接口自动化框架_接口自动化框架搭建

想做软件测试工程师需要学习些什么课程？

1、代码规范: 保证团队所有成员以同样的规范开发代码。

1、软件工程技能你必须了解软件软件工程(设计、开发和简单测试)，应用，系统，自动测试编程，及作系统，数据库，网络系统和协议的设计和使用。

接口自动化框架_接口自动化框架搭建

接口自动化框架_接口自动化框架搭建

3 软件测试需求分析和

3、组织技能如果你在别人都头脑发昏的时候保持清醒，你就可能是一个好的软件测试工程师。在网络时代软件测试是一项有压力的复杂性工作，但如果你能从这些纷繁中找到一种途径，它就是一项回报丰厚的事业。

web前端目前三大主流框架都是Angular、React、Vue，当然还有其他前端框架，像QucikUI等等一些kuang'jia框架。

4、实践技能当一个工作需要经验，而你又需要一个工作去丰富你的经验时该怎么办？这并不完全是一个两难的问题，你可能采用几种方式去获得实际经验。

5、态度除了技术水平，你需要理解和采取适当的态度去做软件测试。

我的建议是阅读Roger Presan的软件工程：A Practitioner's Approach, fifth edition (职业入门，第五版，McGraw Hill, 2000年版)和 Glenford Myers的The Art of Software Testing(软件测试艺术，John Wiley & Sons, 1979年版)。Presan的书是一个对软件工程原理的全面介绍。有很多关于软件技巧、项目管理、要求分析和软件设计等软件工程方面的好书，但Presan对这些方面在一本书里作了介绍。Glenford Myers不到二百页，1979年发行，却是软件测试方面的圣经。Myers定义及诠释的测试方已成为软件测试的基本模块。

Myers还考查了软件测试中的经济(缺陷的代价)和心理学方面(测试的目标就是发现失误及不成功之处)，以及主导软件开发和测试的基本原则。

自学有点难度，主要是缺少项目和有经验的人指点！

一般的黑盒和自动化测试大致的培训课程有：

1 软件测试基础

4 软件测试用例设计

5 软件测试执行

7 软件评审、度量和报告

8 软件配置管理、质量管理、风险管理

9 数据库的作

10 测试驱动开发

11 自动化测试工具（主流的一些功能测试、性能测试以及管理工具）

。。。。

以下的参考资料是一些测试的书籍，你可以参考看看！

想自学软件测试自动化测试工具，有方向却不知道如何着手，请教专业人士给出合理具体的？

为了提高效率，前端工程往往不会直接写html,css,和js代码，而是改用其他格式书写，再用工具编译为目标格式。

自动化测试一般分为功能测试、性能测试、安全测试等，看你想做哪种，

6 bug跟踪和管理

功能测试的话，很多产品是带界面，又分桌面、网页、移动等多个平台，

你可能听说过桌面的自动测试框架比如robot framework, qtp，网页的selenium，

性能测试方面3.深入理解软件研发过程各种疑难杂症及处理手段开源的jmeter

每个都是博大精深的，先选一个来学吧

Android 手机自动化测试工具有哪几种

2.1.2 存储的方式（规范4、转码器的盛行化、标准化）

基于的图像对比库opencv的测试工具，测试脚本使用Python编写，非常强大。如果你的app没有源码，可以选择它;或者你想做系统测试(跨app的测试)，也可以选择它。其它的还是用下面等等。（推举你可以研究一下这个工具，开源的，我有资料）说的那些个吧。

