python测试之道

❶ python是什么有什么用应用领域有哪些学出来是做什么的前景如何详述，事关本人前程，谢谢

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
1、人工智能：Python是人工智能的首选语言，选择人工智能作为就业方向是理所当然的。
2、大数据：Python在大数据上比java更加具有效率，大数据虽然难学，但是Python可以更好的和大数据进行对接，尤其是大数据分析这个方向。
3、网络爬虫：爬虫是进行数据采集的利器，利用Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度。
4、全栈工程师：全栈工程师是指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人，也叫全端工程师
5、自动化运维：运维工作者对Python的需求也很大;
6、自动化测试：Python十分高效，目前做自动化测试的大部分的工作者都需要学习Python帮助提高测试效率。用Python测试也可以说是测试人员必备的工具了。

❷ 如何自学 Python

分享Python学习路线。
第一阶段Python基础与Linux数据库。这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。
学习目标：掌握Python基础语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。
第二阶段WEB全栈。这一部分主要学习Web前端相关技术，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、 数据库操作、Flask配置等知识。
学习目标：掌握WEB前端技术内容，掌握WEB后端框架，熟练使用Flask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。
第三阶段数据分析+人工智能。这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。
学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。
第四阶段高级进阶。这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。
学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。
按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。
自学本身难度较高，一步一步学下来肯定全面且扎实，如果自己有针对性的想学哪一部分，可以直接跳过暂时不需要的针对性的学习自己需要的模块，可以多看一些不同的视频学习。

❸ 求推荐下python进行软件自动化测试的书籍

看你想做什么方面的自动化了。有很多测试框架。至于脚本一般可以用任意语言写。

❹ 为什么那么多人关注Python的发展前景和方向

网络CEO曾表述：靠移动互联网的风口现已没有可能再出现独角兽了，由于市场现已进入了一个相对平稳的发展阶段，互联网人口渗透率现已超过了50%。而未来的机会在人工智能。确实互联网巨头公司在人工智能领域投入显着增大，都力求做人工智能时代的“带头大哥”。 人工智能的首选编程语言就是python。Python作为一门编程言语，其魅力远超C#，Java,C,C++，它被昵称为“胶水言语”，更被酷爱它的程序员誉为“美丽的”编程言语。从云端、客户端，到物联网终端，python应用无处不在。近年来各专业机构和媒体对编程语言排名，Python排名始终靠前并呈上升的趋势，相信小伙伴们已经看到了目前AI的开展力度了，随着人工智能时代的降临， Python作为人工智能的黄金语言，不能不火爆。未来Python的主要发展方向及对应的薪金：
一、人工智能。人工智能（AI）薪资高的月薪50K以上早有报道，而Python正是人工智能方向首选的黄金语言。现在在拉勾网上，人工智能工程师的招聘起薪普遍在20K-35K。当然，如果是初级工程师，起薪也已经超过了12500元/月。
二、大数据。我们目前正处于大数据时代，Python这门语言在大数据上比Java更加有效率，大数据虽然难学，但是Python可以更好地和大数据对接可以看到，用Python做大数据的薪资也至少是20K以上了，大数据持续火爆，未来做大数据工程师，薪资还将逐渐上涨。
三、网络爬虫工程师。数据是大数据的源头，网络爬虫作为数据采集的利器，大有用武之地。利用Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度，是数据分析师的福祉，通过网络爬虫，让BOSS再也不用担心你没有数据。做爬虫工程师的的薪资为20K起，当然，因为大数据，薪资也将一路上扬。
四、Python web全栈工程师。全栈工程师是指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人。也叫全端工程师(同时具备前端和后台能力)。全栈工程师不管在哪个语言中都是人才中的人才，而Python web全栈工程师薪资基本上都会高出20K。所以如果你能力足够，首选就是Python web全栈工程师。
五、Python自动化运维。运维工作者对Python的需求很大，小伙伴们快快行动起来吧，学习Python自动化运维也能有个10k-15k的工资。
六、Python自动化测试。Python这门语言十分高效，只要是和自动化有关系的，它可以发挥出巨大的优势，用Python测试也可以说是测试人员

