自动化测试

股票数据爬取与分析系统 项目概述 这是一个专门为股票行业设计的Python爬虫项目，主要用于获取和打包股票市场数据。该项目通过高效的网络爬虫技术，能够快速准确地抓取各类股票的详细信息，为金融分析、投资决策和市场研究提供数据支持。 核心功能 数据获取模块： 实时抓取股票基本信息（名称、成交量等） 采集财务指标数据（市盈率、每股收益等） 技术特点 基于Python的高效爬虫框架：采用Requests技术栈，确保爬取效率和稳定性 智能反爬策略：自动切换User-Agent、请求频率控制等机制 可视化进度显示：实时进度条显示爬取进度，预估剩余时间 项目优势 操作简便：一键式运行，无需复杂配置 高性能：多线程/协程技术大幅提升爬取速度 使用场景： 量化投资研究 股票基本面分析 市场趋势预测 金融数据建模 投资组合管理 运行环境 Python 3.7+ 依赖库：requests, tqd等 支持Windows/Linux/macOS系统 该项目为股票投资者和分析师提供了一个高效便捷的数据获取工具，大大节省了数据收集和整理的时间成本，使使用者能够更专注于数据分析与策略研究本身。

专注于软件测试与数据技术领域，具备多元化的技术能力与实践经验。在面向行业的测试方面，深耕金融、电商等领域，熟悉行业标准与业务逻辑，擅长设计高覆盖率的测试方案，确保系统符合行业合规性与用户体验需求。 精通算法测试，掌握机器学习、数据挖掘等算法的验证方法，包括精度评估、性能压测与边界场景分析，保障算法可靠性。 熟悉爬虫技术，能高效完成数据采集、清洗与结构化处理，支持数据分析与测试用例构建。 注重自动化与效率提升，熟练使用Python、Jenkins等工具链，以严谨的测试思维与技术创新驱动产品质量。

【行业场景】 适用于互联网、电商、金融、SaaS等高可靠性要求的行业，解决回归测试效率低、测试报告不直观、异常定位困难等业务痛点，帮助客户减少70%回归测试时间。 【功能模块】 1、智能请求封装层： 支持动态参数注入、自动重试机制、智能断言（JSON Schema校验+正则匹配） 内置Token自动刷新、签名计算等常见业务逻辑封装 2、测试用例管理 YAML/Excel双驱动用例设计，支持参数化测试和依赖测试 失败用例自动重跑+截图对比（适合UI+接口混合场景） 3、可视化报告中心 Allure生成交互式报告，包含请求耗时热力图、失败原因聚类分析 历史版本对比功能，直观展示接口响应变化 4、日志追踪系统 结构化日志输出（JSON格式），支持ELK对接 关键操作埋点+异常堆栈自动捕获 【技术亮点】 1、 分层架构设计 环境配置中心化（dev/test/prod一键切换） 2、环境配置中心化（dev/test/prod一键切换） 3、性能优化 请求并发执行（pytest-xdist集成） 测试数据工厂模式，避免用例间数据污染 【商业价值】 1、相比Postman+Newman方案，测试执行效率提升3倍 2、自动化覆盖率可达80%+（适合中大型项目） 3、提供完整的接入文档和示例代码，技术团队可快速上手

Web端+移动端，基于Spring Boot+Vue3的全栈式低代码平台，通过零编码或少量编码快速搭建应用，含可生成式AI、可视化表单、流程设计、规则配置化、支持移动APP+PC建模。 1、 主导低代码平台全流程测试：功能测试+接口自动化测试+AI测试 2、 设计测试策略，兼容覆盖Chrome、Firefox及iOS/Android； 3、 自动化建设：基于Jmeter工具完成测试脚本，提升回归效率。

