python測試腳本語言
優點：Python是一種代表簡單主義思想的語言，閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣，使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身;
Python底層是用C語言編寫的，很多標准庫和第三方庫也都是用C寫的，運行速度非常快;
IPython
Notebook使我們更容易使用Python進行數據工作，可以輕松地與同時共享Notebook，無需他們安裝任何東西，大大減少組織代碼，輸出和注釋文件的開銷;
Python是一種通用語言，容易和直觀，在學習上會比較容易，可以加快你寫一個程序的快速，此外Python測試框架是一個內置的，可以保證你的代碼是可重復使用和可靠的;
Python還是一個多用途語言，把不同背景的人結合在一起，作為一種常見的、容易理解，大部分程序員都懂，可以很容易地和統計學家溝通，你可以使用一個簡單的工具就把你每一個工作夥伴整合起來。
由於它的開源本質，Python已經被移植在許多平台上，比如說：Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS等。
很多時候不能將程序連寫成一行，如import sys;for i in sys.path:print
i，而perl和awk就無此限制，可以較為方便的在shell下完成簡單程序，不需要如Python一樣，必須將程序寫入一個.py文件;
Python語法獨特，也許不應該被稱為局限，但是它用縮進來區分語句關系的方式還是給很多初學者帶來了困惑，即便是很有經驗的Python程序員，也可能陷入陷阱;
Python對比C、C++語言運行速度要慢一些。
② 如何使用python編寫測試腳本
1)doctest
使用doctest是一種類似於命令行嘗試的方式，用法很簡單，如下
復制代碼代碼如下:
def f(n):
"""
>>> f(1)
1
>>> f(2)
2
"""
print(n)
if __name__ == '__main__':
import doctest
doctest.testmod()
應該來說是足夠簡單了，另外還有一種方式doctest.testfile(filename)，就是把命令行的方式放在文件里進行測試。
2)unittest
unittest歷史悠久，最早可以追溯到上世紀七八十年代了，C++，Java里也都有類似的實現，Python里的實現很簡單。
unittest在python里主要的實現方式是TestCase,TestSuite。用法還是例子起步。
復制代碼代碼如下:
from widget import Widget
import unittest
# 執行測試的類
class WidgetTestCase(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.widget = Widget()
def tearDown(self):
self.widget.dispose()
self.widget = None
def testSize(self):
self.assertEqual(self.widget.getSize(), (40, 40))
def testResize(self):
self.widget.resize(100, 100)
self.assertEqual(self.widget.getSize(), (100, 100))
# 測試
if __name__ == "__main__":
# 構造測試集
suite = unittest.TestSuite()
suite.addTest(WidgetTestCase("testSize"))
suite.addTest(WidgetTestCase("testResize"))
# 執行測試
runner = unittest.TextTestRunner()
runner.run(suite)
簡單的說，1>構造TestCase(測試用例)，其中的setup和teardown負責預處理和善後工作。2>構造測試集，添加用例3>執行測試需要說明的是測試方法，在Python中有N多測試函數，主要的有：
TestCase.assert_(expr[, msg])
TestCase.failUnless(expr[, msg])
TestCase.assertTrue(expr[, msg])
TestCase.assertEqual(first, second[, msg])
TestCase.failUnlessEqual(first, second[, msg])
TestCase.assertNotEqual(first, second[, msg])
TestCase.failIfEqual(first, second[, msg])
TestCase.assertAlmostEqual(first, second[, places[, msg]])
TestCase.failUnlessAlmostEqual(first, second[, places[, msg]])
TestCase.assertNotAlmostEqual(first, second[, places[, msg]])
TestCase.failIfAlmostEqual(first, second[, places[, msg]])
TestCase.assertRaises(exception, callable, ...)
TestCase.failUnlessRaises(exception, callable, ...)