数据体系的搭建

3.1数据标准化

数据体系的搭建

6、OpenCV图像处理框架、TensorFlow深度学习框架，Lucene全文搜索引擎与中文分词框架Ik-Analyzer，视频处理算法与框架等。

1数据及体系的基本构成

Eg：指标名称（英文）、指标名称（中文）、格式类型（如int）、数据计算逻辑、数据来源。

2数据基础搭建

2.1数据存储

2.2数据搜集

2.2.2外部采集

3.2数据报表

3.4专项数据分析

3.5数据自动化

分析师是对人和实物基本规律的诠释。

数据化运营是趋势。

分析问题千万不要从分析大数据开始，而是要对人、世界、产品或者商业行为最基本的认识着手。

实体与制度是所有组织的两大基础。

探索数据推动产品迭代的路。

1 数据及体系的基本构成

搜集数据、清理与存储数据→数据应用（报表、数据分析、数据应用系统、数据自动化）

2 数据基础搭建

搜集数据与存储数据，这是数据的基础设施。

2.1数据存储

2.1.1 存储（ 内容实体）

当然，当数据底层过于庞大，也可以考虑将底层数据分为公共层与专用层进行管理。

2.2数据搜集

内部搜集、外部采集。

2.2.1 内部搜集

系统埋点采集。

2.2.2 外部采集

爬取数据、购买数据、交换数据。

3 数据的应用

数据的使命是解释世界，目的是指导决策。

数据应用很容易陷入一种误区，即数据指标越多越好，对象的维度越多越好。我们需要回到分析本身。因此，在数据产品设计之初，需要对数据的使用背景、实际需求做好全面调查。

在数据应用层面，同样需要数据的标准化。数据标准化是为了应对在数据变化、人员流动的情况下对数据的有效管理，确保数据对外口径的统一。但归根结底是为了数据的准确度。

这里的标准化包含两个层面。

一个是数据指标的标准化。比如：统一的数据解释（指标名称（英文）、指标名称（中文）、格式类型（如int）、数据计算逻辑、数据来源）。

二是数据分析体系的标准化。一个数据部门，不能永远在处理眼前的问题。为了促使分析部门功能的迭代进化，需要将常规的分析内容实现模块化、自动化，例如报表、应用系统。这样做，是为了释放分析师我的双手。但，分析师在面向未来工作，需要给定一个框架。这便是分析体系的标准化。

具体来说，分析体系标准化要解决的问题包括：

1、分析部门最完整的分析工作；

专业分工是现代生产制度的标志。这样的标准化，便是为了释放分析师的双手，让分析师做好探索性的工作，而不是陷在常规工作里。

3.2数据报表

前期开发完毕后，保存开发过程文件（使用场景、开发目的），后期使用与维护难度小。

数据应用系统是数据部门面向企业内部用户的数据产品。时效性与便利性是它的优点。

但系统提供的让用户自助进行数据组合分析却为用户提供了更加开放的可能性。当无法提供确定的分析报表时，将数据组合的权利交给用户进行也是一种不错的选择。这更像是集体智慧的产品设计之道。

3.3.1 系统的开发、使用与维护

系统开发完毕后，为便于后期维护，数据产品的开发的过程文件需要整理、保存、归档。将过程中的资料归档整理，移交给维护人员，必要的用户资料上线至系统，以便用户查阅。

这里的过程文件，需要包括：

1、数据产品的落地场景（为什么要上线）

2、数据产品的系统构成（宏观层面，上线了什么，比如系统-表-字段的组成框架）

3、数据产品的指标解释（微观层面，上线指标的详细解释，比如：逻辑计算规则、底层表的来源）

4、数据产品的作手册（新人上手怎么使用）

应用系统的使用与维护，涉及到使用过程中的用户疑问与系统修改。解决这两大问题的关键，在于前期的过程资料。

具体来说，作手册指导新人入手，数据产品的系统构成、数据产品的指标解释分别从宏观、微观两个层面指导用户深入了解系统的内容，减少系统的专业模糊感，从而减少用户疑问，统一用户的使用口径。数据产品的落地场景，则解释系统存在的意义，以便后期修改系统能找到修改的理由。

