2024年软件测试行发展趋势,“我“如何成为全栈测试工程师?

工资越来越高的性能测试;
需求激增的测试开发人才;
企业招聘,对综合技能要求越来越高;
测试人员的工资差距越来越大;
快速的技术更新迭代,自学测试越来越难。

总之,企业对技术人员的要求只会越来越高,这也是行业发展趋势造成的,这对一些测试人员来说也是一个挑战,比如手工测试和功能测试。如果这些人员不提高他们的技能,他们迟早会被行业淘汰。

2、测试人员的职业发展

一般从入门软件测试开始,学习各种技术,到晋升一个比较好的职位,拥有比较高的薪资水平。这是一个很漫长、很痛苦的过程。

可能有的人还没开始就放弃了,而有的人,尝试了一下,不想走出舒适区,也失败了;只有少部分人最终实现了自己的目标。

测试技术学习路线:

1)软件测试理论知识

这个对软件测试人员来说是必备的。
其中包括软件测试基础理论和方法,例如:软件生命周期、测试用例编写方法、软件测试原则、软件测试管理相关技术、软件各个阶段评审、软件测试计划编写、软件测试过程管理、软件验收、软件测试整个过程一些文档规范等。

2)语言基础

这部分内容,可以选择Java或者Python入门,或者其他编程语言。看自己适合Python还是Java,我个人推荐先入门Python,然后再去学习Java。认真学习一个月足够,第二门语言,一个礼拜就可以入门,很多思想和语法其实是相通的。

3)手工转自动

这是一个比较痛苦的过程,有些人天天看语言基础,却不知道如何练习,导致一直入不了门。

建议在学习了一个语言之后,一定要找一个案例去练习,熟悉这个语言的基本使用。可以结合Selenium去学习Web自动化测试。通过脚本编写,有助于你提高语言基础知识的理解和运用。

在练习自动化脚本过程中,你会收获很多快乐,让你你找到学习的乐趣,从而提升学习的效率。

4)自动化脚本开发

在手工转自动之后,就需要大量的练习,如果Selenium自动化脚本开发,你起码要完成100个自动化测试用例,你需要对seleinum达到熟练使用的地步。以及快速写出自动化测试用例。

5)了解和接触框架

这里的框架,是指自动化测试框架,不是指开发用到的框架。继续深入研究Selenium和一些自动化测试框架的知识。例如,什么是框架,框架解决什么问题,框架组成组件有哪些等。

6)常见设计框架设计

前面我们有了POM设计框架的思想,接下来我们要学习数据驱动框架,关键字驱动关键,混合测试框架,还有行为测试驱动框架。

7)Linux和数据库

自动化测试进阶到一定深度,也需要用代码连接数据库去进行测试,linux和shell脚本,测试环境也会接触到。如果要做自动化部署和运维,常见的linux和shell脚本是有必要学习的。这部分内容,可以看linux和shell脚本入门系列的书来学习。

8)完全掌握一门编程语言

这个可以放在和写一些小程序一起去学习和实践。如果你选Python,你可以学习Django框架进行开发一个web或者一个博客。如果是Java,你需要学会web开发入门,尝试去了解Java三大web框架,优先学习SSH框架。

3、怎样才能成为全栈测试工程师

最好会一点自动化、性能,以后会用到;
最好会一点运维,开发测试环境要分开;
最好再会一点开发语言,能够写一些脚本或测试工具;

最好有过主导产品测试工作的经验,能够推动生产过程改进,持续质量提升。。。

公司对面试者的期望是:身怀绝技Or(And)十八般武艺Or(And)七十二变。

我们经常会看到一些公司的岗位描述中,会这样要求测试工程师:
要有相关行业背景,互联网或金融产品相关经验;
N年Web/App产品测试经验,N年管理经验或技术经验;
精通一种:接口测试、自动化测试(API/WEB)、性能测试、安全测试、持续集成等;

能够主导测试框架设计、测试体系建设、持续质量管控;
至少熟悉一种编程语言, Python、Perl、Shell、Java,C/C++等;
熟悉主流数据库应用SQL Server/MYSQL/ORACLE等;
有一定的运维能力,熟悉Nginx/Apache/Jenkins/Zabbix/Elk;

下面是我整理的2023年最全的软件测试工程师学习知识架构体系图

一、Python编程入门到精通

请添加图片描述

二、接口自动化项目实战

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三、Web自动化项目实战

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四、App自动化项目实战

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五、一线大厂简历

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六、测试开发DevOps体系

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七、常用自动化测试工具

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八、JMeter性能测试

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九、总结(尾部小惊喜)