TestCase.failIf(expr[, msg])
TestCase.assertFalse(expr[, msg])
TestCase.fail([msg])
③ Python用來做什麼開發比較有優勢
python在Web開發、數據分析、機器學習等方面，有較好的優勢。
1、Web開發
Django和Flask等基於Python的Web框架最近在Web開發中非常流行。這些Web框架可以幫助你用Python編寫伺服器端代碼(後端代碼)。這是在你的額伺服器上運行的代碼，而不是運行在用戶設備和瀏覽器的代碼(前端代碼)。
(3)python測試腳本語言擴展閱讀
1、應該使用哪種Python Web框架
Django和Flask是最流行的兩種Python Web框架。如果你剛剛入門，可以使用其中一種。
2、有一些熱門的機器學習庫和Python框架。其中兩個最熱門的是scikit-learn和TensorFlow。scikit-learn帶有一些內置的熱門機器學習演算法。TensorFlow是一個低級庫，能讓你創建自定義機器學習演算法。
參考資料
網路-Python
④ python是什麼樣的編程語言
由於近幾年人工智慧的不斷發展，Python也跟著火了，因為Python是深度學習技術的主流應用編程語言。同時它的應用場景很多，被稱為「膠水語言」。優妹兒就幫小夥伴們科普一下，Python這門神奇編程語言的發展趨勢，以及語言特性，幫助想要學習Python的小夥伴們，更清晰的了解它。
Python第一個公開發行版發行於1991年，所以這年被當作Python的誕生年。Python源代碼遵循GPL協議（通用公共許可證），這是一個開源的協議，也就是說你可以免費使用和傳播它，而不用擔心版權的問題。
Python是一種跨平台的計算機程序設計語言， 是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，Python越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。
Python的發展趨勢
上圖是2020年9月的Tiobe編程社區指數（它是編程語言流行度的指標），全球編程語言熱度排行榜。如果感覺上圖的排行不夠直觀，可以看下面這張柱狀圖↓
從中我們能看出Python已經超越C++和C#，強勢位列第三，當之無愧的解釋型語言領頭羊。
解釋型語言是指在運行程序的時候才翻譯代碼，專門有一個解釋器去進行翻譯，每個語句都是執行的時候才翻譯。解釋型語言缺點是運行速度會比較低，依賴解釋器，優點是跨平台性好。
而時至今日，計算機的硬體性能已經得到數量級的提高，計算能力不再是限制編程語言的最重要的因素，敏捷開發成為生產環境下對語言選擇的重要因素，Python很好的滿足了這一點，從而得到快速發展。
Python語言的特性
1、簡單易學、明確優雅、開發速度快
簡單易學：與C和Java比，Python的學習成本和難度曲線低了很多，更適合新手入門，是自底向上的技術攀爬路線。先訂個小目標爬個小山，然後再往更高的山峰前進。而不像C和JAVA光語言學習本身，對於很多初學者來說就像珠穆朗瑪峰一樣高不可攀。
明確優雅：Python的語法非常簡潔，代碼量少，非常容易編寫，代碼的測試、重構、維護等都非常容易。一個小小的腳本，用C可能需要1000行代碼、用JAVA可能要幾百行，但是用Python往往只需要幾十行就能實現！
開發速度快：當前互聯網企業的生命線是什麼？產品開發速度！如果你的開發速度不夠快，在你的產品推出之前別人家的產品已經上線了，你也就沒有生存空間了，這里的真實例子數不勝數。那麼，Python的開發速度說第二沒人敢稱第一！（不歡迎辯論^_^）
2、 跨平台、可移植、可擴展、解釋型、面向對象的動態語言
跨平台：Python全面支持Windows、Linux和MAC os等主流操作系統。
跨平台是指：使用不同的操作系統開發程序、運行程序，不用修改代碼。
可移植：代碼通常不需要多少改動就能移植到別的平台上使用。
可擴展：Python語言本身由C語言編寫而成的，你完全可以在Python中嵌入C，從而提高代碼的運行速度和效率。你也可以使用C語言重寫Python的任何模塊，從根本上改寫Python。
解釋型：Python語言在執行過程中由解釋器逐行分析，逐行運行並輸出結果。
