不再赘述。
1)首先创建一个元组类型，元组的大小是2
2)将参数从C可以理解的内容转成Python可以读懂的内容
3)将此两个参数插入到一个元组对象中
4)调用此函数以及函数的参数即可
3.需要传入参数的Python内嵌例子之较为简单的实现
1)将C能理解数据翻译成Python能读懂的对象类型
注意这里是将两个参数直接翻译，并没有一个一个的翻译
2)调用函数以及此函数的两个参数
4.Python返回值传回给C++
该Python脚本执行的是一个加法运算，先从控件获得加数和被加数，将其转换为Python对象并传给Python脚本，执行脚本后得到结果，再将此结果转换为C++数据类型回传给C++，并在控件中显示。
该脚本Python脚本执行的是at command的压力测试，先从控件获得COM口，将其转换为Python对象传给Python脚本，执行完脚本后，得到测试总次数，Pass次数和Fail次数，再将此结果转换为C++数据类型回传给C++，并在控件中显示。由于需要转换的Python对象有多个，所以此处用的是int PyArg_ParseTuple(PyObject *args， const char *format，…)
5.运行Python脚本
运行脚本使用PyRun_AnyFile(FILE *fp， const char *filename)，为了得到FILE指针，需要先将Python脚本以只读方式打开并转换为Python对象，再将其转换为FILE指针，
四、实际项目说明
1.简单例子
Atcommand2.exe就是C++的执行档案，承担的是界面的工作
Atgpioreq2.py是界面中调用的脚本
其实点击“确认”按键就是让下面的脚本执行，这样看起来是不是漂亮很多！
2.较漂亮的例子
如果你觉得上面的界面太简单了，看一下以下的例子：
一个非常漂亮的两个界面，其中汇集了边界测试，压力测试，而且考虑到每个项目需要将一些参数开放出来给使用者使用，对于使用者非常方便，需要测试什么项目，选择什么项目，根据项目的情况设置具体的参数，然后直接点击run就可以自动执行python的脚本，真的很酷！
这一系列告一段落，这个系列对于女巫的职业生涯真的意义非凡，对于别人的冷嘲热讽，只要内心够坚持，每天都在进步，日积月累真的就会产生奇妙的结果，当我们把这个有界面的测试工具拿出来时，老板就开始慢慢减少我们team的黑盒测试工作，直到现在几乎没有黑盒测试工作，还要感谢那些质疑我们搞什么搞得同事，虽然他们依然还在做着一成不变的工作……所以还是那句话：路漫漫其修远兮，吾将上下而求索……加油！
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