Python自动化测试怎么学？-杰瑞科技汇

Python 自动化测试终极指南 (从入门到实战)

为什么要学习 Python 自动化测试？
自动化测试基础
Python 测试环境搭建
核心库与工具详解
- 1 unittest - Python 内置的单元测试框架
- 2 pytest - 功能强大且流行的测试框架
- 3 Selenium - Web 自动化测试利器
- 4 Requests - API 接口测试神器
- 5 Appium - 移动应用自动化测试
实战项目：构建一个 Web UI 自动化测试框架
实战项目：构建一个 API 自动化测试框架
高级主题与最佳实践
- 1 测试报告 (Allure, HTMLTestRunner)
- 2 持续集成 (CI/CD)
- 3 Page Object Model (POM) 设计模式
- 4 参数化与数据驱动
- 5 Mock 与 Stub (模拟依赖)
学习资源与社区
总结与学习路径建议

为什么要学习 Python 自动化测试？

在开始之前,先明确我们为什么要投入时间学习这个技能。

提高效率，节省成本：自动化测试可以 7x24 小时不间断地执行测试用例，替代大量重复的人工回归测试，尤其是在版本迭代频繁的项目中，能极大地解放人力。
提升测试覆盖率：可以轻松执行大量甚至边界情况的测试用例，这是人工测试难以做到的，从而发现更多潜在的 Bug。
提高软件质量：通过快速反馈，开发人员可以在早期阶段就修复缺陷，降低修复成本，提升最终产品的稳定性和可靠性。
回归测试的利器：每次代码更新后，运行自动化测试套件可以确保新代码没有破坏现有功能。
市场需求大：掌握自动化测试技能是软件测试工程师和开发工程师的“加分项”，薪资待遇和发展前景都很好。

自动化测试基础

在敲代码之前,我们需要理解几个核心概念。

测试金字塔

这是理解自动化测试分层的关键模型。

单元测试：金字塔的底层，占比最高，测试的是最小的代码单元（如一个函数、一个方法），由开发人员编写，执行速度快，隔离性强。
集成测试：中间层，测试的是多个模块或服务之间的交互和接口，测试你的代码如何与数据库、API 或其他库协作。
端到端测试：金字塔的顶层，占比最低，模拟真实用户的完整操作流程，从 UI 界面开始，到结束，模拟用户登录、浏览商品、下单、支付的全过程，这类测试最慢、最不稳定，但价值最高。

我们的重点：主要学习API 测试（属于集成测试）和 Web UI 自动化测试（属于端到端测试）。

自动化测试的适用场景

不是所有测试都适合自动化。

适合自动化的场景：
- 回归测试：核心功能，每次迭代都需要验证。
- 重复性高的测试：数据驱动的测试，如不同用户登录。
- 多平台/多浏览器兼容性测试。
- 性能测试、负载测试。
不适合自动化的场景：
- 探索性测试：需要人的直觉、经验和创造力。
- 一次性的测试。
- UI 频繁变动的测试（维护成本高）。
- 用户体验测试。

Python 测试环境搭建

这是所有工作的第一步,非常简单。

安装 Python：从 Python 官网下载并安装最新稳定版，安装时记得勾选 "Add Python to PATH"。
安装虚拟环境工具 venv：
- venv 是 Python 3.3+ 自带的虚拟环境管理工具，用于隔离项目依赖，避免包冲突。
- 在你的项目目录下,打开终端，运行：
```
# 创建一个名为 'venv' 的虚拟环境
python -m venv venv
# 激活虚拟环境
# Windows:
venv\Scripts\activate
# macOS/Linux:
source venv/bin/activate
```
- 激活后,你的终端提示符前会出现 (venv)。
安装必要的库：
- 在虚拟环境中使用 pip 安装测试库。
```
# 安装 pytest
pip install pytest
```
安装 selenium

pip install selenium

安装 requests

pip install requests

安装 allure-pytest (用于生成漂亮的报告)

pip install allure-pytest

核心库与工具详解

1 `unittest` - Python 内置的单元测试框架

unittest 是 Python 标准库的一部分，无需额外安装，它模仿 Java 的 JUnit 框架，结构严谨。

核心概念：

TestCase：测试用例的基类，你需要创建一个继承自 unittest.TestCase 的类。
setUp() 和 tearDown()：在每个测试方法执行前/后运行，用于初始化和清理资源。
setUpClass() 和 tearDownClass()：在所有测试方法执行前/后运行一次，通常用于耗时较长的全局设置。
断言：assertEqual, assertTrue, assertFalse, assertIn 等方法，用于验证测试结果是否符合预期。