面向對象：Python語言具備所有的面向對象特性和功能，支持基於類的程序開發。
動態語言：在運行時可以改變其結構。例如新的函數、對象、甚至代碼可以被引進，已有的函數可以被刪除或是其他結構上的變化。動態語言非常具有活力。
3. 「內置電池」，大量的標准庫和第三方庫
Python為我們提供了非常完善的基礎庫，覆蓋了系統、網路、文件、GUI、資料庫、文本處理等方方面面，這些是隨同解釋器被默認安裝的，各平台通用，你無需安裝第三方支持就可以完成大多數工作，這一特點被形象地稱作「內置電池（batteries included）」。
4. 社區活躍，貢獻者多，互幫互助
技術社區的存在就相當於程序員手中的指南針，沒有指南針，很多時候，碰到了問題，就像無頭的蒼蠅只能到處亂飛，最終在茫茫的海洋中轉暈致死。技術社區可以給我們對語言的學習和使用提供巨大的幫助，無論是前期的學習，還是日後的工作，只要有問題，技術社區的大牛都可以幫我們解決，有這些助力，可以幫我們更好地了解、學習和使用一門語言。技術社區同時還推動Python語言的發展方向，功能需求，促使公司企業更多的使用Python語言，招聘Python程序員。
5. 開源語言，發展動力巨大
Python是基於C語言編寫的，並且使用GPL開源協議，你可以免費獲取它的源代碼，進行學習、研究甚至改進。眾人拾柴火焰高，有更多的人參與Python的開發，促使它更好的發展，被更多的應用，形成良性循環。Python為什麼會越來越火就是因為它的開放性，自由性，聚起了人氣，形成了社區，有很多人在其中做貢獻，用的人越來越多，自然就提高了市場佔有率，企業、公司、廠家就不得不使用Python，提供的Python程序員崗位就越來越多，這就是開源的力量。
⑤ python與autoit3哪個比較強大哪個更適合軟體測試
1 比強大，毫無疑問是python,
python是已經成為一門語言，而且是跨很多平台, Linux, windows, Mac os X 等等都可以運行。
作為一門語言，功能的強大毋庸置疑，這點可去python官網看，不再重復。而且,還可以通過寫模塊，擴充python的功能。
至於autoit3, 很明顯不是一個量級的，他僅僅用於windows下，且僅僅用於模擬滑鼠鍵盤等特定的功能。同python比，唯一的優勢是完成滑鼠鍵盤模擬等它特定的功能更加方便。而python要實現這些功能，需要自己手寫很多代碼。
2. 比找工作，也毫無疑問是python。
autoit3功能少，只能完成特定的測試任務。 也只能用於windows GUI 下。 顯然范圍極其狹窄。
這點我對實際情況不是非常清楚，但我們可以推測：應用范圍窄的autoit3，工作機會也自然會少。這點你可以搜索一下autoit3和python的職位。
⑥ 如何使用python 語言來實現測試開發
對於各種驅動介面，Python來編寫測試用例的好處是：由於Python不需要編譯，你所執行的也就是你所編寫的，當發生異常的時候，你無須打開集成開發環境，載入測試工程、並調試，你能夠很方便的看到python測試腳本的內容，什麼地方出了異常可以立刻發現，例如：
from ctypes import *
rc =c_int(-12345);
dll = windll.LoadLibrary("dmodbc.dll");#載入被測試組件
#=================#
SQLHANDLE_env = pointer(c_long(0));
SQLHANDLE_cnn = pointer(c_long(0));
SQLHANDLE_stmt = pointer(c_long(0));
pdns = c_char_p("FASTDB");
puid = c_char_p("SYSDBA");
ppwd = c_char_p("SYSDBA");
#env handle
rc = dll.SQLAllocHandle(1,None,byref(SQLHANDLE_env));
print "result of henv handle alloc :%d" %rc;
#cnn handle
rc = dll.SQLAllocHandle(2,SQLHANDLE_env,byref(SQLHANDLE_cnn));
print "result of cnn handle alloc :%d" %rc;
#connect!
