2023年测试之路,从功能测试进阶测试开发工程师,突破内卷...

本文介绍了测试开发工程师的角色定位,强调了测试思维和编程能力的重要性。提到了功能测试晋升测试开发所需的技能,包括测试工具使用、编程语言学习(如Python和Java)、测试框架(如Selenium和Appium)的掌握与开发。还概述了接口自动化、Web自动化和App自动化项目实战,以及JMeter在性能测试中的应用。文章还包括了DevOps体系、常用自动化测试工具和一线大厂简历的准备建议。

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前言

测试开发工程师到底是测试,还是开发 ?

既是测试,也是开发。
首先,测试开发是测试工程师,他们是服务于业务测试同学的,目标是解决业务测试工程师的具体问题。这就要求他们必须具备测试思维。

其次,测试开发也是开发工程师,他们会针对业务测试同学的具体诉求设计研发对应的小工具,或者研发定制化的一套测试平台。这就要求他们同时具备编程能力。

功能测试如何晋升测试开发工程师?

1、测试工具使用
首先是测试工具的使用,比如说要去进行web自动化首先要做的事情就是去进行自动化测试环境搭建,环境工具。

至于App UI自动化,除了上面的一些技能还要会比如说adb的命令,app的环境,app的压力测试之类的。

接口测试其实也是一种功能测试,但是它并不等于功能测试,因为对于接口测试的话也分为接口功能测试、接口压力测试、接口安全性测试。而且接口的功能测试是需要借助工具来完成的,比如:Postman、JMeter;抓包工具Fiddler等。

2、编程语言的学习
编程语言的能力会决定你测试技术的深度。
一般来说,Java和Python这两门编程语言在工作中用的地方会多一些,掌握一定的编程语言为基础自动化测试做准备,同时还要掌握编程语言在自动化中的应用以及代码的函数封装、类封装的技能。

3、测试框架
测试框架也是一定要学习的地方,Selenium,Appium,unittest,pytest,这都是一些开源的框架你至少要懂中间的一到两个。

比如说做WebUI自动化的话,就需要懂Selenium+python;
做AppUI自动化的话,需要涉及appium+python;
如果是进行接口测试的话肯定也是需要去做一个接口的框架,比如:requests。

配套自动化框架
接口自动化测试方向:Python+requests+pytest+yaml+alluer+Jenkins;
web自动化测试方向:Python+selenium4+pytest+POM+allure+Jenkins;
app自动化测试方向:Python+appium+POM+pytest+allure+Jenkins;

4、测试框架的开发
一般一个框架的诞生会经过三个阶段:

学会使用:
大致了解框架的使用,可以去看框架的官方文档,一般里面都有详细的介绍,安装之后便可以开始尝试直接拿它来做项目。

阅读源码:
想要提升自己的能力、达到进阶的效果,当然不能只局限于框架的使用层面上。需要自己多花几周甚至几个月的时间去阅读框架的源码,这样有助于框架使用过程的各种问题的处理和排查。

自研框架:
自研框架的要求就比较高,一般都是企业对性能有极高的要求,需要分析整个框架的性能瓶颈,用更高性能的语言替换关键模块,或用寻找、研究更好的算法去实现关键功能。

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

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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)

无论前路如何坎坷,只要你心怀梦想、勇往直前,每一次努力都离成功更近一步。时光不等人,别让懒惰成为你的遗憾。相信自己,勇敢追逐,你一定能创造属于自己的奇迹!

只有勇往直前,才能让未来变得更美好;只有坚持不懈,才能实现心中的梦想;只有拼尽全力,才能创造属于自己的辉煌。奋斗吧,胜利就在前方!

只要心中燃烧着坚定的梦想,努力奋斗才能让它变为现实。无论遇到多少困难和挑战,勇往直前、永不放弃,成功就会向你招手。相信自己的力量,超越极限,成就辉煌!

