测试面试题总结一

目录

列表、元组、字典的区别

nvicat连接出现问题如何排查

mysql性能调优

python连接mysql数据库方法

参数化 @pytest.mark.parametrize 装饰器

list1 = [1,7,4,5,5,6]  for i in range(len(list1): assert list1[i] < list1[i+1]  这段程序有问题嘛？

 pytest.int 是干什么的

前端问题后端问题怎么辨别？

性能测试的指标如何获取？

批量接口的参数怎么验证？

给你一个水杯，怎么测（结合功能，性能，安全性，易用性，外观）

测试流程

 对于postman和JMeter工具，a接口需要b接口传入数据怎么办

常用的测试方法

测试用例怎么写才能不遗漏测试点？

 sql完整的增删改查命令

如果误执行了DELETE FROM orders怎么办？

如果开发人员不认可你提出的缺陷，你会如何处理

Bug 严重等级划分标准

测试人员发现 Bug 后要怎么处理

接口测试用例的设计思路一般是从哪些方面去考虑的？

什么是冒烟测试？其目的和意义是什么？

谈谈你对敏捷测试的理解与实践？

介绍一下po模型

什么项目适合做自动化测试 

cookie 和 session 的区别是什么

对于频繁更新的页面元素，如何在自动化测试中进行有效定位和维护

软件测试工作可能会面临项目紧急、任务繁重以及来自开发团队和上级的压力，你会如何应对？

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列表、元组、字典的区别

nvicat连接出现问题如何排查

检查连接参数:主机名，端口号，用户名，密码，数据库名

ping 服务器：检查服务器是否可达。

telnet 测试端口：确认端口开放。

确认 MySQL 服务运行状态：

• Windows：在服务管理器中检查 MySQL 服务是否启动。
• Linux：systemctl status mysql

检查服务器防火墙：Windows 防火墙--》在防火墙中添加 MySQL 允许规则。

检查 MySQL 配置文件my.ini中 bind-address 是否配置正确

验证用户权限：

-- 查看用户权限
SHOW GRANTS FOR 'username'@'%';-- 授予远程访问权限（示例）
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'username'@'%' IDENTIFIED BY 'password';
FLUSH PRIVILEGES;

mysql性能调优

 MySQL 性能调优是提升数据库应用响应速度和吞吐量的关键工作。

方法：

使用最小的数据类型存储数据（如 TINYINT 代替 INT）

索引优化

避免全表扫描

多表关联时用小表驱动大表

python连接mysql数据库方法

使用 mysql-connector-python（官方驱动）

##安装库
pip install mysql-connector-python##连接数据库
import mysql.connector
# 建立连接
try:conn = mysql.connector.connect(host="localhost",      # 主机名user="your_username",  # 用户名password="your_password",  # 密码database="your_database",  # 数据库名（可选）port=3306              # 端口（默认3306）)if conn.is_connected():print("数据库连接成功！")# 创建游标对象cursor = conn.cursor()# 执行SQL查询cursor.execute("SELECT VERSION()")version = cursor.fetchone()print(f"MySQL版本: {version[0]}")# 关闭游标和连接cursor.close()conn.close()print("数据库连接已关闭")except mysql.connector.Error as err:print(f"连接错误: {err}")

使用 pymysql（纯 Python 实现）

##安装库
pip install pymysql#操作步骤
#导包
import pymysql
#创建连接
conn=pymysql.connnect(host="211.103.136.224",port="3306",user="student",password="123",database="test",charset="utf8")
#创建游标
my_cursor=conn.cursor()
# 执行 select sq]
my_cursor.execute("select version;")
#提取结果，打印查看
res = my_cursor.fetchone(
print("查询结果为:"，res)
print("查询结果为:"，res[0])
# 关闭游标
my_cursor.close(
#关闭连接
conn.close()