1. 面向用户与核心价值 本框架专为测试工程师、开发自测团队及DevOps流程设计，提供开箱即用的接口自动化测试解决方案，解决以下痛点： 传统手工测试效率低、覆盖率不足 市面框架学习成本高、二次开发困难 缺乏可视化报告与持续集成（CI）友好支持 2. 差异化优势 相比常规方案，本框架具备： ✅ 低代码化： 基于YAML/excel封装测试用例，非技术人员可快速编写，减少Python脚本依赖 内置参数化驱动与动态关联参数提取，支持复杂业务场景（如登录态传递） ✅ 高性能与扩展性： 结合Pytest多线程+分布式执行（pytest-xdist），提速300%+ 模块化设计，轻松扩展自定义校验规则（如数据库断言）

软件测试技术知识整理及分享；概要介绍了软件测试技术，并讲解了软件测试与开发模型之间的联系，同时讲解了软件测试的主要方法。 介绍了自动化测试的方法和工具，并阐述了什么项目适合自动化测试，怎样做自动化测试等内容，通过使用selenium IDE进行自动化测试的案例，使自动化测试更加直观。 实际工作中，测试工作需要对标需求撰写测试用例，关于医疗软件相关的测试工作，在工作中需注意临床知识的积累和运用。

1.本系统面向五金、机械行业，需要用到磨具工件扫描三维图像的领域 2.本项目主要分为2个功能模块，主要实现功能：底座转盘旋转的运动和机器人机械臂运动的命令输出。实现机械臂接收到电脑的运动输出指令后，带相机移到事先预定好的位置，等待转盘转动后，实现相机扫描工件图像的功能 3.本项目采用C#编程和控制卡控制输入输出技术，架构清晰，代码易懂，结构分明。

本项目面向 AIS 航运轨迹中常见的信号缺失与中断问题，提出了一种融合子序列 DTW 引导机制与贝叶斯优化调参的轻量级 LSTM 网络的轨迹补全方法。 具体来说，项目采用 IQR 算法与滑动窗口机制对轨迹中的异常与缺失段进行定位，构造残缺样本；利用子序列 DTW（Subsequence Dynamic Time Warping）对历史轨迹进行相似度匹配，引导后续 LSTM 模型的学习过程；并通过贝叶斯优化实现网络结构与超参数的自动化调节，在保证网络轻量化的前提下提升补全精度与鲁棒性。

1.自动化测试：使用pytest框架编写测试脚本 2.批跑工具 3.压测：支持多线程 卷 Work 的文件夹 PATH 列表 卷序列号为 40EF-026D D:. │ main.py │ Readme.txt // 说明文档 │ test.py │ ├─API // 存放API接口的文件夹 │ │ merchantlayout.py // 商家布局API接口 │ │ v1_menu_parse.py // 菜单解析API接口 │ │ v1_vector_query.py // 向量查询API接口 │ │ __init__.py │ ├─batchtool // 历史不带ID的批跑工具，文件相同只执行参数不同，执行任一文件都可以 │ │ Copilot.py │ │ Copilot_Hunan.py │ │ Copilot_Peking.py │ │ __init__.py │ ├─batchtoolid // 历史带ID的批跑工具 │ │ CopilotBatch.py // time相同的批量执行脚本 │ │ CopilotBatchSingle.py // 单条语句请求的执行脚本 │ │ __init__.py │ │ │ └─Log // 存放日志的文件夹 │ ├─BusinessProcess │ │ filepath.py │ │ __init__.py │ │ │ ├─audiotest │ │ Recorder.py │ │ TTSAsr.py │ │ __init__.py │ ├─Conf │ │ env_config.py // 配置文件,支持配置环境及餐厅merchant_id │ │ __init__.py │ ├─Data // 需要处理的文件夹 │ ├─EvaluationSet // 存放评测集的文件夹 │ └─menujson // 存放菜单json的文件夹 │ ├─Log // 日志文件夹│ ├─MenuSet │ │ menuset.py │ │ __init__.py │ │ │ ├─menuexcel │ │ │ └─Test&CX │ hunan.xlsx │ hunanlast.xlsx │ SetContext.py │ __init__.py │ ├─TestCase │ │ menu_parse_import.py │ │ __init__.py └─Utils // 存放工具的文件夹 │ logger_setup.py │ __init__.py

