1. python常见数据类型
一,python整数类型所表示的数据。
1,一般用以表示一类数值:所有正整数,0和负整数;
2,整型作为最常用的,频繁参与计算的数据类型，在python3.5中解释器会自动在内存中创建-5-3000之间的（包含5，不包含3000）整型对象，也就是说在该范围内,相等都是同一个已经创建好的整型对象。范围之外的即使相等也表示不同对象，该特性随python版本而改变，不要过于依赖。
3,bool型继承了int型，他是int的子类。
4,Python2中有长整型long，数值范围更大，在python3中已取消，所有整型统一由int表示。
5,参与所有数值计算，数学运算，科学计算。这也是所有编程语言都有的数据类型，因为编程语言生而需要模拟人的思维，借助数学方式，自动计算、更好的解决大量重复性的事务，因此数值类型、整数类型在编程语言中不可或缺。
6,支持二进制(0b\0B开头),十进制,八进制(0o\0O),十六进制(0x\0X)
二，python整数和浮点型支持常规的数值运算
整数和浮点数都可参与的运算：+ - * / %（取余） //（整除） **（幂）
Python字符型：
python字符型表示的数据：
python3支持Unicode编码，由字母、数字和符号组成的形式就叫字符串，更接近或者相同与人们文字符号表示，因此在信息表示和传递时它也是最受认可的形式。在程序编写中也是非常常用，对应的可操作的方法也很多，很有意思。
字符串不可被修改，可以拼接等方法创建新字符串对象；
支持分片和下标操作；a[2:]
支持+拼接，*重复操作和成员关系in/not in；
表示形式：用单引号双引号包含起来的符号；a = str(‘sdfsdfsdf’) 或 r’\t\nabcd’ 原始字符，Bytes：b’abcd’；
6,字符串属于不可变数据类型，内部机制为了节省空间，相同的两个字符串表示相同的一个对象。a = ‘python’ b = ‘python’ a is b :True
二, 字符串支持的运算方法
1,capitalize() :首字母大写后边的字母小写 a = ‘abcd’ b = a.capitalize() b:Abcd
2,casefold() lower():字母转换为全小写
3,center(width,fillchar) :居中，width填补的长度；fillchar添加的字符
a = a.center(10,’_’) //’____abcd____’ 默认无fillchar填充空格
4,count(sub,star,end) :字母计数：sub要查询的字符
5,encode(encoding=’utf-8’,errors=’strict’) 设置编码
Errors :设置错误类型
6,endswith(suffix,star,end) : 若以suffix结尾返回True
7，expandtabs(8) :设置字符串中tab按键符的空格长度：’\tabcde’
8,find(sub,star,end) : 返回指定范围内的字符串下标，未找到返回-1
9，index(sub,star,end) :返回指定范围字符串下标未找到抛出异常
10，isalnum() :判断字符串是否是字母或数字，或字母和数字组合
11，isalpha() :判断是否全是字母
12，isdecimal() :判断字符串是否是十进制数值
13，isdigit() :判断字符串是否是数字
14，isidentifier() :判断字符串中是否包含关键字
15，islower() :判断是否全小写
16，isnumeric() :判断全是数字
17，isspace() :判断是否是空格
18，isupper() 判断是否大写
19，istitle() :判断是否首字母大写
20，join(iterable) :把可迭代对象用字符串进行分割：a.join(‘123’)
21,ljust(width,fillchar);rjust() :左对齐右对齐
22, upper() :将字符串改为大写
23，split(sep=None,maxsplit=-1) :分割一个字符串，被选中字符在字符串中删除
‘ab1cd1efg’.split(‘1’) :[‘ab’,’cd’,’efg’]
三，字符串格式化：按照规格输出字符串
format(*args,**kwargs) :args位置参数，kwargs关键字参数
‘{0:.1f}’.format(123.468) :格式化参数，小数点后保留1位四舍五入
四，字符串操作符%
1，%s :格式化字符串 ‘abcd%sdef’%’dddd’
2，%d:格式化整数
3，%o格式化无符号八进制
4，%x格式化无符号十六进制
5，%f格式化定点数
6, %e: 科学计数法格式化定点数
