自动化测试

自动化测试怎么做？ 原来我们自动化测试主要是用的python+selenium+pytest框架做的 自动化测试其实主要就是几个方面，元素定位，数据参数化，断言，模块的封装，数据闭环 元素定位，用的比较多是css定位，还有一些xpath，id，name，class，link等，还有js定位 还要内嵌，下拉框，滚动条这些，弹出框，界面切换 断言，主要是assert断言 参数化主要是excel进行数据参数化，还有可以用到变量，字典，列表 封装，我们会对界面上所有的元素进行封装，还要一些公共的模块 闭环：新增数据要删除，打开界面全部关闭 比如原来我们做自动化测试，一个申请借款功能 首先我们要对脚本划分模块，data，common，test_case,report,rescource，run_test_case 资源 先导入selenium包 先定位元素，这些有一些文本框，按钮都是用的css定位，这些也有一些内嵌界面，先要进入内嵌界面 还有一些select下拉框，导入select包，都selec进行index，value操作 定位到的所有的界面元素，都会封装到resource 资源里面，方便后期维护 所有的测试数据，申请借款一些，标题，利率我们都会用excel保存起来，对于excel表格操作，导入xlrd包 把读取数据公共方法，保存到parameter里面 添加断言，申请借款成功

先说一些最最基础的吧。 使用 virtualenv 隔离开发环境 使用 pip 管理项目依赖，主要就是一个小技巧，使用 pip freeze > requirements.txt 来保存依赖的模块和版本 使用 gitignore.io 这个网站提供的 .gitignore 文件管理代码库文件 打包和发布 项目的打包和发布用的 Docker，Django 项目的 Dockerfile 特别简单： 这一个 Dockerfile 模板可以通吃 80% 的 Django 项目了。 日志配置 既然用 Docker，就放弃了把日志写入文件，直接写到标准输出。 新版本的 uwsgi 已经可以把 webapp 的日志收集起来输出到标准输出里面了。如果需要收集、管理日志的话，就是用 Docker 日志收集工具，直接收集 Docker 容器的日志即可。 自动化测试 既然是纯后端项目，工程师完全可以通过自动化测试来检测自己的代码。Django 本身对测试提供了很好的支持，可以通过 sqlite 来搭建测试数据库，还有基于内存的缓存，做测试不会增加对其他系统的依赖。开发起来事半功倍。 除了要写自动化测试代码，还要能统计测试覆盖率。目前我们用的是 coverage.py 这个工具，说实话没有 node.js 的 istanbul 好用，输出的报告没有 Istanbul 详细和易读。不过用来检查 “死代码”

自动化测试平台phoenixframework 1.4.7版本发布咯，git.oschina和maven都已经同步更新。 版本修复问题： 1、修复多个反人类的唯一性约束 2、phoenix_node:jmeter性能测试增加对body参数的支持 3、对平台的各模块代码进行了部分重构，重构后的效果是插件可配置 4、在phoenix_web端增加查看node详细信息的入口 5、phoenix_interface增加对https地址的支持 6、phoenix_develop中增加了一个自己写的并发测试工具 7、抽离出了公共的phoenix_common模块 8、重构了平台项目组织架构，使导入调试等更方便 升级方法： 直接替换服务器下的phoenix_node.war和phoenix_web.war即可，替换之前请注意备份phoenix_web工程下的upload文件夹中的文件。 大家在使用过程中如有问题或不解的，或用着不爽的地方可以在网站 http://www.cewan.la上给开发者留言。 phoenixframework自动化测试平台的介绍在这里： http://www.oschina.net/p/phoenixframework 源码下载地址： http://git.oschina.net/phoenixframework/phoenixframework

