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Python自動化測試實戰

為了解決python自動化測試的問題，作者鹿瑞峰 這樣論述：

本書的寫作初衷是為了幫助更多功能測試人員轉型自動化測試方向。在轉型過程中，主流自動化測試技術和應用場景的結合是非常重要的一環。   本書從自動化測試理論入手，全面地闡述自動化測試的意義及實施過程。全文以Python語言驅動，結合真實案例分別對主流自動化測試工具Selenium、Robot Framework、Postman、Python+Requests、Appium等進行系統講解。通過學習本書，讀者可以快速掌握主流自動化測試技術，並幫助讀者豐富測試思維，提高Python編碼能力。 本書實用性強，不僅是轉型自動化測試方向的一本案頭書，也是一本特別好用、實用的操練手冊。 鹿

瑞峰，高級測試工程師，曾供職于華為、順豐等互聯網公司，擔任測試經理、高級測試工程師等職務。博客園分享原創文章超過300篇，同時創建了“IT測試老兵”微信公眾號，專注分享有關自動化測試技術的相關內容。 第1章　自動化測試理論 1.1 自動化測試現狀 2 1.2 自動化測試的定義 2 1.3 自動化測試流程 3 1.4 自動化測試用例編寫 4 第2章　Selenium 3自動化測試實戰 2.1 搭建自動化環境 6 2.2 配置流覽器驅動 9 2.3 元素定位實戰 12 2.4 下拉清單實戰 19 2.5 滑鼠操作實戰 22 2.6 元素等待實戰 24 2.7 表單切換實戰 2

5 2.8 視窗切換實戰 28 2.9 警告框實戰 30 2.10 JavaScript實戰 32 2.11 unittest單元測試框架 36 2.12 資料驅動測試實戰 42 2.13 發送郵件實戰 53 2.14 自動化測試封裝實戰 58 2.15 測試框架封裝和腳本的分層設計 62 2.16 自動化測試擴展應用實戰 90 第3章　Robot Framework自動化測試實戰 3.1 搭建Robot Framework環境 98 3.2 安裝與導入Selenium2Library庫 101 3.3 流覽器驅動配置 103 3.4 元素定位實戰 105 3.5 JQuery定位實戰 11

0 3.6 獲取窗口標題 115 3.7 獲取文本資訊 116 3.8 滑鼠指標懸停實戰 116 3.9 操作多視窗實戰 117 3.10 操作下拉式清單方塊實戰 119 3.11 操作警告框實戰 120 3.12 獲取結果斷言 120 3.13 專案執行順序 123 3.14 常見問題整理 124 3.15 自訂關鍵字 125 3.16 參數化關鍵字 127 3.17 關鍵字驅動測試 129 3.18 Settings介面簡介 130 3.19 專案分層設計與開發實戰 130 3.20 連接MySQL資料庫實戰 133 3.21 Jenkins+Robot Framework持續集成 139

第4章　介面測試基礎 4.1 介面測試的定義 142 4.2 介面測試的目的 142 4.3 介面測試原理 143 4.4 介面測試流程 143 4.5 介面測試用例設計 144 4.6 HTTP基礎 145 4.7 Cookie和Session 148 第5章　Charles抓包工具實戰 5.1 下載與安裝Charles 151 5.2 電腦端抓包設置 151 5.3 手機端抓包設置 155 5.4 Charles過濾請求 157 5.5 Charles常見問題 158 第6章　Postman介面測試高級實戰 6.1 安裝Postman 160 6.2 Collections簡介 1

60 6.3 基於HTTP介面實戰 161 6.4 基於Web Services介面實戰 168 第7章　Python介面自動化測試實戰 7.1 安裝Requests庫 182 7.2 Requests發送請求與參數傳遞 183 7.3 處理Token 187 7.4 處理Cookie 189 7.5 處理Session 190 7.6 處理超時等待 193 7.7 Response對象解析 194 7.8 Requests文件上傳實戰 195 7.9 Requests常見異常 197 7.10 序列化和反序列化 197 7.11 XML與JSON資料之間的轉換 199 7.12 介面測試框

架設計和開發 201 第8章　Robot Framework介面自動化實戰 8.1 Collections庫案例實戰 217 8.2 ExcelLibrary庫案例應用 221 8.3 RequestsLibrary庫案例實戰 225 8.4 ExcelLibrary庫資料管理案例實戰 228 第9章　Appium自動化測試實戰 9.1 安裝Appium環境 234 9.2 使用Monitor定位元素 244 9.3 Native App實戰 250 9.4 Appium完整腳本實戰 257 9.5 Appium常見問題 262 第10章　Git版本控制工具實戰 10.1 搭建Git環境

