恋爱秘籍第一步，测试基础：
测试基础是软件测试最最最重要的部分，只要你是做测试，不管是什么测试，测试的基础、理论知识都是必须学会的。大概就包括：测试计划编写、设计测试用例、编写测试报告、编写BUG报告单、跟踪BUG修复情况、还需要良好的沟通能力、以及各种测试阶段所使用的测试方法、单元测试、功能测试、集成测试、系统测试等。
第二步：学习脚本语言
如：python语言,当然python 是一门相对简单的计算机语言，考虑长远发展，需要了解C语言或者java。都说C语言最难，但是用得确实也多。
第三步：学习软件测试工具
学习软件测试工具并不难，只是需要我们去系统的学习。比如性能测试工具loadrunner，自动化测试工具selenium、Appium,接口测试Jmeter、Postman等。虽然说工具不是万能的但是工具能为我们提高工作效率，所以必须得会熟练的使用。最关键的一点，是要结合项目具体去操作，实践出真知，理论知识在实际项目中才能得到巩固。
第四步：计算机硬件知识
做过性能测试的都知道在性能测试过程中硬件性能也是一个非常重要的指标、CPU、内存、IO、带宽等等、如果你是做硬件测试的。那么就更不用说了。交换机、路由器、防火墙这些设备都需要有所了解。
第五步：数据库测试
MySQL数据库
MySQL简介、命令行工具以及数据管理、MySQL数据查询（条件、分组、聚合函数、排序、分页、连接查询、自关联、子查询）、内置函数、项目练习、数据分表、Python操作MySQL。
Redis数据库
Redis简介、客户端和服务器、数据类型(string、hash、list、set、zset）、各种数据类型操作、Python操作Redis、主从、集群。
第六步：项目实战
最好参与真实项目的测试工作，积累真实项目的测试经验。
成为优秀软件测试员之提升条件，如果你想成为一个更优秀的软件测试员的话，除了上面那些，你也最好能够具备开发语言即代码编写能力，虽然不会写代码也能做测试、但是如果你想做到高级测试工程师以上、那么代码编写能力就是必选项、如果不会写代码、那么你不可能成为高级测试。高级测试工程 师的一部分工作就是在写测试工具。虽然测试也需要写代码但不需要和开发一样那么精通某一门语言、可是测试却需要了解很多门开发语言（举一个简单的例子：你 现在所在的项目从C++语言、2年后你换工作了、新公司的开发语言是Java或者是VB什么的）所以在开发语言中测试需要更广的学习。
成为软件测试员之必备条件，就是你一定要有良好的心态。心要静、细心耐心、责任心。心静不下来无法对bug展开发向思维及拓展想像。任何一个测试最先面对的心理压力就是重复性的劳动。在你的测试生涯中，一定会碰见很多心理的考验，自己对于质量心里没有底、或者由于产品发布问题或者达到了测试瓶颈时候的困惑等。每个人都有自己的背景以及性格，往往对于测试来讲，就是考验心理素质的时候，这个时候就需要你自己不断地去克服这些心理
自动化测试工程师和软件测试工程师
如果你是计算机毕业
毕业后可以直接找个测试的工作
不需要参加什么培训
当然考证是可以的
现在社会上的测试培训多是针对非计算机专业的
而且测试工作确实相对入门比较低
这就造成了它成为社会上快餐式培训的宠儿
不过也正因为入门比较低
所以高水平的软件测试人员并不多
而且中型以上企业很缺少中级水平以上的测试人员
软件测试虽然入门容易
但是由于工作相对稳定
又有一定的重复性
使很多人认为它没前途
也不容易提高
其实这是个人自身的问题
和行业无关
其实想做好测试还是很难的
要懂得很多知识
操作系统
数据库
编程
业务流程
呵呵
女孩子做测试
会是一个很好的选择
你要坚持自己
加油
什么是自动化测试?
在生活中,机器代替人工是自动化,而自动化测试就是用程序代替人工来进行测试，自动化测试需要掌握Python基础，想学可以看黑马程序员软件测试教程，自动化测试就可以了解了！
学习pythonpython可以从事哪些职位?
目前市场上好的python人才挺紧缺的，就业范围很广，如大数据分析师、python开发工程师、爬虫开发工程师、运维工程师等等。智圭谷做python培训很专业，收费合理，培养出了好多python优秀人才。
什么是自动化测试?
