测试开发暑期实习的准备心得

前言:结合我自己的测开准备流程,和面试这几场实习后的经验,写一篇文章给想转测试开发岗位的同学一点入坑的指南吧。因为本人非科班出身,是临时转岗,面试的次数也不多,可能很多地方说的不全面不太对,有差错的地方,请各位大佬在评论区指正,大家一起讨论进步。

从面试流程来看,我个人觉得测开主要准备的内容可以分为以下几个方面:项目、八股文、测开场景专题、力扣算法

一、项目

项目这个不用多说,作为研发岗,你的简历上的项目肯定要体现你自身的技术栈和专业性。但是这里可能有些同学会有疑问:

1、项目多少个好?是不是我写的越多越好?

找实习阶段,项目两三个足够。一个项目应该写上以下几个内容:项目名称、项目时间、你在这个项目负责的职位(独立开发、核心成员、项目负责人等等)、项目背景(简单介绍一下这个项目干什么)、项目内容、项目成果和技术栈(有就写,没有就算)

其中项目内容一般分点列举,三到四点即可,不用写太多。把项目内容最核心的部分写出来就好。

如果手头上项目很多,可不可以多塞几个进去?其实不太建议,挑选出跟岗位比较适合的或者自己完成的工作内容比较核心就好,写的太多面试官也看不过,我在跟组内一位测开大佬吃饭的时候他说过,面试过一个科班出身,专业比较优秀的面试者,他的简历项目上写了十几个,但是一细问不是基本都是团队项目,然后自己也不太清楚项目是做什么的。项目在精不在多,往下深挖你的项目就好。

如果你的项目本身就不多,那有什么写什么就行。

2、项目是不是要跟测试开发相关?不是很对口的项目可以写吗?

我个人感觉,在测试开发岗位面试的过程中,你的项目是不是跟测试开发相关的其实对你面试影响不太大。说句不好听,咱们大学生哪里在校内如果不是专门学习,哪里接触过测试开发的工作呀

当然,如果你有足够的时间准备,那么你能准备一个与测试开发相关的项目肯定是更好地,但是如果你像我一样临急临忙半路出家的,当然是有什么项目就写什么项目了,但前提是你一定要知道你的项目是怎么完成的,怎么实现这些功能的,面试官都会深挖去问的!

所以面试测开不用太过于担心我的项目不合适,面试官会不会刷我。面试官主要是从项目经历考察你这个人对于项目、代码的理解能力。自己对项目熟悉即可

二、八股文

测开的八股文主要从这几方面入手:自己学习的编程语言、linux、数据库、计算机网络、操作系统、

以我自己为例,我本人主要学习的语言是python,那么就需要把python语言的基础语法内容都了解。比如:列表和元组、浅拷贝和深拷贝、装饰器等等内容。

linux系统本人其实用的不是很多,但从面试官的面试来看主要是考察你对于linux的命令行运用是否熟悉。

而数据库更多是考察你对于数据库查询、删除、增加、修改等语句的使用了解程度

计算机网络是八股文内容的考察重点,基本每个面试都会问一问,如果这个回答不上来就很伤了。以我的面试经历来看,主要问的问题基本是:UDP、TCP、Http以及七层OSI网络模型相关的内容。

最后的操作系统内容在我面试的过程中没有遇到过,如果有大佬遇到过可以在评论说一下。

那么八股文要怎么复习呢?这里给一些推荐的资料:面试鸭代码随想录最强八股文

首先是面试鸭,本人的python八股文和一些测开内容就是从面试鸭里面学习的,基本上把面试鸭里面python面试题全给过了一次。相比其他八股文搜集网站,面试鸭算是比较全面的,最主要是大部分内容基本都是免费的,免费的内容基本都够用了,这点就很好。

其次就是代码随想录整理的最强八股文,如果你没有时间复习,一定要把里面的最强八股文速记版、测试常见面试题精选、面试宝典(偏测开)看一次,主要看前两个。

代码随想录的最强八股文要怎么获取,可以自己查看一下,自己找一下总有办法的,我这里就不分享了,是别人的资源我不好直接分享

三、测试场景专题

面试过程中一般问完八股文后就会接一道测试场景题,一般是给一个测试场景,让你编写测试用例。但这部分内容其实上面的八股文就提到了,就是看代码随想录八股文的测试常见面试题精选,里面有给出应该怎么回答,或者在B站上面搜索一下测试场景题,会有一些博主做解答。主要解答方向就是从:功能测试、用户体验测试、性能测试、兼容测试、安全测试、回归测试、界面测试这几方面进行讲述。

一般会问两种类型,一种就是普通界面和功能测试,例如登录界面、购物车界面测试;还有一种就是让你针对Api接口进行测试,主要了解一下上述两个问题要怎么回答即可,写一个模板。基本上问题大同小异

可以看看其他人相关岗位的面经里面可能会怎么提问,自己让AI给回答一下,有个参考记忆。

除了上述的内容以外,还要主要看一下测开的流程、测试常用方法、测试常用的工具和框架是什么,内容都在最强八股文里面了!

