我在哪里可以找到这样的练习？也许我的想法不正确。我是否应该不做任何练习就读这些书？但是我觉得这是不对的。
你能帮我吗？
我需要练习编写单元测试，功能测试，集成测试，回归测试等。
我正在阅读David Sale撰写的“测试Python：应用单元测试，TDD，BDD和验收测试”这本书。我还买了哈里·佩西瓦尔（Harry Percival）的书《用Python测试驱动的开发》。但是这些书就像指南。他们不提供任何练习。我该怎么办？我想将来申请测试员职位。至少我会尝试。
#1 楼
我的建议是寻找程序和测验的程序，并编写程序和测验中描述的程序，但是要通过编写针对它们的测试用例来做到这一点。尝试在应用程序代码之前编写测试用例。如果不能这样做，请在编写完应用程序功能的每一部分后尝试编写测试。确保所有应用程序代码均已通过测试。示例站点：
http://programmingzen.com/15-sites-for-programming-exercises/http ：// https：//rubyquiz.com/
可以在https://softwareengineering.stackexchange.com/a/764/34069
上找到大量练习。
评论
编程挑战不属于SQA SE，测试代码属于。
–Rsf
17年5月12日在7:35
是的，我知道@Rsf的意思是使用这些练习，同时您也可以编写测试。因此，tdd / bdd我更新了答案以更清楚
–迈克尔·杜兰特（Michael Durrant）
17年5月12日在9:45
收回我的不赞成票，但OP仍将如何检查他的测试？您始终可以构建自己的项目并对其进行测试，但这不是学习的简单有效方法
–Rsf
17年5月12日在13:34
在编写测试之前，OP需要成为一名合格的程序员。 OP至少对掌握手艺感兴趣。如此多的其他发帖人不花力气去熟练掌握这项技术，因此我们对“如何阅读文本”，“如何遍历列表”等问题有很多疑问。如果这些其他发帖人烦恼至少要学习基础知识就工艺而言（很明显OP会尝试），SQA SE中的问题质量将大大提高。因此，我不明白您为什么对这个问题感到沮丧。考虑到我们的听众，这是一个非常有效的问题。应要求阅读每张新海报。
–Peter M.-代表莫妮卡（Monica）
17年5月12日14:00
您如何编写好的测试？您怎么知道您编写的测试是否良好？这些是好问题，恕我直言。我想我会尝试为此单独提出一个问题？
–迈克尔·杜兰特（Michael Durrant）
17年5月12日在14:20
#2 楼
感谢您的询问！您在问一个非常正确的问题。几年前，我为python学习者提供了一个完全包含此类资源的小型Wiki：
http://learnpython.pbworks.com
它有训练任务的部分。
https://projecteuler.net/作为开始，http://www.pythonchallenge.com/对于沙漠。
考虑获取《程序员的练习曲》并解决那里的一些东西。如果找不到或买不起（可悲的是，它很古老，没有什么比以前写的东西）的了，那么从那本书的Wiki上可以看到很少的任务。
如今，这样的小型训练任务不被称为“练习曲”（使用80年代的钢琴课术语），而是“ katas”，其中kata来自武术（现在凉爽得多）-参见http：/ /codekata.com/以及kata和技能习得
#3 楼
这是一个很好的问题，很容易找到在线资源来练习编程技能，但是用于提高和练习测试技能的资源却很少。但是，您可以在很多地方了解有关现有测试框架的信息。我想（而且我自己从来没有机会做得很好），最好的办法是作为一个开源项目加入。测试员。通过向他人学习或进行手动测试来慢慢开始，然后逐渐开始贡献代码。
评论
在加入任何项目之前，人们需要学习基础知识。像OP这样的培训任务正在要求（并且我的答案提供了）参加之后才能参加。就像这里我们不想解释如何编写循环一样，任何项目中的开发人员也都没有时间这样做。但是，诸如Euler项目之类的简单任务将训练您做到这一点。
–Peter M.-代表莫妮卡（Monica）
17年5月12日20:00
我不同意，但是这种培训不属于该SE。
–Rsf
17年5月15日在7:27
我同意你的看法，它不属于这里，但听众却不这么认为，每天我们都会得到一个问题，那就是问问OP是否拥有微不足道的技能和经验。我们必须与我们拥有的参与者，而不是我们希望拥有的参与者建立这个社区。
–Peter M.-代表莫妮卡（Monica）
17年5月15日在14:04
评论
您要寻找哪种类型的测试练习？单元测试练习？边界+等价类练习？可悲的是，这个问题非常模糊。@Chris Kenst我编辑了我的问题。
这个问题应该被接受，并要求所有新的海报阅读。遵循此建议将消除此处提出的最棘手的问题（“如何遍历列表”）的30％，并显着提高问题的质量。
好问题！