python測試之道

❶ python是什麼有什麼用應用領域有哪些學出來是做什麼的前景如何詳述，事關本人前程，謝謝

Python是一種跨平台的計算機程序設計語言。 是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越多被用於獨立的、大型項目的開發。
1、人工智慧：Python是人工智慧的首選語言，選擇人工智慧作為就業方向是理所當然的。
2、大數據：Python在大數據上比java更加具有效率，大數據雖然難學，但是Python可以更好的和大數據進行對接，尤其是大數據分析這個方向。
3、網路爬蟲：爬蟲是進行數據採集的利器，利用Python可以更快的提升對數據抓取的精準程度和速度。
4、全棧工程師：全棧工程師是指掌握多種技能，並能利用多種技能獨立完成產品的人，也叫全端工程師
5、自動化運維：運維工作者對Python的需求也很大;
6、自動化測試：Python十分高效，目前做自動化測試的大部分的工作者都需要學習Python幫助提高測試效率。用Python測試也可以說是測試人員必備的工具了。

❷ 如何自學 Python

分享Python學習路線。
第一階段Python基礎與Linux資料庫。這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。
學習目標：掌握Python基礎語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。
第二階段WEB全棧。這一部分主要學習Web前端相關技術，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、Flask Views、Flask模板、 資料庫操作、Flask配置等知識。
學習目標：掌握WEB前端技術內容，掌握WEB後端框架，熟練使用Flask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。
第三階段數據分析+人工智慧。這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。
學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。
第四階段高級進階。這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。
學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。
按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。
自學本身難度較高，一步一步學下來肯定全面且扎實，如果自己有針對性的想學哪一部分，可以直接跳過暫時不需要的針對性的學習自己需要的模塊，可以多看一些不同的視頻學習。

❸ 求推薦下python進行軟體自動化測試的書籍

看你想做什麼方面的自動化了。有很多測試框架。至於腳本一般可以用任意語言寫。

❹ 為什麼那麼多人關注Python的發展前景和方向

網路CEO曾表述：靠移動互聯網的風口現已沒有可能再出現獨角獸了，由於市場現已進入了一個相對平穩的發展階段，互聯網人口滲透率現已超過了50%。而未來的機會在人工智慧。確實互聯網巨頭公司在人工智慧領域投入顯著增大，都力求做人工智慧時代的「帶頭大哥」。 人工智慧的首選編程語言就是python。Python作為一門編程言語，其魅力遠超C#，Java,C,C++，它被昵稱為「膠水言語」，更被酷愛它的程序員譽為「美麗的」編程言語。從雲端、客戶端，到物聯網終端，python應用無處不在。近年來各專業機構和媒體對編程語言排名，Python排名始終靠前並呈上升的趨勢，相信小夥伴們已經看到了目前AI的開展力度了，隨著人工智慧時代的降臨， Python作為人工智慧的黃金語言，不能不火爆。未來Python的主要發展方向及對應的薪金：
一、人工智慧。人工智慧（AI）薪資高的月薪50K以上早有報道，而Python正是人工智慧方向首選的黃金語言。現在在拉勾網上，人工智慧工程師的招聘起薪普遍在20K-35K。當然，如果是初級工程師，起薪也已經超過了12500元/月。
二、大數據。我們目前正處於大數據時代，Python這門語言在大數據上比Java更加有效率，大數據雖然難學，但是Python可以更好地和大數據對接可以看到，用Python做大數據的薪資也至少是20K以上了，大數據持續火爆，未來做大數據工程師，薪資還將逐漸上漲。
三、網路爬蟲工程師。數據是大數據的源頭，網路爬蟲作為數據採集的利器，大有用武之地。利用Python可以更快的提升對數據抓取的精準程度和速度，是數據分析師的福祉，通過網路爬蟲，讓BOSS再也不用擔心你沒有數據。做爬蟲工程師的的薪資為20K起，當然，因為大數據，薪資也將一路上揚。
四、Python web全棧工程師。全棧工程師是指掌握多種技能，並能利用多種技能獨立完成產品的人。也叫全端工程師(同時具備前端和後台能力)。全棧工程師不管在哪個語言中都是人才中的人才，而Python web全棧工程師薪資基本上都會高出20K。所以如果你能力足夠，首選就是Python web全棧工程師。
五、Python自動化運維。運維工作者對Python的需求很大，小夥伴們快快行動起來吧，學習Python自動化運維也能有個10k-15k的工資。
六、Python自動化測試。Python這門語言十分高效，只要是和自動化有關系的，它可以發揮出巨大的優勢，用Python測試也可以說是測試人員

