本文主要是介绍已超1000+测试员分享！Python自动化测试案例实战，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
随着企业对测试工程师的能力要求日渐增长，对我们每一位测试工程师而言既是压力也是提升的动力，不提升就意味着没有出路，没有发展！我们职业发展的命运是靠自己的能力来把握的，而不是一味的惧怕高要求，惧怕难技术。因为只有高和难才能成就"高薪"，否则只有等待"岁月催人老"了，测试能力的提升是最最关键的头等大事！
一、如何提升测试技术？
各种各样的测试技术浩如烟海，何时才能有大的突破？掌握到何种程度才能成为企业所需要的高端测试人才？如何提升？向哪个方面提升？提升的方法是什么？是否靠谱？大家只要做以下的判断就可以有明确的答案。
1、 一定要有可实践的、科学设计的测试项目和测试任务。这些测试任务不是测试知识点也更不是简单的测试工具的操作，而是系统、完整、技术覆盖全、有深度、有广度的各项自动化测试任务。
2、 以自动化测试工程师实际工作任务为驱动，而不是以测试知识点为驱动。这样在实际工作的过程中，自然能够灵活运用相关的测试技术，自然能够实现入职即可担当的目标！
3、 要有各种不同类型的自动化测试技术点，有各种不同难度的技术测试问题的分析、解决和成果。遇到的问题越多，分析的越透彻，解决的越彻底，测试能力自然越强悍！
4、 证明自己技术实力的是各种自动化测试成果物（自动化测试脚本、自动化测试框架、各种自动化技术问题的分析解决等等）
二、Python自动化测试学习路径
1、Python基础——深入学习自动化测试开发的基础
这部分主要包含python基础的语法，数据类型，数据结构，面向对象的python程序设计；
这部分对于学习能力好的人士来说，问题不大，因为都是单一的技术点，跟着一些网上现成的资源，加上自己的每日代码演练，学会应该问题不大；
当然如果要深入理解核心技术点的原理，机制等，需要查阅python官方文档及技术站点，甚至查看python源码，这就需要深入学习的能力了；
但很多初学者看到算法就头疼，其实对于测试开发岗位而言，一般的自动化测试工具对性能要求不高，跟着做几个大项目历练历练，熟练掌握编程技巧，实现业务逻辑才是重点。
2、熟悉Python常见内库
Python的优点之一就是它有非常丰富的自有库和第三方库，这也是Python开发速度快的原因之一。所以要实现业务逻辑，就需要掌握内嵌模块或者第三方模块。
3、掌握自动化测试框架和常见库
举例如下：
接口测试——Requests、Postman
性能测试——Locust
APP自动化测试——Appium、UIAutomator
Web自动化测试——Selenium
数据库的连接和操作——pymysql库
4、掌握自动化测试工具的设计思路
学习UnitTest，pytest等的设计模式，学习Jenkins，实现持续集成，快速测试，迭代。
5、实践是检验真理的唯一标准
找一个懂Python自动化测试的老师或朋友，从他们的规划和实践中找到自己的学习路线，多多请教他们，必定会事半功倍。
有"案"可测是历练我们测试技能的训练场，有了实实在在全面测试技能的提升，"测"马扬鞭当下出发！让我们一起来进行一次自动化测试案例实战吧！
实战过程需要的测试技术：
结合爬虫技术+web自动化测试技术+数据库技术+性能测试技术，使用爬虫抓取技术+selenium自动化测试技术+数据库存储过程技术+性能并发压测技术，通过实际测试工作任务的演练，快速通达自动化测试的彼岸！
实战过程需要解决的问题：
要进行大数量的并发压测，大批量的测试数据如何准备？
使用爬虫技术？
数据库存储过程技术？
Web自动化技术？
不同技术的应用场景及利弊分析。
如何高效、快速编写性能测试脚本，并开展性能测试执行？
如何进行性能故障定位以及性能调优？
测试工作能力如何转化到简历或面试中，成为面试官的"秒选"对象？
最后感谢每一个认真阅读我文章的人，礼尚往来总是要有的，虽然不是什么很值钱的东西，如果你用得到的话可以直接拿走：
这些资料，对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程，希望也能帮助到你！
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