Python语言的测试开发完整学习路线

Python语言的测试开发完整学习路线,第1张

这里整理了一份基于Python语言测试开发完整学习路线,对软件测试感兴趣的朋友可根据这份大纲来学习:

第一阶段:专业基础课程

阶段目标:

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服务器环境

3深入理解软件研发过程各种疑难杂症及处理手段

4掌握Python编程技术并熟练运用Python进行程序设计

知识点:

1、Web页面元素,布局,CSS样式,盒模型,JavaScript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作为一个主流的服务器 *** 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

阶段目标:

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

4灵活运用测试开发技术解决项目中的各种问题

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,>

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法论,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。

第三阶段:综合实战项目

阶段目标:

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,独立完成测试开发项目

3综合运用软件测试技术,满足企业中高级人才需求

4对所学技术有深入的理解并具备独立解决问题的能力

知识点:

1、测试需求分析,同行评审,测试计划,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,将全套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。

5、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独立完成一套自动化测试框架,并能够直接用于实际项目中。

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。

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。

MySQL 的 Binlog 记录着 MySQL 数据库的所有变更信息,了解 Binlog 的结构可以帮助我们解析Binlog,甚至对 Binlog 进行一些修改,或者说是“篡改”,例如实现类似于 Oracle 的 flashback 的功能,恢复误删除的记录,把 update 的记录再还原回去等。本文将带您探讨一下这些神奇功能的实现,您会发现比您想象地要简单得多。本文指的 Binlog 是 ROW 模式的 Binlog,这也是 MySQL 8 里的默认模式,STATEMENT 模式因为使用中有很多限制,现在用得越来越少了。

Binlog 由事件(event)组成,请注意是事件(event)不是事务(transaction),一个事务可以包含多个事件。事件描述对数据库的修改内容。

现在我们已经了解了 Binlog 的结构,我们可以试着修改 Binlog 里的数据。例如前面举例的 Binlog 删除了一条记录,我们可以试着把这条记录恢复,Binlog 里面有个删除行(DELETE_ROWS_EVENT)的事件,就是这个事件删除了记录,这个事件和写行(WRITE_ROWS_EVENT)的事件的数据结构是完全一样的,只是删除行事件的类型是 32,写行事件的类型是 30,我们把对应的 Binlog 位置的 32 改成 30 即可把已经删除的记录再插入回去。从前面的 “show binlog events” 里面可看到这个 DELETE_ROWS_EVENT 是从位置 378 开始的,这里的位置就是 Binlog 文件的实际位置(以字节为单位)。从事件(event)的结构里面可以看到 type_code 是在 event 的第 5 个字节,我们写个 Python 小程序把把第383(378+5=383)字节改成 30 即可。当然您也可以用二进制编辑工具来改。

找出 Binlog 中的大事务

由于 ROW 模式的 Binlog 是每一个变更都记录一条日志,因此一个简单的 SQL,在 Binlog 里可能会产生一个巨无霸的事务,例如一个不带 where 的 update 或 delete 语句,修改了全表里面的所有记录,每条记录都在 Binlog 里面记录一次,结果是一个巨大的事务记录。这样的大事务经常是产生麻烦的根源。我的一个客户有一次向我抱怨,一个 Binlog 前滚,滚了两天也没有动静,我把那个 Binlog 解析了一下,发现里面有个事务产生了 14G 的记录,修改了 66 万条记录!下面是一个简单的找出 Binlog 中大事务的 Python 小程序,我们知道用 mysqlbinlog 解析的 Binlog,每个事务都是以 BEGIN 开头,以 COMMIT 结束。我们找出 BENGIN 前面的 “# at” 的位置,检查 COMMIT 后面的 “# at” 位置,这两个位置相减即可计算出这个事务的大小,下面是这个 Python 程序的例子。

切割 Binlog 中的大事务

对于大的事务,MySQL 会把它分解成多个事件(注意一个是事务 TRANSACTION,另一个是事件 EVENT),事件的大小由参数 binlog-row-event-max-size 决定,这个参数默认是 8K。因此我们可以把若干个事件切割成一个单独的略小的事务

