测试用例八大要素

1.测试用例编号(有唯一性  易识别性)

由字母、字符、数字组合而成的字符串，有唯一性，易识别性。

eg:

1)系统测试:产品编号-ST-系统测试项名-系统测试子项名-编号

2)集成测试:产品编号-IT-集成测试项名-集成测试子项名-编号

3)单元测试:产品编号-UT-单元测试项名-单元测试子项名-编号

这样看到编号就可以知道是做的什么测试，测试的对象是什么，也方便维护。

2. 测试项目

当前测试用例所在测试用例所属大类、被测需求、被测模块、被测单元等。

3. 测试用例标题

对测试用例的简单描述。用概括的语言描述该测试用例的测试点。每个测试用例的标题不能够重复，因为每个测试用例的测试点是不一样的。

4.重要级别

分为高、中、低三等：

高级别：保证系统基本功能、核心业务、重要特性、实际使用频率比较高的用例；

中级别：重要程度介于高和低之间的测试用例；

低级别：实际使用的频率不高，对系统业务功能影响不大的模块或功能的测试用例。

5. 预置条件

执行当前测试用例需要的前提条件，如果这些前提条件不满足，则后面测试步骤无法进行测试或无法得到预期结果。

6.测试输入

用例执行过程中需要输入的外部信息。根据软件测试用例的具体情况，有手工输入的内容、上传的文件、数据库记录等。

7.操作步骤

执行当前测试用例需要经过的操作步骤，需要明确的给出每一个操作的详细描述，测试人员可以根据测试用例操作步骤完成测试用例执行。

8.预期结果

当前测试用例的预期输出结果，包括返回值内容，界面的响应结果，输出结果的规则符合度等。

                            测试用例额外的要素

1.用例设计作者

能准确的找到测试用例设计人员，对用例修改时能方便找准人员。

2.用例创建日期

写用例的日期，方便检查用例设计的进度。

3.用例修改日期

每次修改用例的日期。

4.用例的最后修改日期

5.最后修改人

6.测试结果

执行用例后的结果Pass、Fail、Block。

7.测试类型

功能、性能、压力、GUI等。

8.预计工作量

这个用例要执行多久。

9.用例版本号

方便用例设计人员对用例的跟踪。

                                         软件测试的学习路径

1.测试基础     

测试理论（测试目的   测试原则和测试质量）

2.数据库  前后端知识了解（bug定位准确了解错误的发生）

数据库sql增删改查语言   navicat /robomango使用 前后端知识了解  请求与返回

3.接口测试   

相关概念   json基本语法 测试流程   熟练使用postman和fiddler

4.自动化接口测试

python基础   python + selenium   requests库的使用及脚本封装     框架

5.UI自动化测试

python + appium

6.性能测试

相关概念和流程     熟悉jmeter

                                  学习了解测试的方法

1、长期学习软件测试理论

其中包括测试方法熟练运用、测试思维的养成

测试方法可以找一本基础理论的书籍

熟练运用和测试思维的养成我认为是需要功能测试经验的积累，多看看别人的用例，别人提交的bug

2、测试中bug定位分析

测试中bug定位可以学习fiddle抓包，数据库分析数据，查看日志，之前发过的F12定位web测试前后端bug也是其中一种

Fiddle教程我发现现在多数教程都是如何使用，而聊到如何分析的几乎没有，我没有找到哦，后面开一篇聊聊，共勉！

数据库分析数据，这就需要学习数据库相关知识了

SQL基本语句的学习（增删改查），查询是重点

3、接口测试

学习相关概念

学习Json基本语法

学习常见接口测试工具的使用

如Postman

Postman单口测试

Postman多口业务逻辑测试

Postman断言

4、python基础学习

看书、代码敲起来、练习做起来

菜鸟书籍《笨办法学Python》回复（电子书）获取

注意！这边的电子书是基于python2的

后续我会出python3写的《笨办法学Python2》系列习题答案，可持续关注，也可以直接看《笨办法学Python3》

5、自动化测试

（1）python+selenium基于web的UI自动化学习

（2）python+appium基于APP的UI自动化学习

6、掌握1个或者多个自动测试框架，学习robotframework, python的unittest

7、掌握性能测试技术，学习jmeter

题外话：

现在常见的现象是功能测试工程师想去做自动化测试，他觉得写自动化测试是价值，他能从中学到新的内容。

但是我觉得，你想清楚自己是在哪个阶段上，你想往另一个方面去发展的话，那么你一定需要在另一个方面去做额外的努力。那么这个做努力的过程中，从知识积累的角度来讲，它一定是从深度再到广度。