数据应用系统生态中，存在很多计算字段的数据是多端口（PC、APP）、多系统展现的，是否能在计算字段上赋予API接口的功能，以便将数据直接迁移，而不是重新调用底层表进行计算。这种API的实现的前提，一是让人随时能够查到有这个字段的存在，这需要完整的字段手册、统一的字段命名规则。二是当原始的字段被删除，这种计算规则可以被字段迁移到其它表上去，而其它表的引用也需要自动随之迁移引用的位置。为避免重新计算造成的逻辑不同、难以避免的作误。可以考虑将所有的计算字段存放于一个单独的地方，然后再由表来引用，当没有任何表引用的时候，则删除该计算字段。类似于程序语言里的变量。

3.4专项数据分析

专项数据分析存在的意义：是分析复杂的现实问题。包括业务分析与决策分析。

现实环境的多变性与复杂性是分析师存在的背景。挖掘现实的客观规律与提出有效的解决措施是分析师存在的价值。但往往客观规律存在很强的隐秘性，因此，传统上打破这种隐秘性往往依靠分析师的经验，但这对分析师的成长带来了的时间成本与经验成本。即使是资深的分析师，依然很难从数据与业务逻辑中挖掘出有效的价值。

由此，带来了一个新的问题。专项数据分析的成本很高，而且这个成本是度的。

3.5数据自动化

数据人做数据，水准就是数据不再需要数据人。

数据自动化，是面向未来的数据应用方法。在当前，采用机器学习与深度学习可以解决某种“模式”的事情。即可以解决某些“模式”的自动化的事情。

3.5.1 模式识别——价值挖掘

我们把环境与客体统称为“模式”。这种“模式”是无法具体描述的，亦或者是无法人为的穷举的，为了识别这种“模式”，我们采用机器学习的方式去处理。

3.5.2 模块的自动化

什么是区块链服务应用框架的基础底座

第三阶段：综合实战项目

区块链服务应用框架的基础底座通常由以下几个主要3.3.2 技法组成部分构成：

1. 区块链网络：区块链网络是整个框架的核心组成部分。它由多个组成，每个都参与到区块链的共识机制中，维护区块链的安全性和一致性。区块链网络可以基于不同的共识算法和协议实现，例如比特的Proof of Work（PoW）算法或的Proof of Stake（PoS）算法。

2. 智能合约平台：智能合约是区块链上的可编程代码，用于执行和管理合约相关的逻辑和业务规则。智能合约平台提供开发环境、工具和运行时环境，使开发人员可以编写、部署和执行智能合约。是目前最的智能合约平台之一。

3. 数据存储层：区块链是一个分布式的数据结构，每个区块都包含了一系列交易和状态更新。数据存储层负责有效地存储和管理区块链上的数据。它可以使用不同的存储技术，如分布式数据库、文件系统或IPFS（分布式文件系统）等。

4. 安全和身份验证：由于区块链的去中心化特性，确保安全性和身份验证是至关重要的。基础底座应该提供相关的安全机制和身份验证服务，以保护用户的数据和资产，并防止恶意行为。

5. 开发工具和接口：为了方便开发人员构建和集成区块链应用，4.掌握Python编程技术并熟练运用Python进行程序设计基础底座通常提供一系列开发工具和接口。这些工具和接口可以帮助开发人员快速构建和部署区块链应用，并与其他系统进行集成。

综上所述，区块链服务应用框架的基础底座包括区块链网络、智能合约平台、数据存储层、安全和身份验证，以及开发工具和接口等核心组件，这些组件共同构成了支持区块链应用的基础架构。

安卓系统自动化测试使用什么工具

数据的应用主要包括：数据报表、数据应用系统、专项数据分析、数据自动化。

一、首先说说手机自动化测试的原理

1、手机自动化测试的原理为PC上一个控制端（测试工具）与手机上的一个agent端，通过串口、USB或者无Vue线方式将PC与手机终端相连，然后应用测试工具向手机发送请求或者命令，手机收到命令或者请求后，交给agent端解析，然后agent将这些解析的命令下发给手机的各个功能模块所能识别的命令，调用那些功能模块模拟作。完成这些作后，手机会返回一些信息，agent可以抓取这些信息，然后传回给PC端，这样就完成了一个完整的手机自动化测试。