❺ python在测试中用得多不多

测试相关的开发语言应该以脚本类为主，python很不错，个人比较喜欢。自动化测试和测试工具的开发常常需要和系统管理打交道，比如自动软件部署，自动配置环境等的。这类任务Java不适合。

❻ 有没有免费的比较好的 学习软件测试的网站

论坛挺多的： 51testing、7点测试、测试之道等还有其他的测试论坛

❼ 学会Python之后更适合做哪方面的工作

下面我们来说一下Python具体的工作岗位以及其岗位要求：

Python后台开发工程师：主要是负责搭建和改进平台产品的后台，并与前端开发工程师相互配合完成整体产品的开发工作。要求工程师具备至少一门Python Web开发框架（Tornado、Django、Flask等），了解并熟悉MySQL/Redis/MongoDB。还要熟悉分布式、微服务、高性能Web服务的开发。

Python爬虫开发工程师：爬虫开发工程师并非我们预想的那样，只是负责为公司爬取相对应的数据内容。爬虫开发工程师主要负责对传统网页、SNS及微博等各种网站信息高效采集与正确解析，然后对用户数据进行整理分析，参与建模的构建，总结分析不同网站、网页的结构特点及规律，负责爬虫架构设计和研发，参与爬虫核心算法和策略优化研究。需要开发工程师熟悉了解robot规则、selenium、mitmproxy、pymouse等内容。当然作为爬虫开发工程师一定要有一定的职业情况，所有工作都需要在合理合法的需求下进行。

Python全栈开发工程师：是指可以使用Python相关工具，独立完成网站开发，称之为全栈开发。全栈开发工程师需要掌握非常多的技能，包括：项目管理、前后端开发、界面设计、产品设计、数据库开发、多端产品等等。

自动化运维工程师：是在基本的运维工作的基础上，实现运维工作的自动化，并且对自动化程序进行优化提升。需要从业者在掌握基本的运营工作的前提下，掌握Python中的IPy、Ansible、Saltstack等常用模块。

自动化测试工程师：首要要完成测试的基本工作，包括测试计划、测试用例、黑盒测试、性能测试等等。其次要是完成产品的自动化测试的部署以及维护工作，并且不断尝试新的方法，新的工具，以提高测试的效率。需要掌握Python以及selenium相关的技能。

数据分析师：指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。需要从业者了解行业相关业务知识、相关管理工作、掌握足够的数据分析方法、了解数据分析工具使用、能够完成数据分析建模等，工作内容偏重于分析，同样也要掌握一定的开发能力，例如R语言和Python语言。

数据分析开发工程师：根据数据分析师的建模完成数据相关的开发工作，搭建仓库、完成数据存储、数据处理、计算处理以及报表开发等工作。需要从业者熟练应用数据库、数据建模开发、Python相关数据科学知识等技能。

人工智能开发工程师：根据企业人工智能AI相关的开发需求，完成相应产品或者功能开发。需要从业者掌握充分的数据理论基础、Python开发基础、机器学习理论与实践、深度学习理论与实践、自然语言处理等一系列相关的开发技能。

Python游戏开发工程师：主要负责游戏服务端的逻辑开发。需要从业者掌握Python各种性能优化方法、soket网络编程知识、运维相关基础知识、以及Python相关的游戏开发库与框架。此外还可以将Python开发相关工作按照岗位晋升分为初级Python开发工程师、中级Python开发工程师、高级Python开发工程师、项目经理、架构师、CTO等。主要是根据从业者工作年限，在某个就业方向的工作经验以及解决问题的能力进行定位。

无论是哪个就业方向，扎实的学习好Python相关知识是重中之重，在互联网行业，无论是大厂还是创业创新的公司，招聘人才的最核心要求是技术能力，只有自己的能力和岗位匹配的时候，才能获得更多的工作机会。

