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Python自动化测试面试笔试题精选

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简介:
本书精心挑选了众多Python自动化测试领域的经典面试和笔试题目,并提供详细的解答与解析,旨在帮助读者深入理解和掌握Python在软件测试中的应用技巧。 本段落整理了Python自动化测试笔试面试中常见的编程题,供需要的读者学习参考。

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  • Python
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    本书精心挑选了众多Python自动化测试领域的经典面试和笔试题目,并提供详细的解答与解析,旨在帮助读者深入理解和掌握Python在软件测试中的应用技巧。 本段落整理了Python自动化测试笔试面试中常见的编程题,供需要的读者学习参考。
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    本书精选了众多关于Python自动化测试领域的经典面试和笔试题目,旨在帮助读者深入理解和掌握相关技能与知识。适合正在求职或希望提升自身技术水平的软件开发人员阅读参考。 随着行业的发展趋势,编程能力已经成为了软件测试从业人员的一项基本技能要求。因此,在求职过程中笔试与面试环节经常会涉及到编码题目的考察,主要涵盖以下几个方面: 1. 基本的编码能力和逻辑思维。 2. 数据结构的基础知识(如顺序表、链表、队列、栈和二叉树)。 3. 算法基础及其时间复杂度分析(包括排序算法、查找算法以及递归等)。 除了上述内容,笔试或面试还可能考察以下三种重要的编程思想: - 哈希 - 递归 - 分治 哈希是一种非常高效的数据处理方式,在Python中可以通过字典和集合来实现。这两种数据结构具有唯一的键值对,并且可以提供极高的查找效率——对于列表、元组或字符串等序列类型,元素的查找时间复杂度为O(n),而使用字典或集合则只需要O(1)的时间。 因此在处理列表问题时,哈希的主要作用包括: - 去重 - 优化查找速度 例题:如何实现一个去重复项的功能。
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    《笔试面试精选题库(修订版)》汇集了最新热门行业和岗位的经典考题与解析,全面覆盖专业知识和技术技能,助您顺利通过求职挑战。 本段落提供了硬件工程师在笔试和面试过程中常见的精华题目,命中率约为80%左右。
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  • 软件分享及研究-
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    本专题聚焦于软件测试和自动化测试领域的面试题目探讨和分析,旨在帮助读者深入理解并掌握相关知识,提高面试技巧。 本资料是网络收集整理而成,在编写过程中增加了原资料缺失的部分内容,并公开分享以供学习使用,请仅限个人研究和学习用途,不得用于转卖或其他盈利活动。 该套资源通过公开渠道搜集并改编,涵盖了UI自动化测试、接口自动化测试以及Python等常见的面试题。包括编程语法题、编码题及评估自动化基础能力和项目实战能力的模块内容,适合软件测试行业的人员阅读与学习参考。 由于作者水平有限,资料可能存在不足之处,请读者自行纠正和完善。后期会持续更新相关资源,帮助更多同行共同成长进步。 ### 软件测试-自动化测试-自动化面试知识点详解 #### 一、Python基础知识 1. **数据类型** - Python 提供多种内置的数据类型: - 整型(数字):`int` - 字符串:`str` - 元组:`tuple` - 列表:`list` - 字典:`dict` - 布尔类型: `bool` 2. **字典的合并** - 使用 `update()` 方法可以将一个字典中的所有键值对添加到另一个字典中。 3. **JSON与Python交互** - 将 JSON 字符串转换为 Python 对象使用 `json.loads()` - 从文件读取 JSON 数据并转成 Python 对象用`json.load()` - 把 Python 对象转化为 JSON 格式字符串采用 `json.dumps()` - 将 Python 对象写入到文件中保存为 JSON 格式的数据使用 `json.dump()` 4. **构造函数与工厂方法** - 类的实例化首先调用的是`__new__` 方法,它负责创建并返回实例。 - 实例创建之后会执行 `__init__` 方法进行初始化。 