❺ python在測試中用得多不多

測試相關的開發語言應該以腳本類為主，python很不錯，個人比較喜歡。自動化測試和測試工具的開發常常需要和系統管理打交道，比如自動軟體部署，自動配置環境等的。這類任務Java不適合。

❻ 有沒有免費的比較好的 學習軟體測試的網站

論壇挺多的： 51testing、7點測試、測試之道等還有其他的測試論壇

❼ 學會Python之後更適合做哪方面的工作

下面我們來說一下Python具體的工作崗位以及其崗位要求：

Python後台開發工程師：主要是負責搭建和改進平台產品的後台，並與前端開發工程師相互配合完成整體產品的開發工作。要求工程師具備至少一門Python Web開發框架（Tornado、Django、Flask等），了解並熟悉MySQL/Redis/MongoDB。還要熟悉分布式、微服務、高性能Web服務的開發。

Python爬蟲開發工程師：爬蟲開發工程師並非我們預想的那樣，只是負責為公司爬取相對應的數據內容。爬蟲開發工程師主要負責對傳統網頁、SNS及微博等各種網站信息高效採集與正確解析，然後對用戶數據進行整理分析，參與建模的構建，總結分析不同網站、網頁的結構特點及規律，負責爬蟲架構設計和研發，參與爬蟲核心演算法和策略優化研究。需要開發工程師熟悉了解robot規則、selenium、mitmproxy、pymouse等內容。當然作為爬蟲開發工程師一定要有一定的職業情況，所有工作都需要在合理合法的需求下進行。

Python全棧開發工程師：是指可以使用Python相關工具，獨立完成網站開發，稱之為全棧開發。全棧開發工程師需要掌握非常多的技能，包括：項目管理、前後端開發、界面設計、產品設計、資料庫開發、多端產品等等。

自動化運維工程師：是在基本的運維工作的基礎上，實現運維工作的自動化，並且對自動化程序進行優化提升。需要從業者在掌握基本的運營工作的前提下，掌握Python中的IPy、Ansible、Saltstack等常用模塊。

自動化測試工程師：首要要完成測試的基本工作，包括測試計劃、測試用例、黑盒測試、性能測試等等。其次要是完成產品的自動化測試的部署以及維護工作，並且不斷嘗試新的方法，新的工具，以提高測試的效率。需要掌握Python以及selenium相關的技能。

數據分析師：指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。需要從業者了解行業相關業務知識、相關管理工作、掌握足夠的數據分析方法、了解數據分析工具使用、能夠完成數據分析建模等，工作內容偏重於分析，同樣也要掌握一定的開發能力，例如R語言和Python語言。

數據分析開發工程師：根據數據分析師的建模完成數據相關的開發工作，搭建倉庫、完成數據存儲、數據處理、計算處理以及報表開發等工作。需要從業者熟練應用資料庫、數據建模開發、Python相關數據科學知識等技能。

人工智慧開發工程師：根據企業人工智慧AI相關的開發需求，完成相應產品或者功能開發。需要從業者掌握充分的數據理論基礎、Python開發基礎、機器學習理論與實踐、深度學習理論與實踐、自然語言處理等一系列相關的開發技能。

Python游戲開發工程師：主要負責游戲服務端的邏輯開發。需要從業者掌握Python各種性能優化方法、soket網路編程知識、運維相關基礎知識、以及Python相關的游戲開發庫與框架。此外還可以將Python開發相關工作按照崗位晉升分為初級Python開發工程師、中級Python開發工程師、高級Python開發工程師、項目經理、架構師、CTO等。主要是根據從業者工作年限，在某個就業方向的工作經驗以及解決問題的能力進行定位。

