Selenium 2自动化测试实战 基于Python语言 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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虫师 著

图书标签:

• Selenium
• Python
• 自动化测试
• Web测试
• 测试实战
• 软件测试
• 测试开发
• 爬虫
• UI自动化
• 测试框架

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121278532

版次：1

商品编码：11858013

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

页数：324

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：本书适合软件功能测试人员、软件自动化测试人员以及Web开发人员阅读。

　　Selenium 是代表未来测试趋势的测试工具，是提升生产力的重要手段，但Selenium本身有两个版本，新手很容易陷入选择的误区。

　　而这本书描述的就是 Selenium 2， 代表了主流，也代表了未来；用的语言是 Python，全世界都在用，它简单、高效、经典、 优雅。使读者免去选择的苦恼。

内容简介

　　本书分为12个章节，第1章是自动化测试相关基础知识的介绍；第2章到第10章是本书的重点，循序渐进地介绍了自动化测试所用到的技术；第11章通过一个具体的项目综合运用了前面章节所介绍的技术与技巧。第12章选取了当前热门的技术进行了介绍，旨在扩展测试人员的综合技术能力。 本书的写作目的并不是为了简单地告诉读者如何使用一个自动化测试工具，而是希望读者在学习本书的内容后能够提高综合的技术高度与宽度，从而摆脱简单的手工测试，向高级测试工程师的道路迈进。

作者简介

　　胡志恒，魅族科技（深圳）分公司高级测试工程师。2011年6月开始在博客园上持续分享各种测试技术和经验，文章多次被51testing等网站转载，精通性能测试、自动化测试等技术。

