移*面试
1.python基础知识，可选参数，文件读取，json等一些常用库和方法使用
可选参数：也称为默认参数，是指调用函数时可以省略的参数。如果在调用时不提供这些参数，函数会使用预先定义的默认值，可选参数能让你的代码更灵活、更易用。
注意项：1、必需参数必须写在可选参数之前；2、对于可变默认值，总是使用None；3、强制使用关键字参数提高可读性
文件读取：open() 函数，使用完需要close()
file_object= open('test.txt', mode='r', encoding='utf-8')
# r-read w-read a-add（末尾追加） +读写模式
# 最节省内存的方式，迭代器方式读取（推荐）
with open('test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
print(line, end='')
read() - 读取所有内容
readline() - 读取一行
readlines() - 读取所有行到列表
write() - 写入字符串
writelines() - 写入字符串列表
tell() - 获取当前位置
seek() - 移动位置
truncate() - 截断文件
json等一些常用库和方法使用：
json.dumps(): 对数据进行编码。
json.loads(): 对数据进行解码。
2.selenium/appium基本原理，操作流程
selenium的基本原理及操作流程：核心是WebDriver，操作流程则围绕着启动浏览器、定位元素、执行操作和关闭浏览器这几个核心步骤展开。
Appium 的基本原理：一个典型的C/S架构工具，脚本通过Appium提供的客户端库，将操作指令（如“点击登录按钮”）转换成符合WebDriver协议的HTTP请求，并发送给Appium服务器，经由Appium服务器解析出要执行的操作，动态转换为目标平台的原生自动化指令（如Android的UiAutomator2或iOS的XCUITest），进而转发给设备上相应的代理程序，从而实现对移动应用的跨平台自动化测试。
3.自动化框架的搭建，工程结构怎么样的，如何设计的。
自动化框架：核心在于清晰的工程结构和分层设计。一个优秀的框架，除了分层，还离不开松耦合与高内聚（数据与脚本分离、配置与代码分离）、可扩展性、与CI/CD的无缝集成等设计思想
第一层：核心层 (Core Layer) / 公共方法层
第二层：业务层 (Business Layer) / 页面对象层
第三层：用例层 (Test Case Layer)
your_project/ # 项目根目录
├── config/ # 配置模块
│ ├── config.ini # 环境、浏览器、超时等全局配置
│ └── init.py
├── data/ # 测试数据模块
│ ├── test_data.json # 或 .yaml, .csv 文件
│ └── init.py
├── core/ # 核心模块 (框架底层能力)
│ ├── base_page.py # 所有页面类的基类，封装Selenium/Appium等通用操作
│ ├── driver.py # 驱动管理 (浏览器、App启动)
│ ├── logger.py # 日志封装
│ └── utils.py # 通用工具类 (时间处理、文件读写等)
├── pages/ # 页面对象模块 (PO模型层) [citation:3]
│ ├── login_page.py # 登录页面的元素定位和操作方法
│ └── home_page.py # 首页的元素定位和操作方法
├── testcases/ # 测试用例模块 (业务逻辑层) [citation:1][citation:3]
│ ├── test_login.py # 登录相关的测试用例
│ ├── conftest.py # Pytest的测试固件 (fixture)
│ └── init.py
├── reports/ # 测试报告
│ └── allure-results/
├── logs/ # 运行日志
├── requirements.txt # 项目依赖
└── pytest.ini # Pytest 配置文件
4.自动化测试相关知识点，关键字驱动，数据驱动，元素定位，接口调用。
5.给你一个验证码的登录界面，如何设计自动化测试
验证码的登录界面的自动化测试：
1、绕过验证码：万能验证码、验证码屏蔽开关、
2、验证码识别技术：简单图形验证码（OCR识别）、云端识别服务（使用打码平台API，如超级鹰、打码兔等）
3、验证码无法绕过的处理策略：重试机制、手动干预
6.allure生成报告，怎么配置，怎么集成到jekins实现
allure报告配置集成到jekins实现：
1、配置测试项目以生成 Allure 所需的原始数据
测试框架在运行时产生 allure-results 目录，里面包含用于生成报告的 JSON、txt、png 等原始数据。配置方式取决于你使用的测试框架和构建工具
2、在 Jenkins 中集成 Allure
安装 Allure 插件：Allure Jenkins Plugin ->全局配置 Allure 命令行工具：Add Allure Commandline ->在 Jenkins Job 中配置报告：点击 Add post-build action，在 Path 字段中，填写包含 Allure 结果文件的目录路径 ->