所有的测试离不开基础理论的支撑，即使是自动化。

我对自己的要求是在工作当中，如果接触到了一个技术，一个项目，一个功能，不轻易放过。不是得过且过，我测了就测了，一定要刨根问底。相信这样，每个接触过的技术都会变得比较深入。随着项目接触的越来越多，做到的事情越来越多之后，你很快就会发现，你有了深度的同时你就有了广度。

用python编写测试用例以及生成假的数据进行测试

Python Faker的使用

(1)：基础使用方法与函数速查

在软件需求、开发、测试过程中，有时候需要使用一些测试数据，针对这种情况，我们一般要么使用已有的系统数据，要么需要手动制造一些数据。

    由于现在的业务系统数据多种多样，千变万化。在手动制造数据的过程中，可能需要花费大量精力和工作量，此项工作既繁复又容易出错，而且，部分数据的手造工作无法保障：比如UUID类数据、MD5、SHA加密类数据等。

    现在好了，有一个Python包能够协助你完成这方面的工作。

Faker首页

1.什么是Faker

    Faker是一个Python包，开源的GITHUB项目，主要用来创建伪数据，使用Faker包，无需再手动生成或者手写随机数来生成数据，只需要调用Faker提供的方法，即可完成数据的生成。

    项目地址：https://github.com/joke2k/faker

2.安装Faker

    方法一：

        pip install faker

    方法二：

        通过上方提供的github地址，来下载编译安装。

3.Faker的使用

3.1、Faker命令

（该段落参考自：MA木易YA  的相关简书文章）

    安装好了之后，可以在CMD或者Shell中通过faker命令来调试，具体如下：

    faker [-h] [--version] [-o output] [-l {bg_BG,cs_CZ,...,zh_CN,zh_TW}] [-r REPEAT] [-s SEP] [-i {package.containing.custom_provider otherpkg.containing.custom_provider}] [fake] [fake argument [fake argument ...]]

参数说明：

        faker：是安装在您的环境时，脚本，在发展中可以使用，而不是python  -m faker

        -h，--help：显示帮助消息

        --version：显示程序的版本号

        -o FILENAME：重定向输出到指定的文件名

        -l {bg_BG,cs_CZ,...,zh_CN,zh_TW}：允许使用本地化的供应商

        -r REPEAT：将生成的输出的特定数量的

        -s SEP：将生成的每个产生的输出后的指定的分隔

        -i {my.custom_provider other.custom_provider}：使用其他自定义供应商名单。请注意，是包含您提供一流的，而不是定制的Provider类本身包的导入路径。

        fake：是产生一个输出，该假的名称，如 name，address或text

        [fake argument ...]：可选参数传递到假（例如，简档假取的逗号分隔的字段名作为第一个参数的可选列表）

faker命令

3.2、在Python中使用

    引用包：

        from faker import Faker

    初始化：

        f=Faker(locale='zh_CN')