❽ 本人大四了，想学习软件测试，哪里有比较好的学习视频资料

软件测试学习书籍8本【经典推荐】

一.《软件测试的艺术》

资深软件测试架构师10年测试经验结晶，帮你系统梳理测试技术，建立自己的测试体系，轻松转型测试架构师！深度解密四步测试策略制定法、四步测试设计制定法、软件质量评估模型、测试方法车轮图，用通俗的语言和取自一线的案例阐述各种测试技术的细节、方法和实践。

四、总结如果你觉得此文对你有帮助，如果你对软件测试、接口测试、自动化测试、面试经验交流感兴趣欢迎B站关注爱码小哥观看海量软件测试进阶公开课。

B站UP主：爱码小哥

❾ 自学软件测试买什么书比较好

所谓：师父领进门，修行靠个人。再好的资源，自身不努力那也是白费。软件测试行业更迭如此迅速，更是如此。分享一篇软件测试的心得，怎么快速入门到精通的思路，非长篇大论，比较精简，各位看官自行汲取。
软件测试基础知识
软件测试顾名思义，是为了发现错误而执行程序的过程，从而对软件质量进行评估。了解软件测试对象，包括系统架构、明确需求、系统设计流程、用例设计步骤、以及提测时测试流程单里写清楚所改动的内容。熟悉掌握几种常见的软件测试方法，并知道灵活的使用测试方法进行进行测试：如β测试_Beta测试、α测试_Alpha测试、用户界面测试-UI测试、冒烟测试、本地化测试、白盒测试、黑盒测试、回归测试、单元测试、自动化测试、集成测试、兼容性测试、接口测试等。
软件测试书籍推荐
书中自有黄金屋，关于软件测试如何进行系统学习，多看书总结前人的经验。根据测试方向，给大家推荐几本好书：
国外经典
1、《软件测试》 [美]Ron Patton ，入门书里殿堂级的书，用浅显的语言讲述软件测试的理论知识。
2、《Google软件测试之道》，世界上知名的互联网公司独特的软件测试之道，看完受益匪浅。
国内新秀
1、 推荐虫师的书吧，周围的朋友也是力荐这本关于自动化测试的书
2、《Selenium 2自动化测试实战·基于Python语言》，好书无非就是让大众从书中受到启发。
自动化测试走起
自动化测试现在属于软件测试的趋势，虽然并没有完全代替手工测试，但是很多大公司目前都在实施自动化测试，比如利用TestWriter、selenium、QTP等一众自动化测试工具进行项目用例测试，有效的反应高投资回报率的特点。比如产品型项目适合自动化测试，反复测试未改动的功能，就可以用自动化测试解决；还有很多增量式开发、持续集成项目、多次重复、机械性动作，都适合这种情况。
身怀多种技术
多学习一门编程语言，比如C++、JAVA，身在职场就知道，这对自己的工作以及和开发沟通上，是加分项啊！分分钟底气十足！

❿ Python开发测试学习选择哪里好

哪里好自己选，只是注意广告做得多的不一定好。

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Python测试开发分享感悟
今天Zoom.Quiet在公司内部分享了对Python测试开发的一些感悟，TDD以及一些开源的Python测试的库。由于一直在测试一线奋战，我被做为特邀嘉宾来到现场。由于时间关系，最后我的分享没有进行。我在这里说说对Zoom.Quiet演讲内容的一些感想吧。

下面的链接是Zoom.Quiet的幻灯片：
http://py.kingsoft.net/s5/100826-PyTDD/

我打算分享的关于Python GUI测试的幻灯片：
http://py.kingsoft.net/s5/100826-PyTDD/py-gui-automation/

1. 重点强调了TDD测试先行的做法，以及新需求到来时进行迭代的测试驱动开发过程。
感想：“测试先行”的确是TDD的核心，同时，TDD还有其他一些理念，其实也很值得分享，比如：