2、关键点在于agent，有的公司是向自己的手机终端的软件功能模块中植入测试程序响应代码，有的公司可以利用MMI_Command的方式来控制手机终端；原理就是给手机提供一个响应的接口。

3、而对于PC控制端，这个测试脚本用各种编程语言都可以，看如何定义

4、而又的自动化测试设计成录制的机制，说通俗点，就是记录手工作的键盘信息或者LCD的作信息（LCD需要用到智能识别机制）

5、自动化测试框架的搭建方法是通用的2、 Monkey工具，Monkey是Android中的一个命令行工具，可以运行在模拟器里或实际设备中。它向系统发送伪随机的用户流(如按键输入、触摸屏输入、手势输入等)，实现对正在开发的应用程序进行压力测试。Monkey测试是一种为了测试软件的稳定性、健壮性的快速有效的方法。，你需要有一套自己的测试框架才能保证自动化测试的顺利开展。

二、Android自动化测试方向：

1、CTS，CTS 测试基于Android instrumentation 测试， 其又基于JUnit 测试。说白了， CTS 就是一堆单元测试用例。这也是Ja 语言的擅长部分。

3、ASE，ASE 意思为Android 脚本环境， 即我们可以通过脚本（比如Python）调用Android 的功能，从而定制一些测试。比如打电话，发短信，浏览网页，等。我们可以扩充它的API（Ja 部分）, 并用python 脚本调用这些API, 从而实现丰富的测试功能。用于API 部分可以访问到Android 全部API, python 又能灵活部署测试，所以ASE 的扩展性非常好。

4、Robotium，该工具用于黑盒的自动化测试。可以在有源码或者只有APK 的情况下对目标应用

进行测试。Robotimu 提供了模仿用户作行为的API，比如在某个控件上点击，输入Text

5、可以自己开发一个手机方面的自动化测试工具，原理上一样

做软件测试都需要学什么呢(软件测试主要做什么)

4、自动化测试：为了保证和并进主干的代码达到质量标准，必须有测试，而且测试应该是自动化的，可以回归的；

主要学习以下内容，题主可以了解一下~

存储数据的方式要标准化。

4.灵活运用测试开发技术解决项目中的各种问题阶段：专业基础课程

1.熟练掌握IT核心技术：编程，数据库，作系统，版本控制

2.能够熟练运用所学技术搭建各类环境

知识点：

1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JaScript程序设计，函数，基础算法，正则表达式。

2、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，建模工具深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为软件测试和测试开发打下基础。

3、Linux安装配置，文件目录作，VI命令，管理，用户与权限，环境部署，Shell编程Linux作为一个主流的作系统，是每一个测试开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。

4、Python编程基础，语法规则，函数，数据类型，PDBC，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象编程有熟练的运用。

5、Python面向对象，异常处理，文件IO，多线程，网络编程，PyQT界面开发，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。

第二阶段：专业核心课程

1.熟练应用所学知识完成一个标准的软件测试项目

2.熟练运用Python完成GUI测试，接口测试和性能测试开发

3.对测试开发技术体系和实现原理有深入的理解

知识点：

1、软件工程，软件质量，系统测试流程，方法，专业术语，测试用例设计，禅道管理工具，测试报告，缺陷管理理解软件工程的各类实际问题，理解系统测试的理论、方法与过程，熟练运用测试用例设计方法高效设计测试用例。

2、测试需求分析，测试方案设计，测试用例设计，测试项目实施，缺陷报告与测试报告，深入理解系统测试各个过程和关键环节，熟练完成系统测试项目。

3、SikuliX框架，框架，SeleniumWebDriver框架，基础框架，Android应用，Monkey测试，Appium移动端测试框架，移动端测试框架综合运用各类应用作平台，完成各种自动化测试框架的学习和应用，深入理解GUI自动化测试技术及相应框架的测试开发。