目录

第1章 自动化测试基础

1.1 软件测试分类

1.2 分层的自动化测试

1.3 什么样的项目适合自动化测试

1.4 自动化测试及工具简述

1.5 Selenium工具介绍

1.6 前端技术介绍

1.7 前端工具介绍

1.8 开发语言的选择

第2章 测试环境搭建

2.1 Windows下的环境搭建

2.2 Ubuntu下的环境搭建

2.3 使用IDLE编写Python

2.4 编写第一个自动化脚本

2.5 安装浏览器驱动

2.6 不同编程语言下使用WebDriver

第3章 Python基础

3.1 Python哲学

3.2 输出与输入

3.3 分支与循环

3.4 数组与字典

3.5 函数、类和方法

3.6 模组

3.7 异常

第4章 WebDriver API

4.1 从定位元素开始

4.2 控制浏览器

4.3 简单元素操作

4.4 鼠标事件

4.5 键盘事件

4.6 获得验证信息

4.7 设置元素等待

……

第5章 自动化测试模型

5.1 自动化测试模型介绍

5.2 模块化驱动测试实例

5.3 数据驱动测试实例

第6章 Selenium IDE

6.1 Selenium IDE安装

6.2 Selenium IDE界面介绍

6.3 创建测试用例

6.4 Selenium IDE命令

6.5 断言与验证

6.6 等待与变量

第7章 unittest单元测试框架

7.1 认识unittest

7.2 关于unittest还需要知道的

7.3 带unittest的脚本分析

7.4 编写Web测试用例

第8章 自动化测试高级应用

8.1 HTML测试报告

8.2 自动发邮件功能

8.3 Page Object 设计模式

第9章 Selenium Grid2

9.1 Selenium Server环境配置

9.2 Selenium Grid工作原理

9.3 Remote应用

9.4 WebDriver驱动

第10章 Python多线程

10.1 单线程的时代

10.2 多线程技术

10.3 多进程技术

10.4 应用于自动化测试

第11章 自动化测试项目实战

11.1 自动化测试用例设计

11.2 BBS社区项目实战

第12章 BDD框架之Lettuce入门

12.1 什么是BDD

12.2 安装Lettuce

12.3 阶乘的例子

12.4 Lettuce_webdriver自动化测试

前言/序言

　　记得在 2013 年，笔者计划要学习一门脚本语言用来辅助测试工作，当时在 Ruby 与 Python 之间犹豫不定。后来开始接手社区项目的测试工作，由于社区项目基于 Python 开发， 所以，就自然选择了 Python。Python 语言的简单易用与丰富的类库给我带来了很大惊喜。 后来考虑到公司的 Web 产品比较适合进行自动化测试，再加上对产品的开发进度有很 好的节奏把控，于是就有了充足的时间尝试开展自动化测试。在此之前，我对 QTP 和 Selenium 两个自动化测试工具都有过接触，考虑在这两者之间选择其一。一方面是我个人 更偏向于使用开源工具，另一个重要原因是 Selenium 支持多种编程语言，包括 Python。于 是，就选择了 Python 与 Selenium 这样的组合进行产品自动化测试的尝试。 初期的学习遇到了不少问题。首先，Selenium 本身并不是一个单独的工具，它包含 IDE、 Gird 和 WebDriver 等几个部分；其次，Selenium 与编程语言的关系，以及它在编程语言中 所扮演的角色；最后，如何开发一个完整的自动化测试项目。初学者都会有这样的疑问。 当时，基于 Python 语言的 Selenium 自动化测试资料并不太多，大多资料都是基于 Java 语言的，所以学习过程也颇费周折。不过，在此过程中也得到了许多朋友的帮助，其中， 乙醇的文档和 MarkRabbit 的细心指导对我的帮助很大，在此表示感谢。

　　从事软件测试工作不久后，我便养成了写博客的习惯，把平时的学习与积累用简单易 懂的方式整理成博文，自然也会把这个技术以一个系列整理分享。后来，为了方便读者阅 读，把这个系列的十几篇博文整理成了 PDF 格式，并命名为 Selenium WebDriver (python)， 这应该可以看作本书的原型。再后来，不断地更新与扩充这份文档的内容，技术不再局限 于 WebDriver API 的操作，于是更名为《Selenium 2 Python 自动化测试实战》，基本知识体 系已经确定。与此同时，与乙醇合作的自动化相关课程也在同步开展中，使本文档中的内 容具有很强的实战性，以解决具体的问题为出发点，用大量的实例来说明自动化实施的思 想与概念。

　　本书的写作目的并不是为了简单地告诉读者如何使用一个自动化测试工具，这并非我 的初衷，我希望读者在学习本书的内容后能提高综合的技术高度与宽度，从而摆脱简单的 手工测试，向高级测试工程师的道路迈进。为此，我用了一定的章节来介绍 Python 的基础 与应用、BDD 行为驱动、GitHub 的使用，以及持续集成工具的使用等。

　　本书能够出版首先需要感谢编辑安娜，她为本书的出版提供了许多意见与帮助。其次， 需要感谢以往各期的学生，在传授你们技术的过程中我同样也收获颇多。另外，还要感谢 王成成、符志辉、张超、刘玉凤、吴宇、许晶晶、李娜、李朋程等学生，是你们帮助我校 对了这本书中的内容。

