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零基础如何学习软件测试？

零基础学习软件测试的方法有：

莱州网站制作公司哪家好，找创新互联！从网页设计、网站建设、微信开发、APP开发、成都响应式网站建设公司等网站项目制作，到程序开发，运营维护。创新互联2013年至今到现在10年的时间，我们拥有了丰富的建站经验和运维经验，来保证我们的工作的顺利进行。专注于网站建设就选创新互联。

一、了解测试基础

例如测试流程，测试方法，测试用例的编写，软件测试计划编写，包括测试的主流模型，还有缺陷管理工具(如禅道jira或其它)，了解数据库，这里的了解是指增删改了解，并且“查”要尽量做到熟练。

二、学习并掌握计算机网络方面的知识

主要是协议之类的(如netbeUI协议，IPX/SPX,TCP/IP，OSI等这些协议)，然后在把app跟web测试的测试方法及流程，测试思路，前后台的逻辑分析，包括测试点及测试的范围，都细心标记，主要是工具的结合使用。这样能为你后续的工作提高效益，也不至于出现在工作中不知道怎么介入和开展工作的情况。

三、软件测试技术成长

软件测试技术成长可以从以下几个问题入手，去进行查漏补缺，去进行学习!

功能方面：如何设计测试用例?如何进行发散测试?如何防止漏测?

性能方面：用户常用的功能如何才能体验性更好，速度更快?

安全方面：软件有没有做最基本的安全防御?常见的SQL注入，CSRF攻击是否对我们的软件安全有威胁?你的软件足够的安全吗?

自动化方面：自动化是什么?在什么情况下做自动化?哪些功能测试用例适合通过自动化脚本来执行?

四、要想有效快速学习软件测试，良好的时间管理方法对你大有裨益。

时间管理每个人有自己不同的方式，对我来说最受益的两条建议就是：

1.按照工作的优先级进行处理，可以参考时间管理的工作四象限法。

2.对自己每天的时间进行记录，长期归纳总结，得出最适合自己的时间管理方案。

扩展资料：

软件测试需要学习测试用例、测试用例的方法、缺陷管理工具、掌握数据库、App测试、python语言、Linux系统、前端语言等技能。

1、测试用例

这是每一个工程师必备技能，也是标志你进入测试行业最低的门槛，关于测试用例可以参考我以前写的文章。

2、测试用例的方法

测试用例的方法，只用掌握相关的方法，才能把测试用例写好，覆盖度高。

3、缺陷管理工具

缺陷管理工具，就是提交bug工具，这是评价软件质量考核之一，也是软件工程师的价值所在。

4、掌握数据库

掌握数据库非常重要，这个世界由许许多多数据组成，软件测试，就是满足客户的需求，但必须数据正确，其实软件工程师需要对数据流向的了解，才能更加深入地了解业务，这也是一项基本技能之一。

5、App测试

App测试，从兴起到目前市场的成熟，APP可以说成为市场上的主流产品。若你不会APP的测试，很多公司是是不要的，所以需要我们深入了解。web测试，其实跟App相似。

7、python语言

python语言是现在最流行的语言，这是测试人员技能升级最好的方式之一，测试人员可以利用他做非常多的事情。

8、Linux系统

Linux系统，测试人员利用它最多的是看日志，更好地为开发定位bug，这也是提升技能之一。

9、前端语言

前端语言，可以让自己更好的判断bug是前端还是后端造成的，多学一点技能对于测试人员非常好的。

零基础怎么学习软件测试

零基础学习软件测试无非有两种方式：自学和培训。

关于自学，无需多言，如果你自律性强，具备学习能力、有专研问题的好奇心、以及解决问题的能力，那么自学是完全ok的。蜗牛学院这里也给大家整理了一份软件测试的学习路线，希望可以帮助大家少走弯路。

如果你选择培训，那么就分线上课程培训以及线下面授培训。

线上课程可以在网上找，也可以报一些培训班的课，这种学习效率一般会高于纯自学，因为老师会有一些项目演练，不至于让你只学习理论知识。当然，你学完后能不能融会贯通、合理运用又是另一回事了。

线下面授班因为场地、师资、以及各种硬件设施等成本，学习费用一般高于网教课程，面授班最大优势在于有问题可与老师面对面直接解决，学习效率最高，并且有一个技术学习环境。