<think>好的,用户问为什么建议学数据分析和Python,尤其是在我之前推荐C++的情况下。首先,我需要理解用户的背景。他们可能是个开发者,正在考虑学习方向,或者刚接触编程,想了解不同语言的应用场景。用户可能觉得C++和Python的建议有矛盾,需要解释两者的不同用途。 接下来,我应该分析数据分析和Python的优势。Python在数据科学领域的生态非常强大,比如Pandas、NumPy、Matplotlib这些库,还有机器学习框架如TensorFlow和PyTorch。这些都是C++不太擅长的领域,因为Python语法简洁,适合快速开发和原型设计。同时,数据分析的门槛相对较低,适合非计算机背景的人进入。 然后,需要对比C++和Python的应用场景。C++适合系统级开发、高性能计算,而Python在数据分析、自动化脚本、Web开发等方面更高效。用户可能没有意识到不同领域需要不同工具,所以要强调工具的选择取决于目标。 还要考虑用户可能的职业规划。如果他们想进入数据科学、AI或者业务分析领域,Python是更合适的选择。而C++更适合游戏开发、嵌入式系统等。需要说明两者并不冲突,可以互补,比如用Python做模型原型,再用C++优化性能关键部分。 用户可能担心学习Python是否值得,尤其是在已经有了C++的情况下。要解释Python的易学性和快速上手的特点,以及市场需求量大。同时,指出Python在自动化、爬虫、测试等方面的广泛应用,不仅仅是数据分析。 最后,结构上要分点说明Python和数据分析的优势,结合具体库和案例,让回答更具说服力。同时要呼应之前的C++推荐,说明两者不同的适用场景,帮助用户根据自身目标做出选择。</think>以下是对数据分析与Python技术路线的深度解析,以及与C++技术路线的对比分析: --- ### **一、数据科学领域的技术特征与Python优势** 1. **快速迭代开发模式** ```python # 典型数据分析工作流 import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier df = pd.read_csv('data.csv') # 数据加载 X = df.drop('target', axis=1) # 特征工程 model = RandomForestClassifier().fit(X, df['target']) # 建模 print(model.feature_importances_) # 结果分析 ``` - 完成相同任务代码量仅为C++的1/5~1/10 2. **生态系统的完备性** | 工具类型 | Python主流库 | 对标C++实现 | 开发效率比 | |----------------|---------------------------|--------------------------|----------| | 数据处理 | Pandas | xtensor | 3:1 | | 可视化 | Matplotlib/Seaborn | Matplotlib-cpp | 5:1 | | 机器学习 | Scikit-learn | Dlib | 4:1 | | 深度学习 | PyTorch/TensorFlow | LibTorch | 10:1 | **典型案例**:Kaggle竞赛TOP方案中92%使用Python实现 --- ### **二、数据分析岗位市场需求分析** 1. **薪资与岗位需求(2024数据)** - 一线城市平均薪资: - 初级数据分析师:15-25万/ - 资深数据科学家:60-120万/ - 岗位数量对比(拉勾网数据): - Python数据分析岗:28,000+ - C++系统开发岗:9,500+ 2. **职业发展路径多样性** - 技术路线:数据分析师 → 数据工程师 → 算法架构师 - 业务路线:业务分析师 → 数据产品经理 → CDO(首席数据官) - 交叉路线:量化金融分析师 → 风险管理专家 --- ### **三、Python技术栈的核心竞争力** 1. **胶水语言特性** - 调用C++高性能模块示例: ```python import ctypes lib = ctypes.CDLL('./fast_algorithm.so') # 调用C++编译的库 result = lib.compute(ctypes.c_double(3.14)) ``` - 实际应用:NumPy底层使用C实现,Pandas使用Cython优化 2. **Jupyter生态的革新** - 交互式开发模式改变科研范式: ```python # 在Notebook中实时可视化 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([x**2 for x in range(10)]) ``` - 支持代码、公式、可视化混排(Markdown + LaTeX) --- ### **四、与C++路线的对比决策模型** ```mermaid graph TD A[学习目标] --> B{需要控制硬件/极致性能?} B -->|是| C[选择C++路线] B -->|否| D{需要快速验证业务假设?} D -->|是| E[选择Python路线] D -->|否| F{开发大型系统?} F -->|是| C F -->|否| E ``` **关键决策因子**: - 时间成本:Python项目平均交付周期比C++缩短40-60% - 团队协作:数据科学团队中Python代码可读性优势明显 - 硬件成本:Python方案通常减少服务器需求(开发效率弥补执效率) --- ### **五、现代技术栈的融合趋势** 1. **Python与C++的协同模式** - 性能关键模块用C++实现(约占代码量5-10%) - 业务逻辑用Python构建(约占代码量90-95%) - 典型案例:OpenCV的Python接口底层基于C++实现 2. **新兴技术结合点** - 机器学习部署:使用PyTorch导出模型 → 用LibTorch(C++)部署 - 边缘计算:Python训练模型 → ONNX格式 → C++在嵌入式设备推理 - 实时分析:Python预处理 → C++实现流式计算引擎 --- **建议学习路径**: 1. **初级阶段(0-6个月)**: - 掌握Python基础语法 - 熟练使用Pandas进数据清洗 - 学习SQL基础与可视化工具(Tableau/Power BI) 2. **中级阶段(6-18个月)**: - 精通NumPy/SciPy科学计算 - 掌握机器学习算法原理与实践 - 学习Docker容器化部署 3. **高级阶段(18个月+)**: - 深入理解分布式计算(Spark/Dask) - 学习C++与Python混合编程 - 研究领域前沿(如AutoML、因果推断) --- **结语**:Python与C++不是对立选项,而是现代开发者的"复合武器"。建议: - 若目标是快速进入数据驱动型业(金融/互联网/生物医药),优先选择Python - 若深耕系统软件/游戏引擎/嵌入式开发,以C++为主 - 最终应建立"Python快速原型+C++性能优化"的全栈能力,如特斯拉自动驾驶团队同时使用Python(训练)和C++(部署)
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