面試時，自動化是軟件測試高頻面試內容，通過學習和準備面試題，你會對可能遇到的問題有所準備，從而減輕面試時的緊張感，讓你在面試中穩操勝券！

今天，分享一些在面試中可能會遇到的自動化測試面試問題，助你在面試中從容不迫。

一、python深拷貝與淺拷貝的區別

Python中的深拷貝（deep copy）和淺拷貝（shallow copy）是兩種不同的對象復制方式，它們之間的主要區別在于復制的內容和范圍。

淺拷貝（Shallow Copy）

淺拷貝會創建一個新的對象，這個對象有著原始對象的一些屬性的新引用（而不是原始屬性的值的復制）。如果屬性是容器類型（如列表、字典或其他自定義對象），則淺拷貝后新對象將引用與原始對象相同的容器對象，而不是創建容器的新實例。

這意味著，如果你修改了淺拷貝后新對象的容器類型屬性，那么原始對象的相應屬性也會被修改，因為它們指向的是內存中的同一個對象。

深拷貝（Deep Copy）

深拷貝會創建一個新的對象，并遞歸地復制原始對象的所有屬性及其子對象（容器類型）。深拷貝后新對象與原始對象是完全獨立的，它們沒有共享任何子對象。

因此，如果你修改了深拷貝后新對象的容器類型屬性，原始對象的相應屬性不會受到任何影響，因為它們是完全獨立的對象。

示例：

import?copy??#?原始對象??
original_list?=?[1,?2,?[3,?4]]??#?淺拷貝??
shallow_copy?=?original_list[:]??#?或者使用?copy.copy(original_list)??#?修改淺拷貝后的子列表??
shallow_copy[2][0]?=?5??#?輸出原始對象和淺拷貝后的對象??
print(original_list)??#?輸出:?[1,?2,?[5,?4]]，原始對象的子列表也被修改了??
print(shallow_copy)???#?輸出:?[1,?2,?[5,?4]]??#?深拷貝??
deep_copy?=?copy.deepcopy(original_list)??#?修改深拷貝后的子列表??
deep_copy[2][0]?=?6??#?輸出原始對象和深拷貝后的對象??
print(original_list)??#?輸出:?[1,?2,?[5,?4]]，原始對象沒有變化??
print(deep_copy)??????#?輸出:?[1,?2,?[6,?4]]，深拷貝后的對象完全獨立

在這個示例中，你可以看到淺拷貝后修改子列表會影響原始對象，而深拷貝則不會。

二、自動化測試過程中，你遇到了哪些問題，是如何解決的

1.環境配置問題

問題：自動化測試經常需要在特定的測試環境中運行，包括數據庫、API 服務、瀏覽器驅動等。這些環境的配置可能很復雜，容易出現錯誤。

解決方案：編寫詳細的文檔來描述如何設置和配置測試環境，方便團隊成員參考。使用自動化工具（如 Ansible 或 Puppet）來自動化環境配置過程。

2.測試腳本維護困難

問題：隨著應用程序的更新和變化，測試腳本可能需要頻繁修改和維護，這可能會變得非常耗時和繁瑣。

解決方案：使用模塊化、參數化的方法來編寫測試腳本，提高代碼的可讀性和可維護性。使用版本控制系統（如 Git）來管理測試腳本的變更歷史，方便追蹤和回滾。引入持續集成/持續部署（CI/CD）流程，自動運行測試腳本并檢查代碼質量。

3.測試數據準備

問題：自動化測試需要大量的測試數據來模擬不同的場景和條件。如何準備和管理這些數據是一個挑戰。

解決方案：使用數據驅動測試（DDT）方法，將測試數據和測試邏輯分離，方便管理和維護。使用數據庫快照或模擬數據來快速準備測試數據。編寫輔助腳本來自動生成測試數據。

4.測試結果分析

問題：自動化測試可能會產生大量的測試結果和日志，如何有效地分析和利用這些結果是一個問題。

解決方案：使用測試報告工具（如 Allure、ExtentReports 等）來生成清晰、易讀的測試報告。引入測試監控和告警系統，自動檢測測試失敗并發送通知。對測試結果進行定期回顧和分析，以發現潛在的問題和改進點。

