Respuesta: ¿Qué habilidades se necesitan para las pruebas de software?
La siguiente es una ruta de aprendizaje integral para sistemas de prueba de software basados en el lenguaje Python. Debe dominar los siguientes puntos de conocimiento:
Fase 1: Curso básico profesional
<. p>Objetivos de la fase:1. Competente en tecnologías centrales de TI: programación, base de datos, sistema operativo, control de versiones
2. Competente en el uso de tecnologías aprendidas para construir diversos entornos de servidor. p>
3. Construya varios entornos de servidor a través de las tecnologías aprendidas
3. Comprensión profunda de diversas dificultades y métodos para afrontar el proceso de desarrollo de software
4. tecnología de programación y úsela hábilmente Programación Python
Puntos de conocimiento:
1. Elementos de página web, diseño, estilos CSS y modelos de caja. Programación JavaScript, funciones, algoritmos básicos, expresiones regulares.
2. Conocimiento de bases de datos, paradigma, configuración de MySQL, comandos, creación de bases de datos y tablas, adición, eliminación, modificación de datos, restricciones, vistas, procedimientos almacenados, funciones, activadores, transacciones, cursores y herramientas de modelado que brindan información. en el conocimiento general de los sistemas de gestión de bases de datos y el uso y gestión de bases de datos MySQL. Sentar las bases para las pruebas de software y el desarrollo de pruebas.
3. Instalación y configuración de Linux, operaciones de archivos y directorios, administración de comandos VI, usuarios y permisos, implementación del entorno y programación Shell. Como sistema operativo de servidor convencional, Linux es la clave de cada prueba y desarrollo. El ingeniero debe dominar la tecnología y poder utilizarla con habilidad.
4. Conceptos básicos de programación de Python, reglas de sintaxis, funciones, tipos de datos, PDBC, cultivar una base sólida de programación de Python y dominar el uso de la programación de objetos centrales de Python.
5. Python orientado a objetos, manejo de excepciones, IO de archivos, subprocesos múltiples, programación de red, desarrollo de interfaz PyQT, comprensión profunda de la programación orientada a objetos, mecanismo de manejo de excepciones, principios de subprocesos múltiples. protocolos de red y otros conocimientos, y en Hábilmente utilizados en proyectos.
La segunda etapa: cursos básicos profesionales
Objetivos de la fase:
1. Competente en el uso de los conocimientos aprendidos para completar un proyecto de prueba de software estándar
2. Ser competente en el uso de Python para completar el desarrollo de pruebas de GUI, pruebas de interfaz y pruebas de rendimiento
3. Tener un conocimiento profundo del sistema de tecnología de desarrollo de pruebas y los principios de implementación. Comprender
4. Utilice de manera flexible la tecnología de desarrollo de pruebas para resolver diversos problemas en el proyecto.
Puntos de conocimiento:
1. , metodología, terminología, diseño de casos de prueba, herramientas de gestión de zendo, informes de prueba, gestión de defectos. Comprender diversas cuestiones prácticas en ingeniería de software y comprender la teoría, los métodos y los procesos de prueba de sistemas. Competente en el uso de métodos de diseño de casos de prueba para diseñar casos de prueba de manera eficiente.
2. Análisis de requisitos de prueba, diseño de escenarios de prueba, diseño de casos de prueba, implementación de proyectos de prueba, informes de defectos e informes de prueba, tener un conocimiento profundo de varios procesos y enlaces clave de las pruebas del sistema, y completar hábilmente. Proyectos de prueba de sistemas.
3. El marco SikuliX, el marco UIAutomation, el marco Selenium WebDriver, el marco básico de aplicaciones de Android, la prueba Monkey, el marco de prueba móvil Appium y el marco de prueba móvil UIAutomator2 se utilizan de manera integral en varias plataformas operativas de aplicaciones para completar varias pruebas de automatización. Aprendizaje y aplicación de marcos, comprensión profunda de la tecnología de prueba automatizada de GUI y desarrollo de pruebas de los marcos correspondientes.
4. Marco de prueba unitaria de Python, protocolo de comunicación de red, protocolos HTTP y HTTPS, protocolos WebService y WebSocket, biblioteca de prueba de interfaz Python, herramientas de prueba de interfaz PostMan y SoapUI, a través de pruebas de interfaz a nivel de código y a nivel de protocolo. interfaces Prácticas de desarrollo de pruebas para pruebas, uso flexible de Python para desarrollar scripts de prueba de interfaces y competencia en el uso de varias herramientas de prueba de interfaces.