编写完测试案例后，用最小化或最精简的代码，让测试案例刚刚好通过( just enough)。然后再继续补充测试案例，测试案例可能失败，继而再修改代码，让新的测试案例刚刚好通过。之后一直重复这个过程，直到你再也写不出一个测试案例，需要修改你的代码。“just enough code”，我对于这点感触比较深。一方面因为，我们几乎没有可能一次性写出完全正确让所有测试案例都通过的代码，所以必定存在这个迭代的过程。另一方面，能很好的遵循YAGNI(You Are'nt Gonna Need It)，避免了过度的设计。
测试案例是最好的注释，同时也是最好的文档。

2. 分享了大量Python的开源测试工具或库。
感想：知道了很多自己不知道的东西，很有意义。

3. “没有测试案例的持续集成不是持续集成”
感想：说的太好了。同时也要自我反省一下，一直想将测试案例加入持续构建，一直都没有去做~

4. “测试的本质是什么？”
感想：记得一本测试的书讲过，测试的本质，就是“想尽一切办法寻找软件的缺陷！”。我觉得也是有道理的，所谓的“保证软件的质量”，并不准确，至少，我可以举一个反例，进行高效的代码审查以及招聘最优秀的程序员，同样也能保证软件的质量，是不是软件测试呢？有人说自动化测试不能发现新的缺陷，只能保证已发现的BUG不再重现。其实，只是我们理解的是保证BUG不重现，归根结底，自动化测试案例一直重复的执行，还是为了找到软件的缺陷，并且，是存在发现新缺陷的可能的。所以，别想了，软件测试就是找BUG，直到你再也找不出来为止。（你找不出来并不意味着没有）。

5. “当你的代码需要使用过多的Mock对象进行测试时，意味着你的代码依赖过多，重构它吧”
“不可测的代码，是需要使用大量的Mock对象的代码”
“减少依赖，减少Mock对象的使用”
感想：对于这两个观点，我有一些不同意见。首先，除非你开发的是类似计算素数或是其他单一性很强的代码，你不可能不依赖到文件系统，数据库，以及网络。而一旦你的测试案例依赖于这三样东西，你的测试案例就不再属于单元测试，而是集成测试。除非你只把这部分代码交给集成测试，不然你必然需要使用Mock对象。
当然，这里所说的Mock对象也是广义的概念。严格来说，存在诸如：Spy，Fake，Stub，Mock等具有不同意义的东西。虽然只是概念上的理解，在实际测试过程中对测试案例的理解，还是很有意义的。
所以，我觉得，最不可测试的代码，因为是连Mock的机会都不给的代码。这样的代码我遇到过很多，特别是C++的代码，我见过的C++程序员，对依赖注入都没什么概念。依赖注入，是为了减少对具体对象的依赖，同时，也提供了更好的可测性。允许使用Mock对象进行模拟。
关于Mock的争论其实有很多，我也只是表达一点自己的看法。我也没有那么绝对，过度使用Mock，我也是不推荐的。

6. 有人提问：“TDD对可测性的帮助有多大？”
我的回答：很大，非常大。当你写过别人代码的测试案例的时候你就会知道，假如一个家伙从来不写测试案例，他的代码测试起来会非常痛苦。假如另一个家伙自己就会写一些测试案例测试自己的代码，在写测试代码的过程中，其实就已经是在不断的重构，使得代码更具可测性的过程。所以，这样的代码的可测性会强很多。

7. 关于我自个开发的KWinAuto自动化GUI测试框架
说明：其实这个是我们内部使用的一个GUI测试框架。为了让名字更好听，我临时修改了名字，因为灵感和一些东西来自开源的PyWinAuto，所以，我索性取了个名，叫KWinAuto。这个框架主要是非常简单的处理了常见的Windows控件的操作，并且是为我们自己实际测试量身打造的这么一个库。离最终开源出来让大家分享还是有一些距离，所以，就先不放出来了，大家就从我的幻灯片里先了解一下吧。