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产品特色

编辑推荐

适读人群 ：计算机相关专业学生，从事Python测试工作的读者，适合零售和培训。
基于Python3.6的测试开发实践总结
1. 作者多年从事测试开发管理工作，写作风格将教育融于生活，有趣接地气，广受读者好评。
2. 作者的内容在百度阅读上点击量达4万余次，深受开发者欢迎。
3. 作者运营的公众号“心花绽放测试窝”，拥有很高的人气，深受测试工程师欢迎。

内容简介

本书是一本指导测试工程师使用Python*新版本Python 3.6执行接口自动化和接口并发测试任务的技术书，接口自动化及并发测试是现代测试人员*重要的测试方法，也是大多数测试人员的软肋。为了让测试人员能够清晰地理解接口测试的相关知识，本书从测试基础开始，用通俗易懂的语言和讲故事举例的方式为测试工程师讲解技术，指导测试人员学习Python 3.6编程技术及UnitTest测试框架。在接口自动化与接口并发测试实战中，构建多个案例帮助测试工程师将理论及测试框架运用于实践。*后引入了持续集成的思想，指导测试人员优化执行接口自动化及并发测试任务的效率。除了这些，本书还分享了多位测试人员在执行测试任务中所积累的经验教训，以及测试招聘官对于测试人员发展的分析及展望。
这是一本测试技术书，更是一本有趣的书，适合测试工程师及想要了解测试技术的开发工程师学习。

作者简介

杨燕琳 测试开发者，国际认证项目经理。曾供职于英特尔（中国）、Hero、Wisdom等企业，担任本地化开发、测试开发、测试部主管 经理等职位。从零开始组建测试部门，具备深厚的测试技术及管理经验。善于学习及专研测试开发相关新技术，勇于创新提高测试开发效率的未知领域。公众号“心花绽放测试窝”创始人，活跃于论坛分享测试开发知识，拥有万级粉丝被誉为人气讲师，讲座及文章深受读者好评。