　　虫师

《Python数据分析与可视化实战》 内容简介： 数据，是当今世界最宝贵的财富之一。从商业决策到科学研究，再到社会生活，数据无处不在，并以前所未有的速度增长。如何从海量数据中挖掘有价值的信息，并将其以直观易懂的方式呈现出来，成为了现代社会亟需掌握的关键技能。本书将带您踏上一段深入Python数据科学领域的探索之旅，通过理论与实践相结合的方式，系统讲解数据分析与可视化的核心概念、常用工具和高级技巧。 本书特别关注于那些希望系统性地掌握Python在数据处理、分析和可视化方面能力的技术爱好者、开发者、数据分析初学者，以及希望提升数据技能的各行各业专业人士。我们不会深入探讨自动化测试的任何细节，而是将全部精力聚焦于数据领域，让读者能够独立完成从原始数据到洞察呈现的全过程。 第一部分：数据处理与清洗的基石 在深入分析之前，数据的质量至关重要。不完整、不准确、格式混乱的数据往往是分析失败的根源。本书的第一部分将为您打下坚实的数据处理与清洗基础。 Python数据科学生态概览： 我们将首先介绍Python在数据科学领域的核心生态系统，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等关键库的作用和发展历程。您将了解为什么Python能成为数据科学的首选语言，以及这些库如何协同工作，构建强大的数据处理流水线。 NumPy：数值计算的利器： NumPy是Python科学计算的基础，提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。您将学习如何创建、操作和广播NumPy数组，理解向量化操作的优势，并掌握各种数学函数和统计方法的应用。我们将通过实际案例，展示NumPy在处理大规模数值数据时的效率。 Pandas：数据处理的瑞士军刀： Pandas是进行数据分析的核心库，其DataFrame和Series对象提供了丰富的数据结构和高效的数据操作工具。本书将详细讲解如何使用Pandas进行数据的读取（CSV, Excel, SQL等）、写入、索引、切片、筛选、排序，以及如何处理缺失值、重复值、异常值。您将掌握数据合并、连接、分组聚合等常用操作，能够熟练地对结构化数据进行清洗和转换。 数据清洗进阶技巧： 除了基础的缺失值处理，我们还将探讨更复杂的清洗场景，例如文本数据的标准化、日期时间的解析与转换、异常值的检测与处理策略，以及如何利用正则表达式进行模式匹配和数据提取。您将学习如何构建健壮的数据清洗流程，确保分析结果的可靠性。 第二部分：探索性数据分析（EDA）与统计建模 数据清洗完毕后，接下来的关键步骤是通过探索性数据分析（EDA）来理解数据的内在规律和潜在关系。本部分将引导您运用统计学知识和Python工具，揭示数据的奥秘。 描述性统计： 您将学习如何计算和解释均值、中位数、方差、标准差、分位数等统计指标，以概括数据的中心趋势、离散程度和分布特征。我们将展示如何利用Pandas提供的函数快速获取数据的统计摘要。 数据分布分析： 理解数据的分布是进行深入分析的前提。本书将介绍直方图、核密度估计图等工具，帮助您可视化数据分布，识别偏度、峰度和多模态特征。 相关性分析： 探索变量之间的关系对于理解数据至关重要。您将学习如何计算皮尔逊相关系数，并利用热力图等可视化手段直观展示变量间的相关性强度和方向，从而发现潜在的关联模式。 假设检验基础： 本部分将简要介绍统计学中的基本假设检验概念，如t检验、卡方检验等，并演示如何在Python中使用SciPy库进行简单的统计推断，以验证数据中的假设。 初步建模思想： 尽管本书并非深入的机器学习教程，但我们将引入一些基础的建模概念，帮助您理解如何利用数据构建模型来预测或解释现象。这可能包括线性回归的初步介绍，以及如何评估模型的拟合度。 第三部分：数据可视化：让数据“说话” 静态的数字往往难以传达复杂的信息，而生动的数据可视化能够以直观、易懂的方式呈现数据中的模式、趋势和洞察。本部分将是本书的重点之一，带您掌握各种强大的可视化工具。 Matplotlib：Python绘图的基础： Matplotlib是Python最基础、最灵活的绘图库。您将学习如何绘制各种基本图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图，并掌握如何自定义图表的标题、轴标签、图例、颜色、样式等。我们将通过一系列示例，展示如何使用Matplotlib创建精美的静态图表。 Seaborn：美观易用的统计图形： Seaborn是基于Matplotlib构建的，提供了更高级的接口，能够轻松绘制出美观且信息量丰富的统计图形。您将学习如何使用Seaborn绘制分布图、分类图、回归图、矩阵图等，并理解如何利用Seaborn的主题和调色板提升图表的美观度。 交互式可视化基础（Plotly/Altair初步）： 在某些场景下，交互式可视化更能满足用户的探索需求。本书将对Plotly或Altair等交互式可视化库进行初步介绍，让您了解如何创建可以缩放、平移、悬停显示详细信息的图表，为您的数据故事增添活力。 可视化设计原则： 除了掌握工具，我们还将探讨优秀数据可视化的设计原则。如何选择合适的图表类型？如何避免误导性的可视化？如何有效地传达信息？这些都将是本书要探讨的内容，帮助您创建既美观又有效的可视化作品。 实际应用中的可视化： 我们将通过多个实际案例，展示如何在不同的数据分析场景中使用可视化技术，例如： 趋势分析： 如何用折线图展示时间序列数据的变化趋势。 比较分析： 如何用柱状图或箱线图比较不同组别的数据。 关系探索： 如何用散点图或热力图揭示变量间的关系。 地理空间数据可视化： 如何使用地图可视化地理信息（可能涉及GeoPandas等库的初步提及）。 第四部分：高级主题与项目实战 在掌握了数据处理、分析和可视化的基础之后，本书将进一步引导您接触一些高级主题，并通过实际项目巩固所学知识。 处理大型数据集的策略： 当数据规模超出内存时，传统的处理方式会变得效率低下。我们将介绍一些应对大型数据集的策略，例如使用Dask进行并行计算，或者优化Pandas的数据读取和处理方式。 数据聚合与分组操作进阶： 深入理解多层分组、自定义聚合函数等复杂的数据聚合场景，并学习如何高效地执行这些操作。 文本数据分析初步： 简要介绍文本数据的处理流程，如分词、词性标注、停用词去除等，并演示如何使用Python库（如NLTK或spaCy）进行初步的文本分析，为更复杂的自然语言处理任务打下基础。 时间序列分析基础： 针对具有时间顺序的数据，我们将介绍一些基础的时间序列分析概念，如趋势、季节性、周期性，并演示如何使用Pandas进行时间序列数据的处理和可视化。 综合项目实战： 本书将提供几个完整的端到端项目，涵盖从数据获取、清洗、探索性分析到最终可视化的全过程。例如，一个电商销售数据分析项目，一个社交媒体情感分析项目，或者一个金融市场数据可视化项目。通过这些项目，您将有机会将所学知识融会贯通，解决真实世界的数据问题，并构建具有说服力的数据报告。 本书特色： 实践驱动： 全书以大量实际代码示例和项目驱动，让您在动手实践中学习。 循序渐进： 从基础概念到高级应用，内容安排逻辑清晰，适合不同水平的读者。 工具聚焦： 深入讲解Python数据科学领域最常用、最核心的工具库，确保学以致用。 可视化强调： 将数据可视化作为贯穿全书的重要环节，培养您用图表讲述数据故事的能力。 前沿性： 关注当前数据科学领域的热点和实用技术。 通过本书的学习，您将能够自信地运用Python从繁杂的数据中提取有价值的见解，并将其以清晰、有吸引力的方式呈现给他人。无论您是想进入数据科学领域，还是希望提升现有工作中的数据处理和分析能力，本书都将是您不可或缺的伙伴。让我们一起，用Python解锁数据的力量！

