测试图书

1. Python数据类型有哪些

• int：整数，如 1、100、-5
• float：浮点数，如 3.14、2.0
• bool：布尔型，只有 True 和 False
• str：字符串，用单引号 / 双引号包裹，如 "test"
• NoneType：空类型，只有一个值 None

• list（列表）：有序、可变、可重复，用 [] 表示
• tuple（元组）：有序、不可变、可重复，用 () 表示
• dict（字典）：键值对结构，key 必须不可变，用 {} 表示
• set（集合）：无序、无重复元素，用于去重和集合运算

• bytes /bytearray：字节类型
• complex：复数
• 内置模块中的类型：datetime、array、enum 等

• 不可变类型：int、float、str、bool、tuple、None特点：修改后会生成新对象，不会改变原数据。
• 可变类型：list、dict、set特点：可以在原对象上直接增删改，不会生成新对象。

2. 可变类型和不可变类型有哪些使用场景？

1. int 整数（不可变）

• 用例编号：case_id = 1001
• 接口用例的超时时间：timeout = 5
• 断言状态码：assert status_code == 200
• 循环次数：for i in range(10)

2. str 字符串（不可变）

• 接口地址：url = "http://xxx.com/login"
• 请求头：token = "Bearer xxxxx"
• 测试数据：username = "test01"
• 断言信息：assert "登录成功" in response.text

3. tuple 元组（不可变）【测试高频】

• 接口用例的参数集合：

• 多环境配置：

• 数据库查询条件：

4. bool 布尔（不可变）

• 用例开关：is_run = True
• 断言结果：assert is_success is True

1. list 列表（可变）【最常用】

• 存储多条测试用例：

• 动态添加用例：

• 接口返回的列表数据：

2. dict 字典（可变）【测试核心】

• 接口请求参数：

• 接口返回结果：

• 测试报告数据：

3. set 集合（可变）

• 自动去重：

• 判断用户是否已存在：

3. Python中数据类型相互直接转换方法

• int() → 转整数
• float() → 转浮点数
• str() → 转字符串
• bool() → 转布尔值
• list() → 转列表
• tuple() → 转元组
• set() → 转集合
• dict() → 转字典（需要键值对结构）

1. 字符串 ↔ 数字（接口测试最常用）

2. 列表、元组、集合互转

3. 转布尔值 bool ()（面试坑点）

4. 转字典 dict ()

1. 不是所有字符串都能转数字纯数字字符串才行，int("abc") 直接报错
2. 集合、字典不能直接转数字
3. tuple 转 list 后才能增删改
4. list 转 set 会自动去重、且无序

4. 除了内置函数，还有哪些方法可以实现数据类型转换?

1. json 模块（str ↔ dict/list 互转）
2. eval /literal_eval（字符串转原有类型）
3. encode /decode（str ↔ bytes 互转）
4. split /join（字符串与列表互转）

• json.loads()：字符串 → 字典
• json.dumps()：字典 → 字符串
• json.load()：读 json 文件 → 字典
• json.dump()：字典 → 写入 json 文件

1. 接口返回字符串转字典，用于断言
2. 请求字典转字符串，用于接口请求
3. 读取 json 配置文件
4. 写入数据到 json 文件

1. eval（简单粗暴，但不安全）
2. ast.literal_eval（官方推荐、最安全）
3. 正则表达式 re（极端场景手动解析）

• 支持单引号、双引号
• 不用导入模块
• 能解析 list/tuple/dict 全部类型

• 极度不安全
• 用户传入恶意代码会直接执行
• 公司项目严禁使用

• ✅ 支持单引号、双引号
• ✅ 安全、不会执行恶意代码
• ✅ 接口自动化、数据驱动最常用
• ✅ 能解析 dict、list、tuple、int、str 等

• 不能解析复杂表达式

• 字符串不是标准 JSON
• 不是 Python 格式
• 脏数据、日志、报文

• 能处理任何不规则字符串

• 麻烦
• 一般只用在日志解析、抓包报文处理

1. json.loads
   1. 只能解析双引号
   2. 安全
   3. 只能解析标准 JSON
2. ast.literal_eval
   1. 单引号、双引号都支持
   2. 安全
   3. 解析能力更强
   4. 测试工作中更常用

• 接口二进制数据
• 文件读写
• 加密、签名、token 处理

• 处理用例参数
• 处理日志、URL 参数
• 拼接断言关键字

1. json 模块：str 和 dict/list 互转（接口测试核心）
2. literal_eval：字符串还原成原数据类型
3. encode/decode：字符串与字节串互转
4. split/join：字符串与列表互转
5. yaml → 读取配置
6. openpyxl → 数据驱动
7. pickle/base64 → 缓存与加密

5. 如何将字典转换为列表或元组

1. 提取接口返回字段名

1. 数据驱动用例

1. keys() —— 拿所有键
2. values() —— 拿所有值
3. items() —— 拿键值对直接强转 list(字典) 默认只拿键，这是面试高频坑点。