总结来看，在线课程更适合有行业基础经验的工作者，他们利用自己下班后或周末的碎片时间给自己充充电，以此来提升技术能力。对于零基础转行者而言，还是线下面授班的学习效率更高一些，花最少的时间学更多的知识，但要考虑下自己的经济情况。

loadrunner对css、js和图片耗时

把压测的执行语句写到一个事务里再试试，结果分析应该会将事务的耗时显示出来。

软件测试主要学习什么东西？好不好学

这里根据行业变化和企业用人需求整理了一份Python测试的学习路线，主要学习以下内容，题主可以参考一下。至于好不好学，每个人的学习能力与天赋不一样，可以先自学尝试一下，看自己适不适合这方面。

第一阶段：专业基础课程

阶段目标：

1. 熟练掌握IT核心技术：编程，数据库，操作系统，版本控制

2. 能够熟练运用所学技术搭建各类服务器环境

3. 深入理解软件研发过程各种疑难杂症及处理手段

4. 掌握Python编程技术并熟练运用Python进行程序设计

知识点：

1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript程序设计，函数，基础算法，正则表达式。

2、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，建模工具深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为软件测试和测试开发打下基础。

3、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境部署，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个测试开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。

4、Python编程基础，语法规则，函数，数据类型，PDBC，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象编程有熟练的运用。

5、Python面向对象，异常处理，文件IO，多线程，网络编程，PyQT界面开发，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。

第二阶段：专业核心课程

阶段目标：

1. 熟练应用所学知识完成一个标准的软件测试项目

2. 熟练运用Python完成GUI测试，接口测试和性能测试开发

3. 对测试开发技术体系和实现原理有深入的理解

4. 灵活运用测试开发技术解决项目中的各种问题

知识点：

1、软件工程，软件质量，系统测试流程，方法，专业术语，测试用例设计，禅道管理工具，测试报告，缺陷管理理解软件工程的各类实际问题，理解系统测试的理论、方法与过程，熟练运用测试用例设计方法高效设计测试用例。

2、测试需求分析，测试方案设计，测试用例设计，测试项目实施，缺陷报告与测试报告，深入理解系统测试各个过程和关键环节，熟练完成系统测试项目。

3、SikuliX框架，UIAutomation框架，Selenium WebDriver框架，基础框架，Android应用，Monkey测试，Appium移动端测试框架，UIAutomator2移动端测试框架综合运用各类应用操作平台，完成各种自动化测试框架的学习和应用，深入理解GUI自动化测试技术及相应框架的测试开发。

4、Python单元测试框架，网络通信协议，HTTP与HTTPS协议，WebService与WebSocket协议，Python的接口测试库，PostMan与SoapUI接口测试工具通过对代码级接口测试和协议级接口测试的测试开发实战，灵活运用Python开发接口测试脚本，熟练运用各类接口测试工具。

5、性能测试原理，指标体系，场景设计，实施过程，JMeter工具应用，BeanShell脚本开发，Python+Locust性能测试框架深入理解性能测试技术体系和方法论，熟练运用JMeter性能测试工具和Locust性能测试框架实施对任意系统的性能测试。

第三阶段：综合实战项目

阶段目标：

1. 将软件测试和测试开发技术灵活运用于项目中

2. 具备较强的测试开发能力，独立完成测试开发项目

3. 综合运用软件测试技术，满足企业中高级人才需求

4. 对所学技术有深入的理解并具备独立解决问题的能力

知识点：

1、测试需求分析，同行评审，测试计划，测试方案，测试用例，配置管理，持续集成。通过对大型企业级应用系统的测试项目实战，强化理解系统测试项目的实施过程与技术细节。

2、接口测试设计与实施，回归测试，冒烟测试，安全性测试，RobotFramework框架应用，UI自动化实战将各类自动化测试技术结合项目实战演练，强化对自动化测试技术的运用，同时掌握更多的测试框架。

3、性能测试项目实战，LoadRunner性能测试工具，总结通过综合项目实战，将全套测试技术融入到项目中，强化学习效果和项目经验。

4、Python原生测试框架开发，包括Monkey，UI，图像识别，云测试平台，HTML测试报告，持续集成，KDT关键字驱动框架开发等原生技术实现通过大量的Python原生代码开发，深入理解自动化测试开发技术的底层实现原理，完全抛弃对工具的依赖，做到真正的测试开发技术。

