关于Python和自动化

最近碰到了好几次面试都需要问Python。
在这里我有一个误区，向各位面试官先陈述一下。
之前的时候，对C和C++研究的更加多一点，再加上多年的自动化维护经验，自认为对po封装模式的理解，因此对于自认为对Python是十拿九稳，没想到最近出了很多的面试不通过，针对如此窘境。
我个人进行如下的锻炼。
后续会持续相应的练习

同时在面试的过程中，有面试官质疑我的博客里面的东西都是抄的别人的，没有个人的实战经验，对此我的解释是，我会根据代码来编写，因为我个人也是计算机专业的，所以只要是有道理的，有好处的，我就会采纳，同时会实地去编写代码并记录。

从自动化的角度分为以下几个方面
1：封装模式
目前市场分为两种封装模式，一种是AW，另外一种是PO模式。
鄙人不才，在有限的职业生涯里面有长达3000次脚本编写的经历。使用场景均为AW模式。PO封装模式与AW封装模式大同小异。
封装完成后是各种AW的编写，在这一块需要用到的开发知识较多，多多学习。
从封装的角度来看，主要是以下几个方面
方向1：数据层，如配置环境，脚本所需要的参数
方向2：基础层，最基础的几个AW，如登陆，命令发送，
方向3：执行层，这个时候会有一些业务层面的自动化脚本
方向4：脚本层，对于完全不会代码 的同事此时应该比较轻松了

我个人之前写的一个例子
https://blog.csdn.net/weixin_39851178/article/details/114300485

2：框架
如pytest，unnitest，华为unniatous，等等，个人理解框架是一个辅助。

3：脚本
脚本的分析方法，主要是依赖业务。
从个人有限的职业生涯来看，脚本的稳定性是一个重点参考的点。有不同想法的可以直接与我交流
脚本的分析方法有如下几个角度
角度1：环境限制导致批量脚本挂掉
角度2：环境不适应，导致命令变更
角度3：业务变更，脚本为能够及时变更
角度4：稳定性较差，存在偶现型的错误
角度5：存在一些定时器，导致脚本在特定的时间段发生错误
角度6：AW编写有问题，存在一些隐藏的错误
修复手段：
1：本地再跑一次脚本，查看是否依然存在错误，如果错误相同，那么就往角度1,2，3去想。
此时到错的地方，用手工再跑一次，必然能够发现问题。
2：如果没有错误，往角度456方向去想。

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