7，%g 根据值大小自动选%f,%e
8, %G E X :大写形式
五，格式化辅助命令：
m.n :m最小总宽度，n小数点后位数：’%12.4f’%23456.789
六，转义字符：字符串前r避免转义：r’\nhello\thi’
\n:换行符
\t:横向制表符
\':'
\":"
\b:退格符
\r:回车
\v:纵向制表符
\f:换页符
\o,\x:八进制和十六进制
\0:空字符串
Python列表list
一，Python的列表list类型表示的数据：
Python列表在cpython中被解释为长度可变的数组，用其他对象组成的连续数组。
列表中元素可以是相同或不同的数据类型；
当列表元素增加或删除时，列表对象自动进行扩展或收缩内存，保证元素之间没有缝隙，总是连续的。
Python中的列表是一个序列，也是一个容器类型
创建列表：a = []; b = [1,’python’]; c = list(); d = list((1,3,4,5))
支持切片操作list[start,stop,step]
python列表常用方法
1,append添加单个元素：list.append(object); //a.append(‘python’)
2,extend添加可迭代对象: list.extend(iterable); //a.extend(‘abcde’/[1,2,3])
3,insert 插入元素：list.insert(index,object): 在index下标前插入元素//a.insert(2,’python’)
4,clear 清空所有元素：list.clear() //a.clear()
5,pop 删除并返回一个元素：list.pop(index) //默认删除默认一个元素
remove 删除指定元素：list.remove(v) ,v元素不存在报错 //a.remove(‘c’)
7，count 返回这个值在列表中数量：list.count(value)
8, 浅拷贝一个新列表：list.()
9,sort:排序list.sort(reverse=False/True) :默认升序
排序函数：sorted(list)
10，reverse: 原地翻转：list.reverse()
11，index(value,star,stop) :指定范围内该值下标：list.index(2,0,5)
列表元素访问：
下标访问：list[1]
For循环遍历
通过下标修改元素：list[2 ] = ‘hello’
列表常用运算符：
1,比较运算符：从第一个元素开始对比
2，+ 拼接一个新列表：l1+ l2
3, 重复操作符：* ,多个列表拼接
成员关系操作符：in/ not in
逻辑运算符：and not or
列表常用的排序方法：
冒泡排序；选择排序；快速排序；归并排序
Python元组tuple
一，Python元组tuple数据类型表示的数据：
元组是受到限制的、不可改变的列表；
可以是同构也可以是异构；
元组是序列类型、是可迭代对象，是容器类型。
元组的创建: a = (1,2,3)或a=1,2,3; b = tuple(); c = tuple(iterable)
支持切片操作tuple[start,stop,step]
二，python元组常用方法
1,index(value,star,stop) :指定范围内该值下标：tuple.index(2,0,5)
2,count(value) ：值出现次数
三，支持运算：
1,比较运算符：从第一个元素开始对比
2，+ 拼接一个新元组：l1+ l2
3, 重复操作符：* ,多个元组拼接
4成员关系操作符：in/ not in
逻辑运算符：and not or
四，元组的访问
下标操作；
For循环遍历访问。
Python字典类型
一,Python字典dict表示的数据：{key:value}
可根据关键字：键快速索引到对应的值；
字典是映射类型，键值对一一对应关系，不是序列；
字典元素是无序的；
字典是可迭代对象，是容器类型；
字典的创建：k = {}; k1={‘keyword’:object}; k2 = dict();
K3 = dict(mapping); dict=(iterable)
二，字典的访问：
通过key：k[‘key’]
修改key对应的值：K[‘key’] = value
For循环遍历出来的是key；
For循环键值对：for I in d.items():
For 循环enumerate: for k,v in enumerate(k1):
In/not in 成员关系查询键不支持查值
三，字典常用方法
get(key,de):获取值：k.get(key,de) //若不存在则默认输出de
pop(k,de):删除一个键值对，不存在输出de，未设置报错；