参数化 @pytest.mark.parametrize 装饰器

它能让单个测试函数执行多组参数

#语法：
#@pytest.mark.parametrize("测试函数的参数名(多个参数用逗号隔开)", 可迭代对象)示例：简单
import pytest
def add(a, b):return a + b
@pytest.mark.parametrize("a, b, expected", [(1, 2, 3),       # 测试用例1：1+2=3(0, 0, 0),       # 测试用例2：0+0=0(-1, 1, 0),      # 测试用例3：-1+1=0(1.5, 2.5, 4.0), # 测试用例4：1.5+2.5=4.0
])
def test_add(a, b, expected):assert add(a, b) == expected示例：参数组合测试
import pytest
@pytest.mark.parametrize("x", [1, 2])
@pytest.mark.parametrize("y", [3, 4])
def test_combination(x, y):print(f"测试组合: x={x}, y={y}")   #1，3   1，4   2，3   2，4示例：从数据文件读取参数
@pytest.mark.parametrize("a, b, expected", load_test_data())
def test_add_from_csv(a, b, expected):assert add(a, b) == expected

list1 = [1,7,4,5,5,6]  for i in range(len(list1): assert list1[i] < list1[i+1]  这段程序有问题嘛？

• 当 i=0：检查 list1[0] < list1[1] → 1 < 7，True，没问题。
• 当 i=1：检查 list1[1] < list1[2] → 7 < 4，False，这会触发 AssertionError，但首先我们得处理索引问题。
• 当 i=2：list1[2] < list1[3] → 4 < 5，True。
• 当 i=3：list1[3] < list1[4] → 5 < 5？False，因为 5 不小于 5。--》逻辑错误
• 当 i=4：list1[4] < list1[5] → 5 < 6，True。
• 当 i=5：list1[5] < list1[6]，但 list1[6] 不存在，所以 IndexError。--》索引越界错误

 pytest.int 是干什么的

pytest.ini 是 Pytest 测试框架的核心全局配置文件。通常位于项目根目录下，Pytest 运行时会自动加载其配置。

#设置默认命令行参数 (addopts)
[pytest]
addopts = -v -s --html=report.html --maxfail=2
-v：显示详细测试结果（输出每个用例名称） 
-s：输出测试中的打印信息（如 print() 语句）。
--html=report.html：自动生成 HTML 测试报告（需安装 pytest-html）。
--maxfail=2：当失败用例达到 2 个时停止测试。#定义测试用例的识别规则
[pytest]
python_files = test_*.py      # 识别以 "test_" 开头的文件
python_classes = Test*        # 识别以 "Test" 开头的类
python_functions = test_*     # 识别以 "test_" 开头的方法/函数

前端问题后端问题怎么辨别？

主要是想探你有没有基础的服务端测试经验。web端F12抓接口看传参，app抓包工具抓接口，传参没异常排除前端，响应异常的话服务端看日志有没有具体的报错信息这是后端异常，定位到具体代码行数可以看看代码实现。

性能测试的指标如何获取？

指标要结合测试场景制定，大概分为两种，一种对方没有明确的指标要求只是想知道系统瓶颈，那就从小往大增压；对方有明确的指标要求比如QPS、并发人数等等那就按目标递增。

批量接口的参数怎么验证？

想探你接口自动化经验，不管是自己搭脚手架还是用开源工具，批量验证响应结果的话基本都是靠断言。

给你一个水杯，怎么测（结合功能，性能，安全性，易用性，外观）

1. 功能测试

1.1 基本功能

• 容量测试：
  • 用标准量杯注入精确体积的水（如 500ml），检查水杯是否能正常容纳且无溢出。
  • 测试最大容量标记是否准确（误差应小于 ±5%）。
• 密封性测试：
  • 装满水后盖上杯盖，水平放置 1 小时，检查是否漏水。
  • 模拟颠簸（如放入背包走动 10 分钟），观察是否渗水。

1.2 特殊功能

• 保温性测试：
  • 注入 100℃热水，盖上杯盖，2 小时后测量水温（保温杯应保持在 60℃以上）。
  • 记录水温从 100℃降至 50℃的时间，评估保温效率。
• 便携功能：
  • 测试挂绳、提手的承重能力（悬挂 1kg 重物 30 分钟无断裂）。
  • 检查杯套、防滑设计是否有效。

2. 性能测试

2.1 耐用性

• 抗摔测试：
  • 从 1 米高度自由落体到水泥地面，重复 5 次，检查是否破裂或变形。
  • 塑料杯需测试耐老化性能（如紫外线照射 100 小时后是否变脆）。
• 抗压测试：
  • 对杯身施加逐渐增加的压力，记录破裂时的压力值（普通水杯应承受 50N 以上）。

