Python移动自动化测试面试准备

自动化测试工具

原文地址：自动化测试工具

• Instrumenttation

• UIAutomator +uiautomatorviewer

• Selendroid

• Robotism

• Appium

• selenium

自动化框架

• Unittest框架

单元测试

• 数据驱动DDT

python的第三方库

一般进行接口测试时，每个接口的传参都不止一种情况，一般会考虑正向、逆向等多种组合，所以在测试一个接口时，通常会编写多条case，而这些除了传参不同外，并没有什么区别。这个时候就可以利用ddt来管理测试数据，提高代码复用率。

• 行为驱动Lettuce

基本python语言的lettuce框架

什么是BDD

行为驱动开发是一种敏捷软件开发技术，它鼓励软件项目开发者、QA和非技术人员或商业参与者之间的协作。主要是从用户的需求出发，强调系统行为。BDD包括验收测试和客户测试驱动等的极限编程的实践，作为对测试驱动开发的回应。

• 关键字驱动Robot Framework

Robot Framework是一款python编写的功能自动化测试框架。具备良好的可扩展性，支持关键字驱动，可以同时测试多种类型的客户端或者接口，可以进行分布式测试执行。主要用于轮次很多的验收测试和验收测试驱动开发（ATDD）。

• 测试报告管理（HTMLTestRunner）

• 邮件服务管理

接口自动化

• postman

• python requests

压力工具

• Load-runner

• Jmeter

结构化思维

功能性

• 关于功能性测试

1. 常规可输入的内容、数字、字符串、特殊字符、转义字符等。

2. 非常规有一定含义的，html标签、css、javascript代码、url等

3. 输入内容的边界、空字符、超长文本（边界值+1，-1）

兼容性

• 关于兼容性测试

1. 根据产品的用户分布、手机品牌、分辨率、选择topN机型

2. 根据产品在不同浏览器上的占有率，选择主要的浏览器测试

3. 关注的问题，页面渲染、页面布局等，借助firebug调试

稳定性

• 关于稳定性测试

1. 在某一压力下，搜索时，结果可以正常返回

性能

• 关心性能测试

1. GPS(每秒查询率)，Query Per Second,每秒钟能处理的请求数

2. 从点击开始到页面完全加载，平均耗时情况

3. 加载的页面大小，资源（JS，CSS文件）的数量等

安全

• 关于安全测试

1. JS注入

2. SQL注入

接口

• 关于接口测试

1. 查询接口的正确性验证

2. 查询接口对一些异常数据的容错情况

3. 查询接口在非浏览器环境下的处理情况

线上监控

• 关于线上监控

1. 保证线上服务的质量，建立实时监控

2. 及时发现异常情况，降低对用户的影响

自动化

• 关于自动化

1. 基于Selenium实现UI自动化

2. 例行回归验证，提高效率

3. Android使用Appium基于UIAutomator，IOS使用WDA

了解测试流程

了解bug处理流程

• bug分级，优先级（中高低）、严重程度（高中低）
• bug分类，UI、系统、接口
• bug状态 ，新建、待修改，待验证、已验证

常用的测试工具

• 网络调试工具：fiddler
• 页面调试工具：Chrome Inspector firebug
• Web自动化工具：QuickTestProfessional ,selenium
• 移动端工具：ADB、Monkey、MonkeyRunner
• 移动端自动化框架：appium、 Robotium、UIAutomator、 Selendroid
• 服务端压力工具：loadrunner、JMeter

测试分为哪几个阶段

• 单元测试
• 集成测试
• 系统测试
• 验收测试

如何做好测试计划

• 5w原则
• WHAT（明确测试什么）
• WHY（明确测试目标）
• WHEN（明确项目开始、结束时间）
• HOW（明确测试方案）
• WHERE（明确资料的位置）

常见的测试用例设计方法有哪些

• 等价类划分法
• 边界值分析法
• 错误推测法
• 正交表分析法
• 场景分析法
• 因果图法

一条bug记录都包含哪些内容

• bug所属模块
• bug状态（新建、已修复、已验证、遗留等）
• bug出路记录

如何分层自动化测试

• UI自动化回归
• 接口自动化
• 单元测试-白盒测试

如何保证脚本有效性

• 保证定位有效性，封装处理异常
• 保证流程有效性，封装独立方法
• 保证数据有效性，数据备份与恢复

如何降低自动化维护成本

• UI自动化，针对不常态的页面
• 接口自动化，周期短，变动频繁
• 框架分层，用例与框架分离

常见测试覆盖类型

• 语句覆盖
• 判定覆盖
• 条件覆盖
• 判定/条件覆盖
• 条件组合覆盖
• 路径覆盖

B/S和C/S架构什么区别

• c/s是Client/Server或客户/服务器模式.，如：杀毒软件
• b/s是Brower/Server的缩写，如：百度

安全性测试都包含哪些内容

• 用户访问认证
• 传输数据加密
• 安全防护策略：如安全日志、入侵检测、隔离防护、漏洞扫描
• 数据备份与恢复
• 防病毒系统
• SQL注入、JS注入

测试报告都包含哪些内容

• 测试背景说明
• 测试范围说明
• 测试环境说明
• 测试方法说明
• 测试结果结论
• 质量或分险评估

Alpha测试与Beta测试的区别

• Alpha测试是由一个用户在开发环境下进行的测试
• Beta测试在用户真实环境测试，通过后进入发布阶段

bug的类型都有哪些

• Bug，有代码编写错误导致的功能问题
• Defect即缺陷，实现与需求不一致
• Fault即故障，由于环境系统问题引起运行失败
• Error即错误，语法错误，逻辑错误，不易发现

