cucumber自动化测试框架 自动化测试框架工具

自动化测试开发框架分析？

2. 执行python .py文件

随着软件开发自动化测试技术的发展，越来越多的自动化测试工具被程序员发现和掌握，下面霍营北大青鸟就一起来了解一下，关于自动化测试开发都有哪些优势。 cucumber是BDD(Behior-drivendlopment，行为驱动开发)的一个自动化测试的副产品。它使用自然语言来描述测试，使得非程序员可以理解他们。Gherkin是这种自然语言测试的简单语法，而Cucumber是可以执行它们的工具。

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Gherkin是自然语言测试的简单语法。

description是一段扩展性的文字描述，可以跟在Feature、Example、Background、Scenario、ScenarioOutlin大数据的数据从哪里来？除了部分企业有能力自己产生大量的数据，大部分时候，是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。e下面。

Example和Scenario

Android自动化测试工具有哪些

云基础设施 Python, Ja, Go

2.MonkeyRunner：AndroidSDK自带一个测试工具

MonkeyRunner提供的API和执行环境可以运行Python语言编写的测试代码。它提供了API来连接设备，安装、卸载应用，运行应用，截屏，比对来判断特定命令执行后的屏幕是否包含预期信息，以及运行对应用的测试。MonkeyRunner使用ActivityInstrumentationTestCase2,ProviderTestCase，ServTestCasek,SingleLaunchActivityTestCase及其他类来定义测试用例，并使用InstrumentationTestRunner类来运行测试。

3.Robotium：被称之为针对Android应用的又一个Selenium

4.Robolectric：Pivotal实验室声称使用Robolectric可以在28秒内运行1047个测试

Robolectric另辟蹊径，它并不依赖于Android提供的测试功能，它使用了shadowobjects并且运行测试于普通的工作站、JVM，不像模拟器或设备需要dexing(Androiddex编译器将类文件编译成Android设备上的DalvikVM使用的格式)，打包，部署和运行的过程，大大减少了测试执行的时间。

5.LessPainful：多设备平台自动化测试的DroidPilot是一个自动化测试工具。它可以针对于Android平台的应用程序进行测试脚本编辑、自动回放、结果检查、报告输出等作，以此来缩短回归测试的时间和提升项目整体进度。测试的脚本不仅可以运行于模拟器，更可以同时运行于多台移动设备，这样更能凸显测试结果的真实性和可比性。服务

LessPainful将Android测试又推进了一步，它提供了一个多设备平台自动化测试的服务。用户上传应用(.apk)和用Cucumber(一种业务相关的DSL)编写的测试文件，选择测试运行需要的设备配置，测试将自动执行并生成测试报告。它支持的设备包括GarminAsus，几款HTC，LG，SamsungGalaxy，SonyXperia和MotorolaMotodefy。

我为什么说 Python 是大数据全栈式开发语言 怎样成为数据分析师

前段时间，ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上，有一个演讲主题叫做“Fullstack JaScript”，是关于用JaScript进行前端、端，甚至数据库（MongoDB）开发，一个Web应用开发人员，只需要学会一门语言，就可以实现整个应用。

受此启发，我发现Python可以称为大数据全栈式开发语言。因为Python在云基础设施，DevOps，大数据处理等领域都是炙手可热的语言。

领域 流行语言

DevOps Python, Shell, Ruby, Go

网络爬虫 Python, PHP, C++

数据处理 Feature Python, R, Scala

云基础设施就像只要会JaScript就可以写出完整的Web应用，只要会Python，就可以实现一个完整的大数据处理平台。

这年头，不支持云平台，不支持海量数据，不支持动态伸缩，根本不敢说自己是做大数据的，顶多也就敢跟人说是做商业智能（BI）。

如果嫌麻烦不想自己搭建私有云，用公有云，不论是AWS，GCE，Azure，还是阿里云，青云，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JaScript的SDK，而青云只提供Python SDK。可见各家云平台对Python的重视。

