自动化测试相关
包含 Selenium、Appium 和接口测试。
- 自动化代码中,用到了哪些设计模式?
- 单例模式
- 工厂模式
- PO模式
- 数据驱动模式
- 什么是断言?
- 检查一个条件,如果它为真,就不做任何事,用例通过。如果它为假,则会抛出 AssertError 并且包含错误信息。
- UI 自动化测试中,如何做集群?
- Selenium Grid,分布式执行用例
- Appium 使用 STF 管理多设备
- Docker+K8S 管理集群
- 怎么对含有验证码的功能进行自动化测试?
- 万能验证码
- 测试环境屏蔽验证
- 其他操作不推荐
- 如何优化和提高 Selenium 脚本的执行速度?
- 尽量使用 by_css_selector() 方法
- by_css_selector() 方法的执行速度比 by_id() 方法的更快,因为源码中 by_id() 方法会被自动转成 by_css_selector() 方法处理;
- 使用等待时,尽量使用显示等待,少用 sleep(),尽量不用隐式等待;
- 尽量减少不必要的操作:可以直接访问页面的,不要通过点击操作访问;
- 并发执行测试用例:同时执行多条测试用例,降低用例间的耦合;
- 有些页面加载时间长,可以中断加载;
- 接口测试能发现哪些问题?
- 可以发现很多在页面上操作发现不了的 bug;
- 检查系统的异常处理能力;
- 检查系统的安全性、稳定性;
- 前端随便变,接口测好了,后端不用变;
- 可以测试并发情况,一个账号,同时(大于 2 个请求)对最后一个商品下单,或不同账号,对最后一个商品下单;
- 可以修改请求参数,突破前端页面输入限制(如金额);
- Selenium 中隐藏元素如何定位?
- 如果单纯的定位的话,隐藏元素和普通不隐藏元素定位没啥区别,用正常定位方法就行了(这个很多面试官也搞不清楚);
- 元素的属性隐藏和显示,主要是 type="hidden" 和 style="display: none;" 属性来控制的,接下来在元素属性里面让它隐藏,隐藏元素可以正常定位到,只是不能操作(定位元素和操作元素是两码事,很多初学者傻傻分不清楚),操作元素是 click,clear,send_keys 这些方法;
- JS 操作隐藏元素;
- 如何判断一个页面上元素是否存在?
- 方法一:用 try…except…
- 方法二:用 elements 定义一组元素方法,判断元素是否存在,存在返回 True,不存返回 False
- 方法三:结合 WebDriverWait 和 expected_conditions 判断(推荐)
- 如何提高脚本的稳定性?
- 不要右键复制 xpath(十万八千里那种路径,肯定不稳定),自己写相对路径,多用 id 为节点查找;
- 定位没问题,第二个影响因素那就是等待了,sleep 等待尽量少用(影响执行时间);
- 定位元素方法重新封装,结合 WebDriverWait 和 expected_conditions 判断元素方法,自己封装一套定位元素方法;
- 如何定位动态元素?
- 动态元素有 2 种情况,一个是属性动态,比如 id 是动态的,定位时候,那就不要用 id 定位就是了;
- 还有一种情况动态的,那就是这个元素一会在页面上方,一会在下方,飘忽不定的动态元素,定位方法也是一样,按 f12,根据元素属性定位(元素的 tag、name的步伐属性是不会变的,动的只是 class 属性和 styles 属性);
- 如何通过子元素定位父元素
- 使用element.parent方法
- 平常遇到过哪些问题? ?如何解决的
- 可以把平常遇到的元素定位的一些坑说下,然后说下为什么没定位到,比如动态 id、有 iframe、没加等待等因素;
- 一个元素明明定位到了,点击无效(也没报错),如果解决?
- 使用 JS 点击,Selenium 有时候点击元素是会失效;
- 测试的数据你放在哪?