说一下面向对象的概念

• 面向对象编程：简称oop，是一种程序设计思想
• 主要包括：类、继承、多态、实例、属性、方法

# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python3
# author by : yuxiangShi
# tell  by: 18538187569
# Animal是类，相同事物的统称
class Animal(object):
    def run(self):
        print('Animal is running...')

# Dog类，继承于Animal
class Dog(Animal):
    pass

puppy = Dog()
puppy.run()

# 多态，子类方法覆盖父类方法
class Cat(Animal):
    def __init__(self, name):
        # __name是属性
        self.__name = name

    def getName(self):
        print(self.__name)

    def run(self):
        print('Cat is running....')

# limi是一个猫类的实例
limi = Cat("limi")
# run是实例的一个方法
limi.run()
# getName方法
limi.getName()

输出：
Animal is running...
Cat is running....
limi

什么是进程、线程、协程

• 进程：独立数据空间。进程间不共享数据，系统调度
• 线程：执行程序的最小单元，进程内线程间共享资源，系统调度
• 协程：程序员调度，分解一个线程成为多个“微线程”

进程

# 进程
from multiprocessing import Process

def foo(i):
    print("This is Process", i)

for i in range(5):
    p = Process(target=foo, args=(i,))
    p.start()

输出：
This is Process 0
This is Process 1
This is Process 2
This is Process 3
This is Process 4

线程

# 线程
import threading


def show(i):
    print('This is Thread', i)


for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=show, args=(i,))
    t.start()

输出：
This is Thread 0
This is Thread 1
This is Thread 2
This is Thread 3
This is Thread 4

协程

# 协程
import gevent

def foo():
    print("start_foo")
    gevent.sleep(2)
    print("end_foo")

def bar():
    print("start_bar")
    gevent.sleep(0)
    print("end_bar")

gevent.joinall({
    gevent.spawn(foo),
    gevent.spawn(bar),
})

如何使用python实现socket编程

• Socket又称套接字，应用程序通过套接字向网络发出请求
• 应用程序通过套接字应答网络请求
• 使主机间或者一台计算机上的进程间可以通讯

socket-server.py

# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python3
# author by : yuxiangShi
# tell  by: 18538187569
# 服务端

# 导入socket模块
import socket

# 创建socket对象
s = socket.socket()
# 绑定端口
s.bind(("127.0.0.1", 6666))

# 等待客户端连接
s.listen(5)

while True:
    # 建立客户端连接
    c, addr = s.accept()
    print('连接地址：', addr)
    c.send("Welcome")
    # 关闭连接
    c.close()

socket-client.py

# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python3
# author by : yuxiangShi
# tell  by: 18538187569
# 导入模块
import socket

s = socket.socket()

s.connect(("127.0.0.1", 6666))
server_reply = s.recv(1024)
print(server_reply)
s.close()

什么是lambda函数

• 匿名函数，即没有函数名的函数

# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python3
# author by : yuxiangShi
# tell  by: 18538187569

# 计算平方
def square(x):
    return x ** 2

print(square(10))

# lambda表达式
r = lambda x: x ** 2
print(r(10))

输出：
100
100

tuple和list什么区别

• tuple为元组，list为列表
• tuple的元素不可改
• list的元素可修改

# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python3
# author by : yuxiangShi
# tell  by: 18538187569

tuple_a = (1, 2, 3, 4, 5)
list_b = [1, 2, 3, 4, 5]

tuple_a[0] = 10
list_b[0] = 10

print(tuple_a)
print(list_b)

range函数的用法

• 返回一系列连续增加的整数
• 工作方式类似于分片
• 可以生成一个列表对象

# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python3
# author by : yuxiangShi
# tell  by: 18538187569

# range生成从0到100的列表
alist = range(0, 100)
print(alist)

# 设置步长为2
blist = range(2, 101, 2)
print(blist)

字符串的拆分方法有哪些

• string对象的split方法，不允许有多个分隔符
• 函数re.split(),允许为分隔符指定多个正则模式

# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python3
# author by : yuxiangShi
# tell  by: 18538187569

line = "I am super man!"

# string的split方法
print(line.split(" "))

# re的split方法
import re

print(re.split("[m]", line))

输出：
['I', 'am', 'super', 'man!']
['I a', ' super ', 'an!']