    关于初始化参数locale：为生成数据的文化选项，默认为en_US，只有使用了相关文化，才能生成相对应的随机信息（比如：名字，地址，邮编，城市，省份等）

可选择的文化信息：

ar_EG - Arabic (Egypt)        阿拉伯语 - 埃及

ar_PS - Arabic (Palestine)    阿拉伯语 - 巴勒斯坦

ar_SA - Arabic (Saudi Arabia)    阿拉伯语 - 沙特阿拉伯

bg_BG - Bulgarian        保加利亚语 - 保加利亚

cs_CZ - Czech              捷克语 - 捷克

de_DE - German            德语 - 德国

dk_DK - Danish            丹麦语 - 丹麦

el_GR - Greek            希腊语 - 希腊

en_AU - English (Australia)    英语 - 澳大利亚

en_CA - English (Canada)    英语 -  加拿大

en_GB - English (Great Britain)    英语 - 英国

en_US - English (United States)  英语 -  美国

es_ES - Spanish (Spain)        西班牙语 - 西班牙

es_MX - Spanish (Mexico)        西班牙语- 墨西哥

et_EE - Estonian            爱沙尼亚语 - 爱沙尼亚

fa_IR - Persian (Iran)        波斯语 - 伊朗

fi_FI - Finnish        芬兰语 - 芬兰

fr_FR - French        法语 - 法国

hi_IN - Hindi            印地语 - 印度

hr_HR - Croatian    克罗地亚语 - 克罗地亚

hu_HU - Hungarian    匈牙利语 - 匈牙利

hy_AM - Armenian 亚美尼亚语 - 亚美尼亚

it_IT - Italian      意大利语 -  意大利

ja_JP - Japanese    日语 - 日本

ko_KR - Korean    朝鲜语 - 韩国

ka_GE - Georgian (Georgia)  格鲁吉亚语 - 格鲁吉亚

lt_LT - Lithuanian    立陶宛语 - 立陶宛

lv_LV - Latvian    拉脱维亚语 - 拉脱维亚

ne_NP - Nepali    尼泊尔语 - 尼泊尔

nl_NL - Dutch (Netherlands)    德语 - 荷兰

no_NO - Norwegian    挪威语 - 挪威

pl_PL - Polish    波兰语 - 波兰

pt_BR - Portuguese (Brazil)    葡萄牙语  - 巴西

pt_PT - Portuguese (Portugal)    葡萄牙语 - 葡萄牙

ru_RU - Russian    俄语 - 俄国

sl_SI - Slovene  斯诺文尼亚语 - 斯诺文尼亚

sv_SE - Swedish    瑞典语 - 瑞典

tr_TR - Turkish        土耳其语 - 土耳其

uk_UA - Ukrainian    乌克兰语 - 乌克兰

zh_CN - Chinese (China)    （简体中文）

zh_TW - Chinese (Taiwan)  （繁体中文）

然后即可使用系统提供的方法：

f.name()  #生成姓名

f.address() #生成地址

一段简单的测试代码

4.常用方法一览

    以下内容以ZH-CN和ZH-TW包为准

4.1.地理信息类

city_suffix()：市，县

country()：国家

country_code()：国家编码

district()：区

geo_coordinate()：地理坐标

latitude()：地理坐标(纬度)

longitude()：地理坐标(经度)

postcode()：邮编

province()：省份 (zh_TW没有此方法)

address()：详细地址

street_address()：街道地址

street_name()：街道名

street_suffix()：街、路

4.2、基础信息类

ssn()：生成身份证号

bs()：随机公司服务名

company()：随机公司名（长）

company_prefix()：随机公司名（短）

company_suffix()：公司性质

credit_card_expire()：随机信用卡到期日

credit_card_full()：生成完整信用卡信息

credit_card_number()：信用卡号

credit_card_provider()：信用卡类型

credit_card_security_code()：信用卡安全码

job()：随机职位

first_name()：

first_name_female()：女性名

first_name_male()：男性名

first_romanized_name()：罗马名

last_name()：

last_name_female()：女姓

last_name_male()：男姓

last_romanized_name()：

name()：随机生成全名

name_female()：男性全名

name_male()：女性全名

romanized_name()：罗马名

msisdn()：移动台国际用户识别码，即移动用户的ISDN号码

phone_number()：随机生成手机号

phonenumber_prefix()：随机生成手机号段

4.3、计算机基础、Internet信息类

    4.3.1、个人账户信息类

ascii_company_email()：随机ASCII公司邮箱名

ascii_email()：随机ASCII邮箱

ascii_free_email()：

ascii_safe_email()：

company_email()：

email()：

free_email()：

free_email_domain()：

safe_email()：安全邮箱

    4.3.2、网络基础信息类

domain_name()：生成域名

domain_word()：域词(即，不包含后缀)

ipv4()：随机IP4地址

ipv6()：随机IP6地址

mac_address()：随机MAC地址

tld()：网址域名后缀(.com,.net.cn,等等，不包括.)

