Python多进程自动化测试实战：协同过滤推荐算法

该资源主要讨论的是如何将Python的多进程技术应用于自动化测试，特别是基于用户兴趣分类的协同过滤推荐算法。文中通过一个具体的例子展示了如何组织测试项目的文件结构，并编写`all_tests_process.py`来运行多进程测试用例。 在Python中，多进程和多线程是进行并发处理的重要手段，尤其适用于需要执行大量独立任务的自动化测试场景。多进程允许程序同时运行多个不同的子进程，每个进程都有各自独立的内存空间，这样可以避免线程间的共享数据问题，提高系统的并行处理能力。 在自动化测试项目中，为了实现多进程运行测试用例，作者建议将测试用例按照不同的模块或功能分别放在不同的文件夹下，如`thread1`和`thread2`。每个文件夹包含对应的测试脚本（如`baidu_sta.py`和`youdao_sta.py`）和`__init__.py`文件，使得每个文件夹成为一个独立的Python模块。测试报告则存储在`report`目录下。 在`all_tests_process.py`这个核心脚本中，作者使用`multiprocessing`模块来创建和管理进程。首先，通过`os.listdir()`遍历`test_project`目录，查找包含“thread”字符串的文件夹，这些文件夹被视为测试模块。然后，将找到的模块添加到测试套件中，准备进行多进程执行。 此外，提到的书籍《Selenium2Python自动化测试实战》强调了Selenium在Web自动化测试中的应用，特别适合编程基础较弱的初学者和有一定技术背景的学习者。书中的实例旨在引导读者形成利用Python和Selenium构建实际自动化测试解决方案的思维方式，而不仅仅是教授编程语言和技术细节。虽然不能直接帮助读者成为编程专家或自动化测试专家，但它提供了一个良好的起点，鼓励读者通过实践来提升技能。 这个资源结合了多进程测试的实践和Selenium自动化测试的理论，对于希望提升自动化测试效率，尤其是使用Python进行并发测试的读者来说，具有很高的参考价值。