⑴ 软件测试面试题
第一题：我认为需要在测试前需要先写好测试计划，其中最重要的是本次测试使用的测试方法、使用的测试工具、测试环境。人员方面需要进行人员及进度的安排，每个测试阶段后的输出工件，还要有风险评估。在测试前将这些准备工作做到位，这样在测试的时候就会比较有条理。
第二题：控制测试质量，我认为最好是做好测试用例的设计，这样可以对测试的覆盖率进行控制。
补充：如果时间充裕的话可以在设计用例后对其进行评审，这样可以提高测试质量。不过这个在实际的工作当中一般实现不了。。。。
下面列出的是网上的一个软测笔试题，好多单位在笔试的时候都会下来作为笔试题，我至少遇到两次了，其他的笔试题还有，但不一一列出了。
一、判断题（每题1分，12 分，正确的√，错误的╳）
1．软件测试的目的是尽可能多的找出软件的缺陷。（）
2．Beta 测试是验收测试的一种。（）
3．验收测试是由最终用户来实施的。（）
4．项目立项前测试人员不需要提交任何工件。（）
5．单元测试能发现约80%的软件缺陷。（）
6．代码评审是检查源代码是否达到模块设计的要求。（）
7．自底向上集成需要测试员编写驱动程序。（）
8．负载测试是验证要检验的系统的能力最高能达到什么程度。（）
9．测试人员要坚持原则，缺陷未修复完坚决不予通过。（）
10．代码评审员一般由测试员担任。（） 1
11．我们可以人为的使得软件不存在配置问题。（）
12．集成测试计划在需求分析阶段末提交。（）
二、不定项选择题（每题2 分，10分）
1．软件验收测试的合格通过准则是：（）
A． 软件需求分析说明书中定义的所有功能已全部实现，性能指标全部达到要求。
B． 所有测试项没有残余一级、二级和三级错误。
C． 立项审批表、需求分析文档、设计文档和编码实现一致。
D． 验收测试工件齐全。
2．软件测试计划评审会需要哪些人员参加？（）
A．项目经理
B．SQA 负责人
C．配置负责人
D．测试组
3．下列关于alpha 测试的描述中正确的是：（）
A．alpha 测试需要用户代表参加
B．alpha 测试不需要用户代表参加
C．alpha 测试是系统测试的一种
D．alpha 测试是验收测试的一种
4．测试设计员的职责有：（）
A．制定测试计划
B．设计测试用例
C．设计测试过程、脚本
D．评估测试活动
5．软件实施活动的进入准则是：（）
A．需求工件已经被基线化
B．详细设计工件已经被基线化
C．构架工件已经被基线化
D．项目阶段成果已经被基线化
三、填空题（每空1分，24 分）
1．软件验收测试包括(正式验收测试)、(非正式验收测试和Alpha测试)、(Beta测试)三种类型。
2．系统测试的策略有功能测试、（性能测试）、（负载测试）、（压力测试）、易用性测试、（容量测试）、（强度测试）、 （兼容性测试又称）、（本地化测试）、（BVT测试）、（裸机测试）、（安全性测试）、（）、（容错性测试）、（恢复测试）、（）等15 种方法。
3．设计系统测试计划需要参考的项目文档有（需求规格说明书）、（）和迭代计划。
4．对面向过程的系统采用的集成策略有（）、（）两种。
5．通过画因果图来写测试用例的步骤为、、、及把因果图转 换为状态图共五个步骤。
四、简答题（共37分）
1． 阶段评审与同行评审的区别。（4 分）
2 ． 什么是软件测试。（3 分）
答：通过人工或自动化手段对系统进行测试，目的是为了验证系统是否满足预定功能或者是为了弄清楚实际结果与预期结果之间的差别。
3 ． 简述集成测试的过程。（5 分）
答：将通过单元测试的单元模块按照设计要求组合起来再进行测试。重点检查程序接口处是否有问题。
过程：首先进行集成测试的测试计划测试设计测试开发测试用例执行测试评估，并且进行全程的缺陷跟踪。
4 ． 怎样做好文档测试？（4 分）
答：文档测试要注意一下几点：文档的读者群、文档的术语、文档的正确性、文档的完整性、文档的一致性、文档的易用性、样例与示例、文档的语言
5． 白盒测试有那几种方法？（6 分）
答：白盒测试方法分为：静态测试和动态测试