無論是哪個就業方向，扎實的學習好Python相關知識是重中之重，在互聯網行業，無論是大廠還是創業創新的公司，招聘人才的最核心要求是技術能力，只有自己的能力和崗位匹配的時候，才能獲得更多的工作機會。

❽ 本人大四了，想學習軟體測試，哪裡有比較好的學習視頻資料

軟體測試學習書籍8本【經典推薦】

一.《軟體測試的藝術》

資深軟體測試架構師10年測試經驗結晶，幫你系統梳理測試技術，建立自己的測試體系，輕松轉型測試架構師！深度解密四步測試策略制定法、四步測試設計制定法、軟體質量評估模型、測試方法車輪圖，用通俗的語言和取自一線的案例闡述各種測試技術的細節、方法和實踐。

四、總結如果你覺得此文對你有幫助，如果你對軟體測試、介面測試、自動化測試、面試經驗交流感興趣歡迎B站關注愛碼小哥觀看海量軟體測試進階公開課。

B站UP主：愛碼小哥

❾ 自學軟體測試買什麼書比較好

所謂：師父領進門，修行靠個人。再好的資源，自身不努力那也是白費。軟體測試行業更迭如此迅速，更是如此。分享一篇軟體測試的心得，怎麼快速入門到精通的思路，非長篇大論，比較精簡，各位看官自行汲取。
軟體測試基礎知識
軟體測試顧名思義，是為了發現錯誤而執行程序的過程，從而對軟體質量進行評估。了解軟體測試對象，包括系統架構、明確需求、系統設計流程、用例設計步驟、以及提測時測試流程單里寫清楚所改動的內容。熟悉掌握幾種常見的軟體測試方法，並知道靈活的使用測試方法進行進行測試：如β測試_Beta測試、α測試_Alpha測試、用戶界面測試-UI測試、冒煙測試、本地化測試、白盒測試、黑盒測試、回歸測試、單元測試、自動化測試、集成測試、兼容性測試、介面測試等。
軟體測試書籍推薦
書中自有黃金屋，關於軟體測試如何進行系統學習，多看書總結前人的經驗。根據測試方向，給大家推薦幾本好書：
國外經典
1、《軟體測試》 [美]Ron Patton ，入門書里殿堂級的書，用淺顯的語言講述軟體測試的理論知識。
2、《Google軟體測試之道》，世界上知名的互聯網公司獨特的軟體測試之道，看完受益匪淺。
國內新秀
1、 推薦蟲師的書吧，周圍的朋友也是力薦這本關於自動化測試的書
2、《Selenium 2自動化測試實戰·基於Python語言》，好書無非就是讓大眾從書中受到啟發。
自動化測試走起
自動化測試現在屬於軟體測試的趨勢，雖然並沒有完全代替手工測試，但是很多大公司目前都在實施自動化測試，比如利用TestWriter、selenium、QTP等一眾自動化測試工具進行項目用例測試，有效的反應高投資回報率的特點。比如產品型項目適合自動化測試，反復測試未改動的功能，就可以用自動化測試解決；還有很多增量式開發、持續集成項目、多次重復、機械性動作，都適合這種情況。
身懷多種技術
多學習一門編程語言，比如C++、JAVA，身在職場就知道，這對自己的工作以及和開發溝通上，是加分項啊！分分鍾底氣十足！

❿ Python開發測試學習選擇哪裡好

哪裡好自己選，只是注意廣告做得多的不一定好。

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Python測試開發分享感悟
今天Zoom.Quiet在公司內部分享了對Python測試開發的一些感悟，TDD以及一些開源的Python測試的庫。由於一直在測試一線奮戰，我被做為特邀嘉賓來到現場。由於時間關系，最後我的分享沒有進行。我在這里說說對Zoom.Quiet演講內容的一些感想吧。

下面的鏈接是Zoom.Quiet的幻燈片：
http://py.kingsoft.net/s5/100826-PyTDD/

我打算分享的關於Python GUI測試的幻燈片：
http://py.kingsoft.net/s5/100826-PyTDD/py-gui-automation/

1. 重點強調了TDD測試先行的做法，以及新需求到來時進行迭代的測試驅動開發過程。
感想：「測試先行」的確是TDD的核心，同時，TDD還有其他一些理念，其實也很值得分享，比如：