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始拿到这本书，以为会是那种晦涩难懂的技术手册。但读了几章之后，我发现我完全错了。作者的写作风格非常流畅，他总是能用最简单易懂的语言解释最复杂的技术概念。比如，在讲到Page Objects时，他用了“房屋装修”的比喻，让我瞬间就理解了为什么需要这种模式，以及它能带来的好处。而且，书中穿插了很多小贴士和注意事项，这些细节之处，更能体现出作者丰富的实践经验。 这本书给我最大的惊喜是，它不仅仅停留在“怎么做”，更深入地探讨了“为什么这样做”。作者在讲解每一个技术点的时候，都会花时间去分析其背后的原理和设计思想。比如，在介绍WebDriver的生命周期时，他不仅仅告诉你如何初始化和关闭WebDriver，还解释了为什么要这样做，以及在不同场景下，如何优化WebDriver的生命周期管理，以避免资源浪费和潜在的bug。这种深入浅出的讲解方式，让我在掌握技术的同时，也能提升自己的思考深度。

评分☆☆☆☆☆

我特别喜欢书中关于“异常处理”那一部分的论述。在自动化测试过程中，各种突发状况层出不穷，比如网络延迟、元素加载不及时、甚至页面结构发生微小变化，这些都可能导致测试脚本失败。作者在这本书中，花了相当大的篇幅来讲解如何优雅地处理这些异常，他介绍的不仅仅是简单的try-except块，还深入探讨了等待机制（显式等待和隐式等待）的精妙运用，以及如何通过捕获具体的异常类型来制定更精细化的应对策略。书中提供的几个实战案例，比如如何处理弹窗、如何应对动态加载的页面，都让我学到了很多在官方文档和零散博客中学不到的“内功”。 更让我惊喜的是，作者还触及到了测试报告的生成和分析。他介绍了如何集成第三方库来生成更具可读性的HTML报告，甚至还简单地提及了如何进行数据可视化，让测试结果一目了然。这对于项目汇报和团队协作来说，无疑是极大的提升。我之前一直觉得自动化测试报告就是一堆堆的日志，看完之后，才意识到一个好的测试报告能传递多少有价值的信息。这本书的深度和广度，远超我最初的预期。