静态测试方法：①编码标准与准则 ②走查 ③审查 ④评审
动态测试方法：①语句覆盖 ②判定覆盖 ③条件覆盖 ④判定-条件覆盖 ⑤条件组合覆盖 ⑥路径覆盖
⑦条件组合+路径覆盖
6． 系统测试计划是否需要同行评审，为什么？（4 分）
答：系统测试计划需要进行同行评审，因为如果对一个系统长时间进行测试可能会出现测试疲劳甚至出现
对系统的免疫现象，因此可以进行同行评审，减少对相同系统的疲劳测试。
7． Alpha 测试与beta 测试的区别。（4 分）
8 ． 比较负载测试、容量测试和强度测试的区别。（6 分）
9 ． 测试结束的标准是什么？（3 分）
⑵ python后端开发工程师面试
第一步：自我介绍
第二步：公司介绍
第三步：技术基础
第四步：项目介绍
第五步：待遇
自我介绍，简单直接，姓名，籍贯，大学，工作经历
示例如下：
你好，面试官，我叫XX，来自XX，本科毕业于XX，主修XX专业，有X年工作经验，在上一家公司担任python后端开发工程师的职位。
公司名称是XX、公司主要做外包软件、都有软件定制/商城定制、前端2个后端2个运维1个
主要是根据你简历中填写的技术，根据我的简历中所写的，总结几点如下：
字典的查询流程：
不可变对象可哈希， str ， fronzenset ， tuple ，自己实现的类，要重载 __hash__ 方法。
dict内存花销大，但是查询速度快，自定义的对象或者python内部的对象都是dict包装的。
dict的存储顺序和元素添加顺序有关，添加顺序可能改变已有数据的顺序。
集合：是一个可以存放任意数据类型的可变无序的映射集合。
set和dict类似，set的核心也是散列表，但是表元只包含值的引用。 由于散列表的特性，set的元素不能重复，且无序。 内部由哈希实现，查找的时间复杂度为O(1)，所以性能很高，实现了魔法函数 __contains__ 可以使用in来查找。 set的去重是通过两个函数 __hash__ 和 __eq__ 实现的。
（1）浅拷贝
定义：浅拷贝只是对另外一个变量的内存地址的拷贝，这两个变量指向同一个内存地址的变量值。
浅拷贝的特点：
（2）深拷贝：
定义：一个变量对另外一个变量的值拷贝。
深拷贝的特点：
Python GC主要使用引用计数（reference counting）来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产生的循环引用问题，通过“分代回收”（generation collectio n）以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。
GIL全称 Global Interpreter Lock ，中文解释为全局解释器锁。它并不是Python的特性，而是在实现python的主流Cpython解释器时所引入的一个概念，GIL本质上就是一把互斥锁，将并发运行变成串行，以此来控制同一时间内共享数据只能被一个任务所修改，从而保证数据的安全性。
GIL保护的是解释器级别的数据，但是用户自己的数据需要自己加锁处理。
既然有了GIL的存在，一个进程中同一时刻只有一个线程能够被执行，无法利用cpu的多核机制，导致多线程用于I/O密集型，多进程用于计算密集型，如金融分析等。
死锁：两个或两个以上的进程或者线程在执行过程中，因为争夺资源而造成的互相等待现象，若无外力的作用，都将一直处于阻塞状态，这些互相等待的进程或者线程就被称为死锁。
解决方法，使用递归锁（RLock）
这个RLock内部有一个Lock和一个counter变量，counter记录着acquire的次数，从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。上面的例子如果使用RLock代替Lock，则不会发生死锁
可以直接认为是linux，毕竟搞后端的多数是和linux打交道。
那么如何避免粘包问题呢? 归根结底就是一句话, 明确两个包之间的边界.