uri()：随机URI地址

uri_extension()：网址文件后缀

uri_page()：网址文件（不包含后缀）

uri_path()：网址文件路径（不包含文件名）

url()：随机URL地址

user_name()：随机用户名

image_url()：随机URL地址

    4.3.3、浏览器信息类

chrome()：随机生成Chrome的浏览器user_agent信息

firefox()：随机生成FireFox的浏览器user_agent信息

internet_explorer()：随机生成IE的浏览器user_agent信息

opera()：随机生成Opera的浏览器user_agent信息

safari()：随机生成Safari的浏览器user_agent信息

linux_platform_token()：随机Linux信息

user_agent()：随机user_agent信息

随机生成的user_agent

    4.3.4、文件信息类

file_extension()：随机文件扩展名

file_name()：随机文件名（包含扩展名，不包含路径）

file_path()：随机文件路径（包含文件名，扩展名）

mime_type()：随机mime Type

4.4、数字类

numerify()：三位随机数字

random_digit()：0~9随机数

random_digit_not_null()：1~9的随机数

random_int()：随机数字，默认0~9999，可以通过设置min,max来设置

random_number()：随机数字，参数digits设置生成的数字位数

pyfloat()：left_digits=5 #生成的整数位数,

                  right_digits=2 #生成的小数位数,

                  positive=True #是否只有正数

pyint()：随机Int数字（参考random_int()参数）

pydecimal()：随机Decimal数字（参考pyfloat参数）

4.5.文本、加密类

pystr()：随机字符串

random_element()：随机字母

random_letter()：随机字母

paragraph()：随机生成一个段落

paragraphs()：随机生成多个段落，通过参数nb来控制段落数，返回数组

sentence()：随机生成一句话

sentences()：随机生成多句话，与段落类似

text()：随机生成一篇文章（不要幻想着人工智能了，至今没完全看懂一句话是什么意思）

word()：随机生成词语

words()：随机生成多个词语，用法与段落，句子，类似

binary()：随机生成二进制编码

boolean()：True/False

language_code()：随机生成两位语言编码

locale()：随机生成语言/国际 信息

md5()：随机生成MD5

null_boolean()：NULL/True/False

password()：随机生成密码,可选参数：length：密码长度；special_chars：是否能使用特殊字符；digits：是否包含数字；upper_case：是否包含大写字母；lower_case：是否包含小写字母

sha1()：随机SHA1

sha256()：随机SHA256

uuid4()：随机UUID

4.6.时间信息类

am_pm()：AM/PM

century()：随机世纪

date()：随机日期

date_between()：随机生成指定范围内日期，参数：start_date，end_date取值：具体日期或者today,-30d,-30y类似

date_between_dates()：随机生成指定范围内日期，用法同上

date_object()：随机生产从1970-1-1到指定日期的随机日期。

date_this_month()：

date_this_year()：

date_time()：随机生成指定时间（1970年1月1日至今）

date_time_ad()：生成公元1年到现在的随机时间

date_time_between()：用法同dates

future_date()：未来日期

future_datetime()：未来时间

month()：随机月份

month_name()：随机月份（英文）

past_date()：随机生成已经过去的日期

past_datetime()：随机生成已经过去的时间

time()：随机24小时时间

timedelta()：随机获取时间差

time_object()：随机24小时时间，time对象

time_series()：随机TimeSeries对象

timezone()：随机时区

unix_time()：随机Unix时间

year()：随机年份

4.7、集合信息类

profile()：随机生成档案信息

simple_profile()：随机生成简单档案信息

档案信息和简档信息

#以下方法皆为随机集合类型

pyiterable()

pylist()

pyset()

pystruct()

pytuple()

pydict()

4.8、其他类别

currency_code()：货币编码

color_name()：随机颜色名

hex_color()：随机HEX颜色

rgb_color()：随机RGB颜色

safe_color_name()：随机安全色名

safe_hex_color()：随机安全HEX颜色

isbn10()：随机ISBN（10位）

isbn13()：随机ISBN（13位）

lexify()：替换所有问号（“？”）带有随机字母的事件。

5.使用中遇到的问题

  元旦前发布的这篇文章，由于工作需要，元旦期间创建伪数据的过程中，发现一个很有意思的问题。不同的文化类之间，方法是偶然有区别的。

  比如，在中文(zh_CN)中的方法，district()#获取区  province()#获取省的方法，在有些包里是没有的，这需要根据所使用文化类的国家特制来。

日文包没有province方法

  比如，中国的一级行政单位，是省，直辖市，自治区；而日本的一级行政单位，是都、道、府、县。所以，日文包(ja_JP)中，就没有相应的province(),district(),取而代之的是prefecture(),town()；在美国，一级行政单位又是洲，所以，在美国英语包(en_US)中，取而代之的是state()；

  总之，在使用不同Fake类之前，最好对所生成文化的国家、地区信息做初步的了解，建议先浏览其对应的类文件的成员。