Python自动化测试的学习路线，看这一篇就够了！
Python⾃动化测试的学习路线，看这⼀篇就够了！
⼀、Python的应⽤场景
Python⽤于简单脚本编程，如编写2048⼩游戏或12306的⾃动抢票软件；
Python⽤于系统编程，如开发系统应⽤；
Python⽤于开发⽹络爬⾍；
⽹络爬⾍的⽤途是进⾏数据采集，也就是将互联⽹中的数据采集过来。⽹络爬⾍的难点其实并不在于爬⾍本⾝，由于⽹站⽅为了避免被爬取回采取各种各样的反爬⾍措施，⽽如果想要继续从⽹站爬取数据就需要解决这些反爬⾍措施，所以⽹络爬⾍的难点在于反爬的攻克和处理。
1、 Python⽤于Web开发，如个⼈博客、在线教育⽹站以及论坛等；
2、 Python⽤于⾃动化运维，如通过写Python脚本实现对于服务器集进⾏⾃动化管理；
3、 Python⽤于⽹络编程，如Socket编程等；
4、Python⽤于数据挖掘、机器学习等⼤数据与⼈⼯智能领域⽅向的程序开发，如在⼈⼯智能领域；
5、Python⽤于⾃动化测试，如UI⾃动化测试(Python+Selenium等)、接⼝测试(Python requests等)、性能测试(Python Locust
等)、安全性测试(Python Scapy等)、兼容性测试(Python+Selenium等)等;
⼆、⾃动化测试的那些事
1. 什么是⾃动化测试？
⾸先理清⾃动化测试的概念，
1、⼴义上来讲，⾃动化包括⼀切通过⼯具（程序）的⽅式来代替或辅助⼿⼯测试的⾏为都可以看做⾃动化，包括性能测试⼯具
（loadrunner、jmeter），或⾃⼰所写的⼀段程序，⽤于⽣成1到100个测试数据。
所以实际上从⼴义上来讲：性能测试、接⼝测试等但凡⽤到测试⼯具的测试都称为"⾃动化测试"
2、狭义上来讲，通⼯具记录或编写脚本的⽅式模拟⼿⼯测试的过程，通过回放或运⾏脚本来执⾏测试⽤例，从⽽代替⼈⼯对系统的功
能进⾏验证。
当然，⾏业中经常说的“⾃动化测试”及企业中要求的“⾃动化测试”⼤多都是“基于产品或项⽬UI层的⾃动化测试”。对于性能测试，接⼝测试⼀般不把它们归纳为⾃动化测试的范畴。
2. 为什么要做⾃动化测试?
根据51testing的《中国软件测试从业⼈员调查报告》，⼿⼯测试占到的89% ，相对开发来说，测试的门槛底，薪资普遍较底，所要求的知识⾯虽然有⼀定⼴度，但缺乏深度。这是测试的普遍现状。
正因为⼿功测试⼈门槛不⾼，使⼤量的毕业⽣，甚⾄是⾮专业⼈员涌⼊这个⾏业。从⽽增加了这个⾏业的激烈竞争。对于⼯作⼏年扔处于⼿⼯测试的⼈员来说都会有强列的危机感。由于⼯作的技术含量不⾼，薪资的涨幅遇到瓶颈，另⼀⽅⾯受到新进⼊者的威胁，同样的⼯作公司花5K招来的⼈就可以做，那么就不会花8K 的招。
  这个问题本不应该出现讨论技术的话题中，但他的确是⼤多测试⼈员不得不⾯对的⼀个问题。所以，从测试⼈员⾃⾝的发展来说，我其实⾮常需要通过⾃动化技术来增加⾃⼰有竞争⼒。
  ⾃动化测试最实在的优势在于——⼯作好：有⼀个测试⼯程师（并不是本⼈）发现⼀个有趣的现象，她申请过的⼏乎所有测试职位，在招聘时都需要⾃动化测试经验。但当她开始⼯作后，就发现这
些公司都试图做⾃动化测试，但是结果⼤多不怎么地。不过，尽管她参与的都是⼀些悲剧的项⽬，不过她总能把这些悲剧包装成喜剧以应对下⼀次⾯试。
3、所以呢，既然⾃动化测试有那么多优势，为什么还有那么多项⽬做失败了呢？
我个⼈有个推论：
1、公司⾃动化测试⼈员能⼒不够
2、项⽬难度太⼤，功能不稳定，需求变化太快，就盲⽬启动⾃动化，导致⾃动化脚本开发频繁改变，更不上需求变化的速度，最终以
失败告终
3、项⽬过于复杂，⼤部分功能⽆法实现⾃动化，仅仅只有⼩部分功能实现⾃动化，这个对于项⽬意义不⼤。
4、公司⼈员流动⼤，导致⾃动化脚本维护的难度加⼤，最终夭折。
当然⾃动化测试还有个优势：⾃动化测试可以将产品的知识固化到脚本中，以降低测试⼈员流动对项
⽬造成的影响。但是这个优势的前提是，这些脚本易于维护，这就需要⼀些必要的⽂档，这⼜是另⼀个议题了。
4、什么项⽬适合做⾃动化测试？