目录

第 1章 大话软件测试基础 1
1．1 测试的分阶 1
1．1．1 入门阶 1
1．1．2 工程师阶 14
1．1．3 专家阶 29
1．1．4 总监阶 36
1．2 并发测试 40
1．2．1 并发测试的定义 40
1．2．2 并发测试的分类 41
1．3 自动化测试 41
1．3．1 什么是自动化测试 41
1．3．2 与手工测试的区别 42
1．3．3 自动化测试的困境 43
1．4 学习小贴士 43
第2章 Python的环境准备 45
2．1 Python介绍 45
2．2 Python的安装配置 45
2．2．1 Python版本的选择 45
2．2．2 Python的安装与配置 46
2．3 Python模块的安装 46
2．4 Python的工具 47
2．4．1 Python工具介绍 47
2．4．2 Pycharm的安装 47
2．4．3 Pycharm的使用 48
2．5 学习小贴士 50
第3章 Python的基础 51
3．1 语法规范 51
3．1．1 换行与缩进 51
3．1．2 模块导入 52
3．1．3 注释 53
3．2 变量与运算 54
3．2．1 变量 54
3．2．2 运算 57
3．3 数据结构 60
3．3．1 元组 60
3．3．2 列表 62
3．3．3 字典 63
3．4 函数 65
3．4．1 函数的定义 65
3．4．2 函数的参数 66
3．4．3 函数的返回值 67
3．4．4 函数的嵌套 68
3．5 字符串处理 70
3．5．1 字符串的转换 70
3．5．2 字符串的合并 71
3．5．3 字符串的截取 72
3．5．4 字符串的替换 73
3．6 学习小贴士 75
第4章 接口测试的基础 76
4．1 网络传输知识 76
4．1．1 协议 76
4．1．2 Cache 78
4．1．3 Cookie 82
4．1．4 Session 87
4．1．5 Token 91
4．1．6 JSON Web Token 92
4．2 HTTP协议 96
4．2．1 HTTP协议的介绍 96
4．2．2 HTTP协议的原理 99
4．2．3 Uniform Resource Locator 102
4．2．4 请求报文（request） 103
4．2．5 响应报文（response） 111
4．2．6 HTTP扩展 117
4．3 HTTPS协议详解 120
4．3．1 加密算法 121
4．3．2 数字签名 121
4．3．3 传输过程 122
4．4 WebSocket协议详解 123
4．4．1 WebSocket的由来 123
4．4．2 WebSocket的属性 124
4．4．3 WebSocket的原理 125
4．5 学习小贴士 126
第5章 模拟网络请求 127
5．1 发送HTTP请求 127
5．1．1 requests模块 127
5．1．2 请求与响应 127
5．1．3 请求参数 128
5．2 发送HTTPS请求 134
5．3 发送WebSocket请求 136
5．3．1 WebSocket模块 136
5．3．2 请求与响应 136
5．3．3 请求实例 136
5．4 学习小贴士 137
第6章 接口测试 138
6．1 接口测试的定义 138
6．2 接口测试工具 138
6．3 接口文档 141
6．4 实例 142
6．4．1 接口文档解析 142
6．4．2 测试用例 144
6．4．3 测试代码编写 144
6．5 学习小贴士 145
第7章 UnitTest测试框架 146
7．1 UnitTest模块 146
7．2 测试用例 146
7．3 测试固件 148
7．4 测试套件 149
7．5 运行测试 150
7．6 测试报告 151
7．7 学习小贴士 153
第8章 接口自动化测试 154
8．1 项目的选择 154
8．2 结构化设计 154
8．2．1 顺序结构 155
8．2．2 判断结构 155
8．2．3 循环结构 158
8．3 内置功能应用 161
8．3．1 随机产生数据 161
8．3．2 日期的获取和计算 163
8．3．3 数据加密 165
8．3．4 txt文件的读写 166
8．4 实例 169
8．4．1 测试需求分析 169
8．4．2 测试流程设计 171
8．4．3 测试环境准备 171
8．4．4 测试代码编写 171
8．4．5 实例完整代码 175
8．5 学习小贴士 177
第9章 接口并发测试 178
9．1 常见的并发问题 178
9．1．1 事务并发的问题 179
9．1．2 极限值并发的问题 180
9．1．3 压力并发的问题 180
9．1．4 异常数据干扰并发的问题 183
9．2 设计并发测试场景 183
9．2．1 设计思路整理 183
9．2．2 场景分析实例1 184
9．2．3 场景分析实例2 188
9．3 并发结果测试与结论 189
9．3．1 账户资金并发bug实例及测试
建议 189
9．3．2 抽奖营销活动并发bug实例及
测试建议 190
9．4 多线程并发 191
9．4．1 单线程执行 191
9．4．2 多线程执行 191
9．4．3 守护线程 194
9．4．4 阻塞线程 195
9．4．5 并发测试框架 196
9．5 实例 197
9．5．1 测试需求分析 197
9．5．2 测试方案设定 198
9．5．3 测试代码编写 199
9．5．4 实例完整代码 200
9．5．5 测试结果分析 201
9．6 学习小贴士 201
第10章 接口自动化测试实战 203
10．1 实战1 203
10．1．1 测试接口选择 203
10．1．2 测试框架构建 204
10．1．3 测试代码编写 205
10．1．4 输出测试报告 206
10．1．5 实例完整代码 208
10．2 实战2 210
10．2．1 测试用例选择 210
10．2．2 测试流程设计 211
10．2．3 测试环境准备 212
10．2．4 测试代码编写 212
10．2．5 实例完整代码 217
10．3 学习小贴士 219
第11章 接口并发测试实战 221
11．1 订单并发性能 221
11．1．1 整理并发需求 221
11．1．2 提取性能指标 221
11．1．3 测试代码编写 222
11．1．4 实例完整代码 223
11．2 WebSocket并发 225
11．2．1 整理并发需求 225
11．2．2 提取性能指标 225
11．2．3 测试代码编写 226
11．2．4 实例完整代码 226
11．3 学习小贴士 227
第12章 Jenkins持续集成 229
12．1 什么是持续集成 229
12．2 持续集成工具Jenkins 229
12．3 Jenkins的安装运行 230
12．4 Jenkins的配置 234
12．4．1 系统设置 234
12．4．2 插件管理 237
12．5 Jenkins的构建任务 238
12．5．1 新建任务 238
12．5．2 源码管理 240
12．5．3 构建触发器 241
12．5．4 构建环境 242
12．5．5 设置构建 242
12．5．6 构建后操作 244
12．6 运行构建任务 244
12．7 学习小贴士 246
第13章 Python的其他用途 247
13．1 批量处理数据 247
13．2 本地命令集成 248
13．3 查看服务器日志 249
13．4 学习小贴士 250
第14章 测试人员的发展 251
14．1 测试人员的现状 251
14．2 测试人员的地位 254
14．3 测试人员的评审标准 254
14．4 测试人员的学习 255
14．5 测试人员的分享 257
14．6 Python对于测试人员的意义 265
14．7 测试人员的转型 265
14．7．1 Quality Assurance 265
14．7．2 开发工程师 266
14．7．3 产品经理 266
14．7．4 项目经理 266
14．8 学习小贴士 267
后记 268

