0基础成功转行Python自动化测试工程师,年薪30W+,经验总结都在这(建议收藏)

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两年前的决定我觉得还是非常正确的,就是自学了python,然后学习了自动化测试、性能测试、框架、持续集成同时也把前面的软件测试基础知识全部补全了。目前的收入还比较满意,月入2W+(仅代表个人收入),13薪,年薪有30W。这不是我的目标,会继续努力提升自己的技能,争取有更高的收入。

我是零基础转行做Python自动化测试的,感谢自己的坚持,让我实现了职业的跨越,希望以下我的经历,总结自己刚开始零基础学python的经验,都是实战得来的希望能对没有任何经验想学Python的同学有所帮助,不管你是出于兴趣,还是想提升工作效率,可以作为一个参考。

经过半年的学习努力,找到一份月薪10K的工作,加上自己经验的积累,现在收入增加了很多。

这是我的大致经历,对于到底如何学python自动化测试,零基础同学可以做笔记了。

学习路线准备

作为一个过来人来讲,如果大家想转行,一定要系统的学习,没有学习资源的朋友可以接着往下看

我按照薪资的不同大致划分成2个档位:

  • 月薪5-9k:从零基础入门到能够找到工作
  • 月薪15-25k:测试在职搞定性能测试和自动化测试

第一阶段:月薪5-9k,刚刚入行,先学会功能测试!

可能你是刚毕业的学生,也可能你是打算转行进入软件测试这个行业,那么首先以下基本的理论你是必须要掌握的:

软件测试的定义、生命周期、工作流程、需求分析;
测试用例的设计、编写、评审;
bug的基本知识以及禅道的使用;
测试计划、测试报告的编写;
SVN、Git版本控制工具的使用;

搞定上上面的这些基本必备内容,就已经知道可以做具体的实战内容,这个时候最好是先找一个web测试项目去做一下,假如一个项目拿到手之后,按照下面的一套流程跑一遍:

发布项目进行立项,建立项目组进行分工;
需求评审,学会如何看需求文档,进行需求分析,罗列测试点;
整理测试点,编写测试用例,然后进行用例评审;
执行测试,比如功能、界面、前后台、兼容性、数据库,对于发现的bug提交到禅道;
分析、总结、编写测试报告;

这个流程完整的跑一遍之后,只能说对于整体的测试流程算是掌握了,但是仍然不足以找到一份合适的工作,想要学会做功能测试,以下的内容也是必须掌握的:

Linux、数据库、接口测试、APP测试等

OK,搞定了这些,恭喜你已经可以投出你的简历去寻找一份测试的工作了!

嗯,大概就是以上的内容吧,以上全部都是理论和文档能力、只要你肯背、肯写,都是能独立的掌握的。

会了以上这些内容,只能说是能够获得一份工作,但是现在行业招人的要求原来越高,搞定自动化或者性能测试,才能拿到10k以上的月薪。

第二阶段:月薪15-25k,搞定性能、自动化测试,独当一面!(我目前也是在这个阶段不过是属于经验比较浅的那一批,所以才20k左右)

先说性能测试,行业内是有很多误区和痛点的:

  • 只测不调,无法给出研发和运维人员执行建议
  • 无法定位问题,缺乏清晰的逻辑和数据证明价值
  • 性能测试工具≠性能测试
  • 性能测试技术体系落后(loadrunner),急需拥抱开源软件

如果要搞定这些问题,那么性能测试你得这么去学:

性能测试的概念和流程:常见问题剖析、流行工具、方案设计
性能测试工具:jmeter工具的使用、实战;jmeter多协议、拓展与定制;分布式压测与任务调度;
性能监控:性能监控体系与监控数据采集
性能实施:分布式服务压测,场景设计、场景执行;测试结果关联分析,TPS、响应时间、线程关联分析,压力和资源使用率关联分析
性能分析与报告:jvm调试与系统调试;性能瓶颈分析

性能测试你能到这个程度,15k那是妥妥的了,如果下面自动化测试的学习内容你能够掌握,那就可以直接冲击月薪25k!