单引号、双引号、三引号的区别

• 单引号，双引号没有区别，都可以用来表示字符串
• 三引号，字符串可以直接换行

*args，**kwargs什么作用？

• *args,可变的参数列表
• **kwargs,键值对参数列表

# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python3
# author by : yuxiangShi
# tell  by: 18538187569

# args
# def test_args(first, *args):
#     print(first)
#     for v in args:
#         print("args %s" % v)
#
#
# test_args(1, 2, 3, 4, 5)

# kwargs
def test_kwargs(first, *args, **kwargs):
    print(first)
    for v in args:
        print("args %s" % v)

    for k, v in kwargs.items():
        print("kwargs", (k, v))


test_kwargs(1, 2, 3, 4, 5, k0=4, k1=5, k2=6)

输出：
1
args 2
args 3
args 4
args 5
kwargs ('k0', 4)
kwargs ('k1', 5)
kwargs ('k2', 6)

python中pass语句的作用

• 占位符，实现一个空函数

re模块中match和search方法的不同

• search,扫描整个字符串查找匹配
• match,只在字符串的开始位置匹配

# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python3
# author by : yuxiangShi
# tell  by: 18538187569

import re

s1 = "helloworld,helloworld"
w1 = "hello"
w2 = "world"

# search扫描整个字符串
print(re.search(w1, s1))
# print(re.search(w1, s1).group())

# match只在字符串开始位置匹配
print(re.match(w1, s1))
# print(re.match(w1, s1).group())

解释一下WSGI和FastCGI的关系

• CGI：公共网关接口（CommonGateway Interface）
• HTTP服务器与机器上的程序进行交互的一种工具
• 程序须运行在网络服务器上，和语言无关

解释一下WSGI和FastCGI的关系

• WSGI：Python Web Server Gateway Interface
• Python 应用程序和WEB服务器之间的一种接口
• FastCGI像是一个常驻（long-live）型的CGI，它可以一直执行着

python是如何操作文件

• 打开文件
• 写入或读取数据
• 关闭文件

# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python3
# author by : yuxiangShi
# tell  by: 18538187569

# 写文件
f = open('test.txt', 'wt')
f.write("hello world")
f.close()

# 使用with，追加内容，不用关系文件关闭问题
with open("test.txt", 'at') as f:
    f.write("\nhello mook")

# 读取文件
with open("test.txt", 'rt') as f:
    print(f.read())

python的内存管理机制

• 引用计数
• 垃圾回收
• 内存池

# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python3
# author by : yuxiangShi
# tell  by: 18538187569

from sys import getrefcount

# 引用计数
a1 = 1000000
a2 = 1000000
del a1
del a2

print(id(a1))
print(id(a2))

# 检验a1和a2是同一个东西
print(a1 is a2)

# 获取a2的引用计数
print(getrefcount(a1))

dict的items与iteritems区别

• itmes方法以列表方法返回，返回时没有特殊顺序
• iteritems方法类似，但返回的是一个佚代器对象

# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python3
# author by : yuxiangShi
# tell  by: 18538187569

test1 = {'key1': 2, 'key1': 3, 'key1': 4}

kv1 = test1.items()
# print(next(kv1))

kv2 = test1.iteritems()
print(next(kv2))
print(next(kv2))
print(next(kv2))

基于python常问算法有哪些？

• 排序

从小到大排序：sorted(list)
从大到小排序:sorted(list,reverse=True)

# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python3
# author by : yuxiangShi
# tell  by: 18538187569

alist = [0, 10, 88, 19, 9, 1]
print(sorted(alist))

print(sorted(alist, reverse=True))

alist.sort()
print(alist)
alist.sort(reverse=True)
print(alist)

输出：
[0, 1, 9, 10, 19, 88]
[88, 19, 10, 9, 1, 0]
[0, 1, 9, 10, 19, 88]
[88, 19, 10, 9, 1, 0]

• 冒泡

比较相邻的元素，如果第一个比第二个大，就交换
一轮遍历，每两相邻元素，重复1，最大放队尾
不包括已经排队尾，重复2

# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python3
# author by : yuxiangShi
# tell  by: 18538187569

# 冒泡排序
def bubble_sort(list):
    # 获取数组长度
    count = len(list) - 1
    # N个元素遍历N次
    for index in range(count, 0, -1):
        # 第一个和第i+1个依次对比
        for sub_index in range(index):
            # 最大的元素冒上去
            if list[sub_index] > list[sub_index + 1]:
                list[sub_index], list[sub_index + 1] = list[sub_index + 1], list[sub_index]

    return list

alist = [0, 10, 88, 19, 9, 1]
print(bubble_sort(alist))
输出：
[0, 1, 9, 10, 19, 88]

• 快排

从列表中挑出一个元素，作为基准值key
所有小于key的元素放左边，所有大于key的元素放右边
分别递归左侧列表，右侧列表

# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python3
# author by : yuxiangShi
# tell  by: 18538187569

# 快速排序
def quick_sort(lists, left, right):
    # 递归过程中，发现left和right一致时，停止递归，直接返回列表
    if left >= right:
        return lists
    # 定义游标
    low = left
    high = right