示例：

# test_calculator.py
import unittest
class TestCalculator(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        """在每个测试前运行"""
        self.calc = Calculator()
    def test_add(self):
        """测试加法"""
        result = self.calc.add(2, 3)
        self.assertEqual(result, 5, "加法计算错误")
    def test_subtract(self):
        """测试减法"""
        result = self.calc.subtract(5, 3)
        self.assertTrue(result == 2, "减法计算错误")
    def test_divide_by_zero(self):
        """测试除零异常"""
        with self.assertRaises(ZeroDivisionError):
            self.calc.divide(10, 0)
# 假设我们有一个 Calculator 类
class Calculator:
    def add(self, a, b):
        return a + b
    def subtract(self, a, b):
        return a - b
    def divide(self, a, b):
        return a / b
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

运行：

python -m unittest test_calculator.py

2 `pytest` - 功能强大且流行的测试框架

pytest 是目前 Python 社区最流行的测试框架，它比 unittest 更简洁、更灵活、功能更强大。

核心优势：

简洁的语法：无需继承 TestCase，函数名以 test_ 开头即可。
强大的 fixtures：fixtures 是 pytest 的核心，可以灵活地管理测试资源（类似 setUp/tearDown，但更强大）。
丰富的插件生态：可以轻松集成覆盖率报告、并行执行、Allure 报告等。
内置丰富的断言：当断言失败时，会提供详细的错误信息。

示例：

# test_calculator_pytest.py
import pytest
# 直接定义一个 fixture，scope="function" 表示每个测试函数运行前都执行一次
@pytest.fixture
def calculator():
    """提供一个 calculator 实例给测试函数使用"""
    print("正在初始化 Calculator...")
    return Calculator()
def test_add(calculator):
    """测试加法"""
    assert calculator.add(2, 3) == 5
def test_subtract(calculator):
    """测试减法"""
    assert calculator.subtract(5, 3) == 2
# 使用内置的 raises fixture 来测试异常
def test_divide_by_zero(calculator):
    """测试除零异常"""
    with pytest.raises(ZeroDivisionError):
        calculator.divide(10, 0)
# Calculator 类定义同上...

运行：

# 自动发现并运行当前目录下所有 test_*.py 或 *_test.py 文件
pytest

建议：直接学习 pytest，因为它更现代、更高效，完全能满足从单元测试到 UI/API 测试的所有需求。

3 `Selenium` - Web 自动化测试利器

Selenium 是一个用于 Web 应用程序测试的工具，它可以直接在浏览器中运行，就像一个真实用户一样。

工作原理：通过 WebDriver 作为浏览器和你的脚本之间的“桥梁”，你的脚本通过 WebDriver API 控制浏览器（打开网页、点击元素、输入文本等）。

安装浏览器驱动：

ChromeDriver: 下载地址 Chrome for Testing availability
GeckoDriver (Firefox): 下载地址 Mozilla Geckodriver Releases
注意：驱动版本需要与你的浏览器版本大致匹配，下载后，将其路径添加到系统环境变量 PATH 中，或放在脚本同级目录下。

示例：

# test_baidu_search.py
import pytest
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
# 使用 pytest fixture 管理浏览器实例
@pytest.fixture
def browser():
    """初始化并返回一个浏览器实例"""
    driver = webdriver.Chrome() # 确保已安装 ChromeDriver
    driver.implicitly_wait(10) # 隐式等待，全局生效
    yield driver
    driver.quit() # 测试结束后关闭浏览器
def test_baidu_search(browser):
    """测试百度搜索"""
    browser.get("https://www.baidu.com")
    # 使用显式等待，更可靠
    search_box = WebDriverWait(browser, 10).until(
        EC.presence_of_element_located((By.ID, "kw"))
    )
    search_box.send_keys("Python 自动化测试")
    search_box.send_keys(Keys.ENTER)
    # 等待结果页面出现
    WebDriverWait(browser, 10).until(
        EC.title_contains("Python 自动化测试")
    )
    assert "Python 自动化测试" in browser.title

