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-![首页图](https://www.baidu.com/img/pcdoodle_2a77789e1a67227122be09c5be16fe46.png)
-# 接口测试框架（基于json格式、http请求,python3,不兼容python2.x版本） 
-## 注：现在基于Excel文件管理测试用例基本实现,)
-## 备注：大家在运行的时候，如果参数不需要key，只需要字典，可以在ddt_case.py和case.py改造parame,注释掉现在的parem，启用新的即可
-## 依赖用例支持用例执行，在testCase的ddt_case.py有实现，逻辑在代码中有写，参数的格式{"name":"$case1=data"}即代表name的值是case1的data字段，简单的实现。
-## 依赖用例是简单的实现，具体在业务上面还有很多复杂的要处理，知识实现了，部分的思路。
-## (目前在部分window上会出现FileNotFoundError [Errno 2] No such file or directory，这个bug是路径过长,解决方案为吧log日志放在当前目录，或者修改动态生成的文件的名字，给了第一种方式，测试日志放在当前目录）
-## qq交流群：194704520  
-### 使用的库 requests，绝大部分是基于Python原有的库进行的，这样简单方便，
-### 使用脚本参数分离等思想，尽可能降低代码的耦合度。
-###   如果你不配置钉钉机器人，注释到机器人相关的代码
-# 首先我们来看下我们的目录
-##
-![Alt text](https://github.com/liwanlei/jiekou-python3/blob/master/img/xiangmujiegoutu.png)
-##
-### 1.Case文件夹用来存放我们的测试用例相关的，
-### 2.test_case用来存储我们的测试数据，Excel管理测试用例，yaml文件管理测试用例，后续要把yaml管理测试用例的也封装出来。
-### 3.Interface对测试接口相关的封装，包括requests库，发送测试报告的email的封装，从Excel取测试数据的封装
-### 4.Public 展示测试报告相关的脚本，这里可以自己封装，也可以使用现成的，我这里是基于我自己封装的，最后生成的测试报告更加易懂，出错可以尽快排查相关原因
-### 5.report 存放测试报告，
-### 6.run_excel_re.py/run_html.py 主运行文件。运行后可以生成相应的测试报告
-### 7.run_new新版执行方式，重写了unittest方法，利用ddt驱动，生成漂亮的测试报告
-##
-##  除了在github的开源项目的分享，我也运营了自己的公众号，欢迎大家关注我的公众号
-![Alt text](https://github.com/liwanlei/jiekou-python3/blob/master/img/%E5%85%AC%E4%BC%97%E5%8F%B7%E6%B5%B7%E6%8A%A5.jpeg) 
-## 产生的html测试报告如下
-![Alt text](https://github.com/liwanlei/jiekou/blob/master/img/cebaogaotu.png)
-##
-### 增加了Excel管理测试报告的功能，目前在继续优化功能，增加了config目录，一些配置文件的目录，
-##
-## 产生的Excel测试报告如下
-![Alt text](https://github.com/liwanlei/jiekou/blob/master/img/excel.png)
-![Alt text](https://github.com/liwanlei/jiekou/blob/master/img/excel2.png)
-### 现在的测试结构更加完整，最新的一次提交增加了log日志的展示，使功能更加完善，log日志在控制台展示如下，对目录进行优化
-![Alt text](https://github.com/liwanlei/jiekou/blob/master/img/log.png)
+Python 是一门易于学习、功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。
 
+Python 官网（https://www.python.org/）上免费提供了 Python 解释器和扩展的标准库，包括源码和适用于各操作系统的机器码形式，并可自由地分发。Python 官网还包含许多免费的第三方 Python 模块、程序和工具发布包及文档链接。
 
+Python 解释器易于扩展，使用 C 或 C++（或其他 C 能调用的语言）即可为 Python 扩展新功能和数据类型。Python 也可用作定制软件中的扩展程序语言。
 
+本教程只是简单介绍了 Python 语言概念和功能。读者在阅读本教程时最好使用 Python 解释器以便随时动手练习。本教程中的所有示例都是相互独立的并可离线阅读。
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+标准库与模块的内容详见 Python 标准库。Python 语言参考手册 是更正规的语言定义。如要编写 C 或 C++ 扩展请参考 扩展和嵌入 Python 解释器 和 Python/C API 参考手册。此外，深入讲解 Python 的书籍也有很多。
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+本教程对每一个功能的介绍并不完整，甚至没有涉及全部常用功能，只是介绍了 Python 中最值得学习的功能，旨在让读者快速感受一下 Python 的特色。学完本教程的读者可以阅读和编写 Python 模块和程序，也可以继续学习 Python 标准库。
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+强烈推荐阅读 术语对照表。
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+1. 课前甜点
+2. Python 解释器
+2.1. 调用解释器
+2.1.1. 传入参数
+2.1.2. 交互模式
+2.2. 解释器的运行环境
+2.2.1. 源文件的字符编码