提到基础设施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因为其MapReduce数据处理速度不够快，已经不再作为大数据处理的，但是HDFS和Yarn——Hadoop的两个组件——倒是越来越受欢迎。Hadoop的开发语言是Ja，没有提供Python支持，不过有很多第三方库封装了Hadoop的API接口（pydoop，hadoopy等等）。

Hadoop MapReduce的替代者，是号称快上100倍的Spark，其开发语言是Scala，但是提供了Scala，Ja，Python的开发接口，想要讨好那么多用Python开发的数据科学家，不支持Python，真是说不过去。HDFS的替代品，比如GlusterFS，Ceph等，都是直接提供Python支持。Yarn的替代者，Mesos是C++实现，除C++外，提供了Ja和Python的支持包。

DevOps

DevOps有个中文名字，叫做开发自运维。互联网时代，只有能够快速试验新想法，并在时间，安全、可靠的交付业务价值，才能保持竞争力。DevOps推崇的自动化构建/测试/部署，以及系统度量等技术实践，是互联网时代必不可少的。

自动化构建是因应用而易的，如果是Python应用，因为有setuptools, pip, virtualenv, tox, flake8等工具的存在，自动化构建非常简单。而且，因为几乎所有Linux系统都内置Python解释器，所以用Python做自动化，不需要系统预安装什么软件。

自动化测试方面，基于Python的Robot Framework企业级应用最喜欢的自动化测试框架，而且和语言无关。Cucumber也有很多支持者，Python对应的Lettuce可以做到完全一样的事情。Locust在自动化性能测试方面也开始受到越来越多的关注。

自动化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby开发，目前仍保持着强劲的势头。不过，新生代Ansible和SaltStack——均为Python开发——因为较前两者设计更为轻量化，受到越来越多开发这的欢迎，已经开始给前辈们制造了不少的压力。

在系统与度量方面，传统的Nagios逐渐没落，新贵如Sensu大受好评，云服务形式的New Relic已经成为创业公司的标配，这些都不是直接通过Python实现的，不过Python要接入这些工具，并不困难。

除了上述这些工具，基于Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如Cloudify和Deis，虽未成气候，但已经得到大量关注。

网络爬虫

不过，网络爬虫并不仅仅是打开网页，解析HTML这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程（Coroutine）作，基于此发展起来很多并发库，如Gnt，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。

抓取下来的数据，需要做分词处理，Python在这方面也不逊色，的自然语言处理程序包NLTK，还有专门做中文分词的Jieba，都是做分词的利器。

数据处理

万事俱备，只欠东风。这东风，就是数据处理算法。从统计理论，到数据挖掘，机器学习，再到最近几年提出来的深度学习理论，数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学description家们都用什么编程？

如果是在理论研究领域，R语言也许是最受数据科学家欢迎的，但是R语言的问题也很明显，因为是统计学家们创建了R语言，所以其语法略显怪异。而且R语言要想实现大规模分布式系统，还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用R语言做原型试验，算法确定之后，再翻译成工程语言。

Python的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库NumPy和SciPy，给其他高级算法打了非常好的基础，matploglib让Python画图变得像Matlab一样简单。Scikit-learn和Milk实现了很多机器学习算法，基于这两个库实现的Pylearn2，是深度学习领域的重要成员。Theano利用GPU加速，实现了高性能数学符号计算和矩阵计算。当然，还有Pandas，一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库，其DataFrame的设计借鉴自R语言，后来又启发了Spark项目实现了类似机制。

对了，还有iPython，这个工具如此有用，以至于我点把他当成标准库而忘了介绍。iPython是一个交互式Python运行环境，能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下，iPython运行在命令行，可以执行ipython notebook在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。

iPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人，这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果；如果对方没有运行环境，还可以直接转换成HTML或者PDF。

正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python，才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。

对于开发工程师而言，Python的优雅和简洁无疑是的吸引力，在Python交互式环境中，执行import this，读一读Python之禅，你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力，和NodeJS社区软件包爆炸式增长不同，Python的软件包增长速度一直比较稳定，同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻，但正是因为这个要求，才使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码，证明了这一点。

对于运维工程师而言，Python的优势在于，几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell，做一些复杂的任务，对运维人员来说，是一次解放。