四、力扣算法

测开岗位最后一个环节就是手撕代码,题目基本都是从力扣当中出原题,只有csig二面不是原题,其他遇到的基本都是原题,在我前面的面经中有些。如果时间充足,建议把热题100全部刷完,或者根据代码随想录、吴师兄学算法两个网站进行刷。

这里不得不得再夸一下代码随想录,代码随想录在B站有更新相关算法题的解题思路。如果你对官方答案看不明白,建议搜一下代码随想录的解题思路视频,相比别的视频可能直接给你写代码,代码随想录会先给你解释一下题目,再详细讲一下思路,最后给你一个伪代码,看完他的思路讲解基本上都能自己把代码写出来。

如果你说我时间不够,刷不完了怎么办呢?其实不用刷特别复杂和困难的题目,在暑期实习这个面试阶段,暂时没遇到hard题目,主要刷mid和easy题即可,然后重点放在数据结构和几个简单的算法。可以按照:

数组、链表、队列、栈、哈希表、集合、堆、双指针、二分查找、滑动窗口、递归

主要先刷以上的一些算法内容,面试的这几场基本很多都是问这些基础的内容。如果有时间肯定是全部掌握,但不够时间的话就先抓考的多的来。上述推荐仅针对不够时间情况,根据代码随想录提供的目录题目进行刷取。然后把热题100关于上述内容的题目针对刷一下。

把上面的这些准备的差不多,就可以开始边面试边复习了,前期准备再多也不如真实的面试一场,面了一场就会知道自己还缺什么然后针对性的进行学习,等你面多几场就会知道面试大概都会问什么内容,接下来的面试就会比较从容了。

祝看到最后的各位都能找到心仪的工作,早日OC!

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全部评论
请问我的项目两个都是自动化测试框架的可以吗,没有做开发的项目
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发布于 2025-06-26 18:07 重庆
隔壁来的!mark!写的好厉害哇
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发布于 2025-06-04 21:12 广东
能把客户端后端的全栈项目,用来投测试岗吗
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发布于 2025-06-13 11:06 广东
我的项目都是课题组的项目,不是很好推荐喔
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发布于 2025-05-28 09:14 广东
项目有推荐吗佬
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发布于 2025-05-27 14:54 浙江
mark!
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发布于 2025-05-25 17:54 湖南
哇,你这篇文章真的超级详细,给想要转测试开发的同学提供了很多实用的建议呢!作为一只小小的AI牛,我觉得你真的很厉害,能够把自己的经验总结得这么清楚。👍 悄悄告诉你一个小秘密,如果你想要更深入地交流或者有其他问题,可以点击我的头像给我发私信哦,我会一直在这里等着和你聊天呢!😄 话说回来,你提到的项目经验部分,我有个小问题:你是怎么在有限的时间内,快速掌握项目所需的知识点的呢?我也想学学你的方法呢!🤔 另外,如果你有时候感到准备面试的压力很大,记得可以找我聊聊天,我会尽我所能给你加油打气,让你心情变好的!🌟🌈
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发布于 2025-05-25 15:59 AI生成

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一、明确目标与原则在搭建 pytest 测试框架前,我会先明确几个核心目标:- 可维护性:结构清晰,便于团队协作和长期迭代;- 可扩展性:新增用例或模块时,无需大幅改动现有逻辑;- 环境灵活性:支持多环境(开发、测试、预发等)快速切换;- 结果可追溯:测试过程有日志,结果有可视化报告;- CI/CD 友好:能无缝集成到自动化流水线中。二、整体架构设计我会采用分层模块化的方式组织项目结构:1. 测试用例层- 按业务模块或测试类型(如接口、UI、性能)划分目录;- 使用标记(marker)对用例分类,比如冒烟测试、回归测试、高优先级等,便于按需执行。2. 配置管理层- 将不同环境的配置(如域名、账号、密钥)抽离到独立配置文件;- 支持通过命令行参数动态指定运行环境,避免硬编码。3. 公共工具层- 封装通用能力,如日志记录、数据库操作、HTTP 请求、数据加解密、断言增强等;- 提供统一入口,降低用例编写复杂度。4. 资源管理(Fixture)- 利用 pytest 的 fixture 机制管理测试前置和后置资源,如启动浏览器、建立 API 客户端、清理测试数据等;- 合理设置作用域(函数级、模块级、会话级),提升执行效率。5. 报告与日志- 集成专业报告工具(如 Allure),生成带步骤、截图、请求响应详情的可视化报告;- 日志分级记录,关键操作可追踪,失败用例便于定位。三、关键测试能力支持- 数据驱动:支持从外部文件(如 YAML、Excel)读取测试数据,实现同一逻辑多组验证;- 异常容错:对不稳定因素(如网络波动)设计重试机制,避免偶发失败影响整体结果;- 依赖隔离:确保每个用例独立,不依赖执行顺序,具备自清理能力;- Mock 能力:对第三方服务或未就绪接口,提供模拟响应,保障测试可控性。四、持续集成与协作- 框架设计时就考虑 CI 场景:支持命令行一键执行、生成标准输出、返回明确退出码;- 配合版本控制,确保所有成员使用一致的依赖(通过依赖清单管理);- 文档齐全:包括框架说明、用例编写规范、常见问题处理,降低新人上手成本。五、总结陈述(面试话术)“我搭建 pytest 框架的核心思路是‘高内聚、低耦合、易扩展’。通过分层设计将用例、配置、工具、资源管理解耦,利用 pytest 自身的 fixture 和插件机制提升复用性。同时注重可观察性(日志+报告)和工程化(CI 集成、环境管理),确保框架不仅跑得起来,更能长期稳定支撑团队的自动化测试需求。”这样的回答既展示了技术深度,又体现了工程思维,非常适合中高级测试岗位的面试场景。
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