keys() :返回字典所有key组成的序列：list(k.keys()) [1,2,3];
values():返回字典所有value组成的序列：list(k.values())
items():返回键值对组成的元组为元素的序列：（类set）list(k.items())
update(e):更新字典：e可是字典或两元素组成的单位元素序列：e=[(5,6),(7,8)];
k.update(e)
clear():清空字典；
popitem()删除某个键值对，若字典为空则报错
() :浅拷贝
10, fromkeys(iterable,value=None):从可迭代对象创建字典
{}.fromkeys([1,2,3]) -----{1:None,2:None,3:None}
11,setdefault(k,d=None) :若key不存在则生成一个键值对
k.setdefault(‘keyword’)
Python 集合set
集合表示的数据：
多个元素的无序组合，集合是无序的，集合元素是唯一的；
字典的键是由集合实现的；
集合是可迭代对象
集合创建：s = {1,2}; s1 = set(); s2 = set(iterable)
集合元素的访问：
For 循环将集合所有元素全部访问一遍，不重复
常用方法：
add(object):s.add(‘hi’) 向集合添加一个元素
pop() :弹栈，集合为空则报错：删除任意一个元素；
clear():清空集合，返回一个空集合对象；
remove(object):删除一个元素，不存在和报错：s.remove(‘hi’)
update(集合)：更新另一个集合，元素不存在则不更新；
() :浅拷贝
集合的运算：
交集：s1&s2;
差集,补集：s1-s2;
并集：s1|s2;
Issubset():判断是否是子集：s1.issubset(s2) s1是否s2的集合子集
Issuperset():判断是否是父集：s1.issuperset()
不可变集合：
Frozenset():返回一个空的不可变集合对象
Frozenset(iterable):
S = frozenset(iterable)
Python序列类型共同特性
一,序列类型共同特性
python序列类型有:str字符串,list列表,tuple元组
都支持下标索引，切片操作；
下标都是从0开始，都可通过下标进行访问；
拥有相同的操作符
二，支持的函数：
len(obj):返回对象长度；
list(iterable):将可迭代对象转为列表；
tuple(iterable):将可迭代对象转为元组；
str(ojb):将任何对象转为字符串形式；
max(iterable): python3中元素要是同类型，python2中元素可异构：max([‘a’,1])
min(iterable):和max类似；
sum(iterable,star=0),求可迭代对象和，默认star为0，元素不能为字符串
sorted(iterable,key=None,reverse=False)
s=[(‘a’,3),(‘b’,2),(‘c’,9)]
sorted(s,key=lambda s:s[1]) //按照数字排序
reversed(sequence):翻转序列，返回迭代器
enumerate(iterable):返回enumerate对象,其元素都是一个元组（下标，值）
zip（iter1,iter2）: zip([1,2],[3,4]) ----[(1,3),(2,4)]
序列类型的切片操作：
Slice:
L[index]; 访问某个元素；
L[1:4]; 区间
L[star:stop:step]; 设置步长取区间元素
2. python提供了三种基本的数字类型
整数、浮点数
3. python的数据类型有哪些
1. 数字类型
Python数字类型主要包括int（整型）、long（长整型）和float（浮点型），但是在Python3中就不再有long类型了。
int（整型）
在32位机器上，整数的位数是32位，取值范围是-231~231-1，即-2147483648~214748364；在64位系统上，整数的位数为64位，取值范围为-263~263-1，即9223372036854775808~9223372036854775807。
long（长整型）
Python长整型没有指定位宽，但是由于机器内存有限，使用长的长整数数值也不可能无限大。
float（浮点型）
浮点型也就是带有小数点的数，其精度和机器有关。
complex（复数）
Python还支持复数，复数由实数部分和虚数部分构成，可以用 a + bj,或者 complex(a,b) 表示， 复数的实部 a 和虚部 b 都是浮点型。
2. 字符串
