python自动化测试-python能够做软件的自动化测试吗？

能啊，太能了。

话说，有多少测试小白抱着不用写代码的想法进入了测试行业，到头来发现还是要学习语言。

首先我要说的是，如果你要是刚刚开始接触自动话测试，建议你可以先从Python入手。

Python 在测试工程中的优势

1. 免费、开源

2. 易于学习

3. 强大的程序库

4. 与其他语言集成良好与更复杂的语言相比，Python 非常便于快速学习。Python 的语法很少，具有良好的可读性，因此工程师们即使没有丰富的编码经验，也能快速学会。

Python 的极简风格对于测试自动化具有诸多优势。测试步骤在本质上是呈线性的，一次执行一个，按顺序执行。这种简单、易读的 Python 环境非常适合开发线性测试脚本。熟悉脚本的资深测试工程师可以快速学会 Python 的语法。对于刚步入职场的大学生而言，他们更容易熟悉 Python 代码，而不是 C++ 或 C#。 />一个使用 C# 和 Python 编码的"Hello World!”入门程序尽管看上去非常简单，但是 Python 的功能却非常强大。它拥有专为创建测试而设计的丰富套件。例如，Pytest 便是一个适用于各种测试框架的通用测试工具。这些套件可以节省测试工程师的时间，减少错误，简化必须要为一系列测试所开发的计算代码。

Python 编程挑战Python 是开发脚本的绝佳工具，但测试工程师们也需要了解它的局限性。Python 的最大缺点是其整体性能。作为一种解释性语言，Python 将始终比一些编译语言（如 C#）要慢。在一些速度特别重要的关键任务中，这可能是一个问题。这种解释性代码的另一个缺点是编译器并不检查破损代码。在将其引入开发环境之前，开发人员必须投入更多精力，使用单元、系统和集成测试的方法对 Python 代码执行测试。

可以说在你刚开始做自动化测试的时候，用Python是完全没有任何问题的，各种的测试框架（unittest(python)、pytest(python)、JUnit（java）、selenium、appium）都可以搞定。等你月薪达到2万或者2万5以上的时候，这个时候光靠做测试，已经很难再产生更大的影响力了，这个时候需要怎么做呢？第一个，在研发角度，去影响研发团队提高质量，第二个，从运维和线上角度，去影响运维和线上用户，然后去分析更好的质量。

如果要做这两个事情，只靠Python，就有些乏力了，比如说全公司都在用Java，go，你用Python对接就会很麻烦，比如你要分析他们代码的规范，代码里面的内存泄漏，多性能的死锁，各方面的问题，你要发明工具去发现这些问题，技术栈不一样，会很麻烦。所以Python是你入门的第一门语言，Python之后可以走2个方向，一个是Java，一个是go，懂2门语言就够了。当然像前端，html，js，css，这肯定是每个人都需要去懂的，这些基本上都属于基础知识了。

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