2023年软件测试方向大厂招人和面试要求趋势

**2023 年软件测试方向的大厂招人和面试要求趋势**

随着技术的发展和行业的变化，软件测试领域也在不断地演进。2023 年，大厂对软件测试的需求越来越高，而面试要求也变得更加挑剔。在本文中，我们将探讨2023 年软件测试方向的大厂招人和面试要求趋势。

**一、自动化测试**

自动化测试是软件测试领域的一个重要方面。随着项目规模的增长，手动测试变得越来越困难，而自动化测试可以帮助减少测试时间并提高测试效率。大厂对自动化测试的需求越来越高，因此面试要求也变得更加挑剔。

**1. 自动化测试框架**

大厂通常会要求候选者熟悉常见的自动化测试框架，如Selenium、Appium等。以下是使用Selenium进行自动化测试的一个例子：

from selenium import webdriver# 创建一个浏览器实例driver = webdriver.Chrome()

# 访问一个网页driver.get(" />
# 执行一些操作driver.find_element_by_xpath("//input[@id='username']").send_keys("test")
driver.find_element_by_xpath("//input[@id='password']").send_keys("123456")
driver.find_element_by_xpath("//button[@type='submit']").click()

# 等待页面加载完成driver.implicitly_wait(10)

# 关闭浏览器实例driver.quit()

**2. 自动化测试脚本**

大厂通常会要求候选者编写自动化测试脚本，例如使用Python的unittest框架。以下是使用unittest进行自动化测试的一个例子：

import unittestclass TestExample(unittest.TestCase):
 def test_example(self):
 # 执行一些操作 self.assertEqual(1 +1,2)

if __name__ == '__main__':
 unittest.main()

**二、持续集成和持续部署**

持续集成和持续部署是软件开发过程中的两个重要方面。它们可以帮助减少测试时间并提高测试效率。大厂对持续集成和持续部署的需求越来越高，因此面试要求也变得更加挑剔。

**1. 持续集成工具**

大厂通常会要求候选者熟悉常见的持续集成工具，如Jenkins、GitLab CI/CD等。以下是使用Jenkins进行持续集成的一个例子：

bash# 创建一个Jenkins文件cat < Jenkinsfilepipeline {
 agent any stages {
 stage('Build') {
 steps {
 sh 'mvn clean package'
 }
 }

 stage('Test') {
 steps {
 sh 'mvn test'
 }
 }
 }
}
EOF# 运行Jenkins文件jenkins build Jenkinsfile

**2. 持续部署工具**

大厂通常会要求候选者熟悉常见的持续部署工具，如Ansible、SaltStack等。以下是使用Ansible进行持续部署的一个例子：

bash# 创建一个Ansible文件cat < playbook.yml---
- name: Deploy example application hosts: all tasks:
 - name: Copy example application code copy:
 content: |
 #!/bin/bash echo "Hello, World!"
 dest: /path/to/example/application/code.sh mode: '0755'

 - name: Run example application code shell: sh /path/to/example/application/code.shEOF# 运行Ansible文件ansible-playbook playbook.yml

**三、安全测试**

安全测试是软件开发过程中的一个重要方面。它可以帮助减少安全风险并提高系统的可靠性。大厂对安全测试的需求越来越高，因此面试要求也变得更加挑剔。

**1. 安全测试工具**

大厂通常会要求候选者熟悉常见的安全测试工具，如OWASP ZAP、Burp Suite等。以下是使用OWASP ZAP进行安全测试的一个例子：

bash# 创建一个OWASP ZAP文件cat < zapfile.json{
 "scan": {
 "url": " /> "method": "GET"
 },
 "spider": {
 "maxDepth":5,
 "maxUrls":100 }
}
EOF# 运行OWASP ZAP文件zap scan zapfile.json

**2. 安全测试脚本**

大厂通常会要求候选者编写安全测试脚本，例如使用Python的scapy框架。以下是使用scapy进行安全测试的一个例子：

import scapy.all as scapy# 创建一个IP包ip_packet = scapy.IP(dst="192.168.1.100", src="192.168.1.200")

# 发送IP包scapy.send(ip_packet)

**四、云计算**

云计算是软件开发过程中的一个重要方面。它可以帮助减少硬件成本并提高系统的可靠性。大厂对云计算的需求越来越高，因此面试要求也变得更加挑剔。

**1. 云计算平台**

大厂通常会要求候选者熟悉常见的云计算平台，如AWS、Azure等。以下是使用AWS进行云计算的一个例子：

bash# 创建一个AWS文件cat < awsfile.json{
 "region": "us-west-2",
 "instanceType": "t2.micro"
}
EOF# 运行AWS文件aws ec2 run-instances --key-name example-key --security-group-id sg-12345678 --subnet-id subnet-12345678 --image-id ami-12345678 --instance-type t2.micro

**2. 云计算脚本**

大厂通常会要求候选者编写云计算脚本，例如使用Python的boto3框架。以下是使用boto3进行云计算的一个例子：

import boto3# 创建一个AWS客户端aws_client = boto3.client('ec2')

# 创建一个实例instance = aws_client.run_instances(
 ImageId='ami-12345678',
 InstanceType='t2.micro',
 MinCount=1,
 MaxCount=1)

**五、DevOps**

DevOps是软件开发过程中的一个重要方面。它可以帮助减少测试时间并提高系统的可靠性。大厂对DevOps的需求越来越高，因此面试要求也变得更加挑剔。

**1. DevOps工具**

大厂通常会要求候选者熟悉常见的DevOps工具，如Jenkins、GitLab CI/CD等。以下是使用Jenkins进行DevOps的一个例子：

bash# 创建一个Jenkins文件cat < Jenkinsfilepipeline {
 agent any stages {
 stage('Build') {
 steps {
 sh 'mvn clean package'
 }
 }

 stage('Test') {
 steps {
 sh 'mvn test'
 }
 }
 }
}
EOF# 运行Jenkins文件jenkins build Jenkinsfile

**2. DevOps脚本**

大厂通常会要求候选者编写DevOps脚本，例如使用Python的fabric框架。以下是使用fabric进行DevOps的一个例子：

from fabric import Connection# 创建一个连接connection = Connection('user@host')

# 执行一些操作connection.run('ls -l')

**六、机器学习**

机器学习是软件开发过程中的一个重要方面。它可以帮助减少测试时间并提高系统的可靠性。大厂对机器学习的需求越来越高，因此面试要求也变得更加挑剔。

**1.机器学习框架**

大厂通常会要求候选者熟悉常见的机器学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。以下是使用TensorFlow进行机器学习的一个例子：

import tensorflow as tf# 创建一个模型model = tf.keras.models.Sequential([
 tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
 tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
 tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 编译模型model.compile(optimizer='adam',
 loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
 metrics=['accuracy'])

**2.机器学习脚本**

大厂通常会要求候选者编写机器学习脚本，例如使用Python的scikit-learn框架。以下是使用scikit-learn进行机器学习的一个例子：

from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression# 分割数据X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建一个模型model = LogisticRegression()

# 训练模型model.fit(X_train, y_train)

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