在Python中，加了引号的字符都被认为是字符串，其声明有三种方式，分别是：单引号、双引号和三引号；Python中的字符串有两种数据类型，分别是str类型和unicode类型，str类型采用的ASCII编码，无法表示中文，unicode类型采用unicode编码，能够表示任意字符，包括中文和其他语言。
3. 布尔型
和其他编程语言一样，Python布尔类型也是用于逻辑运算，有两个值：True（真）和False（假）。
4. 列表
列表是Python中使用最频繁的数据类型，集合中可以放任何数据类型，可对集合进行创建、查找、切片、增加、修改、删除、循环和排序操作。
5. 元组
元组和列表一样，也是一种序列，与列表不同的是，元组是不可修改的，元组用”()”标识，内部元素用逗号隔开。
6. 字典
字典是一种键值对的集合，是除列表以外Python之中最灵活的内置数据结构类型，列表是有序的对象集合，字典是无序的对象集合。
7. 集合
集合是一个无序的、不重复的数据组合，它的主要作用有两个，分别是去重和关系测试。
4. Python有哪些种类
Python有哪些种类？
1、数值型（Numbers）
2、布尔型（Booleans）
3、字符串（String）
4、Python容器
要快速学会Python，谨记‘3个’‘4类’‘5大’‘6种’这四个数字就可以了。
三个基本概念
1. 结构化（函数、模块、包）
2. 面向对象（类及派生类、重载）
3. 虚拟环境（版本管理、环境隔离）
四类基本操作
1. 数据操作（各种数据类型的操作）
2. 文件操作（文件打开读写关闭等操作）
3. 模块操作（导入使用、模块查寻等操作）
4.并发操作（进程与线程、锁/信号号/安全队列等）
五大基本语句（5）
1. 赋值语句（变量、对象、赋值运算符）
2. 输入输出语句（print, input函数）
3. 条件判断语句（if-elif-else语句）
4. 循环语句(遍历循环for-in-else、条件循环while-else、break/continue)
5. 异常处理语句(try-except-else-finally)
六种数据类型（6）
1. 数字类型（int,bool,float,complex）
2. 字符串（str）
3. 列表（list）
4. 元组（tuple）
5. 字典（dict）
6. 集合（set）
如果你能够把上面的几个要点都掌握了，那么就算是真正地入门了。
5. python 适合做性能测试工具吗
1、测试类型可以包括：白盒测试、黑盒测试（功能测试、性能测试）等。
2、不同的测试类型使用的自动化测试方法不同，白盒测试主要针对代码级的单元测试、黑盒测试主要面对功能级和系统级的验证测试。
3、自动化测试，针对白盒测试，一般需要有一定的编程基础，即能够基于功能代码写测试代码，常用的单元测试方面的自动化测试工具很多，上网一搜全是。
6. python编程开发环境下的软件测试技术
软件测试相信大家应该都不陌生了吧，今天我们就一起来了解一下，在python编程开发环境下的软件测试都有哪些知识点。
格式化输出
我们有两种大相径庭地输出值方法：表达式语句* 和 print() 函数(三种方法使用文件对象的write()方法，标准文件输出可以参考sys.stdout)。
通常需要对输出做更多的格式控制，而不是简单的打印空格分隔值。有两种方法可以格式化你的输出：一种方法是由你自己处理整个字符串，通过使用字符串切片和连接操作可以创建任何你想要的输出形式。string 类型包含一些将字符串填充到指定列宽度的有用操作。二种方法是使用 str.format() 方法。
标准模块 string 的Template 类可以替换字符串的值。(python标准模块介绍-string:文本常量和模板)
Python 有办法将任意值转为字符串： repr() 或 str() 函数。
函数 str() 用于将值转化为适于人阅读的形式，而 repr() 转化为供解释器读取的形式(如果没有相关语法，则会发生 SyntaxError 异常，没有str() 会返回与 repr() 等同的值。很多类型，诸如数值或列表、字典这样的结构，两者解读方式相同。字符串和浮点数则不同。
文件读写
通常，文件以text模式打开，这意味着，你从文件读出和向文件写入的字符串会被特定的编码方式(类Linux默认是UTF-8,windows经常为gbk，容易导致一些IO问题)编码。模式后面的'b'以二进制模式打开文件：数据会以字节对象的形式读出和写入。IT培训http://www.kmbdqn.com/发现这种模式应该用于所有不包含文本的文件。
在文本模式下，读取时默认会将平台有关的行结束符(Unix上是 , Windows上是 )转换为 。在文本模式下写入时，默认会将出现的 转换成平台有关的行结束符。这种暗地里的修改对 ASCII 文本文件没有问题，但会损坏 JPEG 或 EXE 这样的二进制文件中的数据。使用二进制模式读写此类文件时要特别小心。
