几年来，都有个想法：写个《用Python做自动化测试》的系列文章。把自己的经验和大家共享，和大家多交流，同时总结下自己掌握的东西。但苦于一直忙，其实准确点的说是自己懒，迟迟没有开始。我想不能再懒了，要不以后会更忙、更懒。
我为什么选择python做测试？ 其实没特别的理由，自己学了perl, python，发现perl语法比较难，python比较简单，可读性也很好。正是因为自己偷懒的想法，赶上了python的壮大，发现现在python的应用很广泛，人才需求也很大，这个得益与这几年互联网公司敏捷开发模式的兴起，python正好符合互联网公司快的需要，正如Python界口号：人生苦短，我用Python。
站在客观的角度总结了些Python 的有点：
- 学习难度小，开发周期短。对目前国内大多数测试人员来说，编码经验不足，python是个很好的入门语言。
- 胶水语言，能与C++, Java, COM, and .NET,Object-C 整合。 测试部门要做单元测试，接口测试，因为人员比例的关系，不可能让测试人员同时掌握多门语言，python可以对C/C++, Java, Object-C进行接口封装后，实现单元测试。
- 语法简约，清晰。减少后期维护的难度。
- 跨平台
- 大量可用的库（但python的库有个缺点是，不像perl一样，有个CPAN类库集中地，大部分集中在SourceForge，其实有google这些都不是问题）
- 成熟的框架。web: django,zope。高性能网络框架：twisted，gevent
- 丰富python测试工具。此系列文章主要关注于python在测试中的应用。这里有很全面的测试工具介绍（http://wiki.python.org/moin/PythonTestingToolsTaxonomy），从web测试，到性能测试，单元测试，持续集成等。
看过以上优点，可以说python在测试当中的所有应用都可以覆盖到，以后测试界也许可以流行：测试好烦，我用Python。
此系列文章主要总结本人在实际的测试工作中的Python应用，大概会覆盖下面内容，有增加的后面在补充。（此系列文章不会介绍python的学习， 入门学习者参考《Python入门手册》和《Python核心编程》）
- Python对服务器端的自动化测试
- Python对web的自动化测试
- Python对数据库的自动化测试
- Python对GUI的自动化测试
- Python网络编程
- Python高性能网络测试框架
- Python画图和科学计算
- Python实现远程性能监控
- Python实现自动化性能测试
- Python数据分析、数据挖掘
- Python对Android APP的自动化测试
- Python对Java代码做单元测试
以上内容的推出，不会完全按照上面顺序，但会对每项内容分专题。
以上的内容也不完全是博主深入介入过的，有些也在继续学习中。