对于数据科学家而言，Python简单又不失强大。和C/C++相比，不用做很多的底层工作，可以快速进行模型验证；和Ja相比，Python语法简洁，表达能力强，同样的工作只需要1/3代码；和Matlab，Octe相比，Python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过，Python是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——如何解决问题。

顺便提一句，微软参加2015年PyCon，高调宣布提高Python在Windows上的编程体验，包括Visual Studio支持Python，优化Python的C扩展在Windows上的编译等等。脑补下未来Python作为Windows默认组件的场景。

软件测试的学习内容是什么？

参与真实项目的测试工作，积累真实项目的测试经验。

步，测试基础：

第二步：学习脚本语言

如：python语言,当然python 是一门相对简单的计算机语言，考虑长远发展，需要了解C语言或者ja。都说C语言最难，但是用得确实也多。

第三步：学习软件测试工具

学习软件测试工具并不难，只是需要我们去系统的学习。比如性能测试工具loadrunner，自动化测试工具selenium、Appium,接口测试Jmeter、Postman等。虽然说工具不是的但是工具能为我们提高工作效率，所以必须得会熟练的使用。最关键的一点，是要结合项目具体去作，实践出真知，理论知识在实际项目中才能得到巩固。

第四步：计算机硬件知识

第五步：数据库测试

MySQL数性能测试工具：APP 一般使用 JMeter; Web 一般使用 LR、JMeter据库

MySQL、命令行工具以及数据管理、MySQL数据查询（条件、分组、聚合函数、排序、分页、连接查询、自关联、子查询）、内置函数、项目练习、数据分表、Python作MySQL。

Redis数据库

Redis、客户端和、数据类型(string、hash、list、set、zset）、各种数据类型作、Python作Redis、主从、集群。

第六步：项目实战

软件测试首先要培养学生软件测试思维，即软件测试能做什么。在思维明确后，再从测试策略、测试方法、测试类型上来培养如何做软件测试的工作，再通过项目实训着重培养学员自动化测试、性能测试、web测试等测试技能。睿峰软件测试课程，除此之外，还拓展与软件测试技能相关的知识点，比如 数据库、Linux以及职业素养。通常情况下85%的学员学员12周的课程，实际作能力可以达到2年工作经验。

测试人员如何更快速的使用不同自动化测试工具呢?

Python也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同，Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱，Spark为了讨好数据科学家，对这两种语言提供了非常好的支持。

description快速使用不同的自动化测试工具目前没有任何项目会去使用不同的工具，这样会增加使用成本。建议你们使用kylinTOP 工具，一般1-2周即可精通工具使用，是一款智能的UI自动化测试工具

自动化测试开发框架分析？

测试基础是软件测试最最最重要的部分，只要你是做测试，不管是什么测试，测试的基础、理论知识都是必须学会的。大概就包括：测试编写、设计测试用例、编写测试报告、编写BUG报告单、跟踪BUG修复情况、还需要良好的沟通能力、以及各种测试阶段所使用的测试方法、单元测试、功能测试、集成测试、系统测试等。

随着软件开发自动化测试技术的发展，越来越多的自动化测试工具被程序员发现和掌握，下面北大青鸟就一起来了解一下，关于自动化测试开发都有哪些优势。 cucumber是BDD(Behior-drivendlopment，行为驱动开发)的一个自动化测试的副产品。它使用自然语言来描述测试，使得非程序员可以理解他们。Gherkin是这种自然语言测试的简单语法，而Cucumber是可以执行它们的工具。

为什么是Python

Gherkin是自然语言测试的简单语法。

description是一段扩展性的文字描述，可以跟在Feature、Example、Background、Scenario、ScenarioOutline下面。

Example和Scenario

自动化测试开发框架分析？

asp可以为移动web提供一个系统自适应结构，这个结构可以为浏览器提供特定的输出.

