首先你得會python編程語言，需要花一兩周時間學習一下python編程基礎，python編程基礎一般包含那些內容呢？

1. Python的簡介以及python的安裝以及環境的搭建。

2. Python編碼規范、數據類型的學習.

3. Python常用控制語句和語法的學習.

4. Python面向對象編程.

5. Python函數應用

6. Python圖形界面介紹GuiTkinter

7. Python異常處理與輸入輸出

8. Pyhon編程項目實踐

具備了一定的編程經驗后，接下來借助自動化工具展開測試。

其次：學習一門自動化測試工具，基于web測試最常見的工具有：selenium,基于App測試的有：Appium測試工具，這兩款測試工具分別用于于移動端與web端做自動化測試，借助Python語言或者JAVA語言開展自動化測試。

學習Selenium測試工具我們需要學習那些知識？

搭建自動化測試環境

1. 將driver和seleniumjar包拷貝到lib文件夾下。

2. 配置構建路徑，添加selenium的jar包

3. 配置火狐瀏覽器啟動路徑，以及driver的路徑。

基于自動化測試環境編寫關鍵字方法，使用關鍵字驅動腳本執行自動化測試。

將測試過程中一些常用的操作封裝為方法關鍵字，方便之后的腳本進行調用。使腳本管理更加具有邏輯性，并且維護更加方便。

編寫關鍵字數據驅動的作用：使用關鍵字能夠讓腳本可讀性更高，更富有邏輯性，便于維護。

再次：對于前端頁面的WEB自動化測試核心內容在于元素封裝。

元素定位方法詳解：

1.確定你想要操作的元素，除非有一些特殊場景，需要批量操作類似元素。

2.元素以<元素名>開頭，以</元素名>作為結尾。

3.元素層級關系：父元素、子元素、兄弟元素。

定位元素時常用的方法有：

·id ：唯一識別元素的屬性。

·name ：名字。

·linktext：根據超鏈接全文本進行定位，精確匹配。

·partiallinktext：模糊匹配，以超鏈接部分文本進行定位。

用于借助超鏈接文本進行定位，只適用于a標簽。

·classname：妝容。CSS樣式的名稱。

·tagname：元素名。相當于人的分類。

元素定位方法如下圖所示：

最后：基于python語言和selenium測試工具編寫自動化測試腳本，生成自動化測試報告如下圖所示：

if __name__ == "__main__": t = 0 print("符合要求的整數有：") for ind in range(1, 201): if ind % 7 == 0 and ind % 5 != 0: print(ind, end=" ") t += 1 if t % 5 == 0: print("\n")

學習python遇到困難很正常，下面我來說說該怎樣去解決問題，供大家參考參考：

1.（找出問題所在）你在哪里卡住了，為什么卡住？是基礎沒打好？還是理解不了python一些知識的理論概念或者說運行原理？學習方法是否得當？選擇的教材是否適合自己的基礎，是否適合自己學？是不是因為自律能力不夠等等。通過自問的方式，找出自己遇到瓶頸的源頭所在，這是很重要的。

2.（解決問題的途徑）

（1）第一點：查找教程資料

（2） 第二點：通過網絡引擎搜索（CSDN搜索、百度、Google等）

（3）第三點：請教身邊的大佬，看看他們的想法是怎樣的，看看他們是怎樣解決的

以上是我的看法，希望對你有幫助。

首先，答案是肯定的，Python語言還是比較好學的。

語法簡單易學是Python語言一個重要的特點，學習Python語言也幾乎不需要任何基礎，所以Python也是少兒編程的常見編程語言之一。

Python語言是典型的函數式語言與面向對象語言的結合體，所以編寫Python代碼會非常靈活，也非常直接，想用什么功能直接寫就可以了，這與Java這樣的純面向對象語言還是有較大區別的，也許這也是Python語言比較受程序員歡迎的原因，因為沒有人愿意復雜。Python語言比較簡單還體現在豐富的“庫”上，Python為各個常見的開發領域都準備了豐富的庫，只要把這些庫導進來就可以方便的使用。

雖然Python語言簡單易學，但是Python語言的應用領域卻比較廣泛，語言生態也相對比較健全。目前Python語言在Web開發、大數據開發（數據分析）、人工智能開發（機器學習、計算機視覺、自然語言處理）、嵌入式開發等領域均有廣泛的應用，相信隨著大數據和人工智能的不斷發展，未來Python語言的發展空間還是非常廣闊的。

當然，采用Python語言也可以寫出非常復雜的程序，尤其在人工智能領域，采用Python來完成算法實現的過程還是相對比較復雜的。不少開發團隊把算法設計和算法實現進行了分離，從事算法實現的工程師往往需要通過Python等語言來實現算法設計師的設計方案，這個過程往往還是具有一定難度的，而且要求算法實現工程師也要具備扎實的算法基礎。當然，目前不少團隊的算法工程師既要完成算法設計，也需要完成算法實現，而且這似乎是目前一個發展趨勢。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

如果有互聯網方面的問題，或者考研方面的問題，都可以咨詢我，謝謝！