    # 取参考标志，最左边的元素
    key = lists[low]
    while low < high:
        # 从最右侧向左，依次和标志元素对比，如果右侧的元素大于标志元素
        while low < high and lists[high] >= key:
            # 右侧减1
            high = 1
        # 否则low赋high值
        lists[low] = lists[high]

        # 从最左侧向右，依次和标志元素对比，如果左侧的元素小于标志元素
        while low < high and lists[low] <= key:
            # 右侧加1
            low += 1
        # 否则high赋low值
        lists[high] = lists[low]

    # 最后给high位置符值
    lists[high] = key

    # 处理左侧元素
    quick_sort(lists, left, low - 1)
    # 处理右侧元素
    quick_sort(lists, low + 1, right)
    return lists

alist = [0, 10, 88, 19, 1, 7]
print(quick_sort(alist, 0, 6))

• 堆排序

堆排序指利用的数据结构设计的一种排序算法
堆近似一个完全二叉树结构
子结点的键值小于（或者大于）它的父节点
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-b7KC5K4a-1633789899133)(/static/upload/bigpic/20210629/1624975894689377409.png)]

# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python3
# author by : yuxiangShi
# tell  by: 18538187569

def heap_sort(lst):
    def sift_down(start, end):
        """最大堆调整"""
        root = start
        print("root %d start %d end %d" % (root, start, end))
        while True:
            child = 2 * root + 1
            print("child index: %d" % child)

            # 终止条件，孩子的索引值超过数组最大长度
            if child > end:
                break
            print("lst child value:%d" % lst[child])

            # 确定最大的孩子节点的索引值
            if child + 1 <= end and lst[child] < lst[child + 1]:
                child += 1
                print("child+1 index: %d" % child)

            # 孩子节点最大值和根节点交换
            if lst[root] < lst[child]:
                lst[root], list[child] = lst[child], lst[root]
                print("lst root %d" % lst[root], "lst child %d" % lst[child])
                root = child
                print("root %d" % root)
            else:
                break

            print("--------创建最大值--------")
            # 创建最大堆
            print(xrange((len(lst) - 2) // 2, -1, -1))
            for start in xrange((len(lst) - 2) // 2, -1, -1):
                print("---->Loop start %d" % start)
                sift_down(start, len(lst) - 1)
                print(lst)

            print("--------排序过程----------")
            # 堆排序
            for end in xrange(len(lst) - 1, 0, -1):
                # 首尾交换
                lst[0], lst[end] = lst[end], lst[0]
                # 剩余重新堆排序
                sift_down(0, end - 1)
                print(lst)
            return lst

alist = [70, 60, 12, 40, 30, 8, 10]
print(heap_sort(alist))

• 二分查找

二分查找又称折半查找
必须采用顺序存储结构
必须按关键字大小有序排列

# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python3
# author by : yuxiangShi
# tell  by: 18538187569

alist = [0, 1, 10, 88, 19, 9, 1]


def binary_search(arr, start, end, hkey):
    if start > end:
        return -1
    mid = start + (end - start) / 2
    if arr[mid] > hkey:
        return binary_search(arr, start, mid - 1, hkey)
    if arr[mid] < hkey:
        return binary_search(arr, mid + 1, end, hkey)
    return mid


alist = sorted(alist)
print(alist)
print(binary_search(alist, 0, 6, 9))

• 素数

素数又称质数
0，1不是素数
除了1和它自身外，不能被其他自然数整除的数

# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python3
# author by : yuxiangShi
# tell  by: 18538187569

# 0,1不是素数
# 除了1和它自身外，不能被其他自然数整除的数
def is_prime(n):
    if n <= 1:
        return False

    for i in range(2, n - 1):
        if n % i == 0:
            return False
        return True

for i in range(0, 100):
    if is_prime(i):
        print(i)

基础命令

• cd 切换目录
• ls -l 列出文件详细信息；ls -a 列出当前目录下所有文件
• touch 创建文件；mkdir 创建目录
• echo 创建带有内容的文件
• cat 查看文件内容
• cp 拷贝
• mv 移动或重命名
• rm -r 递归删除；rm -f 强制删除
• wc统计文本中行数、字数、字符数
• grep 在文本文件中查找某个字符串
• tree 显示目录结构
• ln 创建软链
• more、less 分页显示文本内容
• head、tail显示文件头尾内容

网络命令

• curl 利用URL规则在命令下工作的文件传输工具
• netstat 显示网络状态信息
• telnet 用于登录主机

系统命令

• ping 测试网络连通
• man 查看帮助
• kill 杀死进程
• top 动态显示当前耗费资源最多进程信息
• ps 显示瞬间进程状态
• df 查看磁盘大小 df -h 带有单位显示磁盘信息