随着软件开发自动化测试技术的发展，越来越多的自动化测试工具被程序员发现和掌握，下面北大青鸟就一起来了解一下，关于自动化测试开发都有哪些优势。 cucumber是BDD(Behior-drivendlopment，行为驱动开发)的一个自动化测试的副产品。它使用自然语言来描述测试，使得非程序员可以理解他们。Gherkin是这种自然语言测试的简单语法，而Cucumber是可以执行它们的工具。

Gherki5. 安全测试：安装包是否可反编译代码、安装包是否签名、权限设置，例如访问通讯录等n是自然语言测试的简单语法。

description是一段扩展性的文字描述，可以跟在Feature、Example、Background、Scenario、ScenarioOutline下面。

Example和Scenario

如何一步步实现AndroidCI？

Feature

Android上的CI构建链与其它平台一致，依然包step是cucubmer的小单元，每个step是由Given,When,Then,And,或者But开头的。如果后面的内容是完全一样的话，那么cucumber会认为这两句话是重复的，哪怕前面的不一样。含Compilation，Testing，Inspection，Deploying阶段，每一个阶段的Feedback的都保持对整个团队透明。

CI中各个步骤执行先后顺序的安排，应该是执行时间较短的优先执行。执行时间短的一般在提交代码前就可执行，错误率也比较低，就应该尽可能先执行。这样失败会来得更早一些，每一次CI运行失败前验证完毕的东西更多。

怎么才能系统的学习软件测试，好就业呢？

云平台分为私有云和公有云。私有云平台如日中天的OpenStack，就是Python写的。曾经的追赶者CloudStack，在刚推出时大肆强调自己是Ja写的，比Python有优势。结果，搬石砸脚，2015年初，CloudStack的发起人Citrix宣布加入OpenStack基金会，CloudStack眼看着就要寿终正寝。

先看书：

1.《Google软件测试之道 》 2.《持续交付》 3.《软件测试的艺术 》 4.《 代码整洁之道:程序员的职业素养》5.《软件测试 》6.《测试驱动开发 》7.《软件测试经验与教训》8.《探索式软件测试》9.《捉虫日记》10.《发布！软件的设计与部署》11.《移动App测试实战》12.《微软的软件测试之道》13.《完美软件：软件测试必须知道的几件事》14.《有效的单元测试 》15.《敏捷软件测试测试人员与敏捷团队的实践指南》16.《腾讯Android自动化测试实战》17.《完美软件对软件测试的各种幻想》18.《 Python Web开发：测试驱动方法》19.《测试驱动开发的艺术》20.《软件测试工程师面试指导》21.《自动化测试实践来自全球的经典自动化测试案例解析》22.《Cucumber：行为驱动开发指南》23.《Web安全测试 》24.《大话移动APP测试：Android与 iOS应用测试指南》25.《iOS测试指南》

综合来说，国外的经典居多，国内的相当一部分是拼凑而来，但是也是有一部分经典的，这个要看作者。建议8.0分以上的都可以读来看看，另外相关书籍没有必要去花那么高的价格去买新书，要么是直接买二手的，要么是直接找电子版的进行看，这其中很多书在大学的图书馆也很容易找到

CSDN

2.博一个完整的测试是由多个step组成的，step即小单元，如何复用step是非常关键的问题。多个step组成一个Scenario，即一个完整的测试case。多个Scenario组成一个Feature，即一组相关的测试case。客园

3.简书

不能，去考一个相关的证书比较好就业

如何用python写一个脚本，来跑ja代码上的cucumber集成测试

Steps

1.直接执行Python脚本代码

引用 org.python包

1 PythonInterpreter interpreter = new PythonInterpreter();

2 interpreter.exec("days=('mod','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat','Sun'); "); ///执行python脚本

1 PythonInterpreter interpreter = new PythonInterpreter();

2 InputStream filepy = new FileInputStream("D:demo.py");

3 interpreter.execfile(filepy); ///执行python py文件

4 filepy.close();

3. 使用Runtime.getRuntime()执行脚本文件

这种方式和下面调用cmd执行命令的方式类似。如果执行的python脚本有引用第三方包的，建议使用此种方式安装：需考虑安装时的中断、弱网、安装后删除安装文件等情况。使用上面两种方式会报错ja ImportError: No module named arcpy。

1 Process proc = Runtime.getRuntime().exec("python D:demo.py");

2 proc.waitFor();