2.2 材料稳定性

• 冷热循环测试：
  • 交替注入 100℃热水和 0℃冰水，重复 10 次，检查是否开裂或漏水。
• 化学稳定性：
  • 用醋、果汁等酸性液体浸泡 24 小时，检测是否有有害物质析出（如重金属）。

3. 安全性测试

3.1 材料安全

• 食品接触安全性：
  • 检查是否通过 FDA、LFGB 等认证，确认材料符合食品级标准。
  • 测试塑料杯是否含 BPA（双酚 A）等有害物质。
• 耐高温性：
  • 对塑料杯进行高温测试（如 95℃热水浸泡 30 分钟），检查是否释放异味或变形。

3.2 使用安全

• 防烫设计：
  • 注入 80℃热水，触摸杯身外部，温度应低于 40℃（避免烫伤）。
• 防漏设计：
  • 测试杯盖锁止功能是否可靠（误触打开的概率应小于 1%）。

4. 易用性测试

4.1 操作便捷性

• 开合测试：
  • 测试杯盖开启和关闭的力度（建议在 5-15N 之间，避免过紧或过松）。
  • 单手操作测试：评估单手打开 / 关闭杯盖的难易程度。
• 饮水体验：
  • 测试吸嘴、直饮口的出水速度（每秒 10-20ml 为宜）。
  • 检查是否有呛水、漏水问题。

4.2 清洁难度

• 内部结构评估：
  • 检查杯口直径是否足够大（≥6cm），便于清洁工具进入。
  • 测试带滤网、茶隔的水杯，评估拆卸和清洗的便利性。

5. 外观测试

5.1 美学设计

• 视觉评价：
  • 检查表面是否平整、无划痕、色泽均匀。
  • 评估图案、logo 的印刷质量（耐磨测试：用酒精棉擦拭 50 次不褪色）。
• 人体工学：
  • 测量杯身直径和握感（建议直径在 6-8cm，符合大多数人手掌尺寸）。
  • 测试防滑纹理的有效性（湿手状态下滑落概率应小于 5%）。

5.2 环保性

• 材料可持续性：
  • 检查是否使用可回收材料（如 PC、PP5 等）。
  • 评估包装是否简约、可降解。

测试流程

需求分析，测试计划测试方案，设计用例及测试前的准备（环境搭建，数据初始化，脚本编写等），执行测试，缺陷管理，回归测试达到要求，测试报告

 对于postman和JMeter工具，a接口需要b接口传入数据怎么办

 思路：提取B接口的数据设为变量，再在A接口的请求中引用变量，最后保证B接口在A接口前执行。

postman

• 在 B 接口的响应中提取需要的数据（如 token、ID 等），并保存到环境变量或全局变量中,在
• A 接口的请求参数、Headers 或 Body 中使用保存的变量，
• 在 Collection Runner 中设置执行顺序，确保 B 接口先于 A 接口执行：

JMeter

• 在 B 接口的 HTTP 请求后添加后端处理器中 JSON 提取器，用于提取需要的数据，并设置为变量
• 在 A 接口的请求参数、Headers 或 Body 中使用提取的变量。
• 在 线程组 中确保 B 接口的 HTTP 请求位于 A 接口之前，JMeter 会按顺序执行。

常用的测试方法

等价类

边界值

判定表：分析输入条件的各种组合及其对应的输出结果。

场景法：基于用户实际使用场景设计测试用例，通常包含基本流和备选流。

因果图：分析输入条件（原因）与输出结果（效果）之间的逻辑关系。

错误推断法：基于经验预测可能的错误并设计测试用例。

测试用例怎么写才能不遗漏测试点？

系统化分析需求：从需求文档中提取所有功能点、业务规则和隐含要求。

• 将需求分解为最小可测试单元（如"登录页面"拆分为输入字段，验证规则，交互逻辑）
• 挖掘隐含需求：性能（响应时间）、兼容性（浏览器 / 设备适配）、安全性（密码加密），界面布局合理性、操作流畅性。