评分☆☆☆☆☆

我本来对Python的自动化测试了解得不多，这本书简直就像是一盏指路明灯。作者在开篇就为我搭建了一个坚实的基础，从Python的语法基础到Selenium的核心概念，都讲解得非常清晰。我尤其喜欢书中关于“如何选择合适的定位策略”的那部分内容。它没有简单地罗列各种定位器，而是通过大量的图文并茂的示例，详细地讲解了各种定位器的优缺点，以及在不同场景下的最佳实践。我学会了如何更准确、更高效地定位页面元素，这大大提升了我的测试脚本的稳定性。 而且，书中还涉及到了很多高级话题，比如如何进行跨浏览器测试，如何处理 Ajax 异步加载的页面，以及如何集成持续集成工具 Jenkins。这些都是我在实际工作中经常会遇到的问题，而这本书提供了一套非常系统和完整的解决方案。我感觉这本书的内容非常扎实，而且非常贴近实际应用，绝对不是那种“纸上谈兵”的书。读完这本书，我感觉自己对Selenium的理解又上了一个台阶，对Python自动化测试也更有信心了。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我几乎是一口气读完的，虽然我本身不是一个深度技术读者，但作者用非常生动形象的比喻，将那些枯燥的技术概念变得如同讲故事一般。特别是第一章，他没有一开始就抛出一堆复杂的代码，而是先从自动化测试的“痛点”讲起，让我这种新手也能迅速理解为什么需要它，以及它能解决什么问题。然后，关于环境搭建的部分，作者给出了非常详细的步骤，并且贴心地列出了可能遇到的各种问题和解决方案，这对于我这种初学者来说简直是福音，省去了我大量查阅资料的时间。 更让我印象深刻的是，书里不仅仅是介绍API的用法，而是通过一个个真实的项目场景，展示了如何将这些API组合起来，解决实际工作中遇到的问题。比如，在讲到定位元素的时候，作者没有仅仅罗列各种定位器，而是结合了网页的实际结构，分析了什么时候用ID，什么时候用CSS选择器，又什么时候需要XPath，而且还讲解了如何调试和优化定位表达式，这让我在实际操作时能够游刃有余。书中的代码示例也非常清晰，注释也很详细，即使我没有完全理解背后的原理，也能照着葫芦画瓢，成功实现一些基本的操作。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直观的感受就是“实用主义”。作者似乎非常理解我们这些一线测试工程师在实际工作中会遇到的各种“坑”，并且把这些经验都毫无保留地分享了出来。尤其是关于页面对象模型（POM）的设计模式，作者的讲解非常透彻，他不仅解释了POM的优点，还详细演示了如何在Python中落地POM，并且还分享了在实际项目中，如何根据团队规模和项目复杂度来选择和调整POM的实现方式。 另外，书中关于数据驱动测试的章节也让我受益匪浅。我之前一直以为数据驱动就是简单地将数据写在Excel里，然后循环读取。但作者在这本书里，介绍了几种不同的数据驱动方案，包括使用CSV文件、JSON文件，甚至还简单提及了如何与数据库集成。而且，他还在书中演示了如何通过参数化测试来提高测试用例的复用率，这对于我来说，是之前完全没有想过的。这本书真的能帮助我把自动化测试做得更高效、更有条理。

评分☆☆☆☆☆

哈哈哈，断断续续买了很多书，京东的书质量都还比较有保障，我就喜欢质量好的书，毕竟是个刚入行的人，要学习的东西很多，买回来好好研究，希望略有所成！那句鸡汤说的好，看书什么时候都不晚，哈哈哈哈

评分☆☆☆☆☆

适合小白，入门很棒，和同事买了好多书，都挺好的

评分☆☆☆☆☆

Selenium 2自动化测试实战 基于Python语言

评分☆☆☆☆☆

给我对象买的 感觉这本书的内容非常好 京东商城 值得信赖

评分☆☆☆☆☆

讲的比较基础，易懂，适合入门学习。书中环境是python3，同时举例对比了python2，通用。

评分☆☆☆☆☆

做活动的时候后买的基本技术书，一直坚信一本书学到一个知识点就是赚到了

评分☆☆☆☆☆

应该把有限的时间全部投入看书啊，这个selenium是个好工具，要好好学习

评分☆☆☆☆☆

做活动的时候后买的基本技术书，一直坚信一本书学到一个知识点就是赚到了

评分☆☆☆☆☆

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