rc = dll.SQLConnect(SQLHANDLE_cnn,pdns,-3,puid,-3,ppwd,-3)
print "result of connect :%d" %rc;
#stmt handle
rc = dll.SQLAllocHandle(3,SQLHANDLE_cnn,byref(SQLHANDLE_stmt));
print "result of stmt handle alloc:%d" %rc;
#exec
rc = dll.SQLExecDirect(SQLHANDLE_stmt,"insert into t values(1)",-3);
print "result of exec:%d" %rc;
#free========================
rc = dll.SQLFreeHandle(3, SQLHANDLE_stmt);
print rc;
rc = dll.SQLDisconnect(SQLHANDLE_cnn);
print rc;
rc = dll.SQLFreeHandle(2, SQLHANDLE_cnn);
print rc;
rc = dll.SQLFreeHandle(1, SQLHANDLE_env);
print rc;
在上面我們可以看到，Python調用c/c++介面是十分容易的，只需要把動態庫載入進來，然後把這個動態庫當作一個對象實例來使用就可以了。下面將是一個使用ado.net介面的例子：
import System;
from Dm import *#Dm是DMDBMS提供的ado.Net的DataProvider
#print dir(Dm.DmCommand);
i =0;
cnn = Dm.DmConnection("server = 127.0.0.1; User ID = SYSDBA; PWD = SYSDBA; Database = SYSTEM; port = 12345");
cmd = Dm.DmCommand();
cmd.Connection = cnn;
cmd.CommandText = "insert into t values(1);";
cnn.Open();
i=cmd.ExecuteNonQuery();
print i;
cmd.Dispose();
cnn.Close();
可以看到，.net對象的使用與在VisualStdio上進行開發幾乎沒有任何區別。
通過使用Python進行測試用例的開發，最大的好處莫過於：學習成本非常低，測試工程師只需要學習Python，對於其他語言稍有了解就可以了。同時只需要少量的測試開發工程師對Python測試框架進行維護。
這樣的好處就是便於測試人員將精力專精在一個方向，免於「什麼都會一點，但什麼都不精」的情況。當然測試人員具備廣闊的知識面，會使用各種常見的開發工具與平台是好事情，並且也是必要的，不過在短時間內要求迅速能夠勝任大多數任務也是企業在人才培養上的期望目標。
⑦ JAVA和python腳本語言哪個難一點
Java PK Python
Java是一種面向對象語言，具有許多程序員熟悉的類似於C / C ++的語法。其吸引力和價值所在是其具有的可移植性和相對效率。Java作為一種編譯語言，執行模式與解釋性語言(比如Python和Perl)相比更加以機器為中心。Java不僅僅是一種語言和庫：它也是一個虛擬機，一個生態系統。Java虛擬機(JVM)是運行Java代碼的理想化和攜帶型平台。程序員不必擔心硬體細節，並且不必將代碼移植到新平台，Java承諾「一次寫入，到處編譯(WORA)」。同時，JVM語言有很多，比如Groovy、Clojure、Scala、Python或者Jython。
Python起源於一種腳本語言，它的語法體現了一種可讀性的理念，具有簡單而規則的界限，鼓勵簡潔和一致的代碼布局。Python的參考實現(以C編寫，被稱為CPython)在許多平台上可用，並且是眾多實現中最常用的。Python的動態類型有助於代碼簡化和組合，是許多平台的解釋性語言，成為眾多程序員編程首選的攜帶型選項。Python是圍繞可擴展對象模型構建的通用語言。其面向對象的核心並不意味著對象定向是開發人員在用Python編程時最常用的方式。它支持程序化編程，模塊化編程和部分函數式編程。
Java PK Python之一：速度