4、Python单元测试框架，网络通信协议，HTTP与HTTPS协议，WebServ与WebSocket协议，Python的接口测试库，PostMan与SoapUI接口测试工具通过对代码级接口测试和协议级接口测试的测试开发实战，灵活运用Python开发接口测试脚本，熟练运用各类接口测试工具。

5、性能测试原理，指标体系，场景设计，实施过程，JMeter工具应用，BeanShell脚本开发，PythonLocust性能测试框架深入理解性能测试技术体系和方，熟练运用JMeter性能测试工具和Locust性能测试框架实施对任意系统的性能测试。

1.将软件测试和测试开发技术灵活运用于项目中

2.具备较强的测试开发能力，完成测试开发项目

4.对所学技术有深入的理解并具备解决问题的能力

知识点：

1、测试需求分析，同行评审，测试，测试方案，测试用例，配置管理，持续集成。通过对大型企业级应用系统的测试项目实战，强化理解系统测试项目的实施过程与技术细节。

2、接口测试设计与实施，回归测试，冒烟测试，安全性测试，框架应用，UI自动化实战将各类自动化测试技术结合项目实战演练，强化对自动化测试技术的运用，同时掌握更多的测试框架。

3、性能测试项目实战，LoadRunner性能测试工具，总结通过综合项目实战，将测试技术融入到项目中，强化学习效果和项目经验。

4、Python原生测试框架开发，包括Monkey，UI，图像识别，云测试平台，HTML测试报告，持续集成，KDT关键字驱动框架开发等原生技术实现通过大量的Python原生代码开发，深入理解自动化测试开发技术的底层实现原理，完全抛弃对工具的依赖，做到真正的测试开发技术。

6、持续集成与Jenkins，安全性测试原理与工具，Python爬虫开发与Scrapy框架，提升软件测试其它类技术，增强知识面，提升竞争力，助力职业发展。

补充知识

1、算法进阶，图像处理，视频处理，加密解密，压缩算法。

2、UML统一建模语言、五种图、类图、类图详解、用例图、时序图。

3、Dubbo分布式开发框架，Oracle关系型数据库管理系统，MongoDB非关系型数据库管理系统。

4、大数据开发框架Hadoop/MapRece/Spark。

5、Android与iOS的原生应用开发与WebApp开发。

什么是"前端工程化"？

3.3数据应用系统

前端工程化是指使用软件工程的技术和方法来进行前端的开发流程、技术、工具、经验等规范化、标准化。其主要目的为了提高效率和降低成本，即提高开发过程中的开发效率，减少不必要的重复工作时间。

2 软件测试方法、原则、策略

前端工程化是前端架构中重要的一环，主要就是为了解决上述大部分问题的。而前端工程本质上是软件工程的一种，因此我们应该从软件工程的角度来研究前端工程。

前端工程化有四个特点：模块化、组件化、自动化、规范化。

1、模块化：

就是将一个大文件拆分成相互依赖的小文件，再进行统一的拼装和加载。只有这样，才有多人协助的可能。在工程化之前，一直是使用js、jquery、ajax，这没有模块概念，对于开发大型且复杂的系统会有一定的限制。

2、组件化：

组件化≠模块化。模板化只是在文件层面上，对代码和资源的拆分；组件化是在设计层面上，对于UI的拆分。目前市场上的组件化框架最多，主要的有Vue，React，Angular2。

