ylfhpy的博客

从 Selenium 的基本概念和工作原理的详细阐述，到环境搭建的具体步骤，再到元素定位、页面操作、测试用例编写等核心内容的讲解，以及最后一个完整的电商网站商品搜索测试案例的展示，为软件测试工程师提供了一套完整的自动化测试解决方案。同时，随着技术的不断发展，Selenium 也在不断更新和完善，我们需要关注其最新动态，及时学习和应用新的功能，以适应不断变化的测试需求。在实际的软件测试工作中，我们可以根据具体的测试需求，灵活运用 Selenium 的各种功能，对 Web 应用程序进行全面、细致的测试。

可以维护一个大小为 k的最小堆（这里 k可以根据需要设置，若只找一个元素，k=1），遍历所有元素的统计结果，将元素及其出现次数插入堆中，当堆的大小超过k时，删除堆顶元素（出现次数最少的元素），最终堆中剩下的元素即为出现次数最多的元素。核心思路是先把海量数据分割成多个小文件，确保每个小文件能被加载到内存里，接着对每个小文件进行处理，使用哈希表统计元素出现次数，之后合并所有小文件的统计结果，再次利用哈希表统计每个元素的总出现次数，最终找出出现次数最多的元素。子类可以重写父类的方法，也可以添加新的方法和属性。

快速排序是一种高效的分治排序算法，其基本思想是通过选择一个基准元素，将数组分为两部分，使得左边部分的所有元素都小于等于基准元素，右边部分的所有元素都大于等于基准元素，然后分别对左右两部分递归地进行排序，最终得到一个有序的数组。具体步骤为：从数组的第一个元素开始，依次比较相邻的两个元素，若前一个元素大于后一个元素，则交换它们的位置；：在传统冒泡排序的基础上进行改进，不仅从前往后比较和交换元素，还从后往前进行相同的操作，这样可以更快地将较大和较小的元素移到合适的位置，进一步提高排序效率。

软件 Bug 记录涵盖基本信息（编号、标题、发现时间、发现人）、问题描述（重现步骤、实际结果、预期结果）、环境信息（操作系统、浏览器等）、严重程度和优先级，还可附带相关附件。常见软件测试种类包括功能测试、性能测试、兼容性测试、安全测试、易用性测试、可靠性测试、单元测试、集成测试、系统测试和验收测试。在测试总结阶段，可以生成更详细的报告，如 HTML 格式的报告，包含每个测试用例的详细信息和统计图表。为 Bug 记录添加更多的状态信息，如已分配、已修复、已验证等，方便跟踪 Bug 的处理流程。

常见淘汰策略：volatile-lru（从已设置过期时间的键中选最近最少使用的键删除）、volatile-ttl（从已设置过期时间的键中选剩余时间最短的键删除）、volatile-random（从已设置过期时间的键中随机选键删除）、allkeys-lru（从所有键中选最近最少使用的键删除）、allkeys-random（从所有键中随机选键删除）、noeviction（不删除，内存不足时新写入报错）。同时，在一些新兴的数据库系统中，如无锁数据库，正在探索完全摒弃锁机制的方法，以提高系统的并发性能和可扩展性。

要点提升爬取效率，多节点并行加快数据获取速度。突破单个 IP 或服务器访问限制，降低封禁风险。应对大规模数据爬取，分解任务到多个节点处理。增强系统稳定性，部分节点故障不影响整体任务。分布式爬虫的核心优势在于显著提升数据爬取的效率。通过将任务分散到多个节点同时执行，能够在短时间内获取大量数据，极大缩短了数据采集的时间成本。同时，多个节点使用不同 IP 访问，可有效规避目标网站对单个 IP 或服务器的访问限制，减少被封禁的可能性，保障爬取工作的稳定性。在处理海量网页数据时，分布式爬虫可将任务合理拆分，让每个