运行：

pytest test_baidu_search.py

4 `Requests` - API 接口测试神器

Requests 是 Python 中最优雅、最简单的 HTTP 库，非常适合用来测试 RESTful API。

核心功能：发送 GET, POST, PUT, DELETE 等请求，并接收响应。

示例：

# test_api.py
import pytest
import requests
BASE_URL = "https://jsonplaceholder.typicode.com"
def test_get_posts():
    """测试获取所有帖子"""
    response = requests.get(f"{BASE_URL}/posts")
    assert response.status_code == 200
    assert isinstance(response.json(), list)
    assert len(response.json()) > 0
def test_get_single_post():
    """测试获取单个帖子"""
    post_id = 1
    response = requests.get(f"{BASE_URL}/posts/{post_id}")
    assert response.status_code == 200
    data = response.json()
    assert data['id'] == post_id
    assert 'title' in data
def test_create_post():
    """测试创建一个新帖子"""
    payload = {
        "title": "foo",
        "body": "bar",
        "userId": 1
    }
    response = requests.post(f"{BASE_URL}/posts", json=payload)
    assert response.status_code == 201 # HTTP 201 Created
    data = response.json()
    assert data['title'] == "foo"
    assert 'id' in data # 新创建的资源通常会有一个 ID

运行：

pytest test_api.py

5 `Appium` - 移动应用自动化测试

Appium 是一个移动端的自动化测试框架，支持 iOS 和 Android 平台，它的原理与 Selenium 类似，通过一个 Appium Server 来控制手机或模拟器。

特点：

跨平台：一套 API 可以同时测试 iOS 和 Android。
不应用源码：基于黑盒测试，通过 Instrumentation (Android) 和 UIAutomation (iOS) 来驱动。
支持多种语言：包括 Python, Java, Ruby, JS 等。

Python 使用：

安装：pip install Appium-Python-Client
需要单独安装 Appium Server 并启动。

由于移动端测试环境搭建相对复杂,建议在学习了 Web 自动化后再进行探索。

实战项目：构建一个 Web UI 自动化测试框架

我们将使用 pytest + Selenium + Allure + POM 模式来构建一个结构清晰的框架。

项目结构:

/web_ui_framework
|-- pages/                  # 存放 Page Object 模型
|   |-- __init__.py
|   |-- base_page.py        # 封装通用操作 (find_element, click 等)
|   |-- baidu_page.py       # 百度首页的元素和操作
|-- tests/                  # 存放测试用例
|   |-- __init__.py
|   |-- test_baidu.py       # 百度搜索的测试用例
|-- conftest.py             # pytest 的配置文件，定义全局 fixtures
|-- config.py               # 配置文件 (如 URL)
|-- requirements.txt        # 项目依赖
|-- pytest.ini              # pytest 的配置文件

步骤 1: 创建 config.py

# config.py
BASE_URL = "https://www.baidu.com"

步骤 2: 创建 pages/base_page.py (封装基础操作)

# pages/base_page.py
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
class BasePage:
    def __init__(self, driver):
        self.driver = driver
    def find_element(self, *locator):
        """查找单个元素"""
        return self.driver.find_element(*locator)
    def find_elements(self, *locator):
        """查找多个元素"""
        return self.driver.find_elements(*locator)
    def click(self, *locator):
        """点击元素"""
        element = WebDriverWait(self.driver, 10).until(
            EC.element_to_be_clickable(locator)
        )
        element.click()
    def input_text(self, text, *locator):
        """输入文本"""
        element = WebDriverWait(self.driver, 10).until(
            EC.presence_of_element_located(locator)
        )
        element.clear()
        element.send_keys(text)

步骤 3: 创建 pages/baidu_page.py (百度页面对象)

# pages/baidu_page.py
from selenium.webdriver.common.by import By
from .base_page import BasePage
class BaiduPage(BasePage):
    # 定位器
    search_input_locator = (By.ID, "kw")
    search_button_locator = (By.ID, "su")
    result_link_locator = (By.CSS_SELECTOR, "#content_left > div > h3 > a")
    def search(self, keyword):
        """执行搜索操作"""
        self.input_text(keyword, *self.search_input_locator)
        self.click(*self.search_button_locator)
    def get_first_result_title(self):
        """获取第一个搜索结果的标题"""
        first_result = self.find_element(*self.result_link_locator)
        return first_result.text

步骤 4: 创建 conftest.py (全局 fixture)

# conftest.py
import pytest
from selenium import webdriver
from config import BASE_URL
@pytest.fixture
def driver():
    """全局浏览器 fixture"""
    d = webdriver.Chrome()
    d.maximize_window()
    d.get(BASE_URL)
    yield d
    d.quit()

