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1、这里每一个文件对应一个接口所需要的测试数据，命名规则为nameA.xlsx或者nameA.yaml(nameA泛指待测接口名称)，文件里面可以存放调用接口所需的参数name、参数value、所需cookie、预期输出结果--封装的断言方法，用于验证接口返回值和预期结果是否一致config.py--封装读取配置文件 的方法--把测试数据加工成接口所需要的格式log.py--封装的记录日志的方法r

是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有字节大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。Python的requests库，支持python2和python3，用于发送http /https请求。选择对应的python下的requests语言（兼容python2和python3）2、安装requests：pip installrequests。3、导出脚本

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最初由ThoughtWorks公司开发于2004年。它的第一个版本是Selenium 1.0，包括IDE（集成开发环境）、Grid和RC（远程控制器）在2006年，Google加入了对Selenium的支持，并推出了WebDriver。2011年，Selenium 2.0发布，结合了1.0版本和WebDriver的功能。2016年，Selenium 3.0发布，弃用了Selenium RC，保留了

那么，AI Agent到底有多强？它能够通过分析日志和代码，帮助开发人员迅速找出问题的根源，并提供相应的修复方案，从而加速缺陷修复的过程。如果你希望提升团队的测试效率、降低缺陷率，并在竞争激烈的市场中占得先机，那么了解和掌握AI Agent技术是每个软件开发人员和测试工程师的必修课。AI Agent能够自动选择需要回归的测试用例，并根据代码修改的内容进行自适应调整，大幅提升回归测试的效率。AI A

P0：核心必测功能（直接影响用户体验）P1：重要功能（部分场景依赖）P2：增强功能（非必需但需覆盖）

基于AI的自动化测试框架通过机器学习和自然语言处理技术，实现了测试用例的自动生成、执行和优化，显著提升了测试效率和覆盖率。这类框架能够理解需求文档、识别UI元素、预测测试路径，并持续优化测试策略。智能缺陷检测利用机器学习和计算机视觉 技术，自动识别软件中的潜在缺陷，包括UI异常、性能问题、安全漏洞等。这种方法能够显著提高缺陷检测的准确性和效率，减少人工审查的工作量。AI驱动的A/B测试优化利用机器

复杂系统和应用的功能和接口众多，人工测试用例生成方法难以全面覆盖各种场景和需求，同时复杂系统和应用还涉及到大量的数据和算法，人工测试用例生成方法难以准确模拟用户人工测试用例生成方法可能受到测试工程师的经验和知识水平的限制。在整个训练过程中，我们的目标是让模型能够深入理解测试数据的模式，以便在未来遇到新的测试用例时能够做出准确的预测。通过这些详细的特征转换方法，确保测试数据在进入机器学习模型训练 之

编写方面提供了一系列支持测试脚本编写的API，包括了基础流程API、断言API以及UI操作相关的API，运行方面提供了识别测试脚本、调度执行测试脚本以及汇总测试脚本执行结果的能力。开发者无需从零开始，让测试更加简单、高效。操作系统的自动化测试活动开展，华为提供了支持JS/TS语言的单元及UI测试框架，支持开发者针对应用接口进行单元测试，并且可基于UI操作进行UI自动化脚本的编写。● UI测试框架（