本文为霍格沃兹测试学院学员学习笔记。
本系列文章总结归纳了一些软件测试工程师常见的面试题，主要来源于个人面试遇到的、网络搜集（完善）、工作日常讨论等，分为以下十个部分，供大家参考。如有错误的地方，欢迎指正。有更多的面试题或面试中遇到的坑，也欢迎补充分享。希望大家都能找到满意的工作，共勉之！~
- 测试常见问题与流程篇
- 测试工具篇
- 计算机网络知识与数据库篇
- Linux 与 Python 编程技能篇
- 自动化测试与性能测试篇
- 软素质篇（10 大灵魂拷问）与反问面试官篇
包含 Selenium、Appium 和接口测试。
- 单例模式
- 工厂模式
- PO模式
- 数据驱动模式
- 检查一个条件，如果它为真，就不做任何事，用例通过。如果它为假，则会抛出 AssertError 并且包含错误信息。
- Selenium Grid，分布式执行用例
- Appium 使用 STF 管理多设备
- Docker+K8S 管理集群
- 万能验证码
- 测试环境屏蔽验证
- 其他操作不推荐
- 尽量使用 by_css_selector() 方法
- by_css_selector() 方法的执行速度比 by_id() 方法的更快，因为源码中 by_id() 方法会被自动转成 by_css_selector() 方法处理；
- 使用等待时，尽量使用显示等待，少用 sleep()，尽量不用隐式等待；
- 尽量减少不必要的操作：可以直接访问页面的，不要通过点击操作访问；
- 并发执行测试用例：同时执行多条测试用例，降低用例间的耦合；
- 有些页面加载时间长，可以中断加载；
- 可以发现很多在页面上操作发现不了的 bug；
- 检查系统的异常处理能力；
- 检查系统的安全性、稳定性；
- 前端随便变，接口测好了，后端不用变；
- 可以测试并发情况，一个账号，同时（大于 2 个请求）对最后一个商品下单，或不同账号，对最后一个商品下单；
- 可以修改请求参数，突破前端页面输入限制（如金额）；
- 如果单纯的定位的话，隐藏元素和普通不隐藏元素定位没啥区别，用正常定位方法就行了（这个很多面试官也搞不清楚）；
- 元素的属性隐藏和显示，主要是 type=“hidden” 和 style=“display: none;” 属性来控制的，接下来在元素属性里面让它隐藏，隐藏元素可以正常定位到，只是不能操作（定位元素和操作元素是两码事，很多初学者傻傻分不清楚），操作元素是 click,clear,send_keys 这些方法；
- JS 操作隐藏元素；
- 方法一：用 try…except…
- 方法二：用 elements 定义一组元素方法，判断元素是否存在,存在返回 True,不存返回 False
- 方法三：结合 WebDriverWait 和 expected_conditions 判断（推荐）
- 不要右键复制 xpath(十万八千里那种路径，肯定不稳定)，自己写相对路径，多用 id 为节点查找；
- 定位没问题，第二个影响因素那就是等待了，sleep 等待尽量少用（影响执行时间）；
- 定位元素方法重新封装，结合 WebDriverWait 和 expected_conditions 判断元素方法，自己封装一套定位元素方法；
- 动态元素有 2 种情况，一个是属性动态，比如 id 是动态的，定位时候，那就不要用 id 定位就是了；
- 还有一种情况动态的，那就是这个元素一会在页面上方，一会在下方，飘忽不定的动态元素，定位方法也是一样，按 f12，根据元素属性定位（元素的 tag、name的步伐属性是不会变的，动的只是 class 属性和 styles 属性）；
- 使用element.parent方法
- 可以把平常遇到的元素定位的一些坑说下，然后说下为什么没定位到，比如动态 id、有 iframe、没加等待等因素；
- 使用 JS 点击，Selenium 有时候点击元素是会失效；
- 对于账号密码，这种管全局的参数，可以用命令行参数，单独抽出来，写的配置文件里（如 ini）；
- 对于一些一次性消耗的数据，比如注册，每次注册不一样的数，可以用随机函数生成；
- 对于一个接口有多组测试的参数，可以参数化，数据放 YAML,Text,JSON,Excel 都可以；
- 对于可以反复使用的数据，比如订单的各种状态需要造数据的情况，可以放到数据库，每次数据初始化，用完后再清理；
- 对于邮箱配置的一些参数，可以用 ini 配置文件；
- 对于全部是独立的接口项目，可以用数据驱动方式，用 excel/csv 管理测试的接口数据；
- 对于少量的静态数据，比如一个接口的测试数据，也就 2-3 组，可以写到 py脚本的开头，十年八年都不会变更的；
- 参数化的思想是代码用例写好了后，不需要改代码，只需维护测试数据就可以了，并且根据不同的测试数据生成多个用例；
- 使用单例模式
- 使用自定义缓存机制
- 使用测试框架中的 setup 机制
- pytest 中 fixture 机制
- 造数据和数据清理，需用 python 连数据库了，做增删改查的操作测试用例前置操作，setUp 做数据准备后置操作，tearDown 做数据清理
- 考虑不同的业务场景，一个接口走过的流程是什么样的，流程的逻辑是什么样的，什么样的参数会有什么样的结果，多场景覆盖；
- 最大并发用户数，HPS（点击率）、事务响应时间、每秒事务数、每秒点击量、吞吐量、CPU 使用率、物理内存使用、网络流量使用等。
- 前端需主要关注的点是：
- 响应时间：用户从客户端发出请求，并得到响应，以及展示出来的整个过程的时间。
- 加载速度：通俗的理解为页面内容显示的快慢。
流量：所消耗的网络流量。
- 后端需主要关注的是：
- 响应时间：接口从请求到响应、返回的时间。
- 并发用户数：同一时间点请求服务器的用户数，支持的最大并发数。
- 内存占用：也就是内存开销。
- 吞吐量（TPS）：Transaction Per Second, 每秒事务数。在没有遇到性能瓶颈时：TPS=并发用户数*事务数/响应时间。
- 错误率：失败的事务数/事务总数。
- 资源使用率：CPU占用率、内存使用率、磁盘I/O、网络I/O。
- 从性能测试分析度量的度角来看，主要可以从如下几个大的维度来收集考察性能指标：
- 系统性能指标、资源性能指标、稳定性指标
- 先输出业务数据，如 pv、pu、时间段等，计算出大概的值，然后不断加压测到峰值
- 请求名、线程数、响应时间（50 95 99 最小 最大）错误率、吞吐量
- 后台：接口返回数据慢，查询性能等各种问题
- 前端：使用 Chrome 工具调试，判断 JS 执行久或是其他问题
- 网络问题
- 根据自己项目中的经验实话实说，有没有经验很容易露馅。
- 结合自己的项目经验聊。大家也可以自行搜索。
- 详细的不展开了，最重要的是相对来说 LoadRunner 的笨重、昂贵、闭源，理念和生态都落后，而 JMeter 是开源、可定制化开发，功能强大易用，并且在互联网大厂都已经有非常成熟的落地方案（主流的互联网公司基本都在使用 JMeter+ELK+Grafana+Influxdb 这套架构），可以说是进 BAT 大厂必备技能。还不会 JMeter 的同学建议抓紧补起来。