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怎么学习python自动化测试才好?

2021年11月27日470百度已收录

python自动化测试学习路线一、Python的应用场景

Python用于简单脚本编程,如编写2048小游戏或12306的自动抢票软件;Python用于系统编程,如开发系统应用;Python用于开发网络爬虫; 网络爬虫的用途是进行数据采集,也就是将互联网中的数据采集过来。网络爬虫的难点其实并不在于爬虫本身,由于网站方为了避免被爬取回采取各种各样的反爬虫措施,而如果想要继续从网站爬取数据就需要解决这些反爬虫措施,所以网络爬虫的难点在于反爬的攻克和处理。1、 Python用于Web开发,如个人博客、在线教育网站以及论坛等;2、 Python用于自动化运维,如通过写Python脚本实现对于服务器集群进行自动化管理;3、 Python用于网络编程,如Socket编程等;4、Python用于数据挖掘、机器学习等大数据与人工智能领域方向的程序开发,如在人工智能领域;5、Python用于自动化测试,如UI自动化测试(Python+Selenium等)、接口测试(Python requests等)、性能测试(Python Locust等)、安全性测试(Python Scapy等)、兼容性测试(Python+Selenium等)等;二、自动化测试的那些事

1. 什么是自动化测试?

首先理清自动化测试的概念,

1、广义上来讲,自动化包括一切通过工具(程序)的方式来代替或辅助手工测试的行为都可以看做自动化,包括性能测试工具(loadrunner、jmeter),或自己所写的一段程序,用于生成1到100个测试数据。

所以实际上从广义上来讲:性能测试、接口测试等但凡用到测试工具的测试都称为"自动化测试"

2、狭义上来讲,通工具记录或编写脚本的方式模拟手工测试的过程,通过回放或运行脚本来执行测试用例,从而代替人工对系统的功能进行验证。

当然,行业中经常说的“自动化测试”及企业中要求的“自动化测试”大多都是“基于产品或项目UI层的自动化测试”。对于性能测试,接口测试一般不把它们归纳为自动化测试的范畴。

2. 为什么要做自动化测试?

根据51testing的《中国软件测试从业人员调查报告》,手工测试占到的89% ,相对开发来说,测试的门槛底,薪资普遍较底,所要求的知识面虽然有一定广度,但缺乏深度。这是测试的普遍现状。

正因为手功测试人门槛不高,使大量的毕业生,甚至是非专业人员涌入这个行业。从而增加了这个行业的激烈竞争。对于工作几年扔处于手工测试的人员来说都会有强列的危机感。由于工作的技术含量不高,薪资的涨幅遇到瓶颈,另一方面受到新进入者的威胁,同样的工作公司花5K招来的人就可以做,那么就不会花8K 的招。

  这个问题本不应该出现讨论技术的话题中,但他的确是大多测试人员不得不面对的一个问题。所以,从测试人员自身的发展来说,我其实非常需要通过自动化技术来增加自己有竞争力。

  自动化测试最实在的优势在于——工作好找:有一个测试工程师(并不是本人)发现一个有趣的现象,她申请过的几乎所有测试职位,在招聘时都需要自动化测试经验。但当她开始工作后,就发现这些公司都试图做自动化测试,但是结果大多不怎么地。不过,尽管她参与的都是一些悲剧的项目,不过她总能把这些悲剧包装成喜剧以应对下一次面试。

3、所以呢,既然自动化测试有那么多优势,为什么还有那么多项目做失败了呢?

我个人有个推论:

1、公司自动化测试人员能力不够

2、项目难度太大,功能不稳定,需求变化太快,就盲目启动自动化,导致自动化脚本开发频繁改变,更不上需求变化的速度,最终以失败告终

3、项目过于复杂,大部分功能无法实现自动化,仅仅只有小部分功能实现自动化,这个对于项目意义不大。

4、公司人员流动大,导致自动化脚本维护的难度加大,最终夭折。

当然自动化测试还有个优势:自动化测试可以将产品的知识固化到脚本中,以降低测试人员流动对项目造成的影响。但是这个优势的前提是,这些脚本易于维护,这就需要一些必要的文档,这又是另一个议题了。

4、什么项目适合做自动化测试?