OSI七层模型指的是哪些内容

• 物理层，建立、维护、断开物理连接
• 数据链路层，逻辑链接、硬件地址寻址、差错校验
• 网络层，逻辑地址寻址，不同网络之间的路径选择，IP
• 传输层，传输数据的协议，TCP、UDP
• 会话层，建立、管理、终止会话，本地与远程主机的会话
• 表示层，数据的标示、安全、压缩、JPEG、ASCII等
• 应用层，与最终用户的接口，HTTP、HTTPS、SMTP等

http协议中get、post的区别

• 功能差异
• 数据传输
• 安全性

tcp和udp的区别

[image:C0E62692-F54F-4E32-AAD0-DC732B83FBBF-275-00022443262E7424/95E38541-6E13-492C-B105-F0E2CE67127C.png][外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-UF7CP2KT-1633789899136)(/static/upload/bigpic/20210629/1624975957710395955.png)]

TCP连接三次握手具体过程

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fm0MRxQ9-1633789899138)(/static/upload/bigpic/20210629/1624975975490471642.png)]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-jrLnGsXp-1633789899141)(/static/upload/bigpic/20210629/1624975991419512239.png)]

socket建立连接的过程

• 服务器建立监听，socket，bind，listen
• 客户端发送请求，connect，send
• 连接确认，accept, response

操作系统相关问题

• 进程与线程的区别？

进程：独立数据空间。进程间不共享数据，系统调度
线程：执行程序的最小单元，进程内线程间共享资源，系统调度
一个进程可以有多个线程，多个线程也可以并发执行

• 进程都有哪些状态？

就绪状态：已获除处理以外所需资源，等待分配处理机资源
运行状态：占用处理机资源运行，此状态进程数<=CPU数
阻塞状态：进程等待某种条件，在条件满足之前无法执行
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6Ew7TpuZ-1633789899142)(/static/upload/bigpic/20210629/1624976019551169281.png)]

• 进程同步与互斥的区别？

互斥：某一资源同时只允许一个访问者对其进行访问
具有唯一性和排他性
互斥无法限制访问者对资源的访问顺序，即访问是无序的
同步：基于互斥，经其他机制实现访问者对资源的有序访问
大多数情况下，同步已经实现了互斥，写入资源是互斥的
少数情况下，可以允许多个访问者同时访问资源

• 进程间通信都包括哪些？

管道：半双工通方式，数据单项流动，父子进程间
命名管道：半双工通信方式，无亲缘关系进程间通信
信号量：是计数器，锁机制，控制多进程对资源访问
消息队列：消息链表，存放在内核中消息队列标识符标识
信号：比较复杂的通信方式，通知进程某个事件已经发生
共享内存：映射一段能被多个进程可访问的内存

• 进程的调度算法都有哪些？

先来先服务
短作业服务优先
时间片轮转调度算法
高响应优先
优先权调度算法
多级队列调度算法

• 死锁产生的原因？

资源竞争；进程推进顺序不当
必要条件：互斥，不剥夺，请求与保持，环路等待
预防死锁：破坏四个必要条件之一

• 页面的置换算法都有哪些？

最佳置换算法
先进先出置换算法
最近最久未使用置换算法
Clock置换算法，也叫最近未使用算法
最少使用置换算法

• makefile的作用是什么？

定义规则，指定哪些文件先翻译、后编译、重新编译
Makefile的好处，自动化编译
makefile需要make工具解释执行

• 什么是虚存、实存、共享内容？

虚存（VIRT=SWAP+RES）：进程“需要的”虚拟内存大小
包括进程使用的库、代码、数据，以及malloc、new分配的堆空间和分配的栈空间等
申请10MB，使用1MB，增长10MB
实存（RES=CODE+DATA）：
包括使用中的malloc、new分配的堆空间和分配的栈空间，但不包括swap out量
申请10MB，使用1MB，增长1MB
共享内存（SHR）：自身，也包括其他进程的共享内容
进程只使用了几个共享库的函数，但包含真个共享库大小
某个进程所占的物理内存大小：RES - SHR

Fiddler工具都有哪些功能

• 如何抓取手机包
• 如何配置fake response、fake request
• 数据包request、response中的字段含义
• 如何实现慢网速
• 如果抓取的数据过多怎么处理
• 模拟不同的状态吗，200、302、404、502

Android系统相关的问题

• Android的四大组件是什么？

Activity：程序与用户的交互窗口
Service：在程序后台，完成用户的操作
ContentProvider：提供数据的统一访问格式
BroadcastReceiver:应用程序之间传输信息的机制

• Activity的生命周期是什么？
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-010j6TPI-1633789899144)(/static/upload/bigpic/20210629/1624976039543254725.png)]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-7Y8sEjQY-1633789899145)(/static/upload/bigpic/20210629/1624976053908291096.png)]

• 什么是ANR？

ANR：Application Not Responding
Actiivity的最长执行时间是5秒
用户可以选择“等待”让程序继续运行，或“强制关闭”

• Android常见的五种布局是什么？

FrameLayout(框架布局)
LinearLayout（线性布局）
AbsoluteLayout（绝对布局）
RelativeLayout（相对布局）
TableLayout（表格布局）