ROW 模式下,即使我们只更新了一条记录的其中某个字段,也会记录每个字段变更前后的值,这个行为是 binlog_row_image 参数控制的,这个参数有 3 个值,默认为 FULL,也就是记录列的所有修改,即使字段没有发生变更也会记录。这样我们就可以实现类似 Oracle 的 flashback 的功能,我个人估计 MySQL 未来的版本从可能会基于 Binlog 推出这样的功能。

了解了 Binlog 的结构,再加上 Python 这把瑞士军刀,我们还可以实现很多功能,例如我们可以统计哪个表被修改地最多?我们还可以把 Binlog 切割成一段一段的,然后再重组,可以灵活地进行 MySQL 数据库的修改和迁移等工作。

Python和java哪个职业薪资高?Python和java作为编程界受欢迎的两种编程语言,不少人在学习变化才能的时候还在纠结到底要学习python语言还是Java编程语言,不管学习那种编程语言,都是希望自己的薪资更高点,那Python和java哪个职业薪资更高?跟着达内python培训小编一起来开看看吧!

我们先来了解Python语言和java语言。Python语言更为简单。Python是一门拥有简洁语法的高级编程语言。一位荷兰大佬Rossum在1991年设计了它。Rossum设计这门语言的初衷,就是为了让代码读起来更轻松,并且让程序员们比起用其他语言,可以写更少的代码,事半功倍。Java是一门以Class为单位,高度面向对象的高级编程语言。Java的设计初衷是“写一次代码,在哪里都可以用。” Java可以完成任何规模的任务,也是很多公司在做商业级项目的时候的普遍选择。

随着人工智能的发展,Python作为人工智能的首选语言,越来越多的人开始学习python语言,Python是一种面向对象的解释型计算机程序的设计语言, Python具有丰富和强大的库。它常被称为胶水语言,能够把其他语言制作的各种模块很轻松地结合在一起。相对于Java、C语言等,Python简单易学,更适合没有编程基础的小白入门。只要涉及机器学习,深度学习,神经网络这些高大上的领域,是绝对避不开Python的。在人工智能大行其道的今天,Python的运用前景和发展空间绝对是无限的。

而Java语言是一门面向对象编程语言,不仅吸收了C++语言的各种优点,还摒弃了C++语言里难以理解的多继承、指针等概念,因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态的面向对象编程语言的代表,极好地实现了面向对象的理论,允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。Java语言具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等等特点 。

在一些招聘平台,你会发现,Java开发工程师和python工程师的薪资差不太多,但是一个高级的Java开发工程师和python工程师的薪资往往是很高的,所以,达内python培训班小编想告诉大家,只要你有能力,只要你符合企业招聘的要求,高薪资就是你!我们只需要努力学习知识就可以。

1Numpy库

是Python开源的数值计算扩展工具,提供了Python对多维数组的支持,能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外,针对数组运算也提供了大量的数学函数库,Numpy是大部分Python科学计算的基础,具有很多功能。

2Pandas库

是一个基于Numpy的数据分析包,为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型,提供了高效地 *** 作大型数据集所需要的函数和方法,使用户能快速便捷地处理数据。

3Matplotlib库

是一个用在Python中绘制数组的2D图形库,虽然它起源于模仿MATLAB图形命令,但它独立于MATLAB,可以通过Pythonic和面向对象的方式使用,是Python中Z出色的绘图库。主要用纯Python语言编写的,它大量使用Numpy和其他扩展代码,即使对大型数组也能提供良好的性能。

4Seaborn库

是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具,提供了很多高层封装的函数,帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形,从而避免了许多额外的参数配置问题。

5NLTK库

被称为使用Python进行教学和计算语言学工作的Z佳工具,以及用自然语言进行游戏的神奇图书馆。NLTK是一个领先的平台,用于构建使用人类语言数据的Python程序,它为超过50个语料库和词汇资源提供了易于使用的接口,还提供了一套文本处理库,用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论社区。

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原文地址: http://outofmemory.cn/sjk/10110461.html

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