前提：熟悉测试业务及流程
任何Python自动化测试的前提，都是必须先熟悉实际测试业务。
任何脱离实际测试业务的自动化都是噱头且无实际意义！
测试的基本流程基本是：
测试需求分析，测试用例设计与评审，测试用例执行，报bug，整理测试报告。
测试用例设计与评审是熟悉软件产品需求的重要过程，
可以更深入地了解软件产品的具体需求。
先掌握手动执行用例
用例设计及评审结束后，先学会手动执行测试用例，
通过手动执行用例，也可以更好的了解软件产品的具体需求，
并学会总结归纳不同的测试类型的用例。
比如性能测试用例，稳定性测试用例，接口测试用例等。
总结测试技术
哪些是需要用到其他辅助性工具，
比如命令行工具软件（命令），外部设备，外部关键数据等。
做到把Python运用到实际测试的每一个环节
Python的优势是数据处理，需要将Python脚本贯穿于测试的所有过程，
包括测试环境搭建阶段，测试用例设计阶段，测试用例执行阶段，
测试用例结果分析阶段，Bug处理，测试报告等环节。
都可以利用Python来处理，来提供测试效率。
做到半自动化执行
在执行某些手动测试用例的过程中，你要学会总结归纳，包括：
| 阶段 | 总结提升方向 |
|---|---|
| 第一阶段 | 哪些测试环境准备（环境准备，数据准备）是可以用Python代码实现的。 |
| 第二阶段 | 哪些测试用例的执行是重复多次执行，或者长时间执行， 是可以用Python代码实现此类操作的。 |
| 第三阶段 | 哪些测试结果，是可以用Python代码来进行数据分析的， 再最后人为判断测试结果是Pass, Fail。 |
| 第四阶段 | 以上这些Python代码块，是不是经常用， 能否做一个测试工具(.exe)分享给周围的测试同学或研发同学。 |
以上学习提示过程中，也可以由易到难地一步一步来尝试实现之.
| 实现方式及其难易程度 | |
|---|---|
| 容易 | 可以先学会写脚本（Python批处理脚本）形式来实现， |
| 中等 | 慢慢再考虑写成面向过程（Python函数）形式来实现， |
| 较难 | 最后再考虑能否写成面向对象（Python类）的形式实现。 |
尝试全自动测试
当你有了一定的Python基础，你学会了编写函数，学会了编写类 ，
也做过一些小型Python项目（比如学会了写一些.exe的工具），
你也可以将很多手动执行的测试用例转换成Python代码文件来一条条执行了。
你就会碰到以下瓶颈：
| 序号 | 可能碰到的瓶颈 |
|---|---|
| 1 | 你目前的所谓的自动化用例（Python脚本），只能一次执行一条用例 |
| 2 | 每次测试完后，你可能都需要重新在审核下测试结果， 因为可能有些测试结果，你的Python脚本还没做到自动判断的程度。 |
| 3 | 由于你是一次一条地执行，所以整体测试报告还是要你自己去整理， 比如pass/fail/block了多少条，占比多少等，无法自动生成测试报告！ |
| 4 | 测试用例脚本维护太麻烦了，修改一处，可能其他的脚本也都需要修改。 |
| 5 | 测试用例脚本无法统一管理，东一处西一处。 |
那你就可以尝试学习某个框架了，框架主要是更规范地执行测试用例。
框架具有：
| 框架的优势 | |
|---|---|
| 1 | 测试用例自动执行的功能，上一条执行完毕后，自动执行下一条。 |
| 2 | 测试结果自动化生成并生成测试报告的功能 |
| 3 | 只提供了部分User Interface，交互界面会更加方便, 比如你只需编辑关键字， 或者只需要编辑某些数据文件(或者配置文件，xml,txt,excel文件等）, 即可实现全部关联修改。 |
| 4 | 。。。。。。益处多多！ |
有框架，则你离全自动化测试又进了一步。
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