5. **可变类型和不可变类型** - 可变数据类型: - 列表 (`list`) - 字典 (`dict`) - 不可变数据类型: - 整型 (`int`) - 浮点数 (`float`) - 字符串 (`str`) - 元组 (`tuple`) 6. **MySQL注入** 在 MySQL 中写入一句话木马通常需要以下条件: 1. `secure-file-priv` 设置为空,允许写入文件。 2. 用户具有足够的权限(如 root 权限)。 3. 应用程序具备写入文件的能力,并且已获取应用程序的绝对路径及该目录可写的特性。 #### 二、Python高级特性 1. **深拷贝与浅拷贝** - 对于不可变数据类型,两者结果相同都会创建新的副本。 - 可变数据类型: - 浅拷贝只会复制对象引用。 - 深拷贝会递归地创建完整的新副本。 2. **`*args`和`**kwargs`** - `*args`: 处理位置参数的不定数量输入。 - `**kwargs`: 处理关键字参数的不定数量输入。 3. **重写与重载** 1. 重写: 子类覆盖父类的方法。 2. Python 不直接支持方法重载,但可以通过默认参数和`*args`, `**kwargs` 实现类似效果。 4. **获取数据库表** - 使用第三方库(如 pymysql)连接数据库并执行 SQL 查询以获取所有表名: ```python import pymysql conn = pymysql.connect(host=localhost, user=root, password=password, db=database) cursor = conn.cursor() # 获取所有表名 cursor.execute(SHOW TABLES) tables = cursor.fetchall() print(tables) # 关闭连接 cursor.close() conn.close() ``` 5. **方法定义的不同** - 对象方法:需要实例化的对象来调用,第一个参数通常是 `self`。 - 类方法:使用 `@classmethod` 装饰器定义,第一个参数是类本身 (`cls`)。 - 静态方法:采用 `@staticmethod` 定义的函数不需要特定的对象或类即可调用。 6. **SQL查询** 1. 连表查询: ```sql SELECT * FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.id = table2.id; ``` 2. 去重查询: ```sql SELECT DISTINCT column_name FROM table_name; ``` 3. 查询重复数据: ```sql SELECT column_name FROM table_name GROUP BY column_name HAVING COUNT(column_name) > 1; ``` 7. **Python单例模式**
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    这份文档《WEB自动化测试面试题目》包含了当前热门的Web自动化测试技术相关的面试问题和解答,旨在帮助求职者准备相关职位的面试。 Selenium通过元素的定位来确保操作的成功率,其提供了多种定位方法以适应不同的需求。然而,在实施自动化工程的过程中,高质量的测试不仅依赖于测试人员的努力,也需要开发人员规范自己的编程习惯,例如为页面元素添加唯一的name或id属性等标识符。这样可以显著提高元素识别的准确性。 如果由于某些原因导致开发过程中没有遵循上述标准,则在进行定位时可以选择使用相对地址来减少因页面变动而带来的影响。只要能够准确地找到目标元素,就能确保每个操作都符合预期要求。
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    这份文档《自动化测试面试题目汇总》包含了多个自动化测试相关的经典和技术性面试题,旨在帮助软件测试工程师准备面试时遇到的相关问题。 一、Linux基础技能: 1. Linux常用命令 2. 某个时间段日志的查询方法 3. Linux文件上传与下载技巧 二、功能测试相关知识: 1. 工作中遇到的问题及解决方案 2. 测试流程详解 3. 测试计划要素概述 4. 测试报告构成元素介绍 5. 测试点定义和应用 6. 常用的测试方法论 7. Bug管理与解决策略 8. ADB命令集锦 9. 软件测试的基本原则 10. 编写高质量测试案例的关键要素 11. 设计有效测试方案的原则 12. 评估软件产品质量特性的标准体系 13. Android四大组件详解 14. Web与App 测试的区别分析 15. App ANR问题的根本原因探讨 16. 引发App崩溃的常见因素解析 17. H5页面图片加载失败时的问题排查方法 18. 如何区分原生和H5页面 19. 为何不宜使用Jenkins进行打包操作 三、性能测试领域: 1. JMeter简介 2. 性能指标概览 3. 实施性能测试的方法概述 四、接口测试知识: 1. 接口测试用例的设计思路 2. 进行接口测试的重要性说明 3. 