假如你已经决定要学习自动化测试了,如何学习是要面临的下一个问题?这个问题以被测试产品为出发点进行分析,假如你所学的技术不能得到应用(验证),将会使你的学习过程寸步难行。

首先考考虑产品是否适合做自动化测试。这方法比较普遍的共识是从三个方面进行权衡。

1、软件需求变动不频繁

测试脚本的稳定性决定了自动化测试的维护成本。如果软件需求变动过于频繁,测试人员需要根据变动的需求来更新测试用例以及相关的测试脚本,而脚本的维护本身就是一个代码开发的过程,需要修改、调试,必要的时候还要修改自动化测试的框架,如果所花费的成本不低于利用其节省的测试成本,那么自动化测试便是失败的。

  项目中的某些模块相对稳定,而某些模块需求变动性很大。我们便可对相对稳定的模块进行自动化测试,而变动较大的仍是用手工测试。

2、项目周期较长

由于自动化测试需求的确定、自动化测试框架的设计、测试脚本的编写与调试均需要相当长的时间来完成。这样的过程本身就是一个测试软件的开发过程,需要较长的时间来完成。如果项目的周期比较短,没有足够的时间去支持这样一个过程,那么自动化测试便成为笑谈。

3、自动化测试脚本可重复使用

自动化测试脚本的重复使用要从三个方面来考量,一方面所测试的项目之间是否很大的差异性(如C/S系统和B/S系统的差异);所选择的测试工具是否适应这种差异;最后,测试人员是否有能力开发出适应这种差异的自动化测试框架。

OK!讲明了上面那些事,我们现在可以学习自动化测试了

三、主流自动化测试框架

桌面程序的工具有:QTP、 AutoRunner

web应用的工具有:QTP、AutoRunner、Robot Framework、watir、selenium

手机App自动化测试:后续再分享

由于B/S架构的诸多优势,早几年前大量C/S架构的应用转为B/S结构。从而也推动了web开发与测试技术的发展。这也导致QTP框架的落寞,Selenium框架及Robot Framework框架的大量兴起。

假如,被测试有产品是C/S架构的,那么推荐QTP如果,被测产品是B/S 结构,那么推荐selenium

为什么不是QTP 或其它工具?因为selenium 对B/S应用支持很好,更重要的一点,它支持多语言的开发,真正的试用selenium ,你所要掌握的不仅仅是一个工具而已,你还需要学习一门语言。我为什么要选择selenium?目前市面主流自动化测试框架:

RFS: Robot Framework + SeleniumSelenium+unittest框架那你说我们学什么???

自然选择主流框架,假如你决定使用selenium 了之后,你又面临了一个新的问题,选择一门语言。selenium 是支持java、python、ruby、php、C#、JavaScript 。

从语言易学性来讲,首选ruby ,python从语言应用广度来讲,首选python,java、C#、php、从语言相关测试技术成熟度(及 资料)来讲:python ,java,ruby ,或者你可以考虑整个技术团队主流用什么语言,然后选择相应的语言。

我们在这里自然选择目前市面上最火,使用范围广,技术成熟度大的Python讲解

三、Python自动化测试学习路线

第一步:先学python ------- python不过关,别谈自动化。第二步:Selenium框架第三步:unittest框架第四步:项目第五步:Robot Framwork框架

如果只学习Robot Framwork,通过这个来做自动化,别以为不要学习Selenium跟python了, 因为Robot Framework中的关键字可能不够用,不能满足你们的需求,那么我们需要自定义关键字,这个时候就必须自己得通过python+selenium来编写了。在 栏目一中已经说明了python的应用王国了,用途很广,我们做自动化测试具体要学习那些python内容 【附图】 如下:

怎么学习python自动化测试才好?  Python自动化处理 第1张

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