5、基于测试框架的设计思路和实现手段，自主实现一套测试框架能够独立完成一套自动化测试框架，并能够直接用于实际项目中。

6、持续集成与Jenkins，安全性测试原理与工具，Python爬虫开发与Scrapy框架，提升软件测试其它类技术，增强知识面，提升竞争力，助力职业发展。

补充知识

1、 算法进阶，图像处理，视频处理，加密解密，压缩算法。

2、 UML统一建模语言、五种图、类图、类图详解、用例图、时序图。

3、Dubbo分布式开发框架，Oracle关系型数据库管理系统，MongoDB非关系型数据库管理系统。

4、 大数据开发框架Hadoop/MapReduce/Spark。

5、 Android与iOS的原生应用开发与WebApp开发。

6、 OpenCV图像处理框架、TensorFlow深度学习框架，Lucene全文搜索引擎与中文分词框架Ik-Analyzer，视频处理算法与框架等。

Jmeter 一个简单的压力测试报告

1、压力测试概要

测试环境：apache-tomcat-8.5.16, Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_131-b11)

apache-jmeter-5.0

Tomcat jvm启动参数

JAVA_OPTS="-server -XX:MaxNewSize=2048m –XX:NewSize=2048m –Xms8192m –Xmx8192m"

Tomcat Server参数：

Connector port =" 8080 "

enableLookups =" false "

disableUploadTimeout =" true "

acceptCount =" 2000 "

maxSpareThreads =" 1000 "

minSpareThreads =" 300 "

maxThreads =" 2000 "

redirectPort =" 8443 " compressableMimeType =" text/html,text/xml,text/javascript,text/css,text/plain,application/json " compression =" on " connectionTimeout =" 20000 " protocol =" HTTP/1.1 "/ /

Tomcat context 配置：

driverClassName="com.mysql.jdbc.Driver" filters="stat"

initialSize="10" maxActive="200"

maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize="20" maxWait="60000"

minEvictableIdleTimeMillis="300000" minIdle="10"

testOnBorrow="false" testOnReturn="false" testWhileIdle="true"

timeBetweenEvictionRunsMillis="60000" type="javax.sql.DataSource"

" timeBetweenEvictionRunsMillis =" 60000 " testWhileIdle =" true " testOnReturn =" false " testOnBorrow =" false " poolPreparedStatements =" true " name =" jdbc/xxxxApp " minIdle =" 50 " minEvictableIdleTimeMillis =" 300000 " maxWaitMillis =" 60000 " maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize =" 20 " maxTotal =" 400 " initialSize =" 50 " filters =" stat " driverClassName =" com.mysql.jdbc.Driver " connectionProperties =" druid.stat.slowSqlMillis=3000 " auth =" Container "/

数据库信息：

测试时间：xxxx/xx/xx

服务端配置：

客户端配置：

测试工具：JMeter

2、测试说明

（1）名词定义（时间单位ms）

Sample:本次测试场景共运行多少线程；

Average:平均响应时间；

Median:统计意义上的响应时间中值；

90% line:所有线程中90%的线程响应时间都小于xx的值;

Min:响应最小时间；

Max:响应最大时间；

Error:出错率；

Throughput - 吞吐量以“requests/second、requests /minute、 requests /hour”来衡量。 时间单位已经被选取为second，所以，显示速率至少是1.0，即每秒1个请求。 当吞吐量被保存到CVS文件时，采用的是requests/second，所以30.0 requests/second 在CVS中被保存为0.5

Kb/sec - 以Kilobytes/seond来衡量的吞吐量

（2）测试过程说明：

测试以下页面：

/xxx/bbbb/cccc

测试数据量（模拟用户量）:

1000个线程

3000个线程：

5000个线程：

7000个线程：

PROD 环境监控

刚刚，阿里开源 iOS 协程开发框架 coobjc！

阿里妹导读：刚刚，阿里巴巴正式对外开源了基于 Apache 2.0 协议的协程开发框架 coobjc，开发者们可以在 Github 上自主下载。

coobjc是为iOS平台打造的开源协程开发框架，支持Objective-C和Swift，同时提供了cokit库为Foundation和UIKit中的部分API提供了 协程 化支持，本文将为大家详细介绍coobjc的设计理念及核心优势。

从2008年第一个iOS版本发布至今的11年时间里，iOS的异步编程方式发展缓慢。

基于 Block 的异步编程回调是目前 iOS 使用最广泛的异步编程方式，iOS 系统提供的 GCD 库让异步开发变得很简单方便，但是基于这种编程方式的缺点也有很多，主要有以下几点：

针对多线程以及尤其引发的各种崩溃和性能问题，我们制定了很多编程规范、进行了各种新人培训，尝试降低问题发生的概率，但是问题依然很严峻，多线程引发的问题占比并没有明显的下降，异步编程本来就是很复杂的事情，单靠规范和培训是难以从根本上解决问题的，需要有更加好的编程方式来解决。