对接口进行有效检测的关注点总结 4. Request处理Cookie的三种方式详解 五、自动化测试技术: 1. 自动化核心框架介绍 2. 实施自动化的益处分析 3. 开展自动化工作的前提条件 4. 适合采用自动化脚本的情境列举 5. 元素定位的八种方法归纳 6. 元素无法被定位时应考虑的原因总结 7. WebDriver.close()和WebDriver.quit()的区别解析 8. 自动化测试中的断言使用技巧 9. 页面元素存在的判断方式讨论 10. JavaScript在Web自动化中的作用展示 11. 如何优化自动化的代码质量 12. Selenium与Robot Framework的对比分析 13. 三种等待机制详解(隐式等待、显式等待和脚本睡眠) 14. PO模式介绍 六、HTTP协议相关: 1. HTTP协议的特点概述 2. 数据传输的基本原理 3. GET 和 POST 请求的区别解析 4. 常见的HTTP响应状态码总结 5. OSI七层模型简述 6. TCP三次握手过程详解 7. Session与Cookie之间的区别分析 8. UDP和TCP的主要差异归纳 9. Socket通信机制简介 10.HTTP Post请求的三种形式概述 七、数据库技术: 1. SQL语句分类 2. 数据库事务ACID特性解析 3. MySQL索引类型介绍 4. 池化思想的应用 5.Redis详解 6. 提高数据库运行效率的方法总结 八、Java编程语言: 1. 面向对象的三个关键特征阐述 2. 方法重写和方法重载的区别说明 3.SPRING与SPRING MVC框架对比分析 4. 进程与线程之间的区别探讨 5.Java三层架构简介 6 异常处理机制详解 九、Python编程语言: 1. 字符串反转的七种实现方式 2.new 和 _init_方法的区别和使用场景 3. 不借助中间变量交换两个变量值的方法 4.Python四大内置高阶函数介绍 5.Python输出彩色文本的技术展示 6.*args,**kwargs在Python中的用法详解 7. Python常用模块概述 8.Python多线程编程简介 9.Python发送邮件的代码实现 10.使用Python操作图像的方法总结 11.replace()方法的具体应用实例
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    本书汇集了大量经典的性能测试面试题目,并提供了详尽的答案解析,旨在帮助读者深入了解性能测试的核心概念与实践技巧,适用于求职者备考和专业人士进阶学习。 性能测试是一种评估软件系统在高负载或大容量条件下的运行情况的关键实践,旨在确定系统在特定压力下的稳定性、响应时间和资源消耗。 1. **性能测试**:确认系统在特定工作负载下的性能表现,包括CPU、内存、磁盘、网络带宽等资源的利用率以及事务处理速率(TPS)、响应时间及并发用户数等关键指标。其目的是验证系统是否满足实际生产环境的需求。 2. **负载测试**:主要关注系统在预期用户负载下的性能。它考察的是在正常或预期的工作量下,软件系统能否维持合理的响应时间和服务质量。常见的性能指标包括响应时间、并发用户数量。 3. **常用性能测试方法**: - SEI 负载测试计划过程 - RBI 方法(Empirix公司提出) - 性能下降曲线分析法 - LoadRunner和JMeter提供的方法 - PTGM模型 4. **性能测试步骤**包括业务学习、需求分析、工作评估、设计模型的创建,制定详细的测试计划,编写模拟用户行为的脚本,搭建与生产环境相似的测试环境,并准备必要的数据。然后执行实际测试并收集数据,记录和追踪问题,进行数据分析以识别瓶颈,并优化系统性能最后撰写总结报告。 5. **何时开始性能测试**:应在功能测试完成后且系统稳定运行时进行,确保有合适的性能测试环境。 6. 软件性能测试的应用领域包括能力验证、规划、调优及缺陷发现。SEI软件过程关注目标设定、用户需求分析以及生产与测试场景的详细设计;RBI方法通过小页面和简单应用快速识别系统瓶颈;LR(LoadRunner)则涵盖计划制定到结果解析的全过程。 7. 在敏捷项目中,每个迭代都要明确性能目标,并采用自动化测试确保持续优化。Web系统的响应时间对于用户体验至关重要:2秒、5秒及10秒分别代表优秀、良好和较差的表现标准。 8. RBI方法指出约有80%的性能问题源于吞吐量瓶颈。 9. 性能测试关注的重要指标包括响应时间和并发用户数,以及系统性能计数器(如CPU和内存使用率)等。另外还包括思考时间这一概念,即模拟真实用户的操作间隔。 10. 吞吐量是衡量单位时间内系统处理请求数量的关键指标。 11. Web系统的响应时间可以进一步细分:包括请求时间、响应时间和页面渲染时间以及处理器处理时间。 12. 广义并发与严格并发的区别在于广义考虑的是在特定时刻所有活动事务,而严格仅关注同一时刻执行的独立事务。 以上内容详尽地介绍了性能测试的基本概念、方法、步骤和应用场景,帮助理解如何有效地进行性能测试并优化系统性能。