1 来源： https://www.cnblogs.com/bruce-he/p/11725324.html

python主要可以做Web 和 Internet开发、科学计算和统计、桌面界面开发、软件开发、后端开发等领域的工作。 Python是一种解释型脚本语言。Python可以应用于众多领域，如：数据分析、组件集成、网络服务、图像处理、数值计算和科学计算等众多领域。互联网公司广泛使用Python来做的事一般有：自动化运维、自动化测试、大数据分析、爬虫、Web 等。 扩展资料 python的主要优点： 简单易学：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。因有极其简单的说明文档，Python极其容易上手。 运行速度快：Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。 免费、开源资源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。 可扩展性：如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。 现在互联网巨头，都已经转投到人工智能领域，而人工智能的首选编程语言就是python，未来前景显而易见。那么问题来了，想学Python

CI Weekly 围绕『 软件工程效率提升』 进行一系列技术内容分享，包括国内外持续集成、持续交付，持续部署、自动化测试、 DevOps 等实践教程、工具与资源，以及一些工程师文化相关的程序员 Tips 。同步于 flow.ci Blog、微信公众号、 官方微博 ， 知乎专栏 ， 简书 ，欢迎关注或投稿:) 逝者如斯夫，不舍昼夜。一晃几个月的时光已逝，我们在秋冬交界忙碌中做了许多事情： flow.ci 开启公测； 呼声较高的中文版正式上线； 全面支持 iOS 项目的持续集成(需内测邀请). 相关的更新日志见 这里 。也许，还有些许 Bug 等你发觉，欢迎来 flow.ci官方Gitter群 提出反馈 :) 下面，一起看看本期的 CI Weekly ~ 『 微服务、Docker相关实践 』 构建微服务体系结构的最佳实践 作者在使用 Enchant 搭建微服务架构时，总结出一套适用于现代化Web和云技术的实战经验，英文原文 链接 。（via: Vinay Sahni ） 用 Docker 快速配置前端开发环境 作者用清晰的语言再现了用 Docker 快速配置前端开发环境的过程，看完也许你也可以从零开始几分钟搭建完毕。 （via : 梁杰_numbbbbb ） 恒生金融交易系统的Docker化实践 本次分享介绍了恒生电子运用Docker技术，加上自研配套工具，实现金融交易系统配置、部署

今天遇到一个特别奇葩的面试者，为了争取面试机会，真的是用尽了方法，铆足了劲儿，先是质疑笔试题的专业性，然后质疑面试官的水平。不管你问什么问题，他都想争辩几句，明显已经所答非所问了，在多次友情提示后依然要坚持己见，自说自话。耗尽了我所有的耐心，但出于个人职业道德，还是强忍着内心的焚寂煞气，面色和悦的给了他两点建议。 具体怎么个奇葩法呢，下面来具体说一下： 一、已经明确跟前台说过，笔试题中的选择题，15道，答对9个是及格，不及格的，是没有面试资格的，在前台小姐姐明确告知他此项公司用人标准后，他仍坚持不肯走，说笔试题出的不专业，不承认自己答错了。hr小姐姐一向温柔，不好闹的太不好看，把我叫了过去，并友情提示，此人沟通有些费劲，口吃严重。我有了心理准备，也告诉自己要多一些耐心，至少要平等的对待每一位面试者。 二、在整个面试的过程中，我问了接口设计用例的设计，测试报告的内容，自动化测试遇到的问题，还有就简历中提到的既往工作经历进行选择性的提问。因为简历中写到比较多的就是做APP的性能、压力、接口测试，但当问到性能场景设计，性能指标数据收集，性能测试报告输出重点这些问题的时候，基本上都答不上来。最后索性跟我说，之前的工作过程中，功能、性能、自动化测试，都是没有测试报告的，我表示很吃惊，重复确认了一遍，再次肯定的回答我，说是没有的。基本上面到这里，这个面试者的能力差不多心里就有一定的判断和打分了