《精通 Python 实践：代码质量与可维护性提升指南》 引言：构建坚固的软件基石 在软件开发的世界里，代码质量和可维护性是衡量项目生命力和团队效率的关键指标。一个健壮、易于理解且易于扩展的 codebase，不仅能够显著降低未来的开发成本和维护负担，更能提升团队的协作效率，最终为用户提供更稳定、更可靠的产品。然而，在日常的开发流程中，由于时间压力、技术栈复杂性、团队成员经验差异等多种因素，我们常常会面临代码质量参差不齐、bug 频出、修改功能时牵一发而动全身的困境。 本书《精通 Python 实践：代码质量与可维护性提升指南》正是一本旨在帮助广大 Python 开发者，从根本上提升代码质量，掌握构建可维护、可扩展、高效率软件的系统性方法论。我们不拘泥于某一特定的框架或库，而是聚焦于 Python 语言本身的特性，以及在软件工程领域通用的最佳实践，将这些原则融会贯通，并以 Python 为载体进行深入阐释和实践。本书的目标是让你成为一名更出色的 Python 开发者，不仅能够写出“能运行”的代码，更能写出“高质量”、“易维护”的代码，从而在长期的软件生命周期中，为项目带来持续的价值。 第一部分：代码之“形”——优雅而清晰的 Python 表达 一个优秀的代码库，首先应该拥有清晰、一致的“形体”。这体现在代码的结构、命名、风格等方方面面。本部分将深入探讨如何让你的 Python 代码更具可读性，更符合 Pythonic 的哲学。 Pythonic 编程风格的精髓： 我们将从 Python 的设计哲学出发，讲解 PEP 8 编码规范的重要性，并深入分析其背后所蕴含的关于可读性、一致性和简洁性的原则。这包括但不限于：合理的缩进、恰当的空格使用、有意义的变量命名、清晰的函数和类签名等。你将学会如何编写符合社区主流习惯的代码，从而让其他开发者更容易理解你的意图。 有意义的命名艺术： 命名是代码的第一道门面。本书将探讨如何选择富有表现力、准确且一致的变量、函数、类和模块名称。我们将分析不同类型标识符的命名约定，以及如何通过命名传递代码的意图和作用域，避免歧义和混淆。 函数设计与单一职责原则： 函数是代码的基本构建块。我们将深入探讨如何设计短小精悍、职责单一的函数。理解“单一职责原则”（Single Responsibility Principle, SRP）在函数层面的体现，学习如何避免编写“万能函数”，以及如何通过参数设计和返回值设计来增强函数的可用性和可测试性。 类与面向对象设计的考量： 在面向对象编程中，类的设计至关重要。本书将介绍 SOLID 原则（单一职责、开放封闭、里氏替换、接口隔离、依赖倒置）在 Python 类设计中的应用。我们将讲解如何设计内聚性强的类，如何合理利用继承与组合，以及如何通过封装隐藏实现细节，从而构建易于扩展和修改的面向对象系统。 模块化与包管理： 随着项目规模的增长，模块化和良好的包结构变得不可或缺。我们将讲解如何将代码组织成逻辑清晰的模块和包，如何利用 `__init__.py` 文件组织包结构，以及如何实现模块间的解耦，减少相互依赖。这将帮助你构建一个易于导航和维护的大型项目。 文档字符串（Docstrings）的艺术： 代码的生命力不仅在于其执行效率，更在于其可理解性。本书将强调文档字符串的重要性，并介绍如何编写清晰、准确、符合规范的文档字符串。你将学会如何使用 docstrings 来解释函数、类、模块的功能、参数、返回值以及可能抛出的异常，从而极大地提升代码的可读性和可维护性。 第二部分：代码之“质”——健壮与可靠的 Python 实践 代码的“形”是表面，代码的“质”则是其内在的健壮性与可靠性。本部分将聚焦于如何通过一系列严谨的实践，确保你的 Python 代码能够稳定运行，并能优雅地处理各种异常情况。 异常处理的策略与技巧： 异常是程序运行时不可避免的一部分。本书将深入讲解 Python 的异常处理机制，包括 `try-except-else-finally` 块的正确使用。