UDP不存在粘包问题，是由于UDP发送的时候，没有经过Negal算法优化，不会将多个小包合并一次发送出去。另外，在UDP协议的接收端，采用了链式结构来记录每一个到达的UDP包，这样接收端应用程序一次recv只能从socket接收缓冲区中读出一个数据包。也就是说，发送端send了几次，接收端必须recv几次（无论recv时指定了多大的缓冲区）。
存储可能包含rdbms，nosql以及缓存等，我以mysql,redis举例**
⑶ BAT面试题28：Python是如何进行内存管理的
Python的内存管理，一般从以下三个方面来说：
1)对象的引用计数机制(四增五减)
2)垃圾回收机制(手动自动，分代回收)
3)内存池机制(大m小p)
1)对象的引用计数机制
要保持追踪内存中的对象，Python使用了引用计数这一简单的技术。sys.getrefcount(a)可以查看a对象的引用计数，但是比正常计数大1，因为调用函数的时候传入a，这会让a的引用计数+1
2)垃圾回收机制
吃太多，总会变胖，Python也是这样。当Python中的对象越来越多，它们将占据越来越大的内存。不过你不用太担心Python的体形，它会在适当的时候“减肥”，启动垃圾回收(garbage
collection)，将没用的对象清除
从基本原理上，当Python的某个对象的引用计数降为0时，说明没有任何引用指向该对象，该对象就成为要被回收的垃圾了
比如某个新建对象，它被分配给某个引用，对象的引用计数变为1。如果引用被删除，对象的引用计数为0，那么该对象就可以被垃圾回收。
然而，减肥是个昂贵而费力的事情。垃圾回收时，Python不能进行其它的任务。频繁的垃圾回收将大大降低Python的工作效率。如果内存中的对象不多，就没有必要总启动垃圾回收。
所以，Python只会在特定条件下，自动启动垃圾回收。当Python运行时，会记录其中分配对象(object
allocation)和取消分配对象(object deallocation)的次数。当两者的差值高于某个阈值时，垃圾回收才会启动。
我们可以通过gc模块的get_threshold()方法，查看该阈值。
3)内存池机制
Python中有分为大内存和小内存：(256K为界限分大小内存)
1、大内存使用malloc进行分配
2、小内存使用内存池进行分配
python中的内存管理机制都有两套实现，一套是针对小对象，就是大小小于256K时，pymalloc会在内存池中申请内存空间;当大于256K时，则会直接执行系统的malloc的行为来申请内存空间。
⑷ 面试题：你为什么选择python
为什么Python比MATLAB、R语言好呢？
其实，这三种语言都很多数据分析师在用，但更推荐python，主要是有以下几点：
1、python易学、易读、易维护，处理速度也比R语言要快，无需把数据库切割；
2、python势头猛，众多大公司需要，市场前景广阔；而MATLAB语言比较局限，专注于工程和科学计算方面，而且MATLAB价格贵，免费版或盗版都只能玩玩学习用；
3、python具有丰富的扩展库，这个是其他两个不能比的；
python版本选择
初学者版本选择是很多人都会问的，我们也不会偏向某个版本，主要根据自己的所需，但建议是选择最新版本Python3.x，这样很多新功能和旧功能都会有的，但是目前很多第三方库仍然不支持Python3,因为Python2.x已经停止继续开发，不意味着不能使用。
⑸ Python面试题，线程与进程的区别，Python中如何创建多线程
进程和线程这两个概念属于操作系统，我们经常听说，但是可能很少有人会细究它们的含义。对于工程师而言，两者的定义和区别还是很有必要了解清楚的。
首先说进程，进程可以看成是 CPU执行的具体的任务 。在操作系统当中，由于CPU的运行速度非常快，要比计算机当中的其他设备要快得多。比如内存、磁盘等等，所以如果CPU一次只执行一个任务，那么会导致CPU大量时间在等待这些设备，这样操作效率很低。为了提升计算机的运行效率，把机器的技能尽可能压榨出来，CPU是轮询工作的。也就是说 它一次只执行一个任务，执行一小段碎片时间之后立即切换 ，去执行其他任务。