265 10.2 Git基本操作 267 10.3 Git專案管理 274

python自動化測試進入發燒排行的影片

自動化安全檢核方法之研究

為了解決python自動化測試的問題，作者郭民瑜 這樣論述：

隨著科技的進步，金融業所提供的服務也越來越廣泛，系統的架構也從傳統的大型主機漸漸走向開放式的系統，虛擬化技術也漸漸的應用在金融服務業上，而系統越開放資訊安全也就更加的重要。所提供的服務越多也代表背後需要有更多的主機來支撐這些服務，面對越來越多的主機系統，如何有效的管理這些主機的安全設定也就成為課題之一。因此，使用自動化管理提升效率並且降低人為錯誤便成為系統管理的一種趨勢。本論文之研究使用Ansible管理工具建立自動化檢核架構，利用編寫好的Playbook針對目標主機進行系統安全的檢核，並將檢核結果輸出成報表。由於Ansible管理工具無須安裝代理程式的特性，可節省大量佈署代理程式的時間，大

幅降低人力成本。另外Ansible自動化檢核的速度也比傳統人工檢核所花費的時間快上不少，也節省時間成本。

Python自動化測試實戰

為了解決python自動化測試的問題，作者無涯 這樣論述：

本書主要以Python語言為主，以當下比較熱門的UI自動化測試框架，Appium移動測試框架以及介面自動化測試為主線，從python語言最基礎開始逐步的介紹Python語言和selenium框架，以及基於UI的自動化測試框架，和基於Python語言的自動化測試。本書主要分三部分，第一部分介紹selenium的自動化測試知識，第二介紹介紹介面自動化測試知識，涉及http的協議，postman測試工具的詳細應用，jmeter測試工具在介面測試中的詳細應用。本書包含了自動化測試方方面面的知識點，從CI，數據區別，測試框架，到當下熱門的介面測試中的知識難點。本書內容詳盡，涉及每個模塊的所有內容，也是本

人在工作中發現，客戶提出並關注的技術內容。

整合式邊緣AI運算平台之封裝基板ID辨識

為了解決python自動化測試的問題，作者蔡政達 這樣論述：

摘要 IASBTRACT II致謝 IV目錄 V表目錄 VIII圖目錄 IX一、 緒論 11.2 研究動機 11.2 研究目標 2二、 文獻探討 32.1 工業人工智慧 32.1 EDGE AI 42.3 人工智慧、機器學習、深度學習 52.3.1 深度學習如何運作 62.4 電腦視覺與深度學習 82.4.1 卷積神經網路CNN的特性 92.5 物件偵測 102.5.1 OBJECT DETECTION模型的架構 102.5.2 YOLOV4 模型的架構 11三、 系統硬體架構及軟體開發環境建置 123.1系統硬體架構 123.1.1 樹莓派

4(RASPBERRY PI 4) 123.1.2 電子顯微鏡 143.1.3 HDMI TO CSI-2 MODULE 153.1.4 安裝電子顯微鏡於樹莓派並進行測試 153.1.4.1 安裝HDMI to CSI-2 Module於樹莓派 153.1.4.2 啟動樹莓派的相機模組 173.1.4.3 使用樹莓派終端機測試取的電子顯微鏡影像 183.2軟體開發環境&系統流程圖 193.2.1 PYTHON 程式語言 193.2.2 OPENCV 193.2.3 安裝RASPBERRY PI OS 至MICRO-SD卡 203.2.3.1下載及安裝專屬工具：Raspbe

rry Pi Imager 203.2.4 在樹莓派安裝OPENCV 233.2.4 在PC端建置PYTHON虛擬環境並安裝相關套件 253.2.5 建立標記工具及使用 253.2.5.1 安裝標記工具 263.2.5.2 使用標記工具 263.2.5.3 VOC格式轉換成Yolo格式 273.2.6 WIN10 SERVER(GPU) & DARKNET YOLOV4環境建置 283.2.6.1 前置準備安裝相關軟體及模組 293.2.6.2在Windows編譯Darknet 443.2.7 專案開發軟體系統流程 563.2.7.1 軟體系統流程圖_物件偵測＋文字辨識(

1類別) 563.2.7.2 軟體系統流程圖_物件偵測＋文字辨識(36類別) 583.2.7.3教練模型與專用模型運作循環 59四、 實驗操作及結果 604.1 整合實驗平台說明 604.2 訓練資料收集 614.3 訓練資料清洗(轉換) 634.4 訓練資料標註 644.4.1 以人工方式標記訓練資料 644.4.2 以自動標註程式標記訓練資料 654.4.3 使用VOC轉換成YOLO格式之程式 664.4.4 DATE AUGMENTATION 664.4.5 訓練圖片及標註資料彙整 674.5 建立訓練組態資料結構 684.5.1組態資料結構說明 684.

5.2 自動化生成組態資料結構程式使用說明 704.6 訓練模型 724.6.1 DARKNET訓練模型語法說明 724.6.2 TINY模型網路架構選用說明 734.6.3訓練模型評估指標說明 754.6.4 訓練模型結果說明 784.7 部署測試(推論) 824.7.1 將模型權重打包封裝成推論用程式 824.7.2 將推論程式部署到邊緣運算平台 844.7.3 推論驗證及辨識結果 85五、 研究結論與建議 985.1 結論 985.2 未來工作 99六、 參考文獻 100