• Android中动画有哪几种类型？

Tween动画，组件移动、缩放、透明度的变化
Frame动画，通过顺序播放来实现，类似电影

ADB相关的问题？

• 如何重启adb服务？

adb kill-server # 停止服务
adb start-server # 启动服务

• App的安装与卸载

adb -s <devicename> install <path-to-apk>  # 安装
adb -s <devicename> install -r <path-to-apk> # 安装
adb -s <devicename> uninstall <packagename>  # 卸载

• 如何在电脑和手机之间传输数据？

adb push *.apk /data/local/tmp/*.apk
adb pull /data/local/tmp/*.apk *.apk

• 如何静默安装App？

adb push *.apk /data/local/tmp/*.apk
adb shell pm install -f /data/local/tmp/*.apk

• 如何使用adb启停一个App？

adb shell am start -W -S package/activiy
adb shell am force-stop package 

• 如何通过某个关键词查找已安装的包？

adb shell pm list package -f keyword
adb shell pm list package -3 keyword
adb shell pm list package -i keyword

• 如何截屏、录屏？

adb shell screencap /data/local/tmp/screen.png
adb shell screenrecord /data/local/tmp/demo.mp4

• 如何抓取logcat日志？

adb logcat
adb shell logcat

• 如何获取当前的cpu、内存状态？

adb shell dumpsys meminfo package
adb shell dumpsys cpuinfo | findstr package

Monkey相关的问题？

• Monkey进行压力测试的命令？

adb shell monkey -p <packagename> <count>

• 如何重现Crash、ANR过程？

添加参数 -s seed

• 如何提取Crash、ANR的信息？

将monkey执行过程中的日志重定向到文件
测试版App连接第三方统计平台

• 如何设置monkey运行8个小时？

添加参数 --throttle

• 在Crash/ANR后，如何继续执行？

添加忽略Crash参数 --ignore-crashes
添加忽略ANR参数 --ignore-timeouts

• 如何让monkey执行指定的事件？

触摸事件—pct-touch
动作事件—pct-motion
轨迹球事件—pct-trackball
基本导航事件—pct-nav
主要导航事件—pct-majornav
系统导航事件—pct-syskeys
应用启动事件—pct-appswitch
其他类型事件—pct-anyevent

Instrumentation

• Instrumentation原理是什么？
  [image:40185C44-D79C-4C13-A9BA-38B7027D780C-275-0002541F1D5DB1C5/3D642E82-B0EA-48D5-BF0B-920C1EDEF971.png][外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-JN0E4RVu-1633789899147)(/static/upload/bigpic/20210629/1624976313744973130.png)]
• Instrumentation测试是什么？

功能性测试
Activity生命周期的测试
模拟数据库操作的测试和兼容性测试

• 什么情况使用Instrumentation？

使用Java JUnit框架
需要进行白盒测试时
需要使用mock技术模拟系统对象时

UIAutomator

• UIAutomator原理是什么？

UIAutomator是Android UI自动化测试工具
不需要源码，基于Java开发语言
UiDevice，UiSelector，UiScrollable，UiObject，UiCollection

• UIAutomator可以测试什么？

APP UI层的交互操作
不需要源码，可以模拟跨进程过程
基于Java JUnit框架，黑盒UI自动化

• 如何识别App视图内的元素？

UiAutomatorViewer
可以识别元素的id、classname、bounds等

Selendroid&Robotium

• Selendroid的原理是什么？
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-j67Yy2Yo-1633789899148)(/static/upload/bigpic/20210629/1624976294909294703.png)]
• Selendroid四大组件：

Selendroid Client:Webdriver + 移动特性的实现
Selendroid Server:一个Instrumentation APK
AndroidDriver-App:一个WebViewActivity,即浏览器
Selendroid-Standalone:大总管，负责准备环境

• Robotium的原理是什么？

基于Instrumentation进行封装，实现的Android测试框架
封装了一个Solo类库，提供自动化测试API
由于是基于Instrumentation，测试时需要源码

Appium

• 什么是Appium？

一个开源的移动端UI自动化测试框架

• Appium的理念是什么？

不需要App源码
不局限于语言或者框架
接口统一，不需要重复开发
必须是开源的

• Appium相关的概念都有哪些？

C/S架构，Appium核心是一个web服务器
Session，客户端初始化session与服务端交互
Desired Capabilites，初始化时的键值对组合
Appium Server，操作与驱动手机的
Appium Client，支持多语言调用

• Appium环境都包括哪些内容？

Android SDK、JDK、Appium
Pycharm、Python环境
库：Selenium、Appium-Python-Client

• Appium都支持哪些开发语言？

Java、Javascript、PHP、Python
Ruby、C#、Perl、Object C

• Appium初始化时都需要配置哪些内容？

platformName,目标设备平台Android/iOS
platformVersion,目标设备的平台版本
appPackage,App包名（Android）
AppActivity，App Activity名称（Android）
automationName,自动化启动类型Selendroid/Appium
unicodeKeyboard,是否使用Appium输入法
resetKeyboard,是否恢复默认键盘

• Appium测试Native App的原理是什么？
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-49uX29H9-1633789899149)(/static/upload/bigpic/20210629/1624976113411971708.png)]
• 如何自动化测试Native App？
• 元素的定位、识别工具？