5.跨瀏覽器/平臺兼容性

問題：Web 應用程序需要在不同的瀏覽器和平臺上運行，確保跨瀏覽器/平臺的兼容性是一個挑戰。

解決方案：使用?Selenium Grid?或類似工具來在不同的瀏覽器和平臺上并行運行測試。編寫跨瀏覽器/平臺的兼容性測試用例，確保應用程序在各種環境下都能正常工作。引入自動化截圖和視覺回歸測試工具（如 Galen Framework、BackstopJS 等）來檢查頁面布局的變化。

6.與開發的協同工作

問題：自動化測試團隊和開發團隊之間可能存在溝通不暢、需求理解不一致等問題。

解決方案：建立明確的測試和開發之間的接口和流程，確保雙方對測試需求和進度有清晰的認識。定期舉行團隊會議，討論測試進度、遇到的問題和解決方案。使用敏捷開發方法（如 Scrum 或 Kanban），確保開發和測試團隊之間的緊密協作。

7.性能問題

問題：自動化測試可能會消耗大量的計算資源和時間，尤其是在進行大規模測試時。

解決方案：優化測試腳本和測試用例，減少不必要的測試步驟和重復測試。使用分布式測試框架（如 Selenium Grid）來并行運行測試，提高測試效率。引入性能測試工具（如 JMeter、LoadRunner 等）來模擬高并發場景并測試應用程序的性能。

三、get和post不同點

1.本質區別

GET：用于從指定的資源請求數據。

POST：用于向指定的資源提交要被處理的數據。

2.URL可見性

GET：請求的參數會附加在URL上，因此參數是可見的。

POST：請求的參數不會顯示在URL中，而是放在HTTP請求的正文內，因此參數是不可見的。

3.數據傳輸方式

GET：通過URL進行參數傳遞，即將參數拼接到URL的查詢字符串中。

POST：通過HTTP請求的正文（body）進行參數傳遞。

4.緩存性

GET：請求是可以被緩存的，瀏覽器和其他中間設備可能會緩存GET請求的結果。

POST：請求默認不會被緩存，因為POST請求通常涉及數據的修改。

5.后退/刷新行為

GET：在瀏覽器中，點擊后退按鈕或刷新按鈕，GET請求會重新發送，并且不會有副作用（除了可能的緩存問題）。

POST：點擊后退按鈕會導致瀏覽器警告用戶數據可能會重新提交，因為POST請求通常涉及數據的修改。

6.傳輸數據的大小

GET：由于URL長度的限制，GET請求傳輸的數據大小通常較小，一般不超過2k-4k（根據瀏覽器和服務器配置的不同，限制可能有所不同）。

POST：POST請求傳輸的數據大小沒有限制，或者限制通常比GET請求大得多。

7.安全性（僅從URL可見性角度）

GET：由于參數是URL的一部分，因此GET請求的參數可能會暴露給用戶，可能不適合傳輸敏感數據。

POST：參數不會顯示在URL中，因此POST請求在傳輸敏感數據時相對更安全。但請注意，僅依賴POST的安全性是不夠的，應該始終對敏感數據進行加密和驗證。

8.TCP數據包

GET：通常只產生一個TCP數據包。

POST：可能產生兩個TCP數據包。首先，瀏覽器會發送帶有HTTP頭信息的請求，服務器響應100 Continue后，瀏覽器再發送包含數據的請求體

9.使用場景

GET：常用于查詢操作，如從數據庫檢索數據。

POST：常用于數據提交、文件上傳等場景，特別是當涉及數據的創建、更新或刪除時。

四、自動化如何實現文件上傳？

自動化實現文件上傳可以通過多種方法，以下是幾種常見的方案：

1.使用Selenium與Python進行文件上傳

1）安裝Selenium庫和相應的瀏覽器驅動（如ChromeDriver）。

2）使用Selenium的find_element_by_...方法定位到文件上傳的輸入框（通常是一個<input type="file">元素）。

3）使用send_keys()方法并傳入文件的絕對路徑（注意在Windows系統中路徑字符串前需加r以表示原始字符串，避免轉義字符問題）。

例如：

from?selenium?import?webdriver??
driver?=?webdriver.Chrome(executable_path='chromedriver.exe')??
driver.get('文件上傳頁面的URL')??
#?替換為實際的ID??
file_input?=?driver.find_element_by_id('file-upload-input-id')??
file_input.send_keys(r'C:\path\to\your\file.txt')??