结构化设计用例：通过系统化方法覆盖不同维度的测试点，避免凭经验遗漏。同时保证用例步骤清晰，可复现

• 功能测试：基于黑盒测试对需求的正向 / 反向验证

• 流程测试：使用场景分析法和状态迁移法覆盖业务逻辑路径

• 非功能测试：按需求点进行测试

团队协作评审

• 团队评审：组织开发、产品、测试人员共同评审用例，从不同视角发现遗漏
• 动态补充：在测试执行中，记录未覆盖的场景（如偶然发现的异常流程），及时补充用例。
• 历史用例复用：参考类似项目的测试用例库，补充通用场景（如登录功能的验证码测试、忘记密码流程）。

 sql完整的增删改查命令

#查询
SELECT 列1, 列2 FROM 表名 
WHERE 条件 
ORDER BY 排序列 
LIMIT 行数;#插入
INSERT INTO 表名 (列1, 列2) 
VALUES (值1, 值2), (值3, 值4);  -- 支持批量插入#更新
UPDATE 表名 
SET 列1=新值1, 列2=新值2 
WHERE 条件;  -- WHERE是安全关键！#删除
DELETE FROM 表名 
WHERE 条件;  -- 无WHERE将清空全表，单保留表结构

如果误执行了DELETE FROM orders怎么办？

1. 立即停止数据库操作
2. 联系DBA（数据管理员）尝试从binlog恢复
3. 后续流程中增加SQL执行审核机制

如果开发人员不认可你提出的缺陷，你会如何处理

1）缺陷复现

再次严格按照测试用例复现问题，确保缺陷是稳定出现的（非偶发）。记录详细的复现步骤、环境信息（如浏览器版本、操作系统、数据配置）、截图 / 日志等证据。同时检查是否因测试环境不稳定、数据缓存或权限问题导致误判。

2）明确缺陷影响

从用户体验、功能完整性、合规性等角度说明问题的严重性。

3）与开发人员进行技术沟通

简单问题的话即可沟通；复杂问题可进行会议讨论。

4）僵持不下

若争议源于需求模糊或变更，可邀请产品经理确认。

引用同类问题的处理方式或行业规范。

使用数据或用户反馈佐证

Bug 严重等级划分标准

1. 致命级（Critical）

• 定义：导致系统无法正常运行、数据丢失或存在重大安全风险的 Bug。
• 典型场景：
  • 程序崩溃、无法启动或频繁无响应。
  • 核心功能完全不可用（如支付功能异常导致交易失败）。
  • 敏感数据泄露（如用户密码明文存储、数据库连接信息暴露）。
  • 多用户并发操作时数据严重不一致或系统瘫痪。
• 处理优先级：立即修复，需优先安排开发资源处理，避免影响线上用户或造成重大损失。

2. 严重级（High）

• 定义：影响主要功能使用或导致用户体验显著下降，但系统仍可部分运行的 Bug。
• 典型场景：
  • 主要功能存在错误（如搜索结果不准确、订单状态显示异常）。
  • 流程阻断（如注册流程中必填项验证失败但无提示）。
  • 性能问题显著（如页面加载时间超过 5 秒、内存占用持续飙升）。
  • 兼容性问题导致核心功能不可用（如某浏览器无法提交表单）。
• 处理优先级：高优先级，需在版本迭代周期内尽快修复，避免影响多数用户的核心操作。

3. 中级（Medium）

• 定义：影响次要功能或用户体验，但不影响系统核心流程的 Bug。
• 典型场景：
  • 界面显示异常（如图片加载失败、按钮样式错位）。
  • 交互逻辑不友好（如提示信息不明确、操作步骤冗余）。
  • 非核心功能错误（如帮助文档链接失效、统计图表数据偏差较小）。
  • 兼容性问题影响非核心功能（如某机型闹钟提醒声音异常）。
• 处理优先级：中优先级，可在后续版本中规划修复，或根据资源情况调整处理时间。

4. 轻微级（Low）

• 定义：对功能和体验影响极小，属于细节优化范畴的 Bug。
• 典型场景：
  • 文案错别字、标点符号错误。
  • 界面元素间距不一致、按钮颜色偏差。
  • 非关键页面的加载动画卡顿。
  • 低频率出现的边缘情况问题（如极端格式输入导致的显示异常）。
• 处理优先级：低优先级，可集中在迭代末期或专门的优化版本中处理，或根据产品策略决定是否修复。

