如何从 0 开始学 Python 自动化测试开发(一)
本文是「如何从 0 开始学 Python 自动化测试开发」专题系列文章第一篇,适合零基础入门的同学。
作者方程老师,是前某跨国通信公司高级测试经理,目前为某互联网名企资深测试技术专家,也是霍格沃兹测试学院「测试开发从入门到高级实战」特邀讲师。有十余年大型电信系统测试、管理经验,自主研发自动化测试工具的经验,其主笔 CSDN 博客专栏《用 Python 做自动化测试》是测试类访问量最大的专栏。
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Python :「TIOBE's 2018 年度编程语言」
Python 作为大数据工程和 AI 的主流开发语言,近年来一直保持强劲的上升趋势。即使目前 AI 领域还没有大量的成功商业案例(盈利的)出现,Python 语言就已经空前火爆了。
2019 新年伊始,Python 果然不负众望,以「AI 时代全栈语言」身份,轻松拿下全球知名的编程语言流行度排行榜网站 「TIOBE's 2018 年度编程语言」荣誉。相信等成功的 AI 应用和商业模式建立起来之后,市场对 Python 开发和测试技术人才的需求会有更加爆发性的增长。
「人生苦短,我用 Python」,Python 语法简洁而清晰,并具有丰富和强大的类库,可以轻易实现很多功能。对于初学编程者来说,Python 是最好的入门语言,没有之一。
用 Python 开发小工具,编写速度快且非常轻量级,实际工作当中,非常适合团队在测试资源不充足的情况下,快速开发测试工具。而且通常实现一个功能,Python 的代码量是别的语言如 Java 的 1/3-1/5。目前,越来越多大厂新工具的开发,技术栈都选择了 Python。因此,通过掌握 Python 自动化测试技术进入软件测试和质量保障领域,已经是测试行业新人的入行路径最佳选择。
然而,最近很多测试新人问到,自己之前并没有编程基础,是否能学好和用好 Python?如何掌握 Python 自动化测试的繁杂知识体系?
在这里,我想首先强调的是,学习任何一门新的东西,信心和毅力一样重要。 只要掌握了正确的方法并加以刻意练习,就连初中的小孩都可以熟练掌握 Python。笔者身边有两位非 IT 行业的朋友,他们的孩子在初中就参加培训班,已经学会用 Python 写简单游戏和机器人程序了。难道你的逻辑思维和动手能力还比不过初中生吗?
有时候,所有的学习方法都不如鼓起勇气,狠狠的逼自己一把。笔者自己就是完全通过自学掌握 Python 的。其实笔者从初中到大学就不怎么听老师讲课,基本全靠自学。背后缘由说来话长,初二时与班主任老师关系不好,为了凸显自己 NB,无师自通,上课就故意睡觉不听课,但考试成绩又必须要好,否则就丢人了😓。所以,每次寒暑假,我都会提前半学期把班主任的课程自学一遍。在少年自尊心驱使下,不自觉的锻炼了自学能力,后来效果越来越好,到了高中和大学的时候,几乎所有课程我都会提前自学。这也算是逆风生长,在压力下收获了出乎意料的成长。
Python 自动化测试学习路径和建议
作为过来人,笔者也简单分享下「学好 Python 自动化测试开发的路径和建议」:
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首先,学好 Python 语言基础,这个是你以后深入自动化测试开发基础的基础。
很多初学者肯定会惧怕数据结构、算法等知识。我的建议是,初学者开始阶段完全可以先跳过对数据结构和算法的深究,而将精力放在先学会怎么用 Python 编程,历练几个较大的项目,熟练掌握编程技能之后,再回过头去深入学习数据结构和算法。
其实对很多测试开发岗位来说,你不会算法都没事,一般的自动化测试工具对性能要求是比较低的,能把业务逻辑实现了才是关键。 -
其次,熟悉 Python 常见内库。这样你在实现一些业务逻辑或者功能的时候,能很快想到用哪个内嵌的模块,或者第三方模块。Python 开发速度快很重要的一个原因就是有非常丰富的自有库和第三方库。
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然后,熟悉接口测试中的 Requests,APP 自动化测试 Appium, Web自动化的 Selenium,数据库的连接和操作库 pymysql,还可以简单的了解下 Windows 下 GUI 的自动化测试库 pywinauto。
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接着,学习 UnitTest, pytest, page object 的设计模式,掌握大型的自动化测试工具的设计思路。当然,最后要实现持续集成,快速测试、迭代,你还需要学习 Jenkins。
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最后,Just Do It! 实践是检验真理的唯一标准,代码是检验你学习效果的最好途径,把你实际工作中重复的、或者手工很麻烦的事情,尝试用 Python 来实现它!
