做开发或者测试的朋友，应该都绕不开写测试脚本这事儿。以前公司用批处理加Shell搞自动化，每次改个路径、判断个状态，代码就一堆，看得人头疼。后来项目里开始有人用Python写测试脚本，我一开始也嘀咕：Python真有那么神？
语法简单，上手快
最直观的感受是，Python写起来不费劲。比如要检查一个文件存不存在，几行代码搞定：
import os
if os.path.exists("/path/to/file.txt"):
print("文件存在")
else:
print("文件没找到")不用声明类型，缩进代替括号，逻辑一目了然。新来的实习生三天就能写个基础的接口检查脚本，省了不少带人的功夫。
库多得用不完
真正让Python在测试领域站住脚的，是它那堆现成的轮子。requests发HTTP请求，unittest或pytest写单元测试，selenium控制浏览器，连数据库操作都有pymysql和sqlalchemy。
之前我们有个需求，每天定时抓几个网页的数据比对。换成Python后，requests + BeautifulSoup 几十行代码全搞定，以前用Java写类似的，光导入包就占了半屏。
跨平台跑得顺
开发用Mac，测试环境是Linux，生产又是Windows——这种事太常见了。Python脚本基本写一份，换个路径就能跑。配合virtualenv隔离依赖，团队协作也不打架。
跟CI/CD流程搭得牢
现在哪个项目不用Jenkins或GitLab CI？Python脚本能轻松集成进去。写个脚本跑完单元测试，生成个HTML报告，失败了自动发邮件，这些在运维眼里都是家常便饭。
我们组现在的做法是：每个模块配一个test.py，PR合并前自动跑一遍。发现问题早提醒，比人工点来点去强多了。
当然也有坑
不是说Python万能。性能要求极高的场景，比如每秒处理上万条日志的校验，它确实拼不过C++。另外，代码写得太“自由”，缺乏规范的话，后期维护也可能变噩梦。
但话说回来，大多数测试任务压根不涉及高并发，稳定、易读、改得快才是王道。从这个角度看，Python完全够用，甚至可以说很趁手。
现在我们项目里的回归测试、接口监控、数据校验，清一色Python脚本撑着。原来手动测一小时的活，现在十分钟跑完出报告。关键是人轻松了，出错也少了。
如果你还在用手工点页面、记结果的方式做测试，真可以试试写个Python脚本。不用多复杂，会print、会调库，就能迈出第一步。