在網路I / O成本或資料庫訪問佔主導地位的情況下，語言的具體效率不如技術選擇和設計方面的整體效率重要。Java和Python都不適合高性能計算，但在性能上，Java還是略勝一籌。雖然一些Python實現(如PyPy)可以針對性能進行微調，但原始的攜帶型性能Python不佔優勢。
Java的效率優勢體現在虛擬機執行。程序執行時，JVM可以將位元組碼轉換為本地機器碼。這種即時(JIT)編譯讓Java的性能略勝Python。Java從其第一個公開版本起就支持並發，而Python則是按序執行。在當前多核處理的趨勢下，Java代碼更易實現。
Java PK Python之二：實用敏捷性
漫長的發展中，Java和Python都受益匪淺。Java通常被認為與敏捷開發及其社區有更密切的聯系。Python在敏捷領域一直存在，並且受到諸多原因的影響而更加普及，包括DevOps運動的興起。
Java比Python具備更一致的重構支持，一方面，它的靜態類型使自動化重構更可預測和可靠，另一方面是Java開發中IDE(例如IntelliJ，Eclipse和NetBeans)的普及。Python的動態類型在代碼中鼓勵使用不同類型的敏捷性，其重點在於簡潔和流動。然而，Pythonic文化傾向於多種編輯器，而不是基於IDE，這意味著對強自動重構的支持較低。
JUnit的早期知名度及其與測試驅動開發(TDD)的關聯意味著，在所有語言中，Java可能是唯一一個單元測試受到程序員一致歡迎的語言。在IDE中自動包含JUnit已經在很大程度上對此有所幫助了。
Python的腳本起源和在其標准庫中包含測試功能意味著Python對現代開發中自動化測試相當重視，盡管它更有可能是集成而不是單元測試。在Java世界中，傳統Java代碼庫可以通過採用另一種JVM語言來加以改善，例如使用Groovy或Clojure進行自動化測試，或者完全跨越Java Universe，例如使用Python來處理系統方面操作 。
Java PK Python之三：架構
圍繞Python Web框架構思的軟體體系架構與Java的不會相差甚遠。Java和Python都有各自的開源社區，並有很多程序員一直在源源不斷的貢獻源代碼，這些代碼已經解決了常見或者不常見的問題，事實上，這兩種語言都因開源社區而受益匪淺。
Java PK Python之四：歷史遺留問題
歷史遺留問題在其技術上具有慣性。當企業選擇了一種編程語言，就很難再次更換。例如，更多的企業項目後端可能會使用Java代碼來擴展其功能，也許可以遷移到更新版本的語言，或者通過其他JVM語言(如Scala和Groovy)添加新功能。Java在企業中的歷史比Python更久，這也是招聘Java程序員的企業比招Python更多的原因。
Java PK Python之五：市場普及度
Java和Python都是TIOBE編程語言排行榜上的前十名，並且是穩穩地佔據前十名。 但Java一直比Python更受歡迎，但是Python的受歡迎程度已經超過了兩種編程語言：Perl和Ruby。
此外，兩種語言在教育中都具有強大的立足點，但Java比Python更常用於大學課程中。
結論
Java和Python都是富有活力的編程語言，這兩種語言與開放性相關聯，所以公司，團隊和程序員在做出決定時最好保持開放的態度。
⑧ Python是腳本還是語言
Python是腳本語言。
Python是一種計算機程序設計語言。是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。
Python的設計哲學是「優雅」、「明確」、「簡單」。因此，Perl語言中「總是有多種方法來做同一件事」的理念在Python開發者中通常是難以忍受的。Python開發者的哲學是「用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事」。
在設計Python語言時，如果面臨多種選擇，Python開發者一般會拒絕花俏的語法，而選擇明確的沒有或者很少有歧義的語法。由於這種設計觀念的差異，Python源代碼通常被認為比Perl具備更好的可讀性，並且能夠支撐大規模的軟體開發。
(8)python測試腳本語言擴展閱讀：
Python的優點：
1、簡單：Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。
2、易學：Python極其容易上手，因為Python有極其簡單的說明文檔。
3、速度快：Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標准庫和第三方庫也都是用 C 寫的，運行速度非常快。
