一般先通过录制的方式获取测试所需要的页面控件，然后再用结构化语句控制脚本的执行，插入检查点和异常判定反馈语句，将公共普遍的功能独立成共享脚本，必要时对数据惊醒参数化。脚本编写好了之后，需要反复执行，不断调试，知道运行正常为止。如果问题的修改方案与客户达成一致，但与原来的需求有所偏离，那么在回归测试前，还需要对脚本进行必要的修改和调试。在展开自动化测试之前，最好做个测试计划，明确测试对象、测试目的、

完整的单元测试很少只执行一个测试用例，开发人员通常都需要编写多个测试用例才能对某一软件功能进行比较完整的测试，这些相关的测试用例称为一个测试用例集，在PyUnit中是用TestSuite类来表示,采用unittest.TestSuite()。PyUnit使用TestRunner类作为测试用例的基本执行环境，来驱动整个单元测试过程。Python开发人员在进行单元测试时一般不直接使用TestRunne

post请求因为请求主体编码格式的原因，在使用 requests.post() 时需要根据接口请求头中Content-Type字段，为请求参数选择指定的编码格式，才能发送请求。其实get请求的请求参数也有其对应的编码格式，至于如何确定get、post请求参数的格式，且听下回详解。最后，当你想踏入这个行业，给两点小小的建议：（1）你自己需要考虑清楚，你是否真的喜欢这个行业，起码有足够的热情愿意去钻研

自动化测试是验证和验证软件是否满足所有用户需求，并使用自动化工具按预期运行。它检查在产品开发阶段期间和之后出现的错误、问题和其他类型的缺陷。这种类型的软件测试运行在由测试工具处理的编程脚本上。有多种测试工具，它们要么提供基于代码的平台，要么为 QA 提供无代码选项。

基本涵盖了软件测试的全部核心技术点：测试理论，Linux 基础，MySQL 基础，Web 测试，接口测试，App 测试，管理工具，Selenium 相关，性能测试，计算机网络，组成原理，数据结构与算法，逻辑题，人力资源，技术脑图等等…质量非常高！！！应对技术面试绰绰有余！

随着版本的不断迭代，我们的黑盒测试用例数会随之增多，当达到一定的规模之后日常管理的成本与消耗就会变得越来越大，除了定期对已有的测试用例集做瘦身、转化（删除无效用例，已稳定的功能相关用例可转化为自动化测试用例）之外，我们在设计用例之初就应该本着高效的理念，遵循上面几点所说的来进行处理，非必要时绝不进行全量设计，哪怕是靠近全量的大范围覆盖测试用例设计。随着时间的累积，你除了测试岗位的经验之外，你也获得

timeout 超时时间是可以手动设置的，新建一个 http 请求，在“高级”设置中找到“超时”设置，设置连接、响应时间为2000ms。

这些资料，对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程，希望也能帮助到你！凡事要趁早，特别是技术行业，一定要提升技术功底。

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python自带一种单元测试框架让程序代替人工自动的判断预期结果和实际结果是否相符断言的结果：​ 1)、True，用例通过​ 2)、False，代码抛出异常，用例不通过​ 3)、在unittest中使用断言，需要通过 self.断言方法这些资料，对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程，希望也能帮助到你！凡事要趁早，特别是技术行业，一定要提升技术