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另外,最好能找到一个既懂 Python 又懂测试开发的导师或朋友,请教学习规划和建议,最重要是在遇到卡壳的地方请他指点,这样会事半功倍,少走很多弯路。
现在市面上有不少 Python 相关的基础培训课程,质量不错价格也不贵,一般都在 1000-2000 左右,甚至几百块钱。其实掌握了 Python,跳个槽,这些课程消费相比工资涨幅是微不足道的。
最重要的成本其实是学习时间成本,投资自己的大脑是性价比最好的投资。
Python 入门资料推荐
在 Python 自动化测试之旅中,最重要的一点是「学习好 Python 语言基础」,所谓磨刀不误砍柴功。
在入门过程中,选择一本好的入门书是非常关键的事情,这直接关系到你是从入门到精通还是从入门到放弃。
笔者推荐 2 本不错的入门学习材料:
《简明 Python 教程》
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介绍:《A Byte of Python》这本书是一本免费开源的学习资料,有中文译本叫做《简明 Python 教程》,感谢作者 Swaroop C. H. 及两位译者沈洁元,漠伦的工作和分享精神。书中语言真的很简明,没有多余的的废话,全是非常实用的内容。全身心投入学习的话,大多数人 1-2 周时间可以学完。
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地址:
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旧译版
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http://www.kuqin.com/abyteofpython_cn/
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新译版
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https://bop.mol.uno/
《父与子的编程之旅》
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介绍:据说这本书是非常适合 0 基础的人学习(家长与孩子共同学习编程的入门书),作者是一对父子,希望能帮助普通人在轻松愉快的氛围中学会编程。豆瓣的评价 8.5分。笔者自己没有看过,大家可以试试看,看过的同学可以留言反馈。
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地址
https://book.douban.com/subject/26005639/
入门的书建议大家不要选择太多,这 2 本就足够了。
在学习的过程中,大家可以参考对照下面的 Python 知识图谱。这些技术点都是将来测试开发工作中经常用到的语言技能。
Python 进阶学习材料
学完了 Python 基础后,需要更进一步系统学习 Python 技术体系,可以参看下面 2 本书。
《Python 核心编程》
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书籍介绍:此书是中国 Python 社区翻译的,质量没的说,知识点很全面,但关于 Web 开发部分,比较老了,大家可以忽略。
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地址:
https://book.douban.com/subject/26801374/
《Python 标准库》
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介绍:其实在我们的实际工作当中,要用到很多 API 都来源于 Python 标准库。把这本书浏览一遍,了解下标准库提供了哪些模块,有哪些功能,做到心中有数,对于以后加快编码速度是很有帮助的。
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地址:
https://book.douban.com/subject/10773324/
其他常见问题
Q:Python 2 还是 Python 3?
A:如果是去年这个时候,我可能还会建议初学者学习 Python 2,但现在,我会毫不犹豫的建议大家学习Python 3,官方已经声明 Python 2 在 2019 将不再支持。很多人可能会担心,现在看的书都是以Python 2 为例子的,在 Python 3 里面有语法错误。
其实 Python2 和 Python 3 语法上差别不是很大,遇到一些小差异,大家 Google 一下,或者去相关论坛上查找,或请教老司机,是可以解答的。
Q:IDE 的选择?
A:Python 免费 IDE 很多,Linux、Windows、Mac 下的 IDE 都不少,笔者用过很多 IDE,但没有一款可以和 Pycharm 相提并论。Pycharm 有社区版和专业版,社区版是免费的,功能可以满足大多数人的需要了。专业版请根据个人情况购买。
尾语
在「如何从 0 开始学 Python 自动化测试开发」系列专题后面的内容里,笔者将会逐步分享很多实用的模块和方法,以及技术学习和工程实践中常见的难点问题。
希望能帮助大家在测试开发道路上走的更快更稳更远。
(文章来源于霍格沃兹测试学院)
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