仅针对于学习通军事理论课程，实现自动刷课（模拟人刷视频），需要挂机，不需要人为操作。同时也方便学习。主要使用python的selenium模块实现的自动化，源码简单，很适合新人去学习。没有使用专业程序员的风格，因为本人不是专业程序员，相比较更接近新人了解和学习selenium模块，感受python的强大。源码不长，可以通过调试一步一步运行。

主要职责:编写测试点、bug的生命周期、数据库查询数据、写测试报告项目介绍该项目是一个Web端系统,用户可以在商城浏览,找到自己的需求进行下单,平台也为用户提供了积分优惠券秒杀等营销活动,商家可以在后台对店铺的商品、价格进行管理,前台跟后台的一个联动,前端包括注册登录、浏览商品等,主要用于客户的下单,结算,收货等一系列购物操作,个人中心的个人信息,订单信息的查看和维护等 工作描述: 1.根据项目需求文档进行需求分析,提炼测试点,编写测试用例 2.参与需求会议、测试评审会议和复盘会议 3.在禅道中编写和维护测试用例,管理提测单、执行case 4.提交、验证缺陷、进行回归测试 6.积极推动bug的开环和闭环工作 7.访问MySQL数据库进行业务数据的查询,辅助定位问题,提升测试效率 8.提交测试分析报告、管理功能影响性分析报告等文档

一、用户制作表情包的效率问题 传统方式繁琐耗时 在没有自动裁剪和生成工具之前，用户如果想要制作一个 GIF 表情包，往往需要先使用专业的视频编辑软件。这些软件通常有复杂的操作界面和众多的功能选项，对于非专业用户来说，学习成本很高。例如，用户需要在软件中导入视频，然后逐帧寻找想要的片段，调整剪辑点，设置帧率、分辨率等参数来生成 GIF，这个过程可能需要花费十几分钟甚至几个小时，而且还可能因为操作不熟练而无法达到理想的效果。 自动裁剪视频并生成 GIF 表情包的项目可以大大简化这个过程。用户只需要上传视频，通过简单的拖动滑块或者输入时间范围，就能快速裁剪出自己想要的视频片段。然后，项目软件会根据预设的优化参数（如合适的帧率、尺寸）自动生成 GIF 表情包，整个过程可能在几分钟甚至几秒钟内完成，极大地提高了制作效率。 跨平台操作不便 不同的设备和操作系统可能对视频编辑软件有不同的兼容性要求。例如，一些专业的视频编辑软件可能只有桌面端版本，当用户使用移动设备时就无法方便地进行操作。而且，即使有移动应用，其操作方式和功能可能与桌面端不一致，用户需要重新适应。 本项目可以开发跨平台的应用程序，无论是在网页端、手机端还是平板上，用户都可以使用统一的操作界面和流程来制作 GIF 表情包。这样，用户可以在不同的场景下（如在电脑前浏览视频网站，或者在手机上观看短视频），随时随地制作自己需要的表情包。 二、表情包质量参差不齐的问题 画质和尺寸问题 很多手工制作或者简单工具生成的 GIF 表情包存在画质模糊、尺寸不适合的情况。这是因为用户在制作过程中可能没有正确设置参数，或者为了减小文件大小而过度压缩，导致表情包在社交平台上显示效果不佳。例如，在一些高清屏幕的设备上，低质量的 GIF 表情包会出现锯齿状边缘或者色彩失真的情况。 自动裁剪视频并生成 GIF 表情包的项目可以通过智能算法，根据视频的原始画质和目标平台的要求，自动优化 GIF 的画质和尺寸。比如，对于用于手机聊天的表情包，可以生成合适手机屏幕分辨率的 GIF，并且在保证文件大小适中的情况下，尽可能提高画质，使表情包更加清晰、生动。 内容相关性和趣味性问题 现有的表情包市场中，有很多表情包内容比较单一或者不符合用户特定的表达需求。用户在寻找能够准确表达自己情绪或者与聊天话题相关的表情包时，往往需要花费大量时间筛选。 该项目可以提供丰富的视频素材库，并且通过标签分类、智能推荐等方式，帮助用户快速找到与自己想要表达的情感或主题相关的视频内容。同时，自动裁剪功能可以让用户精准地提取视频中最有趣、最有表现力的片段，制作出更具针对性和趣味性的 GIF 表情包，从而丰富表情包的内容，提高其在社交交流中的实用性。