6. 数据类型转换可能会遇到哪些问题?如何解决

• 接口返回 "123a"、"null"、"" 空字符串
• 用 int("123a") 直接抛异常 ValueError

1. 先做非空、格式校验，再转换
2. 用 try-except 捕获异常，避免用例直接中断
3. 对脏数据给默认值

• Excel / 配置文件里是 {'name':'test'} 单引号格式
• json.loads 只认双引号，直接报错

1. 优先使用 ast.literal_eval（支持单引号、最安全）
2. 或者替换单引号为双引号再用 json.loads

• int(None) 直接报错
• bool("False") 结果是 True，因为非空字符串都为真
• 接口返回 null 转数字失败

1. 先判断是否为 None / 空，再处理
2. 布尔值不要强转，直接判断字符串内容

• int([1])、int({ "a": 1 }) 直接报错
• 新手常误以为能自动提取里面的值

1. 先通过索引、key 把真实值取出来，再转换
2. 不要对容器类型直接强转数字

• encode/decode 用了 gbk、utf-8 不统一
• 接口二进制、图片、加密串转字符串出现乱码

1. 统一使用 utf-8
2. 捕获 UnicodeDecodeError，设置忽略错误

1. 所有转换都加 try-except，不让脚本直接崩
2. 数据先校验再转换：非空、格式、长度、范围
3. 优先用 ast.literal_eval，少用 eval，标准 json 用 json 模块
4. 对接口返回做字段类型断言，提前发现问题
5. 封装公共工具方法：str_to_int、str_to_dict 统一处理

7. 如何对excel操作

1. xlrd / xlwt
   1. 读写 .xls 格式（Excel 97-2003）
   2. xlrd 新版只支持读，不支持写
   3. 适合老旧格式文件
2. openpyxl
   1. 读写 .xlsx（Excel 2007+）
   2. 支持单元格样式、公式、图表、批注
   3. 适合精细化操作（改格式、设置公式、逐单元格处理）
3. pandas
   1. 基于 openpyxl/xlrd 封装
   2. 读写速度快，适合数据分析、批量处理
   3. 简单几行就能读写、筛选、汇总
   4. 企业最常用

1. 读取多个 sheet
   1. pandas：sheet_name=None 返回字典
   2. openpyxl：wb.sheetnames 遍历
2. 筛选、过滤数据pandas 直接条件筛选：

1. 合并、去重、空值处理

1. 设置样式、字体、颜色用 openpyxl 设置 Font、PatternFill 等。
2. 大数据量处理
   1. pandas 速度远快于逐行循环
   2. 超大数据可用 chunksize 分块读取

8. 布尔值可以进行哪些运算？

1. 逻辑运算

2. 比较运算布尔值可与其他数据类型进行比较（True 等价于 1，False 等价于 0）：

3. 数值运算（不推荐，但语法允许）布尔值可参与加减等运算（本质是 1 和 0 的运算）：

9. 列表（list）、元组（tuple）、集合（set）和字典（dict）的区别

• list（列表）：有序、可改、可重复
• tuple（元组）：有序、不可改、可重复
• set（集合）：无序、可改、不可重复
• dict（字典）：键值对、键唯一、无序（3.7 + 有序）

• 写法：[1, 2, 3]
• 有序：有索引，能按位置取
• 可修改：增删改查都行
• 可重复
• 用途：存一组有序数据，比如成绩、名单

• 写法：(1, 2, 3)
• 有序
• 不可修改（不能增删改）
• 可重复
• 用途：固定不变的数据，如配置、坐标

• 写法：{1,2,3}
• 无序（没有索引）
• 自动去重
• 可增删，但不能存重复值
• 用途：去重、判断是否存在、交集并集

• 写法：{"name":"张三", "age":20}
• 键值对结构
• 键必须唯一，重复会覆盖
• 3.7 版本后有序，之前无序
• 用途：存结构化信息，类似对象

• 要有序可改 → list
• 要固定不变 → tuple
• 要去重 / 快速查找 → set
• 要键值对存信息 → dict

10. 列表、元组、集合和字典的应用场景分别是什么

• 存用例列表：test_cases = ["登录", "退出", "查询"]
• 存接口参数组合：params = [{"id":1}, {"id":2}]
• 存循环读取的数据：user_list = [] 后面不断 append
• 存日志、结果、截图路径

• 配置项：HOST = ("192.168.1.1", 8080)
• 固定枚举值：STATUS = ("成功", "失败", "异常")
• 函数多返回值：return code, msg 本质就是元组
• 作为字典的 key（list 不行，tuple 可以）

• 去掉重复数据：user_ids = list(set(old_ids))
• 判断元素是否存在（比 list 快很多）：if name in black_set:
• 对比两个列表差异：
  • 只在 A 不在 B：set(A) - set(B)
  • 共同数据：set(A) & set(B)
• 存唯一标识：token、id、手机号去重

• 接口请求参数：

• 接口返回结果解析
• 用例信息：case = {"id":1, "title":"登录", "expect":200}
• 配置字典、header、cookies

• list：顺序存放、可修改 → 存列表、用例、结果
• tuple：固定不变、防篡改 → 配置、固定参数
• set：去重、快速查找 → 去重、判存在、对比差异
• dict：键值对、结构化 → 接口参数、返回数据、对象信息

11. 列表的增删改查方法

• 排序：lst.sort()
• 反转：lst.reverse()
• 长度：len(lst)

• 增：append /insert/extend
• 删：del /pop/remove /clear
• 改：直接索引赋值
• 查：索引、切片、index、count、in

12. 字典的增删改查

• 增：dict[key] = 值 / update()
• 删：del / pop() / clear()
• 改：dict[key] = 新值
• 查：dict[key] / get() / keys/values/items

13. 集合的增删改查

• 无序，没有下标
• 元素不可变（不能改里面的值）