搞定Python或者Java语言,建议先从Python入手,先学习Python的基本语法等。

web端的自动化测试:selenium安装、录制、处理;web控件、JavaScript脚本、PO模式;
移动端APP自动化测试:appium使用、录制、元素定位方法;APP控件定位、交互,参数化用例;appium问题定位分析、源码分析、二次封装;
服务端接口自动化测试:接口自动化测试框架request;接口请求构造、断言;json/xml请求、响应断言;headcookie处理、认证体系;

结语

1、进入任何行业都需要不断地学习和努力,软件测试工作也不例外,后期的你如果能学习计算机、数据库、开发等知识,将对你的个人提升有极大帮助。

2、时刻保持对行业的热情,既然想在这个行业混,那就就得多去了解行业的新动态,更新自己的技术。你得知道想要站得更高,就需要学习更高水平的技术。

希望有勇气改变的你,能发展得更好,持续学习必不可少,不要让自己很容易被替代!!!

努力的人有的是机会,但不努力的人是一定没机会的!!!

今天就讲到这里了,对你有帮助的话可以给我点个赞哦~


绵薄之力

最后感谢每一个认真阅读我文章的人,看着粉丝一路的上涨和关注,礼尚往来总是要有的,虽然不是什么很值钱的东西,如果你用得到的话可以直接拿走

​这些资料,对于想从事【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程,希望也能帮助到你!凡事要趁早,特别是技术行业,一定要提升技术功底。希望对大家有所帮助….

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

<think>嗯,用户问的是目前Python的就业环境,我需要先整理一下Python在不同领域的应用情况,然后分析对应的岗位需求。首先,Python在Web开发、数据分析、人工智能、自动化运维、测试这些方面用得很多,这些领域对应的岗位应该也是比较多的。然后,得考虑不同城市的就业机会,比如一线城市和新一线城市的需求量可能更大。薪资水平方面,初级、中级、高级工程师的差异需要说明清楚。 接下来要确认行业趋势,比如人工智能和大数据的发展是否持续推动Python的需求。另外,Python的入门门槛相对较低,但竞争可能激烈,特别是初级岗位,需要强调持续学习的重要性。还要提到自由职业和远程工作的机会,这可能对一些用户有吸引力。 可能用户是考虑转行或者刚学习Python,想知道就业前景如何。所以需要给出学习建议,比如结合领域深入、项目经验的重要性。同时,提醒虽然入门容易,但高级岗位要求更高,比如算法和系统设计能力。需要确保信息准确,比如引用招聘平台的数据,但避免具体数字,因为可能变化较快。最后,结构要清晰,分点说明,让用户容易理解。</think>目前Python的就业环境呈现以下特点(2023年数据): 1. **需求领域分布** - **Web开发**:Django/Flask框架岗位稳定,但面临Go/Java竞争 - **数据分析**:Pandas/Numpy技能+统计学基础是基本要求 - **人工智能**:算法岗要求PyTorch/TensorFlow+硕士学历(CV/NLP方向) - **自动化运维**:DevOps方向需配合K8s/Docker使用 - **量化金融**:高频交易岗位集中在头部券商/私募 2. **城市分布特征** - 一线城市(北/上/深)占据60%中高端岗位 - 杭州(电商)、成都(游戏)存在特色需求 - 二线城市更多需要全栈型人才 3. **薪资水平分布** ```python # 2023年各阶段平均年薪(单位:万元) { "初级(1-3年)": 12-18, "中级(3-5年)": 20-35, "高级(5+)": 40-80, "特殊领域(量化/大模型)": 100+ } ``` 4. **行业趋势** - 传统企业数字化转型带来基础岗位 - AIGC爆发催生Prompt工程新岗位 - 国产化替代(MindSpore/PaddlePaddle)需求增长 5. **竞争现状** - 初级岗位投递比达30:1(拉勾网数据) - 大厂更倾向「Python+C」复合能力者 - 外包项目占比约45%(企业服务领域) 建议学习路径: $$ \text{Python基础} \rightarrow \text{领域专精} \rightarrow \text{工程化能力} $$ 需特别注意构建完整项目经验(GitHub star≥100的项目竞争力显著提升) 注:数据参考自智联招聘/猎聘年度报告,实际行情可能随AI发展波动。
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