編寫完測試案例後，用最小化或最精簡的代碼，讓測試案例剛剛好通過( just enough)。然後再繼續補充測試案例，測試案例可能失敗，繼而再修改代碼，讓新的測試案例剛剛好通過。之後一直重復這個過程，直到你再也寫不出一個測試案例，需要修改你的代碼。「just enough code」，我對於這點感觸比較深。一方面因為，我們幾乎沒有可能一次性寫出完全正確讓所有測試案例都通過的代碼，所以必定存在這個迭代的過程。另一方面，能很好的遵循YAGNI(You Are'nt Gonna Need It)，避免了過度的設計。
測試案例是最好的注釋，同時也是最好的文檔。

2. 分享了大量Python的開源測試工具或庫。
感想：知道了很多自己不知道的東西，很有意義。

3. 「沒有測試案例的持續集成不是持續集成」
感想：說的太好了。同時也要自我反省一下，一直想將測試案例加入持續構建，一直都沒有去做~

4. 「測試的本質是什麼？」
感想：記得一本測試的書講過，測試的本質，就是「想盡一切辦法尋找軟體的缺陷！」。我覺得也是有道理的，所謂的「保證軟體的質量」，並不準確，至少，我可以舉一個反例，進行高效的代碼審查以及招聘最優秀的程序員，同樣也能保證軟體的質量，是不是軟體測試呢？有人說自動化測試不能發現新的缺陷，只能保證已發現的BUG不再重現。其實，只是我們理解的是保證BUG不重現，歸根結底，自動化測試案例一直重復的執行，還是為了找到軟體的缺陷，並且，是存在發現新缺陷的可能的。所以，別想了，軟體測試就是找BUG，直到你再也找不出來為止。（你找不出來並不意味著沒有）。

5. 「當你的代碼需要使用過多的Mock對象進行測試時，意味著你的代碼依賴過多，重構它吧」
「不可測的代碼，是需要使用大量的Mock對象的代碼」
「減少依賴，減少Mock對象的使用」
感想：對於這兩個觀點，我有一些不同意見。首先，除非你開發的是類似計算素數或是其他單一性很強的代碼，你不可能不依賴到文件系統，資料庫，以及網路。而一旦你的測試案例依賴於這三樣東西，你的測試案例就不再屬於單元測試，而是集成測試。除非你只把這部分代碼交給集成測試，不然你必然需要使用Mock對象。
當然，這里所說的Mock對象也是廣義的概念。嚴格來說，存在諸如：Spy，Fake，Stub，Mock等具有不同意義的東西。雖然只是概念上的理解，在實際測試過程中對測試案例的理解，還是很有意義的。
所以，我覺得，最不可測試的代碼，因為是連Mock的機會都不給的代碼。這樣的代碼我遇到過很多，特別是C++的代碼，我見過的C++程序員，對依賴注入都沒什麼概念。依賴注入，是為了減少對具體對象的依賴，同時，也提供了更好的可測性。允許使用Mock對象進行模擬。
關於Mock的爭論其實有很多，我也只是表達一點自己的看法。我也沒有那麼絕對，過度使用Mock，我也是不推薦的。

6. 有人提問：「TDD對可測性的幫助有多大？」
我的回答：很大，非常大。當你寫過別人代碼的測試案例的時候你就會知道，假如一個傢伙從來不寫測試案例，他的代碼測試起來會非常痛苦。假如另一個傢伙自己就會寫一些測試案例測試自己的代碼，在寫測試代碼的過程中，其實就已經是在不斷的重構，使得代碼更具可測性的過程。所以，這樣的代碼的可測性會強很多。

7. 關於我自個開發的KWinAuto自動化GUI測試框架
說明：其實這個是我們內部使用的一個GUI測試框架。為了讓名字更好聽，我臨時修改了名字，因為靈感和一些東西來自開源的PyWinAuto，所以，我索性取了個名，叫KWinAuto。這個框架主要是非常簡單的處理了常見的Windows控制項的操作，並且是為我們自己實際測試量身打造的這么一個庫。離最終開源出來讓大家分享還是有一些距離，所以，就先不放出來了，大家就從我的幻燈片里先了解一下吧。