Scrapy 是基于 Python 的高效，可扩展爬虫框架，它采用模块化设计，将爬虫开发中的网络请求，调度，并发等底层操作封装，开发者只需关注网页解析和数据提取逻辑。类实现请求去重，通过计算请求的指纹（对请求的 URL、方法、请求体等信息进行哈希计算），并使用集合存储已处理的指纹，比较新请求的指纹是否存在于集合中来判断是否为重复请求。上述代码展示了一个简单的 Scrapy 爬虫，开发者只需定义爬虫类，指定起始 URL 和解析方法，Scrapy 框架会自动处理请求的发送、响应的接收和调度等操作。

是一种服务器端的会话机制，用于跟踪用户的会话状态。例如，一个订单表，主键是（订单号，商品编号），“商品价格” 只依赖于 “商品编号”，这就存在部分依赖，应将 “商品价格” 移到商品表中。它内置了丰富的功能，如 ORM（对象关系映射），管理界面，表单处理，认证系统等，适合快速开发大型，复杂的 Web 应用。：是一个高性能的 Python Web 框架和异步网络库，它采用异步 I/O 和非阻塞 I/O 技术，能够处理大量并发连接，适合开发实时性要求高，高并发的 Web 应用，如在线游戏，实时聊天等。

浏览器先检查本地 DNS 缓存，若没有则向本地 DNS 服务器查询，本地 DNS 服务器若没有则逐级向根 DNS 服务器、顶级域名 DNS 服务器、权威 DNS 服务器查询，最终获取目标网站的 IP 地址。对于基于 TCP 协议的连接，由于其面向连接的特性，需要采取特定的步骤来确保连接被正确关闭；在实际网络环境中，可能会出现丢包、超时等情况，需要通过重传机制来确保连接的正常建立和关闭。另外，对于 TCP 连接，不同的操作系统对 MSL 的定义可能不同，一般来说，MSL 的值在 30 秒到 2 分钟之间。

当多个线程访问某个类时，无论运行时环境采用何种调度方式，也不管这些线程如何交替执行，并且在主调代码中无需额外的同步或协同操作，这个类都能表现出正确的行为。在下面代码中，通过对比多线程和多进程执行 CPU 密集型任务的时间，可以看出多进程在 CPU 密集型任务中能更好地利用多核 CPU 实现并行，而多线程由于 GIL 的限制，主要是并发执行。：对于需要大量 IO 操作的任务，如网络请求、文件读写等，使用多线程可以在 IO 操作时释放 GIL，让其他线程继续执行，从而提高程序的并发性能。

例如，在一个网络爬虫项目中，可以使用多进程充分利用多核 CPU，每个进程中使用多线程或协程处理多个网络请求，提高爬虫的效率。在使用线程同步机制时，要根据具体的场景选择合适的锁，避免死锁和性能问题。不同的 IPC 机制适用于不同的场景，如管道适用于简单的单向或双向通信，队列适用于多个进程间的数据共享和同步。锁是一种用于控制多个线程或进程对共享资源访问的机制，确保在同一时刻只有一个线程或进程能够访问共享资源，避免数据竞争和不一致。在实际应用中，为了避免死锁，应尽量减少锁的持有时间，避免嵌套锁的使用。

设计模式是软件开发中针对反复出现的问题总结出的通用解决方案，有助于提高软件的可维护性、可扩展性和可复用性。例如，在一个大型的游戏开发中，可以结合工厂模式创建游戏角色，使用单例模式管理游戏的全局状态。函数是一种匿名函数，语法简洁，通常用于编写简单的、一次性使用的函数。函数装饰器可以在不修改原函数代码的情况下，为函数添加额外的功能，实现代码复用和功能扩展，提高代码的可读性和可维护性。这三个函数用于对对象的属性进行检查、获取和设置操作，是 Python 中进行对象属性动态操作的重要工具。

