零基础怎么学Python自动化测试？学习规划图奉上
有很多从事基础功能测试的测试人，想要通过学习Python自动化的形式提升自己在软件测试行业的竞争力，但是很多人不知道自动化测试如何去学习，今天我就总结出了这篇文章，给大家制定Python自动化测试的学习路线。
第一步：学习Python编程基础
python编程是最最基础的，如果你想学会自动化测试，那么python语法就必须会了。我们可以分为四个阶段来学习Python。
阶段一：基础语法、基本数据类型
阶段二：函数、文件操作、异常处理
阶段三：初识类和对象
阶段四：类和对象应用-openpyxl、logging、unittest、ddt
第二步：WebUI自动化测试阶段
阶段一：前端基础
阶段二：Document对象操作
阶段三：Python+selenium
阶段四：关键字驱动/
POM+Excel+unitTest+BeautifulReport+yaml+分布式+多线程的自动化UI测试框架
第三步：APPUI自动化测试阶段
阶段一：Python+Appium
阶段二：开源App系统项目实战
第四步：接口自动化测试阶段
阶段一：基于Request库的Python接口自动化测试
阶段二：Flask接口框架+Swagger接口文档
第五步：接口自动化测试阶段
阶段一：Pytest框架
阶段二：独立测试框架
阶段三：接口与UI框架整合
什么项目适合做自动化测试？
需求稳定，不会频繁变更。
自动化测试最怕的就是需求不稳定，过高的需求变更频率会导致自动化测试用例的维护成本直线上升。刚刚开发完成并调试通过的用例可能因为界面变化，或者是业务流程变化，不得不重新开发调试。所以自动化测试更适用于需求相对稳定的软件项目。
需要在多种平台上重复运行相同测试的场景。
这样的场景其实有很多，比如：
对于GUI 测试，同样的测试用例需要在多种不同的浏览器上执行；
对于移动端应用测试，同样的测试用例需要在多个不同的Android 或者 iOS 版本上执行，或者是同样的测试需要在大量不同的移动终端上执行；对于一些企业级软件，如果对于不同的客户有不同的定制版本，各个定制版本的主体功能绝大多数是一致的，可能只有个别功能有轻微差别，测试也是需要覆盖每个定制版本的所有测试；这些都是自动化测试的最佳应用场景，因为单个测试用例都需要被反复执行多次，能够使自动化测试的投资回报率最大化。
研发和维护周期长，需要频繁执行回归测试。
在我看来，软件产品比软件项目更适合做自动化测试。首先，软件产品的生命周期一般都比较长，通常会有多个版本陆续发布，每次版本发布都会有大量的回归测试需求。
同时，软件产品预留给自动化测试开发的时间也比较充裕，可以和产品一起迭代。
其次，自动化测试用例的执行比高于1:5，即开发完成的用例至少可以被有效执行 5 次以上时，自动化测试的优势才可以被更好地体现。
对于软件项目的自动化测试，就要看项目的具体情况了。
如果短期的一次性项目，就算从技术上讲自动化测试的可行性很高，但从投入产出比（ROI）的角度看并不建议实施自动化，因为千辛万苦开发完成的自动化用例可能执行一两次，项目就结束了。我还遇到过更夸张的情况，自动化测试用例还没开发完，项目都已经要上线了。所以，对于这种短期的一次性项目，我觉得你应该选择手工探索式测试，以发现缺陷为第一要务。
而对于一些中长期项目，我的建议是：对比较稳定的软件功能进行自动化测试，对变动较大或者需求暂时不明确的功能进行手工测试，最终目标是用20% 的精力去覆盖 80% 的回归测试。
某些测试项目通过手工测试无法实现，或者手工成本太高。
对于所有的性能和压力测试，很难通过手工方式实现。
比如，某一个项目要求进行一万并发用户的基准性能测试（Benchmark test），难道你真的要找一万个用户按照你的口令来操作被测软件吗？又比如，对于 7×24 小时的稳定性测试，难道你也要找一批用户没日没夜地操作被测软件吗？这个时候，你就必须借助自动化测试技术了，用机器来模拟大量用户反复操作被测软件的场景。当然对于此类测试是不可能通过 GUI 操作来模拟大量用户行为的。
总结
想要掌握一门新技术，最需要具备的就是学习精神，很多人有了学习路线也不能够坚持学习下去， 导致自己白费功夫啥也没学会。所以在学习的过程中最好是有人能监督你，比方说老师或者是朋友。
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