7. 基于python的自动化测试框架有哪些
好象python的浏览器测试框架，原来只有一个，还是仿ruby的框架做的。似乎在IE上可以比较好的应用。很老的框架。对JS支持不好。
不过python写个测试框架真是非常容易的事情，随手就来。 基于浏览器测试也容易做。因为你可以使用pyqt，这个库里有一个基于webkit的浏览器。基本上，想做什么都可以了。
最近听说有几个新的BDD的框架正在做。也不知道怎么样。
其实对于python这种语言来说，框架的成本太低。所以最好不要做框架。它有一个基本的编程原则则DRY。do not repeat yourself。不要再造轮子的意思。
直接使用现有的python的testsuite结合进程，线程模型，还有QT轻松就组装出一个测试模块。
8. python中都有哪些数据类型
python中数据类型有：整型、长整型、浮点型、字符串类型、布尔类型、列表类型、元组类型、字典类型、集合类型。
数据类型是每种编程语言必备属性，只有给数据赋予明确的数据类型，计算机才能对数据进行处理运算，因此，正确使用数据类型是十分必要的，不同的语言，数据类型类似，但具体表示方法有所不同，以下是Python编程常用的数据类型：
1. 数字类型
Python数字类型主要包括int（整型）、long（长整型）和float（浮点型），但是在Python3中就不再有long类型了。
int（整型）
在32位机器上，整数的位数是32位，取值范围是-231~231-1，即-2147483648~214748364；在64位系统上，整数的位数为64位，取值范围为-263~263-1，即9223372036854775808~9223372036854775807。
long（长整型）
Python长整型没有指定位宽，但是由于机器内存有限，使用长的长整数数值也不可能无限大。
float（浮点型）
浮点型也就是带有小数点的数，其精度和机器有关。
complex（复数）
Python还支持复数，复数由实数部分和虚数部分构成，可以用 a + bj,或者 complex(a,b) 表示， 复数的实部 a 和虚部 b 都是浮点型。
2. 字符串
在Python中，加了引号的字符都被认为是字符串，其声明有三种方式，分别是：单引号、双引号和三引号；Python中的字符串有两种数据类型，分别是str类型和unicode类型，str类型采用的ASCII编码，无法表示中文，unicode类型采用unicode编码，能够表示任意字符，包括中文和其他语言。
3. 布尔型
和其他编程语言一样，Python布尔类型也是用于逻辑运算，有两个值：True（真）和False（假）。
4. 列表
列表是Python中使用最频繁的数据类型，集合中可以放任何数据类型，可对集合进行创建、查找、切片、增加、修改、删除、循环和排序操作。
5. 元组
元组和列表一样，也是一种序列，与列表不同的是，元组是不可修改的，元组用”()”标识，内部元素用逗号隔开。
6. 字典
字典是一种键值对的集合，是除列表以外Python之中最灵活的内置数据结构类型，列表是有序的对象集合，字典是无序的对象集合。
7. 集合
集合是一个无序的、不重复的数据组合，它的主要作用有两个，分别是去重和关系测试。
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9. Python自动化测试框架有哪些
自动化测试常用的Python框架有哪些？常用的框架有Robot Framework、Pytest、UnitTest/PyUnit、Behave、Lettuce。Pytest、Robot Framework和UnitTest主要用于功能与单元测试，Lettuce和Behave仅适用于行为驱动测试。
一、Robot Framework
Python测试框架之一，Robot Framework被用在测试驱动(test-driven)类型的开发与验收中。虽然是由Python开发而来，但是它也可以在基于.Net的IronPython和基于Java的Jython上运行。作为一个Python框架，Robot还能够兼容诸如Windows、MacOS、以及Linux等平台。
在使用Robot Framework(RF)之前，需要先安装Python 2.7.14及以上的版本。推荐使用Python 3.6.4，以确保适当的注释能够被添加到代码段中，并能够跟踪程序的更改。同时还需要安装Python包管理器--pip。
二、Pytest