在 Python 中，参数传递方式既不是纯粹的值传递，也不是纯粹的引用传递，而是 “对象引用传递”。本质上传递的是对象引用的副本，对于不可变对象，函数内修改参数不会影响原对象；带参数的装饰器是装饰器的扩展，允许装饰器接收额外参数。通常通过三层嵌套函数实现，外层函数接收装饰器参数，中层函数接收被装饰函数，内层函数实现具体功能。默认参数必须放在非默认参数之后，且默认参数的值在函数定义时就被确定，而不是在调用时。回调函数是作为参数传递给另一个函数的函数，在特定事件或操作完成时被调用。

装饰器，无默认第一个参数，可通过类名或实例对象调用，用于组织代码，与类和实例无直接关系。接口类通常只含抽象方法，无具体实现和属性。遍历字符串，若字符已在字典中则计数加 1，否则将其添加到字典并初始化为 1。在多继承中，能确保按正确的方法解析顺序（MRO）调用父类方法。，代表实例对象，通过实例对象调用，用于操作实例的属性和方法。，代表类本身，可通过类名或实例对象调用，常用于创建工厂方法。代码可移植性受影响；通过定义特殊方法，使类支持加法、减法、乘法等操作符。可将属性名和属性值以字典形式存储，方便后续处理。

Python 中有四种作用域：局部作用域（Local，L）、闭包函数外的函数中作用域（Enclosing，E）、全局作用域（Global，G）、内置作用域（Built - in，B）。使用双指针法，分别遍历两个列表，比较指针所指元素的大小，将较小的元素添加到新列表中，直到其中一个列表遍历完，然后将另一个列表剩余的元素依次添加到新列表中。可以定义一个函数应用于数据排序和整理的场景中，对于不同的数据类型（如整数列表、字符串列表等），可以进行相应的修改。然后累加每个月的天数，直到输入的月份，再加上输入的日期。

利用集合的交集和对称差集操作，找出两列表相同和不同元素，也可以处理多个列表，找出所有列表的公共元素和不同元素。：将特定格式字符串按规则分割处理，转换为字典，如果字符串格式比较复杂，如包含引号，可以增加处理逻辑。：使用列表生成式创建公差为 7 的等差数列，也可以将其封装成函数，方便生成不同首项和公差的等差数列。：字典推导式是简洁创建字典的方式，类似列表推导式，可以结合条件判断，只将满足条件的元素纳入字典。：使用集合去除列表重复元素，再转换回列表，如果需要保留列表元素的原有顺序，可以使用。

字典推导式是一种简洁的创建字典的方式，它可以根据已有的数据结构快速生成字典。将列表转换为字典，列表的元素作为键，元素的索引的平方作为值。：当处理大文件时，为了避免一次性将整个文件加载到内存中导致内存不足的问题，可以采用逐行读取的方式，利用生成器来实现。模块中用于字符串替换的强大工具，它可以根据指定的正则表达式模式，将字符串中匹配的部分替换为新的字符串。：在整个字符串中搜索第一个符合正则表达式模式的位置，不要求从字符串的开头进行匹配。如果字符串的开头部分不符合正则表达式的模式，

有两个序列 a，b， 大小都为 n，序列元素的值任意整形数， 无序；要求： 通过交换 a，b 中的元素， 使[序列 a 元素的和]与[序列 b 元素的和]之间的差最小。模块由于其特性天然支持单例，首次导入生成对象，后续导入直接复用。在 Python 3.7 及以上版本中，有序字典能保持插入顺序，可用于实现有序去重。库来实现邮件发送功能，需要构建邮件内容、设置邮件主题、发件人和收件人等信息，并进行登录和发送操作。：根据动态规划得到的结果，确定哪些元素需要从一个序列交换到另一个序列，从而实现和差最小。

在处理文本数据时，我们可以使用这些字符串替换方法来去除文本中的敏感词汇，或者修正其中的错误字符，从而提高数据的质量。在开发多语言应用时，我们可以根据不同的语言设置，将文本中的词汇替换为对应语言的表达，以满足不同用户的需求。在日常工作中，若需要实现一个用于替换字符串中一个或多个子串的函数，我们可以对 Python 内置的。该版本允许我们指定替换子串的次数，若不指定次数，默认会替换所有匹配的子串。此版本的函数能够将字符串中所有匹配的子串进行替换。我们可以扩展函数，使其支持忽略大小写的子串替换。