医院合作协议书假如你已经决定要学习⾃动化测试了，如何学习是要⾯临的下⼀个问题？这个问题以被测试产品为出发点进⾏分析，假如你所学的技术不能得到应⽤（验证），将会使你的学习过程⼨步难⾏。
⾸先考考虑产品是否适合做⾃动化测试。这⽅法⽐较普遍的共识是从三个⽅⾯进⾏权衡。
1、软件需求变动不频繁
测试脚本的稳定性决定了⾃动化测试的维护成本。如果软件需求变动过于频繁，测试⼈员需要根据变动的需求来更新测试⽤例以及相关的测试脚本，⽽脚本的维护本⾝就是⼀个代码开发的过程，需要修改、调试，必要的时候还要修改⾃动化测试的框架，如果所花费的成本不低于利⽤其节省的测试成本，那么⾃动化测试便是失败的。
  项⽬中的某些模块相对稳定，⽽某些模块需求变动性很⼤。我们便可对相对稳定的模块进⾏⾃动化测试，⽽变动较⼤的仍是⽤⼿⼯测试。
2、项⽬周期较长
由于⾃动化测试需求的确定、⾃动化测试框架的设计、测试脚本的编写与调试均需要相当长的时间来完成。这样的过程本⾝就是⼀个测试软件的开发过程，需要较长的时间来完成。如果项⽬的周期⽐较短，没有⾜够的时间去⽀持这样⼀个过程，那么⾃动化测试便成为笑谈。
3、⾃动化测试脚本可重复使⽤
⾃动化测试脚本的重复使⽤要从三个⽅⾯来考量，⼀⽅⾯所测试的项⽬之间是否很⼤的差异性（如C/S系统和B/S系统的差异）；所选择的测试⼯具是否适应这种差异；最后，测试⼈员是否有能⼒开发出适应这种差异的⾃动化测试框架。
OK！讲明了上⾯那些事，我们现在可以学习⾃动化测试了
三、主流⾃动化测试框架
桌⾯程序的⼯具有：QTP、 AutoRunner
web应⽤的⼯具有：QTP、AutoRunner、Robot Framework、watir、selenium
⼿机App⾃动化测试：后续再分享
由于B/S架构的诸多优势，早⼏年前⼤量C/S架构的应⽤转为B/S结构。从⽽也推动了web开发与测试技术的发展。这也导致QTP框架的落寞，Selenium框架及Robot Framework框架的⼤量兴起。
假如，被测试有产品是C/S架构的，那么推荐QTP
如果，被测产品是B/S 结构，那么推荐selenium
为什么不是QTP 或其它⼯具？因为selenium 对B/S应⽤⽀持很好，更重要的⼀点，它⽀持多语⾔的开发，真正的试⽤selenium ，你所要掌握的不仅仅是⼀个⼯具⽽已，你还需要学习⼀门语⾔。我为什么要选择selenium？
⽬前市⾯主流⾃动化测试框架：
RFS: Robot Framework + Selenium
Selenium+unittest框架
那你说我们学什么
⾃然选择主流框架，假如你决定使⽤selenium 了之后，你⼜⾯临了⼀个新的问题，选择⼀门语⾔。selenium 是⽀持java、python、ruby、php、C#、JavaScript 。
汤姆叔叔的小屋英文读后感从语⾔易学性来讲，⾸选ruby ，python
从语⾔应⽤⼴度来讲，⾸选python，java、C#、php、
麻辣鸭脖子从语⾔相关测试技术成熟度（及 资料）来讲：python ,java，ruby ,颓废个性签名
或者你可以考虑整个技术团队主流⽤什么语⾔，然后选择相应的语⾔。
我们在这⾥⾃然选择⽬前市⾯上最⽕，使⽤范围⼴，技术成熟度⼤的Python讲解
三、Python⾃动化测试学习路线
第⼀步：先学python ------- python不过关，别谈⾃动化。
第⼆步：Selenium框架
第三步：unittest框架
第四步：项⽬
第五步：Robot Framwork框架
上火了吃什么好
如果只学习Robot Framwork，通过这个来做⾃动化，别以为不要学习Selenium跟python了， 因为Robot Framework中的关键字可能不够⽤，不能满⾜你们的需求，那么我们需要⾃定义关键字，这个时候就必须⾃⼰得通过python+selenium来编写了。
靖安王在 栏⽬⼀中已经说明了python的应⽤王国了，⽤途很⼴，我们做⾃动化测试具体要学习那些python内容 【附图】 如下：
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