我们将探讨如何识别和捕获合适的异常类型，如何避免过度捕获异常，以及如何通过自定义异常来增强代码的可读性和健壮性。 数据校验与输入验证： 程序的健壮性很大程度上取决于其对输入数据的处理能力。我们将介绍各种数据校验技术，包括类型检查、值范围检查、格式检查等。你将学习如何编写高效且易于维护的数据校验逻辑，以防止无效数据对程序造成破坏。 断言（Assertions）的应用： 断言是用于检查程序状态是否符合预期的强大工具。本书将详细讲解 `assert` 语句的用法，并阐释其在开发和调试阶段的价值。我们将区分断言与异常处理的适用场景，帮助你合理地运用断言来捕获潜在的逻辑错误。 不可变性与副作用管理： 在编写代码时，理解和管理数据的可变性以及函数可能产生的副作用至关重要。我们将探讨 Python 中可变对象和不可变对象的区别，以及如何通过编写纯函数、最小化副作用来提高代码的可预测性和可测试性。 并发与并行编程中的陷阱与规避： 随着对性能要求的提升，并发和并行编程日益重要。本书将深入分析在 Python 中进行并发和并行编程时可能遇到的挑战，如竞态条件（Race Conditions）、死锁（Deadlocks）等。我们将介绍线程、进程、异步编程等概念，并提供相应的解决方案和最佳实践，以帮助你编写安全且高效的并发代码。 资源管理与垃圾回收： 良好的资源管理是避免内存泄漏和提高程序效率的关键。我们将探讨 Python 的垃圾回收机制，以及如何通过上下文管理器（Context Managers）和 `with` 语句来确保文件、网络连接等资源的正确获取和释放。 第三部分：代码之“道”——可维护性与演进的智慧 软件的生命周期往往比预期的要长，因此，编写可维护、易于演进的代码是项目成功的关键。本部分将带领你深入理解软件设计的更高层次原则，以及如何在 Python 中实践这些原则。 代码重构的艺术与原则： 重构是改进现有代码结构而不改变其外部行为的过程。本书将介绍常见的代码坏味道（Code Smells）及其对应的重构手法。你将学习如何安全地进行代码重构，如何识别需要重构的时机，以及如何通过重构来提升代码的可读性、可维护性和性能。 设计模式在 Python 中的应用： 设计模式是解决常见软件设计问题的经过验证的解决方案。本书将介绍一些常用且实用的设计模式，如工厂模式、单例模式、观察者模式、装饰器模式等，并以 Python 的特性来阐释这些模式的实现方式和应用场景。 依赖管理与模块解耦： 紧耦合的代码是维护的噩梦。我们将探讨如何通过依赖注入、接口编程等技术来减少模块间的硬性依赖，从而实现代码的松耦合。你将学习如何设计易于替换和扩展的组件。 配置管理与环境隔离： 不同的运行环境（开发、测试、生产）需要不同的配置。本书将介绍如何有效地管理应用程序的配置，并讲解如何通过环境变量、配置文件等方式来实现环境的隔离，避免硬编码配置信息。 可持续集成与持续部署（CI/CD）的基础： CI/CD 是现代软件开发流程的重要组成部分。虽然本书不深入探讨 CI/CD 工具本身，但我们会讲解如何编写易于自动化测试和部署的代码，为 CI/CD 流程打下坚实的基础。 技术债务的管理与偿还： 在快速迭代的项目中，技术债务是不可避免的。本书将帮助你认识技术债务的本质，学会如何识别、衡量和管理技术债务，并提供一些策略来逐步偿还技术债务，确保项目的长期健康发展。 结语：持续学习与精益求精 《精通 Python 实践：代码质量与可维护性提升指南》的目标是为你提供一套系统性的方法论和实用的技巧，让你在 Python 编程的道路上，能够写出更优雅、更健壮、更易于维护的代码。软件工程是一个不断发展的领域，技术和最佳实践也在不断演进。本书提供的知识和技能，将是你在这个领域不断学习、持续精进的坚实起点。我们鼓励你在实践中不断探索，将书中的理念融会贯通，并结合自己的项目经验，形成独具风格的高质量代码。愿你我都能在 Python 的世界里，用代码构建出更加美好的数字未来。