类是一种抽象的概念，它定义了一组具有相同属性和方法的对象的蓝图或模板。而对象是类的具体实例，是根据类创建出来的实体，每个对象都有自己独立的状态（属性值）。Python 中若默认参数为可变对象（如列表），多次调用会导致共享同一对象。5. 生成含有 n 个元素值为 1~n 的数组，元素顺序随机，但值不重复。：当创建一个对象时，Python 会为对象分配内存空间，然后调用类的。1. 类和对象的区别、对象访问类的方法、创建对象时的操作。6. 在不用其他变量的情况下，交换 a、b 变量的值。

此外，__slots__在继承时也有一些特殊的规则，子类可以继承父类的__slots__，也可以定义自己的__slots__，但需要注意不同的组合方式可能会带来不同的效果。除了__str__和__repr__，Python 还有许多其他常用的魔术方法，如__add__用于实现对象的加法操作，__getitem__用于实现对象的索引和切片操作等。例如，在数据库操作中，可以自定义数据库连接异常类，在上下文管理器中管理数据库连接的打开和关闭，并在出现异常时进行适当的处理，如回滚事务、记录日志等。

标记 - 清除算法会在一定阶段扫描所有对象，标记所有可达对象（从根对象开始，通过引用链可以访问到的对象），然后清除所有未被标记的对象（即不可达对象）。弱引用不会增加对象的引用计数，当对象的其他引用都被释放后，即使存在弱引用，对象也会被垃圾回收。：在 CPU 密集型任务中，线程大部分时间都在执行计算操作，由于 GIL 的存在，多线程无法真正利用多核 CPU 的优势，只能在一个 CPU 核心上轮流执行，从而导致效率不高。方法只复制顶层对象，对于嵌套的对象，它只是复制对象的引用，而不是对象本身。

在 Python 编程领域，内存模型紧密围绕对象展开，一切数据，无论是数字、字符串，还是列表等复杂结构，均以对象的形式存在于内存之中。循环引用是指两个或多个对象相互引用，形成一个封闭的引用环，使得这些对象的引用计数永远不会归零，从而无法通过引用计数机制被回收。因此，当多个变量引用同一个可变对象时，对其中任何一个变量所指向对象的修改，都会影响到其他所有引用该对象的变量。当对象的引用计数归零时，意味着不再有任何变量引用该对象，此时对象所占用的内存将被回收，以释放资源。

掌握列表推导式可以显著提升Python代码的简洁性和执行效率，但需注意在可读性和简洁性之间保持平衡。对于复杂逻辑，仍建议使用常规循环结构以保证代码可维护性。：超大数据集应优先考虑生成器表达式而非列表推导式。：推导式中不应执行文件操作、打印等副作用操作。：当使用生成器表达式时需注意迭代器的耗尽问题。：符合Python的"扁平优于嵌套"哲学。：推导式中的临时变量会覆盖外部同名变量。：尽可能在迭代早期进行条件判断。：用单行代码替代多行循环。：执行速度通常快于普通。示例：创建唯一字符集合。需要维护状态的迭代过程。

在 Flask 或 Django 等 Web 框架中，虽然主要通过 URL 参数和表单数据接收用户输入，但也可以类比命令行参数传递的概念，理解如何在不同的请求处理函数中传递和处理参数。的项目，如某个开源的文本处理工具，分析其如何通过简洁的文档字符串定义复杂的命令行接口，以及这种方式对代码维护和用户使用的优势。：适用于简单场景，直接获取命令行参数列表，列表第 0 个元素是脚本名称，后续为用户输入参数（字符串类型）。：功能强大的第三方命令行库，它提供了丰富的功能和便捷的语法，适用于构建复杂的命令行工具。