第一个选择，使用UIAutomatorViewer
第二个选择，使用Appium的Inspector

• 定位元素的API都有哪些？

find_element_by_accessibility_id
find_element_by_id
find_element_by_name
find_element_by_xpath
find_element_by_class_name

• 脚本的编写规则

LOVE规则
L：Locate定位
O：Operate操作
V：Verify验证
E：Exception异常的处理

• 初始化注意事项

不需要指定App的包路径
默认使用Appium驱动
如果需要输入中文，需要添加输入法相关的配置

• Appium测试Hybrid App的原理是什么？
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-DAmCXebJ-1633789899150)(/static/upload/bigpic/20210629/1624976138613678463.png)]
• 如何自动化测试Hybrid App？
• 元素的定位、识别工具？

Native部分，UIAutomator或者Appium Inspector
WebView部分，Chrome浏览器的调试模式

• 定位元素的API都有哪些？

find_element_by_id
find_element_by_name
find_element_by_xpath
find_element_by_link_text
find_element_by_tag_name
find_element_by_class_name
find_elements_by_id
find_elements_by_name
find_elements_by_xpath
find_elements_by_link_text
find_elements_by_tag_name
find_elements_by_class_name

• 脚本的编写规则

S-LOVE规则
S：Switch
L：Locate定位
O：Operate操作
V：Verify验证
E：Exception异常的处理

• 初始化注意事项

需要明确指定驱动名称为：Selendroid
需要明确指定App的路径，因为需要重签名

• Appium测试iOS App的原理是什么？
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-w7UtZmk7-1633789899151)(/static/upload/bigpic/20210629/1624976161276332783.png)]

如何使用selenium测试WEB页面？

• 都需要准备哪些环境？

工具：Pycharm、chrome
包：selenium、Python
webdriver：chrome driver/firefox driver/ie driver等

• 元素识别工具是什么？

firefox或者chrome的调试工具

• 元素定位的方法都有哪些？

find_element_by_id
find_element_by_name
find_element_by_xpath
find_element_by_link_text
find_element_by_tag_name
find_element_by_class_name
find_elements_by_id
find_elements_by_name
find_elements_by_xpath
find_elements_by_link_text
find_elements_by_tag_name
find_elements_by_class_name

如何使用Appium测试WAP页面？

• 都需要准备哪些环境？

IDE：PyCharm
包：Python、Selenium、Appium-python-client
工具：Appium、Chrome

• 元素的识别

chrome浏览器调试wap页面

• 脚本的编写

初始化时，指定browsername为：Browser
自动化测试代码和selenium代码相同

unittest原理

• unittest框架都包含哪些内容？

TestFirxture：setUp、TestCase、TearDown

# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python3
# author by : yuxiangShi
# tell  by: 18538187569

import unittest

class MyTestCase(unittest.TestCase):
    # 每条用例初始化
    def setUp(self) -> None:
        self.initdata = "hello imooc"

    # 测试用例、以test开头
    def test_something(self):
        self.assertEqual("hello imooc", self.initdata)

    # 每条用例执行完后释放资源
    def tearDown(self) -> None:
        pass


if __name__ == '__main__':
    # 声明一个suite
    suite = unittest.TestSuite()
    # 从类加载用例集
    cases = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(MyTestCase)
    # 添加用例到suite
    suite.addTests(cases)
    # 声明TestRunner
    myTestRunner = unittest.TextTestRunner(verbosity=2)
    # 执行Runner
    myTestRunner.run(suite)

TestCase
TestSuite
TestRunner

DDT-数据驱动

• 什么是数据驱动？

数据驱动测试，即黑盒测试，又称为功能测试
数据驱动单元测试为数据源中的每行重复进行一种单元测试
数据驱动单元测试，常用情况是使用多个输入值测试API

• DDT的原理是什么？

Python下的数据驱动框架名称也叫DDT（Data-Driven Tests）
效果：使用多个数据运行一条用例，使其表现为多条用例
原理：通过Python的装饰器、装饰每条用例

• 如何使用DDT测试搜索功能？

# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python3
# author by : yuxiangShi
# tell  by: 18538187569
import unittest
from appium import webdriver
from ddt import ddt, data
import time


@ddt
class MyTestCase(unittest.TestCase):
    # 初始化
    def setUp(self) -> None:
        desired_caps = {'platformName': 'Android', 'platformVersion': '5.1', 'deviceName': '192.168.56.102:5555',
                        'browerName': 'Browser', 'unicodekeyboard': 'True', 'resetKeyboard': 'True'}
        self.driver = webdriver.Remote('http://127.0.0.1:4723/wd/hub', desired_caps)

