关于Python和自动化

最近碰到了好几次面试都需要问Python。
在这里我有一个误区,向各位面试官先陈述一下。
之前的时候,对C和C++研究的更加多一点,再加上多年的自动化维护经验,自认为对po封装模式的理解,因此对于自认为对Python是十拿九稳,没想到最近出了很多的面试不通过,针对如此窘境。
我个人进行如下的锻炼。
后续会持续相应的练习

同时在面试的过程中,有面试官质疑我的博客里面的东西都是抄的别人的,没有个人的实战经验,对此我的解释是,我会根据代码来编写,因为我个人也是计算机专业的,所以只要是有道理的,有好处的,我就会采纳,同时会实地去编写代码并记录。

从自动化的角度分为以下几个方面
1:封装模式
目前市场分为两种封装模式,一种是AW,另外一种是PO模式。
鄙人不才,在有限的职业生涯里面有长达3000次脚本编写的经历。使用场景均为AW模式。PO封装模式与AW封装模式大同小异。
封装完成后是各种AW的编写,在这一块需要用到的开发知识较多,多多学习。
从封装的角度来看,主要是以下几个方面
方向1:数据层,如配置环境,脚本所需要的参数
方向2:基础层,最基础的几个AW,如登陆,命令发送,
方向3:执行层,这个时候会有一些业务层面的自动化脚本
方向4:脚本层,对于完全不会代码 的同事此时应该比较轻松了

我个人之前写的一个例子
https://blog.csdn.net/weixin_39851178/article/details/114300485

2:框架
如pytest,unnitest,华为unniatous,等等,个人理解框架是一个辅助。

3:脚本
脚本的分析方法,主要是依赖业务。
从个人有限的职业生涯来看,脚本的稳定性是一个重点参考的点。有不同想法的可以直接与我交流
脚本的分析方法有如下几个角度
角度1:环境限制导致批量脚本挂掉
角度2:环境不适应,导致命令变更
角度3:业务变更,脚本为能够及时变更
角度4:稳定性较差,存在偶现型的错误
角度5:存在一些定时器,导致脚本在特定的时间段发生错误
角度6:AW编写有问题,存在一些隐藏的错误
修复手段:
1:本地再跑一次脚本,查看是否依然存在错误,如果错误相同,那么就往角度1,2,3去想。
此时到错的地方,用手工再跑一次,必然能够发现问题。
2:如果没有错误,往角度456方向去想。

关于Python和自动化_第1张图片
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关于Python和自动化_第14张图片

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