在生活中,机器代替人工是自动化,而自动化测试就是用程序代替人工来进行测试，自动化测试需要掌握Python基础，想学可以看黑马程序员软件测试教程，自动化测试就可以了解了！
如何进行前端自动化测试
没人邀请，路过回答。
前端测试是前端工程方面的重要分支，有过一些探索，这里简单分享一下。
首先，还是要强调一点：
前端是一种特殊的GUI软件
看过我最近一年内做前端工程方面相关分享的人可能有印象，我总是在强调这一点。前端测试也跟这个理论基础有所关联。
在这里，我还想吐槽一下：
API测试方法论在测试GUI时并不能解决所有问题。
与很多前端工程师讨论过前端测试，大家更多的还是盯着API测试方法论。诚然，前端有那么一小部分代码是可以用API测试保证质量的，但前端项目中的绝大多数代码是GUI界面，前端测试应该向传统GUI测试方法论需求解决方案：GUI软件测试_百度百科 ，这个百科词条介绍的很不错，大家可以感受一下GUI测试相关概念和方法。它的测试用例、覆盖率统计、测试方法等等都与API测试有着很大的不同。
统一了这个认知之后，我们来讨论一下前端GUI测试的特殊性。根据百科词条上的那些介绍，相信大家都能感觉到GUI测试的成本非常高，而前端这种特殊的GUI软件，具有天生的快速迭代特征，这使得case维护成本也变得非常高，经常跟不上迭代速度。
一
个标准的互联网应用产品的前端部分，我粗略估计大概有20%的业务基础代码比较稳定，比如通用组件、通用算法和数据模块等，可以针对这些建立复杂一些的
API和GUI测试用例来保证质量。剩下80%的部分不是很稳定，每天都在迭代，针对他们维护case的成本非常高。目前业界中号称做了自动化测试的项
目，也大多是在做那稳定的20%。
关于稳定部分的单元测试方法我这里就不赘述了， @貘吃馍香 的答案给出了很多关键字，有兴趣的去搜索就好了。我想讨论的是针对剩下80%不稳定部分的工程化测试方案。据我了解，前端测试面对这些问题还是很无力的，业内大部分团队还是靠堆人解决。
面对这种现状，我其实也没想到过什么好的方法，基本原则就是：以最低的成本建立和维护自动化测试用例。到目前为止，就想到过两个方案（都不是测试方案，只是回归测试辅助）：
1. 不太靠谱的“超级工位”大法。
这个方案可以说根本不是什么技术方案，而是一个办公设施，就是我们准备一个工位，摆上所有我们需要测试的主流设备，然后设备通过某种方式与一台电脑相连接，测试人员坐在工位上，在电脑中输入某个url，就能同步到所有设备中，然后开始逐个的人肉测试。
超级工位大法示意图（应该很多设备的，这里就是随便展示一下而已。。。）超级工位大法示意图（应该很多设备的，这里就是随便展示一下而已。。。）
相比现在的前端GUI测试，超级工位已经算是从0到1的飞跃了，虽然没解决什么技术问题，但为测试前的准备工作做好了铺垫。如果把前端测试比作吃屎，超级工位就是为这餐准备了一个好一点的餐桌。。。
2. 靠谱一些的“页面差异监控”
12
年的时候还在百度，当时有同事去美国参加velocity，twitter分享了一下他们的开发流程，其中有一个环节就是页面对比监控，利用了一个叫
pdiff的工具，每次提交代码，会自动对比页面之间的差异然后提醒测试人员注意回归。这也是一个典型的GUI测试零成本维护用例的案例。不过pdiff
这个工具是基于像素对比的，误报率比较高，所以去年我做了一个这个项目：fouber/page-monitor · GitHub 基于DOM树的diff，这样就能很大程度上自主控制要监控的元素，可以设置监控样式、文本的变化，比起像素diff智能了一些。
其
工作原理就是利用phantom或其他headless浏览器访问页面，然后截图，然后执行一段js，遍历整个dom树，获取元素计算样式和元素内文本内
容，构造出一个JSON结构，然后每次diff这个json来判断页面差异，并标记在截图上展示。dom树的diff过程有点类似react的虚拟dom
树diff。
（react的dom树diff算法示意图）（react的dom树diff算法示意图）
（react的dom树diff算法示意图）（react的dom树diff算法示意图）
DOM树diff我们可以分辨出元素样式修改/内容修改/新增元素/删除元素四种不同的页面差异，我们可以配置选择器来忽略元素。四种页面差异的效果图：
新增元素（绿色区域标记部分，“i am new here”）新增元素（绿色区域标记部分，“i am new here”）
删除元素（灰色区域标记部分，“你好”）删除元素（灰色区域标记部分，“你好”）
内容修改（黄色区域标记部分，“百-度”，“新-浪”）内容修改（黄色区域标记部分，“百-度”，“新-浪”）
样式修改（红色区域标记的部分）样式修改（红色区域标记的部分）
基于这样的页面差异对比监控，我们可以建立一个任务系统，把应用的所有页面url监控起来，这样每次版本迭代提交代码后，系统就能自动告诉我们，哪些页面的元素展现发生了改变，用于确定回归范围。
用监控的方式确定测试回归范围，是一种“少吃屎”的手段，符合工程化要求，能比较大范围的应用，虽然不能完美解决GUI中的交互问题，但能保证GUI的展现问题已经是不小的进步了。