1.项目规划： 任务分解：将项目分解为可管理的任务或工作包。 时间线规划：创建甘特图或其他形式的时间表来安排任务。 资源分配：合理分配人力资源和其他资源。 2.任务管理： 任务指派：将具体任务指派给团队成员。 进度跟踪：实时监控每个任务的完成情况。 优先级设置：根据项目需求调整任务的优先级。 3.协作工具： 文件共享：提供一个平台让团队成员可以上传和共享文件。 讨论区：建立讨论区或论坛供团队成员交流意见。 4.成本控制： 预算管理：设定并跟踪项目预算。 费用报告：记录和分析与项目相关的所有费用。 5.风险管理： 风险识别：帮助识别可能影响项目成功的潜在风险。 风险评估：评估每项风险的影响程度和发生的可能性。 风险应对计划：制定策略以减轻或避免已识别的风险。 6.质量保证： 标准与规范：确保项目符合既定的质量标准。 审计跟踪：记录项目活动，便于后期审查和改进。

深圳数据交易所—交易平台 简称交易平台，以建设国家级数据交易所为目标，从数据合规保障、流通流转支撑、供需撮合、生态发展四方面，打造覆盖数据交易全链条的服务能力，构建数据要素跨域、跨境流通的全国性的数据交易平台 主要工作内容：  协助并指导外包同时完成交易平台的业务测试，收集每日测试进度，分析测试风险  设立需求准入，准出标准  提炼测试过程中的数据，配合项目经理，不断完善项目管理流程，在软件生命中期中发挥测试应有的责任  对交易平台主要流程接口做性能测试  对外包同事的测试结果做验收性测试

这是一个基于YAML文件驱动的数据驱动型Web端自动化测试框架。它支持添加、删除、修改等操作的自动化接口测试，并主要面向产品测试人员。通过使用这个框架，测试人员可以方便地编写和执行测试用例，从而提高测试效率和准确性。 该框架具有高度的可扩展性和灵活性，可以根据不同的测试需求进行定制和扩展。此外，它还支持多种编程语言，使得测试人员可以根据自己的技能和偏好选择合适的编程语言来编写测试脚本。 该框架的主要特点包括： 数据驱动：所有测试数据都存储在YAML文件中，方便测试人员管理和维护。 可扩展性：可以根据不同的测试需求进行定制和扩展。 灵活性：支持多种编程语言，方便测试人员选择合适的编程语言来编写测试脚本。 易于使用：提供简单易用的API和命令行工具，方便测试人员快速上手和使用。 高效性：通过自动化测试，可以大大提高测试效率和准确性，从而缩短测试周期，降低测试成本。

平台简介：基于 Flask 框架开发,集接口测试、mock 服务、定时任务、在线数据库客户端、在线 redis 客户端、 在线 ssh 客户端等功能于一体的测试平台 运用技术及框架：python3.6、amazeui、flask、pytest、requests 我的贡献： 1.解决了不同项目接口管理问题,公共用例库方便用例导入,解决接口冗余问题. 2.mock 服务自定义接口文本及响应信息,可以在实际接口未完成之前完成测试脚本编写. 3.定时执行不同级别的接口并生成可视化报告,操作简单易上手. 4.在线数据库和 ssh 客户端既防止密码泄露又省去本地安装客户端步骤. 5.在线 redis 客户端可实时查看和操作 redis 中的数据. 6.平台开放出部分无需鉴权、执行特定用例接口,方便代码更新后由 jenkins 触发自动化测试.