    # 释放资源
    def tearDown(self) -> None:
        self.driver.quit()

    @data(u"Android 专项测试 Python篇", u"Javascript")
    def test_searchkeyword(self, keyword):
        # 打开首页
        self.driver.get('http://www.imooc.com')
        # 等待加载完成
        time.sleep(3)
        # 定位输入框
        input = self.driver.find_element_by_xpath("/html/body/header/div/input")
        # 定位搜索按钮
        button = self.driver.find_element_by_xpath("/html/body/header/div/form/div/div/button")
        # 点击搜索
        button.click()
        # 等待页面加载完成
        time.sleep(3)
        # 定位搜索结果的首条
        result0 = self.driver.find_element_by_xpath('//*[@id="pages-container"]/div/div[1]/dl/dd[1]/a/div/p[1]')
        # 验证包含关键词
        self.assertTrue(keyword in result0.text)


if __name__ == '__main__':
    suite = unittest.TestSuite()
    cases = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(MyTestCase)
    suite.addTest(cases)
    myTestRunner = unittest.TextTestRunner(verbosity=2)
    myTestRunner.run(suite)

• 数据驱动测试的意义？

代码复用率高，一次编写多条数据复用逻辑
异常排查效率高，测试执行隔离，数据间无影响
代码可维护性高，提高代码的易读性

Lettuce-行为驱动

• 什么是行为驱动？

行为驱动开发，Behavior-Driven Development，简写BDD
在软件工程中，BDD是一种敏捷开发的技术

• Lettuce的原理是什么？

Lettuce是基于Python语言的行为驱动测试框架
Lettuce将测试用例和自动化测试代码分离
Lettuce写测试用例就像写文本一样清晰

• 行为驱动的实现？

行为驱动测试实例

KDT-关键词驱动

• 什么是关键词驱动？

关键词驱动测试也称为表格驱动测试或行动驱动测试
它将创建测试程序的步骤分为规划及实现二个阶段
关键词驱动使不懂代码的人可以完成自动化过程

• Robot Framework的原理是什么？

基于RIDE可视化工具，导入AppiumLibrary
使用AppiumLibrary中提供的关键词，实现用例过程
使用RIDE完成用例的执行与结果的管理

• 关键词驱动的实现？

API测试框架

• 如何实现一个API测试框架
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-3Ey62wL7-1633789899152)(/static/upload/bigpic/20210629/1624976193871749078.png)]

Python Requests API自动化

• 如何使用Python Request发送Get请求？
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-3KmfKrYx-1633789899153)(/static/upload/bigpic/20210629/1624976207803766321.png)]
• 如何使用Python Request发送Post请求？
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-qG4d7S2o-1633789899154)(/static/upload/bigpic/20210629/1624976223779743111.png)]
• 如何实现一个API测试框架？

持续集成的理念

• 说一下什么是持续集成？

持续集成是指开发阶段，对项目进行持续性
自动化编译、测试，以达到控制代码质量的手段
持续集成是一种软件开发实践

• 持续集成都包括哪些内容？

开发人员、版本控制
CI服务器、构建脚本
反馈机制、集成构建

• 持续集成的意义是什么？

减少分险、减少重复过程
任何时间、任何地点生成可部署的软件
增强项目可见性、建立团队对开发产品的信心

持续集成工具配置

• 你都用过哪些持续集成的工具？

Jenkins、Buildbot
Travis CI、Strider
Go、Integrity

• 如何搭建Jenkins持续集成平台？

下载Jenkins.war
命令行运行：java -jar jenkins.war
在浏览器窗口打开：http://localhost:8080

• 使用Jenkins都需要做哪些配置？

系统级配置
工程级配置

持续集成工具应用

• 如何配置一个App打包的过程？
• 如何持续执行脚本？
• 如何使用持续集成工具执行Monkey?

服务端测试的工具

• 服务端的压力工具都包括哪些？

LoadRunner
JMeter
自主研发的工具

• 服务端的压力测试都需要监控哪些指标？

CPU
内存（虚存、实存）
QPS、平均相应时间

• 如何开展服务端的压力测试？

搭建服务端模块、并启动服务
监控进程相关指标，内存、CPU
监控模块的执行情况，QPS、平均相应时间
收集数据并进行分析，生成曲线图
根据分析结果，得出测试结论

App兼容性测试

• App兼容性测试都考虑哪些因素？

系统版本（Android&IOS平台，不同版本）

分辨率（小屏、大屏、全屏）

手机品牌（华为、小米、OPPO、VIVO等）

• WAP兼容性测试都考虑哪些因素？

不同平台的不同浏览器（safari、chrome等）

分辨率（小屏、大屏、全屏）

转发到QQ、微信、微博等第三方平台

• PC页面兼容性测试都考虑哪些因素？

操作系统（常用windows、Mac os、平板电脑）

浏览器（IE系列、firefox、chrome等）

分辨率（笔记本、台式机、窗口缩放等）

APP的bug调试

• 调试APP相关的bug常用哪些工具？

网络相关工具，fiddler、wareshark、Charles

adb、am、logcat等

云平台，bug复现

WAP网页的bug调试

• 调试WAP页面相关工具有哪些？

Chrome调试工具，可设置移动App UA

WINRE，Web Inspector Remote

PC网页的bug调试

• 调试PC页面相关工具有哪些？

Chrome调试工具

火狐的firebug

博客来源：雨夜的博客