测试开发

MTSC2025参会感悟：AI 驱动的测试用例生成目录一、测试用例生成的背景与挑战二、用例平台的整体设计方案（一）平台核心组成（二）用例规范化语言设计三、AI 用例生成的场景与价值

测试开发：Python+Django实现接口测试工具【测试开发天花板】Django+Vue+PyTest打造企业级自动化平台｜能写进简历的硬核项目最近被几个公司实习生整自闭了，没有基础，想学自动化又不知道怎么去学，没有方向没有头绪，说白了其实就是学习过程中没有成就感，所以学不下去。出于各种花里胡哨的原因，今天给大家整一个简单又有成就感的接口自动化学习吧。

颠覆传统接口测试！用 Streamlit + SQLite + GPT 打造可视化自动化平台💡 系列推荐：B站搜索「Python自动化办公2.0」课程，带你零基础进阶自动化专家！仅供付费学员可获得项目资料和代码 ,视频教程，项目源码，讲师1v1

2. 如何理解互联网七层模型？深度解析。OSI（开放系统互联）七层模型是理解网络通信的基石。本文将通过功能定位和生活化类比，帮助您彻底掌握每一层的核心价值。

Pytest断言全解析：掌握测试验证的核心艺术断言是自动化测试中的验证检查点，用于确认代码行为是否符合预期。在Pytest中，断言直接使用Python原生assert语句，当条件不满足时抛出AssertionError异常。

自动化过程中，如何定位一闪而过的toast？解决的问题：实时监控DOM变化技术优势：解决的问题：精准捕获新增元素实际场景：解决的问题：排除非元素节点节点类型说明：

近几年字节飞书测开部分面试题整理一句话总结：无状态 & 可扩展性跨域/跨服务支持性能优势移动端/API友好安全性权衡总结： JWT适合分布式、无状态、跨平台场景，Session更适合强控制、短会话需求。实际可结合使用（如JWT存用户ID，关键操作二次验证）。

43. 远程分布式测试实现这种分布式测试架构通过将测试任务分发到不同服务节点，显著提高了测试执行效率，特别适合大型项目的快速验证需求。

38. 自动化测试异步开发之编写客户端异步webdriver接口类完全异步设计：资源自动管理：定位策略优化：协议标准化：操作链式封装：这种设计模式展示了如何基于WebDriver协议构建现代异步浏览器自动化框架，为高效、可靠的自动化测试提供了坚实基础。

23. 装饰器应用之测试用例的依赖实现性能统计：在1000个测试用例的大型项目中，使用依赖装饰器可减少30%的执行时间（通过跳过无效用例）。实际测试数据显示，合理使用依赖管理能使维护成本降低40%。

21. 自动化测试框架开发之Excel配置文件的测试用例改造Excel的数据：最佳实践建议：建议将测试数据与测试代码分离管理，使用独立的testdata目录存储各类测试数据文件。实际项目数据统计显示，采用数据驱动模式可降低60%的测试维护成本。

19. 结合Selenium和YAML对页面实例化PO对象改造「小贴士」：点击头像→【关注】按钮，获取更多软件测试的晋升认知不迷路！ 🚀

14. 原生测试框架Unittest的skip、skipIf、skipUnless的使用输出示例： SKIP: 要求MacOS系统 | 当前系统: Linux「小贴士」：点击头像→【关注】按钮，获取更多软件测试的晋升认知不迷路！ 🚀

阿华的代码王国

【性能测试】Jmeter下载安装、环境配置-小白使用手册（1）本篇文章主要包含Jmeter的下载安装、环境配置添加线程组、结果树、HTTP请求、请求头设置。JSON提取器的使用，用户自定义变量

Java测试框架Mockito快速入门Mockito 是一个专门用于 Java 的强大测试框架，主要用来创建和管理模拟对象，辅助开发者进行单元测试，具有以下特点和功能：

霍格沃兹测试开发学社测试人社区

性能测试丨JMeter 分布式加压机制JMeter 的分布式加压机制允许在多台机器上同时运行测试，以模拟更高的负载。以下是其工作原理和配置步骤：

霍格沃兹测试开发学社测试人社区

人工智能丨卷积神经网络的概念，它与普通的神经网络有何不同卷积神经网络（CNN）是一种专为处理网格数据（如图像）设计的神经网络，与普通神经网络的主要区别如下：CNN通过卷积层、池化层和参数共享等机制，在处理图像等网格数据时表现出色，能够有效提取局部特征并减少参数量。

霍格沃兹测试开发学社测试人社区

人工智能丨Deepseek vs 传统测试工具：谁将主导软件质量保障？如今软件质量保障已成为企业竞争力的核心命脉。传统的测试工具（如Selenium、JMeter、JIRA等）曾长期占据主导地位，但随着AI技术的突破，以Deepseek为代表的智能化测试平台正以颠覆性姿态冲击行业格局。这场新旧工具的较量，不仅是技术路线的选择，更关乎软件测试行业的未来方向。

霍格沃兹测试开发学社测试人社区

人工智能丨PyTorch 计算机视觉计算机视觉，作为人工智能的一个中心领域，正在迅速改变我们与世界的交互方式。近年来，深度学习在图像识别、目标检测和生成等任务上取得了显著进展。而 PyTorch 作为一个灵活且强大的深度学习框架，成为开发计算机视觉应用的热门选择。本文将探讨 PyTorch 在计算机视觉中的应用、具体使用步骤、以及职业发展的机遇。

霍格沃兹测试开发学社测试人社区

人工智能丨PyTorch 强化学习与自然语言处理在当前快速发展的科技时代，深度学习和人工智能无疑是最受追捧的领域之一。而在这股浪潮中，PyTorch作为一种灵活而强大的深度学习框架，已经占据了重要的地位。无论是在强化学习还是自然语言处理中，PyTorch都提供了不容小觑的功能和便利性。本文将带我们走进PyTorch的世界，探讨它在软件测试、测试开发等领域的应用，并深入了解如何最大限度地利用它来实现我们的技术目标。