异常处理：通过 `try-except` 捕获错误，`else` 处理无异常逻辑，`finally` 执行清理操作。在模块中，`if __name__ == "__main__":` 表示当前文件直接运行时执行，被导入时不执行。模块：通过 `.py` 文件组织代码，使用 `import` 导入，包用于管理多个模块。标准库：内置模块如 `math`、`os`、`datetime` 等提供丰富功能。ValueError：值无效（如 `int("abc")`）。1.3 `else` 和 `finally`

Python 的面向对象编程（Object-Oriented Programming, OOP）是一种以对象为中心的编程范式。它将数据（属性）和操作数据的方法（函数）封装在对象中，通过类和对象实现代码复用、模块化和抽象化。通过合理运用 OOP 特性，可以构建出高内聚、低耦合的模块化系统，特别适合 GUI 开发、游戏引擎、业务系统等复杂场景。类的实例化结果，具有类中定义的属性和方法。子类继承父类的属性和方法，实现代码复用。定义对象的模板，包含属性和方法的声明。不同类的对象对同一方法名有不同的实现。

这种方式需要手动关闭文件，容易遗漏导致资源未释放。：细化捕获 FileNotFoundError, PermissionError 等特定异常。建议结合具体业务场景选择合适的文件处理策略，并在关键操作处添加详细日志记录和性能监控。在 Python 中，文件操作的生命周期管理至关重要。5.2 异步 IO 处理（Python 3.7+）：显式指定 encoding='utf-8'：始终使用上下文管理器 (with 语句)：优先使用 pathlib 替代字符串拼接。：敏感文件处理需考虑安全删除和权限控制。

函数定义：使用def关键字，包含函数名、参数列表、函数体和可选的return语句。函数参数位置参数：按顺序传递值。关键字参数：明确指定参数名和值。默认参数：定义时指定默认值，调用时可省略。可变参数*args接收任意数量位置参数，**kwargs接收任意数量关键字参数。函数返回值：通过return语句返回一个或多个值，多个值以元组形式返回。函数调用：使用函数名加括号并传递参数来调用函数。匿名函数：使用lambda关键字创建简单的一次性函数。递归函数：函数内部调用自身，需设置终止条件。3. 补充资料。

左移运算符：将运算数的每一个二进制位全部向左移动若干位，移动的位数由 << 右边的数字指定，高位丢弃，低位补 0。：按位与（&）、按位或（|）、按位异或（^）、按位取反（~）、左移（<<）、右移（>>），通过二进制形式计算。：for 循环与 while 循环类似，都可实现数据的循环操作，尤其适用于遍历序列（如字符串、列表等）。按位与运算符：当参与运算的两个值的对应位均为 1 时，该位结果为 1，否则为 0。按位或运算符：只要对应的两个二进制位中有一个为 1，结果即为 1，否则为 0。

用于在满足特定条件时执行相应操作，生活和开发中都有广泛应用，如安全检查、用户身份验证等。单分支条件语句条件为假时无输出，可使用。计算机以补码形式存储数据，正数的原码、反码、补码相同，负数的反码是原码逐位取反（符号位不变），补码是反码加 1。可通过除法、乘法、位运算等方式进行转换，也可使用 Python 内置函数。：由 0 - 9 组成，整数默认是十进制，逢十进一。计算机以二进制形式存储数据，内存存储数据的单位有。：由 0 - 9、A - F 组成，以。在条件语句里再嵌套条件语句。：由 0、1 组成，以。

在 Python 中，只要定义了一个变量，而且它有数据，此时它的数据类型就已经确定，不需要开发者主动说明数据类型，系统会自动辨别。关键字是 Python 中已经使用过的标识符，不允许开发者自定义和关键字名字相同的标识符。需要注意的是，Python 没有任何机制保证常量不会被修改，没有提供定义常量的保留字，实际常量的值是可以修改的，常量实质还是变量。函数圆括号里面放的是提示信息，获取用户键盘返还的信息，返回的结果赋给一个变量，且。，其功能是计算等号右侧的表达式的值，然后赋值给等号左边的变量。