TPT中脚本评估的使用（下）：基于Python的测试管理和软件交互

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我们可以通过**checked（）**对测试需求是否满足进行检查，检查的结果会反映到测试结果之中。

之后，我们也可以使用 report () 函数将我们的需求满足结果反馈到我们的 告之中。

如图所示，我们使用include () 这个函数调用了外部的一个脚本，这个脚本在控制台上打印输出一段文字。这个函数类似于C和C++中#include这个语法特性，都起到了加载外部文件的作用。

值得注意的是，我们在编写外部脚本的时候要注意其语法特性要满足TPT内部的语法特性，不能使用TPT中不包含的语法特性。

通过TPT脚本与MATLAB进行交互

TPT提供了与MATLAB进行交互的接口，我们可以通过runMScript() 函数在MATLAB工作区写入或者读取变量，也可以去执行M语言程序，在MATLAB中对信 进行计算与处理，或者针对不同的测试用例对模型本身进行改变。

除此之外，我们还可以用TPT脚本中的 setMatlabSettings（） 函数对MATLAB平台进行设置，让测试环境达到我们的要求。

通过TPT脚本与其它应用程序或Python扩展库进行交互

我们之前在脚本中调用了Python2.7的标准库，那如何在TPT脚本中使用例如numpy、pandas、matplotlib这些较为常用的扩展库呢T的 execute() 这个函数为我们提供了实现的可能。

我们调用execute() 这个函数，TPT就会自动创建一个我们指定的进程，同时TPT解释器会在execute() 函数调用语句处暂停，等待外部进程的结束。那么我们就可以通过共享内存的方法，为TPT和外部进程创建一个共同的数据缓存区，通过这个缓存区实现TPT和外部进程的数据交互。外部进程结束后，我们的TPT脚本可以根据其返回的结果来进行下一步的操作，原理如下图所示。

同样的，我们假如定义了多个与图形绘制有关的函数，我们可以进一步的把图形绘制的函数归类成一个函数库，步骤如下图所示。这时候我们就可以在多个项目中去使用这个函数库，或者分享给团队成员，提高了代码的复用性。