所以在早期的单核机器的时候，看起来电脑也是并发工作的。我们可以一边听歌一边上网，也不会觉得卡顿。但实际上，这是CPU轮询的结果。在这个例子当中，听歌的软件和上网的软件对于CPU而言都是 独立的进程 。我们可以把进程简单地理解成运行的应用，比如在安卓手机里面，一个app启动的时候就会对应系统中的一个进程。当然这种说法不完全准确， 一个应用也是可以启动多个进程的 。
进程是对应CPU而言的，线程则更多针对的是程序。即使是CPU在执行当前进程的时候，程序运行的任务其实也是有分工的。举个例子，比如听歌软件当中，我们需要显示歌词的字幕，需要播放声音，需要监听用户的行为，比如是否发生了切歌、调节音量等等。所以，我们需要 进一步拆分CPU的工作 ，让它在执行当前进程的时候，继续通过轮询的方式来同时做多件事情。
进程中的任务就是线程，所以从这点上来说， 进程和线程是包含关系 。一个进程当中可以包含多个线程，对于CPU而言，不能直接执行线程，一个线程一定属于一个进程。所以我们知道，CPU进程切换切换的是执行的应用程序或者是软件，而进程内部的线程切换，切换的是软件当中具体的执行任务。
关于进程和线程有一个经典的模型可以说明它们之间的关系，假设CPU是一家工厂，工厂当中有多个车间。不同的车间对应不同的生产任务，有的车间生产汽车轮胎，有的车间生产汽车骨架。但是工厂的电力是有限的，同时只能满足一个厂房的使用。
为了让大家的进度协调，所以工厂需要轮流提供各个车间的供电。 这里的车间对应的就是进程 。
一个车间虽然只生产一种产品，但是其中的工序却不止一个。一个车间可能会有好几条流水线，具体的生产任务其实是流水线完成的，每一条流水线对应一个具体执行的任务。但是同样的， 车间同一时刻也只能执行一条流水线 ，所以我们需要车间在这些流水线之间切换供电，让各个流水线生产进度统一。
这里车间里的 流水线自然对应的就是线程的概念 ，这个模型很好地诠释了CPU、进程和线程之间的关系。实际的原理也的确如此，不过CPU中的情况要比现实中的车间复杂得多。因为对于进程和CPU来说，它们面临的局面都是实时变化的。车间当中的流水线是x个，下一刻可能就成了y个。
了解完了线程和进程的概念之后，对于理解电脑的配置也有帮助。比如我们买电脑，经常会碰到一个术语，就是这个电脑的CPU是某某核某某线程的。比如我当年买的第一台笔记本是4核8线程的，这其实是在说这台电脑的CPU有 4个计算核心 ，但是使用了超线程技术，使得可以把一个物理核心模拟成两个逻辑核心。相当于我们可以用4个核心同时执行8个线程，相当于8个核心同时执行，但其实有4个核心是模拟出来的虚拟核心。
有一个问题是 为什么是4核8线程而不是4核8进程呢 ？因为CPU并不会直接执行进程，而是执行的是进程当中的某一个线程。就好像车间并不能直接生产零件，只有流水线才能生产零件。车间负责的更多是资源的调配，所以教科书里有一句非常经典的话来诠释： 进程是资源分配的最小单元，线程是CPU调度的最小单元 。
启动线程Python当中为我们提供了完善的threading库，通过它，我们可以非常方便地创建线程来执行多线程。
首先，我们引入threading中的Thread，这是一个线程的类，我们可以通过创建一个线程的实例来执行多线程。
from threading import Thread t = Thread(target=func, name='therad', args=(x, y)) t.start()简单解释一下它的用法，我们传入了三个参数，分别是 target，name和args ，从名字上我们就可以猜测出它们的含义。首先是target，它传入的是一个方法，也就是我们希望多线程执行的方法。name是我们为这个新创建的线程起的名字，这个参数可以省略，如果省略的话，系统会为它起一个系统名。当我们执行Python的时候启动的线程名叫MainThread，通过线程的名字我们可以做区分。args是会传递给target这个函数的参数。
我们来举个经典的例子：