7.自动化用例维护
自动化用例维护的本质，是和软件的变更速度赛跑。核心思路不是"保证永远正确"，而是"在频繁变更中，用最小成本快速定位并修复失效的用例"。
- 遵循测试金字塔，合理分层，这是降低维护成本最根本的思路
整体思路：把主要精力放在接口测试，用少量UI测试验证关键流程 - 将用例视为代码，纳入版本控制
A、用例设计层面：稳定与解耦
减少用例间的依赖：每个用例都应该是独立的，能单独运行
避免硬编码，使用数据驱动：把测试数据（账号、商品名、URL等）从代码中抽离出来，放到配置文件、Excel或YAML文件中。这样业务参数变化时，只需要改数据文件，无需修改用例代码
抽象页面对象（针对UI测试）：将页面元素定位和操作封装成页面类。业务逻辑变化时，只改页面类；UI元素变化时，也只改页面类。用例脚本本身只关心业务步骤，不关心具体元素
B、代码实现层面：健壮与清晰
合理等待，避免线程休眠，推荐使用显式等待，即等待某个条件成立（如元素可见、状态码返回）后再继续
利用重试机制
添加详细日志和截图
总结：维护自动化用例的6条军规
分层：多写接口测试，少写UI测试。
独立：用例之间不互相依赖。
解耦：数据和业务逻辑分离，页面元素和业务流程分离。
可观测：失败时有日志、截图、响应报文可以追溯。
自清理：用完数据要销毁，不给下次执行留垃圾。
及时修复：失败用例当天或次日修复，不容忍持续失败的用例
8.git相关使用：
Git：把你整个项目看作一系列快照。每次提交，Git都会对所有文件拍一张“照片”，如果文件没变，它就只是链接到之前的相同文件
git status # 查看当前状态：随时检查哪些文件被修改了
git add . # 添加当前目录所有变更到暂存区（新增、修改）
git add
git commit -m "这里写清晰的提交说明" # 提交变更到本地仓库：将暂存区的快照永久保存到本地仓库，并附上一段清晰的说明
git pull origin
git push origin
git branch # 查看本地分支，当前分支前会有 * 号
git switch -c feature/login # 创建并切换到新分支
git merge feature/login # 将功能分支合并到主分支
9.mysql底层的一些知识
mysql底层原理：InnoDB 存储引擎、索引结构、事务实现、日志系统和锁机制
当你把一条 SQL 语句发给 MySQL 时，它经历的过程可以分为两大块：Server 层（负责连接、分析、优化）和存储引擎层（负责读写数据）
以一条 update 语句为例，它需要经过连接器、分析器、优化器，然后通过执行器调用 InnoDB 接口。InnoDB 通过 B+ 树索引找到数据，利用 redo log 和 binlog 的两阶段提交保证数据一致性，同时通过 undo log 和 MVCC 实现事务的隔离性。
优化器 （核心考点）
执行计划 （Explain）：
type：访问类型，从好到坏依次是 system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL。ALL 是全表扫描，是需要优化的信号。
key：实际使用的索引。
rows：预估需要扫描的行数。
Extra：额外信息，出现 Using filesort（需要额外排序）或 Using temporary（使用了临时表）通常意味着需要优化。
索引失效的场景（高频）：
对索引列做了函数操作或计算（如 where left(name, 3) = 'abc'）。
隐式类型转换（如字段是字符串，但传参是数字）。
使用 != 或 <> 操作符（有时会导致失效，取决于数据分布）。
like 语句以 % 开头
InnoDB 引擎的索引结构：B+ 树（矮胖：非叶子节点只存索引，不存数据，能存放更多索引。千万级数据，树的高度依然维持在 3-4 层，磁盘 IO 次数极少）
事务 ACID：原子性、持久性、隔离性、一致性
10.数据结构相关的
二叉树：为了让数据拥有“二分查找”的能力而设计的
同时做到“查找快”和“插入快”，靠的就是两条规则：左小右大、递归定义（它的每一个子树，本身又是一棵符合“左小右大”规则的二叉树）
列表[List ] ：有序可变可重复 “有序的购物车”-需要保持顺序、随时增删改的数据集。
元组（Tuple）：有序、不可修改、可重复 - “封印的文物”-数据不需要改变，或者希望作为字典的键（因为不可变）
字典{Dict }：无序可变、键值对存储、键唯一- “新华字典/电话簿”-需要快速通过一个唯一标识（如ID、姓名）查找对应数据
集合{ Set} ：无序可变、元素唯一（自动去重）- “大乱炖的碗”-去重、数学集合运算（交集、并集）
11.流水线无人看管持续集成：提交代码--构建--自动化测试执行--生成报告--邮件/办公应用推送测试结果全流程自动化
流水线应该由代码事件自动触发，而不是手动点击。最常见的是配置 GitHub/GitLab Webhook，当开发者推送代码或发起合并请求时，自动触发 Jenkins 任务，从代码拉取、依赖安装、代码扫描、单元测试、构建打包，到部署到测试环境，再到执行自动化测试（接口、UI），最后生成报告并归档，整个过程完全自动化，不需要人工介入。
中间要设置质量门禁 (Quality Gate)，如编译关卡、单元测试关卡、自动化测试关卡、代码扫描关卡，低于设定的阈值则流水线直接失败，并通过邮件、钉钉等方式通知相关人员。
浙公网安备 33010602011771号