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Python编程题目如何用python做自动化测试_python

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Python编程题目以及如何用python做自动化测试这样的疑问，小编汇总了相关问答给大家参考！

首先你得会python编程语言，需要花一两周时间学习一下python编程基础，python编程基础一般包含那些内容呢？

1. Python的简介以及python的安装以及环境的搭建。

2. Python编码规范、数据类型的学习.

3. Python常用控制语句和语法的学习.

4. Python面向对象编程.

5. Python函数应用

6. Python图形界面介绍GuiTkinter

7. Python异常处理与输入输出

8. Pyhon编程项目实践

具备了一定的编程经验后，接下来借助自动化工具展开测试。

其次：学习一门自动化测试工具，基于web测试最常见的工具有：selenium,基于App测试的有：Appium测试工具，这两款测试工具分别用于于移动端与web端做自动化测试，借助Python语言或者JAVA语言开展自动化测试。

学习Selenium测试工具我们需要学习那些知识？

搭建自动化测试环境

1. 将driver和seleniumjar包拷贝到lib文件夹下。

2. 配置构建路径，添加selenium的jar包

3. 配置火狐浏览器启动路径，以及driver的路径。

基于自动化测试环境编写关键字方法，使用关键字驱动脚本执行自动化测试。

将测试过程中一些常用的操作封装为方法关键字，方便之后的脚本进行调用。使脚本管理更加具有逻辑性，并且维护更加方便。

编写关键字数据驱动的作用：使用关键字能够让脚本可读性更高，更富有逻辑性，便于维护。

再次：对于前端页面的WEB自动化测试核心内容在于元素封装。

元素定位方法详解：

1.确定你想要操作的元素，除非有一些特殊场景，需要批量操作类似元素。

2.元素以<元素名>开头，以</元素名>作为结尾。

3.元素层级关系：父元素、子元素、兄弟元素。

定位元素时常用的方法有：

·id ：唯一识别元素的属性。

·name ：名字。

·linktext：根据超链接全文本进行定位，精确匹配。

·partiallinktext：模糊匹配，以超链接部分文本进行定位。

用于借助超链接文本进行定位，只适用于a标签。

·classname：妆容。CSS样式的名称。

·tagname：元素名。相当于人的分类。

元素定位方法如下图所示：

最后：基于python语言和selenium测试工具编写自动化测试脚本，生成自动化测试报告如下图所示：

if __name__ == "__main__": t = 0 print("符合要求的整数有：") for ind in range(1, 201): if ind % 7 == 0 and ind % 5 != 0: print(ind, end=" ") t += 1 if t % 5 == 0: print("\n")

学习python遇到困难很正常，下面我来说说该怎样去解决问题，供大家参考参考：

1.（找出问题所在）你在哪里卡住了，为什么卡住？是基础没打好？还是理解不了python一些知识的理论概念或者说运行原理？学习方法是否得当？选择的教材是否适合自己的基础，是否适合自己学？是不是因为自律能力不够等等。通过自问的方式，找出自己遇到瓶颈的源头所在，这是很重要的。

2.（解决问题的途径）

（1）第一点：查找教程资料

（2） 第二点：通过网络引擎搜索（CSDN搜索、百度、Google等）

（3）第三点：请教身边的大佬，看看他们的想法是怎样的，看看他们是怎样解决的

以上是我的看法，希望对你有帮助。

首先，答案是肯定的，Python语言还是比较好学的。

语法简单易学是Python语言一个重要的特点，学习Python语言也几乎不需要任何基础，所以Python也是少儿编程的常见编程语言之一。

Python语言是典型的函数式语言与面向对象语言的结合体，所以编写Python代码会非常灵活，也非常直接，想用什么功能直接写就可以了，这与Java这样的纯面向对象语言还是有较大区别的，也许这也是Python语言比较受程序员欢迎的原因，因为没有人愿意复杂。Python语言比较简单还体现在丰富的“库”上，Python为各个常见的开发领域都准备了丰富的库，只要把这些库导进来就可以方便的使用。

虽然Python语言简单易学，但是Python语言的应用领域却比较广泛，语言生态也相对比较健全。目前Python语言在Web开发、大数据开发（数据分析）、人工智能开发（机器学习、计算机视觉、自然语言处理）、嵌入式开发等领域均有广泛的应用，相信随着大数据和人工智能的不断发展，未来Python语言的发展空间还是非常广阔的。

当然，采用Python语言也可以写出非常复杂的程序，尤其在人工智能领域，采用Python来完成算法实现的过程还是相对比较复杂的。不少开发团队把算法设计和算法实现进行了分离，从事算法实现的工程师往往需要通过Python等语言来实现算法设计师的设计方案，这个过程往往还是具有一定难度的，而且要求算法实现工程师也要具备扎实的算法基础。当然，目前不少团队的算法工程师既要完成算法设计，也需要完成算法实现，而且这似乎是目前一个发展趋势。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

总结，以上就是关于Python编程题目以及如何用python做自动化测试的经验分享，卡友有疑问可以加wx或扫码加群！