什么是自动化测试 一般是指软件测试的自动化，软件测试就是在预设条件下运行系统或应用程序，评估运行结果，预先条件应包括正常条件和异常条件 自动化测试： - 接口自动化 - 界面自动化 什么是性能测试 性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。 负载测试和压力测试都属于性能测试，两者可以结合进行。通过负载测试，确定在各种工作负载下系统的性能， 目标是测试当负载逐渐增加时，系统各项性能指标的变化情况。压力测试是通过确定一个系统的瓶颈或者不能 接受的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。 自动化测试和性能测试对应了软件测试技术发展的两个不同的路线 虽然是两个不同方向，但是关联度还是挺高的。 下面对性能测试做个详细的介绍吧。 一般来讲，大多数的性能测试都是基于工具来实现的。 比如经典的 jmeter\loadrunner\locustio 这些。 其中 jmeter 和 loadrunner 都是支持使用工具来录制的。 但是录制的脚本可用性不敢恭维，在实际的工作里，大多数的性能测试脚本其实都是自己写的。 【脚本是要自己写的】 不管是自动化测试还是性能测试，都要掌握写脚本的技能 性能测试不止是工具和脚本 脚本的功能是可以模拟用户操作 工具提供了多线程用来施压并发等 学习性能测试应该如何入手： 掌握接口测试 选择测试工具 学会分析

前言：本人和Jack两人创立Wonder科技两年已久，虽然公司还没注册，但我们的项目已经开发到1.2版本，由于种种原因项目停止了开发。Jack开始了写书的道路，而我，也面临了找工作的事情，在找工作之前，我想先把这两年学习的东西进行总结和复盘，如若能帮助大家，也算是做了件好事。 先给大家介绍下我们的项目，以及我们如何使用工程化思想进行项目重写和重构。 我们开发的是Web端3D WebGL引擎和在线编辑器，其中Jack主要负责引擎，我主要负责3D编辑器以及公司官网、论坛、托管平台等系统开发。在这期间我也熟悉引擎并开发了引擎中的自由相机功能，以及集成到编辑器中使用，为此，我想总结下这两年来跟随Jack学习到的工程化思想。 一、中大型项目的根基：测试驱动开发 刚接触TDD的时候我想大家肯定也和我一样迷茫，到底花费那么多时间写测试有没有必要，尤其是前端开发同学，很多公司不要求你写测试，所以大环境下前端程序员基本不会写测试。我先列举自动化测试的优点： 降低成本：程序员以自动化测试捕捉到bug，成为一个测试用例，就把这个bug固定住，以后有任何重构让这个bug重现都能报错，这样我们不需要测试团队 减少时间：只需要写一遍测试就可以一直复用，效率肯定比人工高 正确性：只要测试代码覆盖越多的产品代码，就能保证产品代码的正确性 代码复用性、可扩展性：当项目发展到一定量级，没有自动化测试支撑的项目

前言：本人和Jack两人创立Wonder科技两年已久，虽然公司还没注册，但我们的项目已经开发到1.2版本，由于种种原因项目停止了开发。Jack开始了写书的道路，而我，也面临了找工作的事情，在找工作之前，我想先把这两年学习的东西进行总结和复盘，如若能帮助大家，也算是做了件好事。 先给大家介绍下我们的项目，以及我们如何使用工程化思想进行项目重写和重构。 我们开发的是Web端3D WebGL引擎和在线编辑器，其中Jack主要负责引擎，我主要负责3D编辑器以及公司官网、论坛、托管平台等系统开发。在这期间我也熟悉引擎并开发了引擎中的自由相机功能，以及集成到编辑器中使用，为此，我想总结下这两年来跟随Jack学习到的工程化思想。 一、中大型项目的根基：测试驱动开发 刚接触TDD的时候我想大家肯定也和我一样迷茫，到底花费那么多时间写测试有没有必要，尤其是前端开发同学，很多公司不要求你写测试，所以大环境下前端程序员基本不会写测试。我先列举自动化测试的优点： 降低成本：程序员以自动化测试捕捉到bug，成为一个测试用例，就把这个bug固定住，以后有任何重构让这个bug重现都能报错，这样我们不需要测试团队 减少时间：只需要写一遍测试就可以一直复用，效率肯定比人工高 正确性：只要测试代码覆盖越多的产品代码，就能保证产品代码的正确性 代码复用性、可扩展性：当项目发展到一定量级，没有自动化测试支撑的项目