2.使用pywinauto庫（僅限Windows系統）

安裝pywinauto庫，當上傳文件的窗口彈出時，利用pywinauto庫發送文件路徑和回車鍵的按鍵事件。

例如：

from?pywinauto.keyboard?import?send_keys??
send_keys('D:\\test.png')??#?替換為文件絕對路徑??
send_keys('{VK_RETURN}')??#?發送回車鍵

注意：這種方法需要確保文件上傳窗口處于活動狀態。

3.使用pyautogui庫（跨平臺）

安裝pyautogui庫，與pywinauto類似，當上傳文件的窗口彈出時，使用pyautogui模擬鍵盤輸入文件路徑和回車鍵。

例如：

import?pyautogui??
pyautogui.write('D:\\test.png')??#?替換為文件絕對路徑??
pyautogui.press('enter',?2)??#?發送回車鍵，注意可能需要多次發送

注意：pyautogui的路徑不能包含中文，且一次僅能上傳一個文件。

4.使用Playwright（跨瀏覽器自動化測試工具）

Playwright是一個由Microsoft開發的自動化測試工具，它支持Chrome、Firefox和Safari等多種瀏覽器。

除了用于自動化測試外，Playwright也可以用于執行瀏覽器操作，包括模擬用戶行為實現文件上傳功能。

需要編寫相應的Playwright腳本，并使用其API來定位文件上傳元素并上傳文件。

總結：如果需要跨平臺使用，建議使用Selenium或Playwright等跨平臺工具；如果僅在Windows系統下使用，pywinauto可能是一個更好的選擇。此外，第三方工具也提供了豐富的文件共享和傳輸功能，可以根據需要進行選擇和使用。

五、怎么判斷一個Bug是前端還是后端的

判斷一個bug是前端還是后端的，通常需要考慮bug的表現、觸發條件、涉及到的代碼和工具等多個方面。以下是一些常見的判斷方法：

1. 觀察Bug的表現

• • 前端Bug：通常與用戶在瀏覽器或客戶端界面上看到的視覺效果、交互行為或性能問題相關。例如，頁面布局錯亂、按鈕點擊無響應、動畫效果異常等。

  • 后端Bug：通常與服務器響應、數據處理、數據存儲或網絡通信相關。例如，數據提交失敗、服務器響應超時、數據展示不準確等。

2. 檢查觸發條件

• • 前端Bug：觸發條件通常與用戶的輸入或操作相關，如點擊某個按鈕、輸入特定內容等。

  • 后端Bug：觸發條件可能與特定的請求參數、服務器狀態或數據庫操作相關。

3. 查看網絡請求和響應

• • 使用瀏覽器的開發者工具（如Chrome DevTools）查看網絡請求和響應。

  • 前端Bug：如果請求本身沒有問題，但響應在前端處理時出現問題，則可能是前端Bug。

  • 后端Bug：如果請求發出后沒有得到預期的響應（如狀態碼錯誤、響應數據不完整或格式錯誤），則可能是后端Bug。

4. 檢查控制臺日志

• • 前端Bug：瀏覽器控制臺中可能會顯示JavaScript錯誤、警告或信息，這些可以幫助定位前端bug。

  • 后端Bug：服務器日志中可能會記錄與后端相關的錯誤信息或異常堆棧，這些可以幫助定位后端Bug。

5. 使用調試工具

• • 前端：使用瀏覽器的開發者工具進行JavaScript調試，查看變量值、函數調用棧等。

  • 后端：使用IDE（如Visual Studio Code、IntelliJ IDEA等）中的調試功能，設置斷點、查看變量值、單步執行代碼等。

6. 模擬和排除法

• • 嘗試模擬用戶操作，逐步排查可能的問題點。

  • 排除法：先假設是前端或后端的問題，然后逐一排查和驗證。

7. 與團隊成員溝通

• • 與前后端開發人員溝通，了解bug的上下文和相關信息。

  • 根據團隊成員的專業知識和經驗，共同判斷bug的歸屬。

8. 查看代碼和文檔

• • 查閱相關代碼和文檔，了解實現細節和邏輯。

  • 根據代碼和文檔中的注釋、說明和示例，判斷bug是前端還是后端的問題。

9. 考慮業務邏輯和數據

• • 有時bug可能與業務邏輯或數據相關，而不僅僅是前端或后端的問題。

  • 在這種情況下，需要綜合考慮業務邏輯、數據結構和前后端交互等因素。

10. 使用測試工具

• • 使用自動化測試工具（如Mocha、Cypress等）進行端到端測試，模擬用戶操作并檢查結果。

  • 根據測試結果和日志信息，判斷bug是前端還是后端的問題。

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