import time, threading # 新线程执行的代码: def loop(n): print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name) for i in range(n): print('thread %s >>> %s' % (threading.current_thread().name, i)) time.sleep(5) print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name) print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name) t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread', args=(10, )) t.start() print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)我们创建了一个非常简单的loop函数，用来执行一个循环来打印数字，我们每次打印一个数字之后这个线程会睡眠5秒钟，所以我们看到的结果应该是每过5秒钟屏幕上多出一行数字。
我们在Jupyter里执行一下：
表面上看这个结果没毛病，但是其实有一个问题，什么问题呢？ 输出的顺序不太对 ，为什么我们在打印了第一个数字0之后，主线程就结束了呢？另外一个问题是，既然主线程已经结束了， 为什么Python进程没有结束 ， 还在向外打印结果呢？
因为线程之间是独立的，对于主线程而言，它在执行了t.start()之后，并 不会停留，而是会一直往下执行一直到结束 。如果我们不希望主线程在这个时候结束，而是阻塞等待子线程运行结束之后再继续运行，我们可以在代码当中加上t.join()这一行来实现这点。
t.start() t.join() print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)join操作可以让主线程在join处挂起等待，直到子线程执行结束之后，再继续往下执行。我们加上了join之后的运行结果是这样的：
这个就是我们预期的样子了，等待子线程执行结束之后再继续。
我们再来看第二个问题，为什么主线程结束的时候，子线程还在继续运行，Python进程没有退出呢？这是因为默认情况下我们创建的都是用户级线程，对于进程而言， 会等待所有用户级线程执行结束之后才退出 。这里就有了一个问题，那假如我们创建了一个线程尝试从一个接口当中获取数据，由于接口一直没有返回，当前进程岂不是会永远等待下去？
这显然是不合理的，所以为了解决这个问题，我们可以把创建出来的线程设置成 守护线程 。
守护线程守护线程即daemon线程，它的英文直译其实是后台驻留程序，所以我们也可以理解成 后台线程 ，这样更方便理解。daemon线程和用户线程级别不同，进程不会主动等待daemon线程的执行， 当所有用户级线程执行结束之后即会退出。进程退出时会kill掉所有守护线程 。
我们传入daemon=True参数来将创建出来的线程设置成后台线程：
t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread', args=(10, ), daemon=True)这样我们再执行看到的结果就是这样了：
这里有一点需要注意，如果你 在jupyter当中运行是看不到这样的结果的 。因为jupyter自身是一个进程，对于jupyter当中的cell而言，它一直是有用户级线程存活的，所以进程不会退出。所以想要看到这样的效果，只能通过命令行执行Python文件。
如果我们想要等待这个子线程结束，就必须通过join方法。另外，为了预防子线程锁死一直无法退出的情况， 我们还可以 在joih当中设置timeout ，即最长等待时间，当等待时间到达之后，将不再等待。
比如我在join当中设置的timeout等于5时，屏幕上就只会输出5个数字。
另外，如果没有设置成后台线程的话，设置timeout虽然也有用，但是 进程仍然会等待所有子线程结束 。所以屏幕上的输出结果会是这样的：
虽然主线程继续往下执行并且结束了，但是子线程仍然一直运行，直到子线程也运行结束。
关于join设置timeout这里有一个坑，如果我们只有一个线程要等待还好，如果有多个线程，我们用一个循环将它们设置等待的话。那么 主线程一共会等待N * timeout的时间 ，这里的N是线程的数量。因为每个线程计算是否超时的开始时间是上一个线程超时结束的时间，它会等待所有线程都超时，才会一起终止它们。
比如我这样创建3个线程：