4、免費、開源：Python是FLOSS（自由/開放源碼軟體）之一。使用者可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。
Python的缺點：
1、單行語句和命令行輸出問題：很多時候不能將程序連寫成一行；而perl和awk就無此限制，可以較為方便的在shell下完成簡單程序，不需要如Python一樣，必須將程序寫入一個.py文件。
2、獨特的語法
這也許不應該被稱為局限，但是它用縮進來區分語句關系的方式還是給很多初學者帶來了困惑。即便是很有經驗的Python程序員，也可能陷入陷阱當中。
3、運行速度慢：這里是指與C和C++相比。
⑨ python是腳本語言嗎
Python是GuidoVanRossum開發的最著名的編程語言之一。Python在開發人員中很受歡迎，因為它具有清晰的語法和簡單的代碼，甚至對於初學者來說也是如此。
對於那些剛剛完成職業生涯的人來說，學習巨蟒是非常有益的。他們可以利用Python編程培訓、博客、視頻、模塊和數千種其他資源，用於探索這種流行語言的每一個角落。
python的優點
簡單：Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。
易學：Python極其容易上手，因為Python有極其簡單的說明文檔。
易讀、易維護：風格清晰劃一、強制縮進
用途廣泛
速度快：Python的底層是用C語言寫的，很多標准庫和第三方庫也都是用C寫的，運行速度非常快。
免費、開源：Python是FLOSS（自由／開放源碼軟體）之一。使用者可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。
⑩ Python是一門「腳本語言」嗎
Python是一門通用型的編程語言，而它時常扮演著腳本語言的角色。一般來說，Python可定義為一門面向對象的腳本語言:這個定義把對面向對象的支持和徹底的面向腳本語言的角色融合在一起。如果只用一句話來概括，Python是一門融合了面向過程、函數式和面向對象編程範式的多目標語言。無論怎樣，術語「腳本」一詞已經同膠水一樣黏在了Python 上，這不同於其他需要編寫大量繁復代碼的語言。例如，人們往往用「腳本」(script)而不是「程序」(program)一詞來描述Python的代碼文件。由於「腳本語言」的意思可謂眾說紛紜，因而，一些人也認為該詞在Python中的使用應該被完全禁止。實際上，人們往往給Python三個不同的角色，其中有些角色相對其餘的角色更重要:
Shell工具
偶爾當人們聽到Python是腳本語言時，他們會認為Python是一個面向系統的腳本語言代碼工具。這些程序往往在命令行運行中，實現諸如文本文件的處理以及啟動其他程序等任務。
Python程序當然能夠以這樣的角色工作，但這僅僅是Python常規應用范圍的很小一部分。它不只是一種很好的Shell 腳本語言。
控制語言
對其他人而言，腳本意味著控制或重定向其他應用程序組件的「膠水」層。Python經常部署於大型應用之中。例如，測試硬體設備時，Python程序可以調用能夠進行硬體底層訪問的相關組件。類似地，在終端用戶產品定製的過程中，應用程序可以在策略點處調用一些Python 代碼，而無需分發或重新編譯整個系統代碼。
Python的簡潔性使其從本質上能夠成為一個靈活的控制工具。然而從技術上來講，這也只是Python的常規角色之一，許多（或許也是絕大多數)Python代碼作為獨立的腳本執行時無須調用或者了解其他的集成組件。然而，Python不只是一種控制語言。使用便捷可能對「腳本語言」最好的解釋，就是一類應用於快速編程任務的一種簡單語言。對於Python來說，這確實是實至名歸，因為Python和C++之類的編譯語言相比，大大提高了程序開發速度。其敏捷的開發周期促進了探索、增量式的軟體開發模型，而這些都是必須親身體驗之後才能體會得到。
但是千萬別被迷惑，誤以為Python僅可以實現簡單的任務。恰恰相反，Python的易用性和靈活性使編程任務變得簡單。Python有著一些簡潔的特性，但是它允許程序按照需求以盡可能優雅的方式擴展。也正是基於這一點，它通常應用於快速作業任務和長期戰略開發。
所以，Python是不是腳本語言，這取決於你看待這個問題的視角。一般意義上講，「腳本語言」一詞可能最適用於描述一種 Python所支持的快速和靈活的開發模式，而不是特定的應用領域的概念。