5. Principios de prueba de rendimiento, sistema de indicadores, diseño de escenarios, proceso de implementación, aplicación de herramienta JMeter, desarrollo de scripts BeanShell, marco de prueba de rendimiento Python Locust, comprensión profunda del sistema y metodología de tecnología de prueba de rendimiento, y competencia. uso de las herramientas de prueba de rendimiento JMeter y el marco de prueba de rendimiento Locust para implementar pruebas de rendimiento de cualquier sistema.
La tercera fase: proyecto de práctica integral
Objetivos de la fase:
1. Aplicar de manera flexible pruebas de software y tecnología de desarrollo de pruebas al proyecto.
>2. Tener sólidas habilidades de prueba y desarrollo y completar proyectos de prueba y desarrollo de forma independiente.
3. Uso integral de la tecnología de prueba de software para satisfacer las necesidades de los talentos de nivel medio y superior en las empresas.
4. Comprender en profundidad la tecnología aprendida y tener la capacidad de resolver problemas de forma independiente.
Puntos de conocimiento:
Análisis de requisitos de prueba, revisión por pares, plan de prueba, prueba. escenario, caso de prueba, gestión de configuración, integración continua. A través de la práctica de prueba de proyectos de sistemas de aplicaciones de nivel empresarial a gran escala, fortalecer la comprensión del proceso de implementación y los detalles técnicos de los proyectos de prueba de sistemas.
2. Diseño e implementación de pruebas de interfaz, pruebas de regresión, pruebas de humo, pruebas de seguridad, aplicación de marco RobotFramework, automatización de UI, etc., combinan varias tecnologías de pruebas automatizadas con simulacros de proyectos reales y fortalecen la aplicación de pruebas automatizadas. tecnología y, al mismo tiempo, dominar más marcos de prueba.
3. Proyecto de prueba de rendimiento real, la herramienta de prueba de rendimiento LoadRunner, a través de un resumen práctico integral del proyecto, integra un conjunto completo de tecnologías de prueba en el proyecto para fortalecer el efecto de aprendizaje y la experiencia del proyecto.
4. Desarrollo del marco de prueba nativo de Python, que incluye tecnologías nativas como Monkey, UI, reconocimiento de imágenes, plataforma de prueba en la nube, informe de prueba HTML, integración continua, desarrollo de marco basado en palabras clave KDT, etc., desarrollado a través de Implemente una gran cantidad de código nativo de Python, comprenda en profundidad los principios de implementación subyacentes de la tecnología de desarrollo de pruebas automatizadas y abandone por completo la dependencia de las herramientas. Logre una tecnología de desarrollo de pruebas reales.
5. Según las ideas de diseño y los métodos de implementación del marco de prueba, implemente de forma independiente un conjunto de marcos de prueba, que pueden completar de forma independiente un conjunto de marcos de prueba automatizados y pueden usarse directamente en proyectos reales.
6. La integración continua y Jenkins, los principios y herramientas de prueba de seguridad, el desarrollo del rastreador Python y el marco Scrapy, mejoran otras tecnologías de prueba de software, mejoran el conocimiento, mejoran la competitividad y ayudan al desarrollo profesional.
Conocimientos complementarios
1. Avance de algoritmos, procesamiento de imágenes, procesamiento de video, cifrado, descifrado y algoritmos de compresión.
2. Lenguaje de modelado unificado UML, cinco tipos de diagramas, diagramas de clases, explicación detallada de diagramas de clases, diagramas de casos de uso y diagramas de secuencia.
3. Marco de desarrollo distribuido Dubbo, sistema de gestión de bases de datos relacionales Oracle y sistema de gestión de bases de datos no relacionales MongoDB.
4. Marco de desarrollo de big data Hadoop/MapReduce/Spark.
5. Desarrollo de aplicaciones nativas Android e iOS y desarrollo WebApp.
6. Marco de procesamiento de imágenes OpenCV, marco de aprendizaje profundo TensorFlow, motor de búsqueda de texto completo Lucene y marco de segmentación de palabras chinas Ik-Analyzer, algoritmos y marcos de procesamiento de video.