除了影响程度，划分 Bug 等级时还需考虑以下因素：

1. 用户影响范围：影响大量用户或高频操作的 Bug 等级更高。
2. 重现概率：稳定重现的 Bug 比偶发问题更易定位和修复，等级可能更高。
3. 行业规范与合规性：涉及安全合规（如 GDPR、金融监管）的 Bug 需提升等级。
4. 业务场景：业务高峰期出现的 Bug 或影响关键业务流程的问题优先级更高。

测试人员发现 Bug 后要怎么处理

1. 记录与描述：详细填写 Bug 标题、重现步骤、预期 / 实际结果、截图 / 日志等信息。
2. 初步定级：根据标准初判等级，提交给开发团队评审。
3. 开发评审：开发人员复现并评估 Bug，确认等级或调整（如偶发的致命 Bug 可能降级为严重）。
4. 修复与验证：按优先级修复后，测试人员重新验证，关闭或重新激活 Bug（若未解决）。
5. 总结复盘：定期分析高频或高等级 Bug，优化测试用例和开发流程，减少同类问题。

接口测试用例的设计思路一般是从哪些方面去考虑的？

1.功能测试是从业务流程和单功能方面进行测试的

• 业务流程用最少的 用例 覆盖最多的业务场景，只进行正向测试即可。
• 单功能对数值和参数进行正反测试。

2.性能测试主要测响应时间，吞吐量，并发数，资源使用率

3.安全测试主要测试敏感数据是否加密

什么是冒烟测试？其目的和意义是什么？

冒烟测试的定义

在版本发布或进入正式测试阶段前，对软件的核心功能和关键流程进行快速、轻量级的验证，确保软件的基本功能正常运行，没有 “致命性错误”，从而避免后续测试在不可用的版本上浪费时间。

目的

• 验证版本基本可用性
• 快速定位致命缺陷
• 减少无效测试投入

意义

对测试来说，可以过滤掉无效版本，明确测试的准入条件。

谈谈你对敏捷测试的理解与实践？

敏捷测试强调快速响应变化、持续交付价值、团队协作和以用户为中心。他要求测试应在需求分析阶段就开始，同时测试和开发并行迭代，优先使用自动化。

介绍一下po模型

PO 模型（Page Object Model，页面对象模型） 是一种自动化测试设计模式，用于分离测试逻辑与页面元素操作，通过将页面抽象为对象，降低测试代码的耦合度，提高可维护性和复用性。PO模型将页面分为三层，分别为对象层，操作层和业务层。它是 UI 自动化测试（如 Selenium、Appium）中最主流的设计模式之一。

什么项目适合做自动化测试 

1）需求稳定、迭代周期长的项目：自动化脚本可长期复用，维护成本低。

2）高频次重复测试的项目：自动化脚本可快速执行数百 / 数千条用例，效率远超手动测试。

3）技术复杂度高或风险高的模块：通过自动化脚本精准验证逻辑正确性（如计算精度、接口响应时间）。提前暴露代码缺陷，降低生产环境故障风险。

4）跨平台 / 多环境兼容测试：自动化工具（如 Selenium、Appium）可批量执行跨平台测试，覆盖手动难以触及的组合（如 “Chrome + Windows 10 + 屏幕分辨率 1920x1080”）。

5）性能 / 负载测试需求明确的项目：借助工具（如 JMeter、LoadRunner）模拟真实负载，自动化生成性能报告（如响应时间、吞吐量、错误率）。

cookie 和 session 的区别是什么

对于频繁更新的页面元素，如何在自动化测试中进行有效定位和维护

可使用 PO 模型集中管理元素定位

软件测试工作可能会面临项目紧急、任务繁重以及来自开发团队和上级的压力，你会如何应对？

面对任务繁重和多方压力时，首先会更加任务的重要程度和截止时间进行优先级排序，制定好时间计划，保证任务的可视化。

所有面试题来源于自己面试问题以及红薯帖子里。答案不唯一，仅供参考。