步骤 5: 创建 tests/test_baidu.py (测试用例)

# tests/test_baidu.py
from pages.baidu_page import BaiduPage
def test_baidu_search(driver):
    """测试百度搜索结果"""
    baidu_page = BaiduPage(driver)
    # 搜索关键词
    baidu_page.search("Python")
    # 获取并断言第一个结果
    first_title = baidu_page.get_first_result_title()
    assert "Python" in first_title

步骤 6: 运行并生成报告

安装 allure:

# 下载 allure-commandline 并添加到 PATH
# 或者使用 pip (不推荐，功能不全)
pip install allure-pytest

运行测试:

# 生成原始数据报告
pytest --alluredir=./results

生成 HTML 报告:

# 在项目根目录下执行
allure generate results -o report --clean

查看报告:
```
allure open report
```
这会打开一个漂亮的、可交互的 HTML 报告页面。

实战项目：构建一个 API 自动化测试框架

API 测试框架更侧重于数据的校验和流程的自动化。

项目结构:

/api_framework
|-- data/                   # 测试数据
|   |-- test_data.json
|-- tests/                  # 测试用例
|   |-- __init__.py
|   |-- test_api.py
|-- utils/                  # 工具类
|   |-- __init__.py
|   |-- request_handler.py  # 封装 requests
|-- config.py               # 配置文件 (如 BASE_URL)
|-- requirements.txt
|-- pytest.ini

步骤 1: 创建 utils/request_handler.py (封装请求)

# utils/request_handler.py
import requests
import json
class RequestHandler:
    def __init__(self, base_url):
        self.base_url = base_url
        self.session = requests.Session()
    def request(self, method, url, **kwargs):
        """发送请求"""
        full_url = self.base_url + url
        response = self.session.request(method, full_url, **kwargs)
        # 可以在这里添加日志、响应断言等
        return response
    def get(self, url, **kwargs):
        return self.request('GET', url, **kwargs)
    def post(self, url, **kwargs):
        return self.request('POST', url, **kwargs)
    # ... 其他方法 PUT, DELETE 等

步骤 2: 创建 data/test_data.json

[
  {
    "name": "获取所有帖子",
    "method": "GET",
    "url": "/posts",
    "expected_status": 200,
    "expected_key": "id"
  },
  {
    "name": "创建新帖子",
    "method": "POST",
    "url": "/posts",
    "payload": {
      "title": "自动化测试框架",
      "body": "这是一个由 Python 构建的 API 测试框架",
      "userId": 1
    },
    "expected_status": 201,
    "expected_key": "title"
  }
]

步骤 3: 创建 tests/test_api.py (数据驱动测试)

# tests/test_api.py
import pytest
import json
from config import BASE_URL
from utils.request_handler import RequestHandler
@pytest.fixture(scope="session")
def api_client():
    """全局 API 客户端 fixture"""
    return RequestHandler(BASE_URL)
# 使用 pytest.mark.parametrize 进行参数化
@pytest.mark.parametrize("test_case", 
                        json.load(open('../data/test_data.json', 'r', encoding='utf-8'))
                       )
def test_api(api_client, test_case):
    """执行 API 测试用例"""
    print(f"\n正在执行测试: {test_case['name']}")
    if test_case['method'].upper() == 'GET':
        response = api_client.get(test_case['url'])
    elif test_case['method'].upper() == 'POST':
        response = api_client.post(test_case['url', json=test_case['payload']])
    # 断言状态码
    assert response.status_code == test_case['expected_status']
    # 断言响应体中包含某个 key
    assert test_case['expected_key'] in response.json()

步骤 4: 运行测试

pytest tests/test_api.py -v

高级主题与最佳实践

1 测试报告

Allure：目前最流行的报告生成工具，能生成交互式、内容丰富的报告，包含测试步骤、截图、日志、附件等，与 pytest-allure 或 pytest-allure-pytest 插件配合使用。
HTMLTestRunner：一个老牌的生成 HTML 报告的库，简单易用，但功能相对 Allure 较弱。

2 持续集成

自动化测试的价值在于持续执行,将你的测试脚本集成到 CI/CD 流程中。

工具：Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions。
流程：当代码被推送到仓库时，CI 服务器会自动拉取代码、安装依赖、运行测试套件，并生成报告和通知，如果测试失败，可以阻止代码合并。