ths = [] for i in range(3): t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread' + str(i), args=(10, ), daemon=True) ths.append(t) for t in ths: t.start() for t in ths: t.join(2)最后屏幕上输出的结果是这样的：
所有线程都存活了6秒。
总结在今天的文章当中，我们一起简单了解了 操作系统当中线程和进程的概念 ，以及Python当中如何创建一个线程，以及关于创建线程之后的相关使用。
多线程在许多语言当中都是至关重要的，许多场景下必定会使用到多线程。比如 web后端，比如爬虫，再比如游戏开发 以及其他所有需要涉及开发ui界面的领域。因为凡是涉及到ui，必然会需要一个线程单独渲染页面，另外的线程负责准备数据和执行逻辑。因此，多线程是专业程序员绕不开的一个话题，也是一定要掌握的内容之一。
⑹ 软件测试面试题：WEB+网络｜接口测试｜性能测试｜自动化测试
1. http代码表，常考题目
404：找不到资源
500：服务器内部错误，无法完成请求。
501：服务器不支持请求的功能，无法完成请求。
502：充当网关或代理的服务器，从远端服务器接收到了一个无效的请求。
301：永久移动。请求的资源已被永久的移动到新URI，返回信息会包括新的URI，浏览器会自动定向到新URI，今后任何新的请求都应使用新的URI代替。
302：临时移动。与301类似。但资源只是临时被移动，客户端应继续使用原有URI。
200：成功。
2. TCP/IP四层网络模型
链路层、网络层、传输层、应用层。
3. TCP/UDP区别？
TCP： 可靠传输协议，需要三次握手连接，有确认重传机制，特点是可靠、准确、有拥塞控制，缺点就是比较慢，传输量比较小，适用于升级、下载；一句话：TCP是可靠的传输。
UDP： 不可靠传输协议，面向非连接的协议，优点是传输量大、速度快，缺点是已丢失、没有拥塞控制，适用于直播、视频等。一句话：UDP是不可靠的传输。
4. html css js运行的先后顺序是什么？
界面加载的时候先加载html在加载css最后加载js
5. session和cookie的区别是什么
1. session存放在服务器端用来校验客户端的身份
2. cookie存放在客户端，每次从客户端往服务器发请求时，将cookie带到服务器端，用来校验客户端的身份
1. 怎么用JMeter测试接口？
如果使用JMeter进行接口测试：
1) 测试前了解需求，根据接口规格说明书梳理业务；
2) 接下来设计用例，分析接口的入参和出参，分清楚有哪些有效输入和无效输入，设计用例(原则：用最少的用例覆盖所有有效输入，针对每一个无效的输入设计一个测试用例，如果有错误码没有覆盖到，还要对每个未覆盖的错误码分别设计一个用例)；
3) 准备测试数据，比如：测试所需的账号、密码、key 等信息；
4) 打开JMeter，创建一个线程组，根据接口类型，填写好对应的接口地址和请求方式等；
5) 参数化配置，添加配置元件CSV Data Set Config，定义变量，并准备CSV格式的数据，变量的引用用${变量名}的格式；
6) 添加断言来判断测试结果的正确性，用得最多的是响应断言；
7) 添加监听器，比如查看结果树，对测试结果进行监听；
8) 运行测试用例；
9) 查看监听器结果，来判断用例的执行是成功还是失败，针对失败的用例，分析其失败原因；
10) 针对测试中发现的问题，给开发提单，直到问题最终解决。
11) 最后输出测试报告。
2. 怎么用Postman测试接口？
如果使用Postman测试接口：
其中1,2,3点相同，工具使用方面则比JMeter跟简单，工具的主要的步骤是添加对应的请求、填写主机URL及入参、添加测试套、运行测试套、分析结果出报告。
3. 在JMeter上如何把上一个请求的结果作为下一个请求的参数？
使用正则表达式提取器提取上一个请求的响应中的信息，保存一个引用名称比如abc，在下一个请求的参数中，用${abc}的格式来引用提取的结果。
常用的正则表达式格式：(.+?)，其中.表示匹配任意字符串，+表示只匹配一次，？表示匹配到就停下来。
一般是我们功能测试完成最后两三天时间测试性能。
1、先是分析需求计算出并发数，TPS，响应时间和 CPU，内存，硬盘和网络IO这些指标。
2、制定测试方案，主要包括环境，计划和具体测试那些场景（如可靠性，并发，负载，压力测试等）