上述问题在很多系统和语言开发中都可能会碰到，解决问题的标准方式就是使用协程，C#、Kotlin、Python、Javascript 等热门语言均支持协程极其相关语法，使用这些语言的开发者可以很方便的使用协程及相关功能进行异步编程。

2017 年的 C++ 标准开始支持协程，Swift5 中也包含了协程相关的标准，从现在的发展趋势看基于协程的全新的异步编程方式，是我们解决现有异步编程问题的有效的方式，但是苹果基本已经不会升级 Objective-C 了，因此使用Objective-C的开发者是无法使用官方的协程能力的，而最新 Swift 的发布和推广也还需要时日，为了让广大iOS开发者能快速享受到协程带来的编程方式上的改变，手机淘宝架构团队基于长期对系统底层库和汇编的研究，通过汇编和C语言实现了支持 Objective-C 和 Swift 协程的完美解决方案 —— coobjc。

核心能力

内置系统扩展库

coobjc设计

最底层是协程内核，包含了栈切换的管理、协程调度器的实现、协程间通信channel的实现等。

中间层是基于协程的操作符的包装，目前支持async/await、Generator、Actor等编程模型。

最上层是对系统库的协程化扩展，目前基本上覆盖了Foundation和UIKit的所有IO和耗时方法。

核心实现原理

协程的核心思想是控制调用栈的主动让出和恢复。一般的协程实现都会提供两个重要的操作：

我们基于线程的代码执行时候，是没法做出暂停操作的，我们现在要做的事情就是要代码执行能够暂停，还能够再恢复。 基本上代码执行都是一种基于调用栈的模型，所以如果我们能把当前调用栈上的状态都保存下来，然后再能从缓存中恢复，那我们就能够实现yield和 resume。

实现这样操作有几种方法呢？

上述第三种和第四种只是能过做到跳转，但是没法保存调用栈上的状态，看起来基本上不能算是实现了协程，只能算做做demo，第五种除非官方支持，否则自行改写编译器通用性很差。而第一种方案的 ucontext 在iOS上是废弃了的，不能使用。那么我们使用的是第二种方案，自己用汇编模拟一下 ucontext。

模拟ucontext的核心是通过getContext和setContext实现保存和恢复调用栈。需要熟悉不同CPU架构下的调用约定(Calling Convention). 汇编实现就是要针对不同cpu实现一套，我们目前实现了 armv7、arm64、i386、x86_64，支持iPhone真机和模拟器。

说了这么多，还是看看代码吧，我们从一个简单的网络请求加载图片功能来看看coobjc到底是如何使用的。

下面是最普通的网络请求的写法：

下面是使用coobjc库协程化改造后的代码：

原本需要20行的代码，通过coobjc协程化改造后，减少了一半，整个代码逻辑和可读性都更加好，这就是coobjc强大的能力，能把原本很复杂的异步代码，通过协程化改造，转变成逻辑简洁的顺序调用。

coobjc还有很多其他强大的能力，本文对于coobjc的实际使用就不过多介绍了，感兴趣的朋友可以去官方github仓库自行下载查看。

我们在iPhone7 iOS11.4.1的设备上使用协程和传统多线程方式分别模拟高并发读取数据的场景，下面是两种方式得到的压测数据。

从上面的表格我们可以看到使用在并发量很小的场景，由于多线程可以完全使用设备的计算核心，因此coobjc总耗时要比传统多线程略高，但是由于整体耗时都很小，因此差异并不明显，但是随着并发量的增大，coobjc的优势开始逐渐体现出来，当并发量超过1000以后，传统多线程开始出现线程分配异常，而导致很多并发任务并没有执行，因此在上表中显示的是大于20秒，实际是任务已经无法正常执行了，但是coobjc仍然可以正常运行。

我们在手机淘宝这种超级App中尝试了协程化改造，针对部分性能差的页面，我们发现在滑动过程中存在很多主线程IO调用、数据解析，导致帧率下降严重，通过引入coobjc，在不改变原有业务代码的基础上，通过全局hook部分IO、数据解析方法，即可让原来在主线程中同步执行的IO方法异步执行，并且不影响原有的业务逻辑，通过测试验证，这样的改造在低端机(iPhone6及以下的机器)上的帧率有20%左右的提升。

简明

易用

清晰

性能

程序是写来给人读的，只会偶尔让机器执行一下。——Abelson and Sussman

基于协程实现的编程范式能够帮助开发者编写出更加优美、健壮、可读性更强的代码。

协程可以帮助我们在编写并发代码的过程中减少线程和锁的使用，提升应用的性能和稳定性。

本文作者：淘宝技术