3 Page Object Model (POM) 设计模式

这是 Web UI 自动化测试中最重要的设计模式。

核心思想：将页面的元素定位和业务操作封装在一个类中（Page Object），测试用例只负责调用这些操作，不关心具体的实现细节。
好处：
- 可维护性：当 UI 变化时，只需修改对应的 Page Object 类，而不需要修改所有测试用例。
- 可读性：测试用例更像业务描述，代码更清晰。
- 复用性：页面操作可以在不同测试用例间复用。

我们在实战项目 5 中已经实践了 POM。

4 参数化与数据驱动

将测试数据和测试逻辑分离,让一套测试逻辑可以运行多组数据。

工具：pytest.mark.parametrize。
数据源：可以是列表、元组、字典，也可以是来自 CSV、Excel、JSON 文件或数据库的数据，这使得测试更加灵活和全面。

我们在实战项目 6 中使用了 JSON 文件进行数据驱动。

5 Mock 与 Stub (模拟依赖)

在测试中,我们常常会遇到一些难以控制或耗时的外部依赖，如数据库、第三方 API、邮件服务等，Mock 技术可以帮助我们模拟这些依赖。

工具：unittest.mock (Python 内置), pytest-mock。
作用：用一个“假”的对象替换掉真实的对象，让测试可以独立、快速、稳定地运行，而不受外部环境影响。

学习资源与社区

官方文档：
教程与博客：
- Real Python: 有大量高质量的 Python 教程，包括测试。
- TesterHome: 国内非常活跃的测试技术社区，有大量关于自动化测试的分享。
- CSDN/掘金/知乎：搜索关键词 "Python 自动化测试"，可以找到很多实战文章和教程。
书籍：
- 《Python 自动化测试实战》
- 《Selenium 自动化测试——基于 Python》
社区：
- Stack Overflow: 解决具体技术问题的首选。
- GitHub: 阅读优秀的开源测试项目源码是学习的最佳途径之一。

总结与学习路径建议

学习路径建议：

第一阶段：Python 基础与测试理论
- 掌握 Python 基础语法、函数、类、模块。
- 理解软件测试的基本概念（黑盒、白盒、回归测试等）。
- 学习 unittest 或直接上手 pytest，掌握单元测试的编写方法。
第二阶段：Web 自动化测试入门
- 学习 Selenium 的基本 API：find_element, click, send_keys 等。
- 理解显式等待和隐式等待的区别,优先使用显式等待。
- 编写几个简单的 Web UI 自动化脚本，如登录、搜索。
第三阶段：构建框架与高级 Web 自动化
- 学习并实践 POM 设计模式，重构你的脚本。
- 封装 BasePage，提高代码复用性。
- 集成 pytest，学习 fixture 的使用。
- 学习 pytest 的参数化功能，实现数据驱动。
- 集成 Allure，生成专业的测试报告。
第四阶段：API 自动化测试
- 学习 Requests 库，熟练掌握 GET/POST/PUT/DELETE 等请求方法。
- 编写 API 测试用例，重点校验响应状态码、响应头、响应体。
- 使用 pytest 和 JSON/Excel 文件实现 API 的数据驱动测试。
第五阶段：持续集成与高级主题
- 学习使用 GitHub Actions 或 GitLab CI 配置简单的 CI 流水线。
- 学习使用 Mock 技术来隔离外部依赖。
- 探索 性能测试 (如 locust) 或 移动端自动化测试 (如 Appium)。

最重要的建议：

多动手实践：看再多教程，不如亲手写一个项目。
阅读优秀源码：去 GitHub 上找一些开源的测试框架学习别人的代码风格和设计思路。
保持好奇心：技术更新很快，持续学习新的工具和最佳实践。

祝你学习顺利,早日成为自动化测试专家！

Python自动化测试怎么学？

Python 自动化测试终极指南 (从入门到实战)

目录

为什么要学习 Python 自动化测试？

自动化测试基础

测试金字塔

自动化测试的适用场景

Python 测试环境搭建

安装 selenium

安装 requests

安装 allure-pytest (用于生成漂亮的报告)

核心库与工具详解

1 unittest - Python 内置的单元测试框架

2 pytest - 功能强大且流行的测试框架

3 Selenium - Web 自动化测试利器

4 Requests - API 接口测试神器

5 Appium - 移动应用自动化测试