适用于多种软件测试的Pytest，是另一个Python类型的自动化测试框架。凭借着其开源和易学的特点，该工具经常被QA(质量分析)团队、开发团队、个人团队、以及各种开源项目所使用。鉴于Pytest具有“断言重写(assert rewriting)”之类的实用功能，许多大型互联网应用，如Dropbox和Mozilla，都已经从下面将要提到的unittest(Pyunit)切换到了Pytest之上。
除了基本的Python知识，用户并不需要更多的技术储备。另外，用户只需要有一台带有命令行界面的测试设备，并且安装好了Python包管理器、以及可用于开发的IDE工具。
三、UnitTest/PyUnit
UnitTest/PyUnit一种标准化的针对单元测试的Python类自动化测试框架。基类TestCase提供了各种断言方法、以及所有清理和设置的例程。因此，TestCase子类中的每一种方法都是以“test”作为名词前缀，以标识它们能够被作为测试用例所运行。用户可以使用load方法和TestSuite类来分组、并加载各种测试。
可以通过联合使用，来构建自定义的测试运行器。正如我们使用Junit去测试Selenium那样，UnitTest也会用到UnitTest-sml-reporting、并能生成各种XML类型的报告。由于UnitTest默认使用了Python，因此我们并不需要什么先决条件。除了需要具备Python框架的基本知识，您也可以额外地安装pip、以及用于开发的IDE工具。
四、Behave
行为驱动开发是一种基于敏捷软件开发的方法。它能够鼓励开发人员、业务参与者和QA人员，三者之间的协作。Python测试框架Behave允许团队避开各种复杂的情况，去执行BDD测试。从本质上说该框架与SpecFlow和Cucumber相似，常被用于执行自动化测试。用户可以通过简单易读的语言来编写测试用例，并能够在其执行期间粘贴到代码之中。而且，那些被设定的行为规范与步骤，也可以被重用到其他的测试方案中。
任何具备Python基础知识的人都可以使用Behave。其他先决条件还包括：先安装Python 2.7.14及以上的版本。通过Python包管理器或pip来与Behave协作。大多数开发人员会选择Pycharm作为开发环境，当然您也可以选用其他的IDE工具。
五、Lettuce
Lettuce是另一种基于Cucumber和Python的行为驱动类自动化工具。Lettuce主要专注于那些具有行为驱动开发特征的普通任务。它不但简单易用，而且能够使得整个测试过程更流畅、甚至更有趣。安装带有IDE的Python 2.7.14、及以上的版本。当然，您也可以使用Pycharm或任何其他IDE工具。同时，您还需要安装Python包管理器。
10. python数据类型有哪些
数据类型是每种编程语言必备的属性，只有给数据赋予明确的数据类型，计算机才能对数据进行处理运算，因此，使用正确的数据类型是十分有必要的，以下是Python编程常用的数据类型：
一、数字型
Python数字类型主要包括int(整型)、long(长整型)和float(浮点型)，但是在Python3中就不再有long类型了。
1、int(整型)
在32位机器上，整数的位数是32位，取值范围是-231~231-1，即-2147483648~214748364;在64位系统上，整数的位数为64位，取值范围为-263~263-1，即9223372036854775808~9223372036854775807。
2、long(长整型)
Python长整型没有指定位宽，但是由于机器内存有限，使用长的长整数数值也不可能无限大。
3、float(浮点型)
浮点型也就是带有小数点的数，其精度和机器有关。
4、complex(复数)
Python还支持复数，复数由实数部分和虚数部分构成，可以用 a + bj,或者 complex(a,b) 表示， 复数的实部 a 和虚部 b
都是浮点型。
二、字符串
在Python中，加了引号的字符都被认为是字符串，其声明有三种方式，分别是：单引号、双引号和三引号;Python中的字符串有两种数据类型，分别是str类型和unicode类型，str类型采用的ASCII编码，无法表示中文，unicode类型采用unicode编码，能够表示任意字符，包括中文和其他语言。
三、布尔型
和其他编程语言一样，Python布尔类型也是用于逻辑运算，有两个值：True(真)和False(假)。
四、列表
列表是Python中使用最频繁的数据类型，集合中可以放任何数据类型，可对集合进行创建、查找、切片、增加、修改、删除、循环和排序操作。
五、元组
元组和列表一样，也是一种序列，与列表不同的是，元组是不可修改的，元组用”()”标识，内部元素用逗号隔开。
六、字典
字典是一种键值对的集合，是除列表以外Python之中最灵活的内置数据结构类型，列表是有序的对象集合，字典是无序的对象集合。
七、集合
集合是一个无序的、不重复的数据组合，它的主要作用有两个，分别是去重和关系测试。