mysql-python安装时EnvironmentError: mysql_config not found

本文解决了在Ubuntu 16.04上安装mysql-python时出现的错误:sh:mysql_config:notfound。通过安装libmysqlclient-dev并定位mysql_config,最终成功安装。

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转自:http://www.cnblogs.com/xiazh/archive/2012/12/12/2814289.html
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在安装 mysql-python时,会出现:

sh: mysql_config: not found
Traceback (most recent call last):
  File "setup.py", line 15, in <module>
    metadata, options = get_config()
  File "/home/zhxia/apps/source/MySQL-python-1.2.3/setup_posix.py", line 43, in get_config
    libs = mysql_config("libs_r")
  File "/home/zhxia/apps/source/MySQL-python-1.2.3/setup_posix.py", line 24, in mysql_config
    raise EnvironmentError("%s not found" % (mysql_config.path,))
EnvironmentError: mysql_config not found

解决方法如下

sudo apt-get install libmysqlclient-dev
sudo updatedb
locate mysql_config

mysql_config的位置为:/usr/bin/mysql_config
通常情况下这就ok了,反正我的系统是ubuntu16.04这样做之后就好了。

旧一点的系统据说还需要按下面的方式再处理下,仅供参考:
在mysql-python源码包下找到:setup_posix.py 文件,然后找到文件中的 mysql_config.path 将其值改为:/usr/bin/mysql_config,然后 sudo python setup.py install ,就ok

<think>好的,用户之前问过产品测试岗位需要掌握的知识和提升路径,现在又接着问自动化测试工具的学习。看来他对测试领域有持续的兴趣,特别是想深入自动化测试部分。首先,我需要确定用户的需求层次。他可能已经了解了基础,现在想具体学习工具,所以需要详细的指导。 用户可能是刚入行的测试人员,或者有一定经验想转向自动化测试。不管怎样,他需要明确的学习路线和工具推荐。我需要分步骤介绍,从基础到进阶,涵盖不同的测试类型,比如Web、移动端、API、性能测试等,这样他能全面了解。 还要考虑不同工具的特点和适用场景,比如Selenium适合Web,Appium适合移动端,Postman和JMeter分别用于API和性能测试。同时,要强调编程语言的重要性,比如Python和Java,因为很多工具需要编程基础。 用户可能对如何开始学习感到困惑,所以需要推荐学习资源,比如官方文档、实战项目和社区支持。此外,提供学习路径,分阶段从入门精通,帮助他规划学习步骤。 另外,用户可能关心未来的趋势,比如AI在测试中的应用或者持续测试,所以加入新兴工具和持续学习建议会更好。提醒他持续学习的重要性,并参社区交流,保持技术更新。 需要避免使用专业术语过多,保持解释清晰易懂,结构分明。确保每个工具都有简要说明、学习重点和示例,帮助用户理解如何应用。最后,总结关键点,强化他的学习信心,并鼓励实践和项目经验积累。</think>#### 自动化测试工具学习指南 自动化测试工具学习需围绕 **工具选型→技术栈匹配→实战应用** 展开,以下是系统性学习路径: --- ### 一、核心工具分类选型逻辑 | **测试类型** | **主流工具** | **适用场景** | |-----------------|---------------------------|--------------------------------| | **Web UI测试** | Selenium/Cypress/PlayWright | 浏览器兼容性测试、页面交互验证 | | **移动端测试** | Appium/Espresso/XCUITest | Android/iOS应用功能性能测试 | | **API测试** | Postman/SoapUI/RestAssured | 接口功能验证、数据契约测试 | | **性能测试** | JMeter/LoadRunner/k6 | 高并发压测、系统瓶颈定位 | | **持续测试** | Jenkins/GitLab CI | 自动化流水线集成、测试任务调度 | **选型原则**: - 团队技术栈匹配(Java系选TestNG+RestAssured,Python系选Pytest+Requests) - 社区活跃度(GitHub Star数>10k优先) - 企业招聘需求(国内常用Selenium+Appium+JMeter组合) --- ### 二、技术栈能力构建 #### 1. **编程语言基础** - **Python**(推荐):语法简洁,生态丰富 ```python # Selenium示例 from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() driver.get("https://www.baidu.com") assert "百度" in driver.title ``` - **Java**:企业级框架支持更完善 ```java // TestNG示例 @Test public void testLogin() { WebDriver driver = new ChromeDriver(); driver.get("https://example.com"); Assert.assertTrue(driver.getTitle().contains("Home")); } ``` #### 2. **工具深度掌握** - **Selenium**: - 掌握WebDriver原理(浏览器驱动通信) - 元素定位策略(XPath/CSS Selector优化) - 显式等待隐式等待的区别 $$ \text{元素定位成功率} = 1 - \frac{\text{定位失败次数}}{\text{总操作次数}} $$ - **Appium**: - 理解ADB(Android Debug Bridge)指令 - 混合应用测试(WebView上下文切换) - Desired Capabilities配置(设备型号/系统版本) - **Postman**: - 脚本化测试(Pre-request Script/Test Script) - 环境变量数据驱动(CSV/JSON文件导入) - Newman命令行执行 #### 3. **框架设计能力** - **分层架构**: ``` 测试数据层(Excel/YAML) → 核心逻辑层(Page Object模式) → 执行控制层(Pytest插件/TestNG.xml) ``` - **持续集成**: - Jenkins Pipeline脚本编写(并行测试任务配置) - Allure测试报告生成可视化分析 --- ### 三、实战学习路径 #### 阶段1:工具基础(2-4周) 1. 完成Selenium官方文档的定位操作练习 2. 使用Postman手动创建10个API测试用例 3. 在JMeter中实现HTTP请求压测(线程组+监听器配置) #### 阶段2:框架搭建(4-8周) 1. 使用Pytest+Allure构建Web自动化框架 ```python # 数据驱动示例 @pytest.mark.parametrize("username,password", [("admin", "123"), ("test", "456")]) def test_login(username, password): login_page.input_credentials(username, password) assert home_page.is_displayed() ``` 2. 实现Appium移动端多设备并行测试(Selenium Grid扩展) #### 阶段3:高阶应用(持续提升) 1. **精准测试**:覆盖率统计(JaCoCo/Cobertura) 2. **AI测试**:使用TensorFlow识别图像验证码 3. **混沌测试**:Chaos Monkey模拟服务器故障 --- ### 四、学习资源推荐 | **资源类型** | **推荐内容** | |------------|----------------------------------------| | 官方文档 | Selenium Docs / Appium GitHub Wiki | | 实战项目 | GitHub搜索「automation-framework」 | | 在线课程 | Udemy《Selenium WebDriver with Python》 | | 社区支持 | StackOverflow/TestAutomationU社区 | --- ### 五、避坑指南 1. **避免盲目追求新技术**:优先掌握企业主流工具链(如国内更倾向Selenium而非Cypress) 2. **性能测试误区**:TPS≠线程数,需理解 **Little's Law**: $$ \text{并发用户数} = \text{平均响应时间} \times \text{吞吐量} $$ 3. **移动端测试陷阱**:真机测试覆盖率需>80%,模拟器无法完全替代设备碎片化问题 --- ### 六、未来趋势 1. **低代码测试**:Katalon Studio/Tricentis Tosca 2. **智能断言**:基于Diffy的自动化结果验证 3. **云化测试**:Sauce Labs/BrowserStack云端设备农场 **建议**:每周投入10小时系统性学习,通过实际项目(如电商网站全流程测试)巩固技能,参开源项目贡献(如Apache JMeter插件开发)提升工程能力。
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