3、根据场景用Badboy录制脚本，导出为JMeter工具支持的脚本。
4、用JMeter工具打开脚本，进行脚本调试，加一些断言，监听器，参数化等。
5、接下来执行性能测试，然后主要收集监听器和收集服务器CPU，内存，硬盘和网络IO等分析是否满足需求，如果满足就输出性能测试报告。
6、如果指标不能满足，反馈给开发进行调优。调优后继续测试，一直到满足需求后最终输出测试报告。
1. Python怎么定义一个函数？
你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：
1) 函数代码块以def关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()。
2) 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数。
3) 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。
4) 函数内容以冒号起始，并且缩进
5) return[表达式]结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回None
2 Python切片
3. Python上用过什么库/模块？
webdriver：定位和操作元素
time：设置等待时间
ActionChains：动作链，完成鼠标的相关操作
Keys：键盘的相关操作
WebDriverWait：设置显式等待
Expect_Conditions：针对单个元素，设置显式等待的场景
PIL：截图
Select：下拉选择框的操作
unittest python：自带的单元测试框架
HTMLTestRunner：运行脚本，生成报告
ddt：实现数据驱动测试，行为和数据分离
4. 你做过自动化测试吗？
我在上一份工作中，公司去年下半年也开始规划做Web 自动化，采用Python作为开发语言，通过Selenium WebDriver定位和操作页面元素，自动化框架用的是unittest。我主要负责写测试脚本。
假设一个测试团队有5个人：1资深(测试经理)+2~3个中级(自动化+手动)+1 个初级(手动)
5. 使用什么工具进行的自动化测试
使用的工具是Selenium（Web自动化工具）
6. 用的什么编程语言
用的Python
7. Selenium 用的是哪个版本的的？Python用的是哪个版本的？
用的是selenium 3.11.0和Python2.7.10
8. Selenium的工作原理？
1）对html元素定位
2）模拟对第一步定位到的元素进行点击、输入、选择等操作一句话：定位元素，操作元素。
9. 元素定位方法有哪些？
要点：8种定位方法
1) 根据元素的属性值定位，比如 id、name、class、标签名、链接文字和部分链接文字；
2) 根据CSS选择器定位；
3) 根据 XPath 定位；
10. 子页面里的元素怎么定位？
先切换到框架里，然后再定位，用switch_to_frame函数根据子页面id或name，切换到子页面；定位完了如果要再定位主页面的元素，要用switch_to_default_content 函数先返回主页面。
11. 怎么定位alert弹窗？或者这样问：怎么处理JS原生窗口？
要点：主要涉及点击弹窗确认按钮、强行关闭弹窗、获取弹窗中的文字等操作。
1) 点击弹窗的确定按钮，用如下函数：
driver.switch_to_alert().accept()
2) 强行关闭，点击右上角的叉叉，用如下函数：
driver.switch_to_alert().dismiss()
3) 获取弹窗里的文字，用如下函数：
driver.switch_to_alert().text
12. 怎么运行自动化用例并生成测试报告？
以unittest为例，我通常的做法是把用例加载到测试套中，做成一个脚本，在命令窗口下运行脚本，报告的生成用第三方模块HTML TestRunner来生成。
13. 怎么定位/操作图片中的验证码？
用tesseract OCR引擎处理图片中的验证码，步骤：
（1）对整个屏幕截屏，保存成png格式的图片；
（2）在截取的图片中定位验证码图片的位置坐标；
（3）根据坐标对验证码截图；
（4）在图片中提取验证码，输入到输入框。