3、自动化：

“简单重复的工作交给机器来做”，自动化也就是有很多自动化工具代替我们来完成，例如持续集成、自动化构建、自动化部署、自动化测试等等。

4、规范化：（至关重要的一环）

在项目规划初期制定的好坏对于后期的开发有一定影响。包括的规范有：

扩展资料：

为什么需要前端工程化：

前端越来越复杂，设计的问题和环节也越来越多，不采用工程化管理，就无法很好的实现团队协同和降低复杂性。 原因如下：

1、前端范畴不断扩大

早期的前端只需要适配桌面浏览器，而现在的前端，需要适配不同类型和尺寸的设备，包括移动端网页，app应用等。

早期的前端只是后端 MVC 框架的一层模块， 而现在的前端普遍是从后端接口获取数据，编写处理逻辑，各种前端mvc前端框架也层出不穷。

3、模块化开发的出现

现在的前端开发不再是从零写起，重复造轮子，而是会引用大量内部和外部的组件和模块，这也导致前端必须进行模块管理。

比如用Jade 写HTML，用less、sass、stylus 编写CSS,用ES6、Typescript编写JaScript。

5、开发流程和团队

早期的前端团队往往只有几个人，而现在的前端团队可以扩展到几十人，甚至上百人。每个人只负责自己的一块内容。所以，如何协调多人多团队的工作，保证沟通顺畅，保证权限管理，越来越成为一大问题。

前端工程化的具体归根结底，人的思考本身是有局限性的。但，这并不能掩盖他们的高价值。内容：

2、分支管理: 不同的开发人员开发不同的功能或组件，按照统一的流程合并到主干。

3、模块管理: 一方面，团队引用的模块应该是规范的;另一方面，必须保证这些模块可以正确的加入到最终编译好的包文件中。

5、构建：主干更新以后，自动将代码编译为最终的目标格式，并且准备好各种静态资源；

6、部署：将构建好的代码部署到生产环境。

现在网站前后端主要用什么技术和框架

在功能自动化的早期，我们可以考虑将某种模块实现自动化。例如产品定价的自动化（千人千价）、销售业绩的自动化调整与考核、人力资源上的人员流失分析的自动化等等。

Vue 被设计为可以自底向上逐层应用。Vue 的核心库只关注视图层，不仅易于上手，还便于与第三方库或既有项目整合。

React5、基于测试框架的设计思路和实现手段，自主实现一套测试框架能够完成一套自动化测试框架，并能够直接用于实际项目中。

React 是一个用于构建用户界面的 JAVASCRIPT 库。React主要用于构建UI，拥有较高的性能，代码逻辑非常简单。

Angul2、交流技巧如果想确定软件缺陷，你应当能够指出什么时候的缺陷算是缺陷。ar

一款的前端JS框架，已经被用于Google的多款产品当中。AngularJS有着诸多特性，最为核心的是：MVVM、模块化、自动化双向数据绑定、语义化标签、依赖注入等等。

后端的开，，PHP框架有Larel、CakePHP，Python框架有Django，Ruby on Rails框架是一个用Ruby编程语言编写的端Web框架，Ruby鼓励使用设计模式，如MVC和DRY。

成都哪家公司做软件测试比较靠谱？

因此，在“专项数据分析”中，存在的“难以挖掘出有效的价值”的问题，理论上利用机器学习是可以解决的。

不是自吹，软件测试课程一直是我们蜗牛学院的主打课程之一，主要着重于系统测试和测试开发两部分，有测试架构师强哥坐镇，一直致力于中高端软测人才的培养。我们在教学过程中不单要教会学员做标准的软件测试，而且还要教会学员自己开发自动化测试工具。学员入学后，先要进行为期5周的专业基础课的学习，涉及前端开发、MySQL数据库、Linux作系统及Python编程，进入专业核心课程之后，继续学习Python开发、网络协议、测试理论及原理、系统测试、UI自动化测试、接口自动化测试、性能自动化测试等课程，完成自动化测试框架，并能够直接用于实际项目。再进行综合实战项目，补充多套热门的高级课程。

3.综合运用软件测试技术，满足企业中高级人才需求

测试方仅是冰山一角，工具代码也非泰山全貌，更重要的是：深入理解测试原理，抛开工具束缚，对测试框架进行重构优化，达到知其然更知其所以然的程度。我们给学员提供的不仅仅是满足一份工作的基础能力，更多的是在测试生涯中持续发展的后劲力，在以后的工作中长期受益。

2.2.1内部搜集