本文目录一览：

• 1、软件测试进阶之自动化测试——locust性能测试实例
• 2、python单元测试框架有哪些
• 3、Python软件测试开发之Django与Flask

软件测试进阶之自动化测试——locust性能测试实例

了解locust进行性能测试的实例，独立编写locust性能测试代码，本课程主要讲述使用python的locust库进行性能测试。Locust是一个python编写的开源负载测试工具，支持模拟成千上万的用户，可分布式，报告和运行情况支持网页查看。

不同于Jmeter的界面化脚本配置，Locust的脚本需要完全写Python代码，虽然从一定程度提高了脚本编 写的门槛，但是对于熟悉Python的人来说还是比较简单的，况且自己写代码的话，脚本的灵活性更高。Locust脚本就是一个普通的Python文件，但是在脚本中必须先定义一个类，然后继承Locust提供的一个HttpUser类。

在软件测试领域，Locust.io 提供了一个高效、灵活的性能测试解决方案。通过加入技术交流群，您可以获取更多资源、与同行交流经验，并免费参与直播讲座和技术沙龙。群内不仅提供了丰富的学习资料，还汇集了自动化测试和性能测试方面的专家，共同推动技术进步。

掌握在实际的项目中如何灵活运用移动自动化的相关技术。

APP自动化测试工具 自动化的测试可以提高效率，减少人工参与，降低错误率。常见的自动化测试工具包括Appium、Selenium等，它们能够模拟用户操作，对应用进行功能测试，确保应用在各种场景下都能正常运行。APP稳定性测试工具 稳定性测试工具帮助开发者确保应用在长时间运行和高强度使用下仍能保持稳定。

python单元测试框架有哪些

1、Python单元测试框架主要有以下几个： unittest unittest是Python自带的标准库之一，是Python中最常用的单元测试框架。它提供了丰富的断言方法以及测试夹具机制，可以很方便地组织和管理测试用例。 pytest pytest是一个成熟的全功能测试框架，拥有简单易用的API和丰富的插件系统。

2、Python单元测试框架主要有以下这些哦：Robot Framework 简介：这可是测试驱动开发的佼佼者呢，支持多种平台，还通过关键字驱动测试，让测试用例可读性变得超高！特点：虽然它主要用于数据驱动测试，但在创建自定义HTML报告方面稍显繁琐。

3、在进行自动化测试时，编写测试用例会使用到单元测试模块，其中Python中常见的单元测试模块包括unittest、pytest、nose等。其中，unittest和pytest是被提及最多的两个框架，本文将通过简单介绍，对比这两者在断言、用例执行规则、前后置操作、测试报告、参数化功能、失败重跑、跳过用例等方面的主要区别。

4、unittest/PyUnit作为Python默认框架，虽简洁，但命名规则与Python标准不符，且样板代码较多。Behave专注于行为驱动开发，适合黑盒测试，但不适用于复杂场景。Lettuce则以易用性和流畅性见长，适合简单任务，但沟通协作至关重要。对于功能与单元测试，Pytest是优选，对新手友好的Robot Framework则适合作为入门工具。

5、参数化在unittest框架中可以利用`parameterized`库实现，首先安装`parameterized`库，使用`@parameterized`装饰器定义测试用例的参数，然后编写测试函数。例如，在测试Sina邮箱登录功能时，可以设置不同的用户名、密码组合进行验证，参数化使得少量代码即可覆盖多种测试情况。

Python软件测试开发之Django与Flask

Python Web开发中，Django和Flask是两个备受关注的框架。Django以其高效、可扩展和安全的特性，常用于构建大型企业级应用，而Flask则以其灵活性更适合小型和轻量级项目。选择使用哪个框架主要取决于项目的规模、复杂度和开发者的需求。掌握一个框架是基础，但理解两者有助于扩展技能。

因其要求能力全面，网站开发只是部分工作，推荐使用快速易用的框架Flask与FastAPI。建议测试开发工程师先尝试使用Flask或FastAPI这类迷你型框架。若工作经常涉及大量Web开发技术，可考虑切换到更复杂的框架如Django或Spring全家桶，但须慎重考虑个人职业方向。

与采用Django开发对比，开发者在项目开始的时候可能需要花费更多的时间去了解、挑选各个组件，因此Flask开发的灵活度更高，开发者可以根据自己的需要去选择合适的插件。当然Flask历史相对较短，第三方APP自然没有Django那么全面。

Django和Flask的主要区别在于：Django提供更全面的功能支持，Flask提供更轻量级、更灵活的框架。Django适用于大型项目，Flask适用于小型项目或快速原型开发。全球著名的stackshare网站对Django和Flask的调查分析表明，Django在复杂应用开发中具有优势，而Flask在快速原型开发中表现更佳。