<think>嗯,用户之前问了关于Selenium处理验证码的问题,现在又问学习Python有哪些出路。看来他们可能刚开始学习Python,或者正在考虑转行,想了解Python的应用领域和职业发展方向。 首先,要分析用户的需求。他们可能对Python的职业前景不太清楚,想知道学了之后能做什么工作,或者哪些行业需要Python技能。需要覆盖主要领域,比如Web开发、数据分析、人工智能、自动化运维等,还要提到一些新兴方向如区块链和量化交易,这样用户能全面了解。 然后,用户可能有转行的考虑,所以需要强调Python在不同行业的应用,比如金融、医疗、教育等,这样他们可以结合自己的背景选择方向。同时,可能需要建议学习路径,比如推荐学习哪些库和框架,以及如何构建项目经验。 还要考虑到用户可能关心的薪资和市场需求,可以提到Python在招聘中的热门程度,比如在数据科学和AI领域的高需求。此外,自由职业和远程工作的可能性也是吸引点,特别是对于希望灵活工作的人。 另外,用户之前的问题涉及自动化测试,可能对测试开发工程师这个职位感兴趣,可以详细展开这方面的内容,比如使用Selenium和Appium进行自动化测试,以及持续集成工具的应用。 还需要提醒用户,虽然Python入门容易,但深入某个领域需要持续学习和实践,比如在AI领域需要数学基础,数据分析需要统计学知识。同时,强调项目经验和开源贡献的重要性,帮助用户规划学习路径。 最后,总结Python的跨领域优势,鼓励用户结合兴趣和行业需求选择方向,保持学习的热情和持续进步。这样用户不仅能了解出路,还能有明确的下一步行动方向。学习</think> Python 的出路非常广泛,因其语法简洁、生态丰富,几乎渗透到了所有技术领域和行业。以下是 Python 的主要应用方向和职业出路,结合行业需求和发展趋势整理: --- ### **一、主流职业方向** #### 1. **Web 开发** - **技术栈**:Django、Flask、FastAPI 等框架 - **岗位**:后端开发工程师、全栈工程师 - **应用场景**: - 开发企业级后台管理系统(如电商、CRM) - 构建 API 接口服务(RESTful、GraphQL) - 结合前端技术(React/Vue)实现全栈开发 #### 2. **数据分析与可视化** - **技术栈**:Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、Power BI - **岗位**:数据分析师、商业分析师 - **应用场景**: - 清洗、处理和分析大规模数据(如销售数据、用户行为数据) - 生成可视化报告,支持企业决策 - 金融、电商、市场营销等领域的数据洞察 #### 3. **人工智能与机器学习** - **技术栈**:TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、OpenCV - 图像识别(人脸识别、医学影像分析) - 自然语言处理(聊天机器人、情感分析) - 推荐系统(电商、短视频平台) #### 4. **自动化与脚本开发** - **技术栈**:Selenium、Requests、BeautifulSoup、PyAutoGUI - **岗位**:自动化测试工程师、运维开发工程师 - **应用场景**: - 编写自动化脚本(爬虫、文件处理、定时任务) - 自动化测试(Web/App UI 测试接口测试) - 企业流程自动化(RPA) #### 5. **云计算与运维开发** - **技术栈**:Ansible、Docker、AWS/GCP/Aliyun SDK - **岗位**:DevOps 工程师、云服务开发工程师 - 云资源管理与监控 - 微服务架构开发 #### 6. **游戏开发** - **技术栈**:Pygame、Panda3D、Godot 引擎 - **应用场景**: - 独立游戏开发(2D 小游戏、教育类游戏) - 游戏脚本编写(辅助工具开发) --- ### **二、新兴领域与跨界方向** #### 1. **区块链开发** - **技术栈**:Web3.py、Solidity(结合 Python 工具链) - **应用场景**: - 智能合约开发与测试 - 区块链数据分析(如 DeFi、NFT 交易监控) #### 2. **量化金融与算法交易** - **技术栈**:Backtrader、Zipline、TA-Lib - **岗位**:量化分析师、金融工程师 - **应用场景**: - 股票、加密货币的量化策略回测与实盘交易 - 金融数据分析与风险建模 #### 3. **物联网(IoT)与硬件编程** - **技术栈**:MicroPython、Raspberry Pi、Arduino - **应用场景**: - 智能家居设备控制 - 传感器数据采集与分析 #### 4. **教育/科研领域** - **应用场景**: - 教学工具开发(在线题库、自动批改系统) - 科研数据处理(生物信息学、天文数据分析) --- ### **三、自由职业与副业方向** 1. **技术接单** - 开发小型工具(如 Excel 数据处理脚本、爬虫) - 接单平台:Upwork、Freelancer、国内众包平台 2. **内容创作** - 写技术博客、录制 Python 教程视频(B站、YouTube) - 开发付费课程(慕课网、Udemy) 3. **开源项目** - 参与或发起开源项目,积累影响力(GitHub) --- ### **四、行业覆盖** Python 的应用几乎覆盖所有行业: - **互联网**:BAT、字节跳动等大厂的后台服务与算法 - **金融**:高频交易、风险控制 - **医疗**:医学影像分析、基因组数据处理 - **制造业**:工业自动化、供应链优化 - **教育**:在线教育平台、智能教学工具 --- ### **五、学习路径建议** 1. **入门阶段**: - 掌握基础语法、数据结构、函数、面向对象编程 - 实践小项目:猜数字游戏、文件管理器 2. **方向选择**: - 根据兴趣选择领域(如 Web 开发优先学 Django,数据分析优先学 Pandas) 3. **进阶能力**: - 学习设计模式、算法优化、并发编程 - 参与开源项目或企业级项目实战 --- ### **六、薪资与市场需求** - **国内参考薪资**(2023数据): - 自由职业:按项目收费(小型脚本 500-5000元,完整系统 1万+) - **高需求领域**:人工智能、量化金融、大数据分析 --- ### **总结** Python 的出路不仅限于“写代码”,更多是**用技术解决行业问题**。建议: 1. 结合自身兴趣与行业背景选择方向(如金融从业者转量化,医学背景转生物信息)。 2. 持续积累项目经验,参与实际场景开发(GitHub 和简历作品集非常重要)。 3. 关注跨领域机会(如“Python + 金融”“Python + 教育”)。 Python 的优势在于**低门槛、高天花板**,适合长期深耕,也能快速切入新兴领域。
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