- 对于账号密码,这种管全局的参数,可以用命令行参数,单独抽出来,写的配置文件里(如 ini);
- 对于一些一次性消耗的数据,比如注册,每次注册不一样的数,可以用随机函数生成;
- 对于一个接口有多组测试的参数,可以参数化,数据放 YAML,Text,JSON,Excel 都可以;
- 对于可以反复使用的数据,比如订单的各种状态需要造数据的情况,可以放到数据库,每次数据初始化,用完后再清理;
- 对于邮箱配置的一些参数,可以用 ini 配置文件;
- 对于全部是独立的接口项目,可以用数据驱动方式,用 excel/csv 管理测试的接口数据;
- 对于少量的静态数据,比如一个接口的测试数据,也就 2-3 组,可以写到 py脚本的开头,十年八年都不会变更的;
- 什么是数据驱动,如何参数化?
- 参数化的思想是代码用例写好了后,不需要改代码,只需维护测试数据就可以了,并且根据不同的测试数据生成多个用例;
- 其他接口都需要登录接口的信息,怎么去让这个登录的接口只在其他接口调用一次?
- 使用单例模式
- 使用自定义缓存机制
- 使用测试框架中的 setup 机制
- pytest 中 fixture 机制
- 接口产生的垃圾数据如何清理?
- 造数据和数据清理,需用 python 连数据库了,做增删改查的操作测试用例前置操作,setUp 做数据准备后置操作,tearDown 做数据清理
- 怎么用接口案例去覆盖业务逻辑?
- 考虑不同的业务场景,一个接口走过的流程是什么样的,流程的逻辑是什么样的,什么样的参数会有什么样的结果,多场景覆盖;
性能篇
- 性能测试指标包括哪些
- 最大并发用户数,HPS(点击率)、事务响应时间、每秒事务数、每秒点击量、吞吐量、CPU 使用率、物理内存使用、网络流量使用等。
- 前端需主要关注的点是:
- 响应时间:用户从客户端发出请求,并得到响应,以及展示出来的整个过程的时间。
- 加载速度:通俗的理解为页面内容显示的快慢。
- 流量:所消耗的网络流量。
- 后端需主要关注的是:
- 响应时间:接口从请求到响应、返回的时间。
- 并发用户数:同一时间点请求服务器的用户数,支持的最大并发数。
- 内存占用:也就是内存开销。
- 吞吐量(TPS):Transaction Per Second, 每秒事务数。在没有遇到性能瓶颈时:TPS=并发用户数*事务数/响应时间。
- 错误率:失败的事务数/事务总数。
- 资源使用率:CPU占用率、内存使用率、磁盘I/O、网络I/O。
- 从性能测试分析度量的度角来看,主要可以从如下几个大的维度来收集考察性能指标:
- 系统性能指标、资源性能指标、稳定性指标
- 如果一个需求没有明确的性能指标,要如何开始进行性能测试?
- 先输出业务数据,如 pv、pu、时间段等,计算出大概的值,然后不断加压测到峰值
- 介绍 JMeter 聚合报告包括哪些内容?
- 请求名、线程数、响应时间(50 95 99 最小 最大)错误率、吞吐量
- 如果有一个页面特别卡顿,设想一下可能的原因?
- 后台:接口返回数据慢,查询性能等各种问题
- 前端:使用 Chrome 工具调试,判断 JS 执行久或是其他问题
- 网络问题
- 说一说项目中的实际测试内容
- 根据自己项目中的经验实话实说,有没有经验很容易露馅。
- 介绍一下 JMeter 进行性能测试的过程
- 结合自己的项目经验聊。大家也可以自行搜索。
- 介绍一下 JMeter 和 LoadRunner 的区别
- 详细的不展开了,最重要的是相对来说 LoadRunner 的笨重、昂贵、闭源,理念和生态都落后,而 JMeter 是开源、可定制化开发,功能强大易用,并且在互联网大厂都已经有非常成熟的落地方案(主流的互联网公司基本都在使用 JMeter+ELK+Grafana+Influxdb 这套架构)