一、自动化测试框架

1. pytest

精通使用pytest进行单元测试、集成测试和端到端测试。
熟悉pytest的断言机制，能够编写高效且可靠的测试用例。
掌握pytest的插件机制，能够根据实际测试需求定制和扩展功能。
熟练使用pytest的参数化测试，提高测试用例的复用性和覆盖率。
2. requests

熟练掌握requests库进行HTTP请求的发送和处理。
能够使用requests库进行API接口的自动化测试，包括GET、POST等请求方式。
熟悉requests库的异常处理机制，确保测试的稳定性。
3. YAML

精通YAML语法，能够编写和维护结构清晰、易于阅读的配置文件。
熟悉使用YAML进行测试用例和测试数据的描述和管理。
能够将YAML配置文件与自动化测试框架集成，实现测试用例的动态加载和执行。
4. Allure

熟练使用Allure报告框架，能够生成美观且信息丰富的测试报告。
掌握Allure的标记和注解功能，能够方便地记录测试用例的执行结果和详细信息。
能够将Allure报告与持续集成工具集成，实现测试报告的自动化生成和展示。
二、Web开发框架

1. Python Flask

熟悉Flask框架的核心组件和运行机制，能够快速搭建Web应用。
掌握Flask的路由、模板渲染、数据库操作等关键功能。
能够使用Flask进行RESTful API的开发和部署。
三、数据可视化

1. Pyecharts

熟练使用Pyecharts库进行数据的可视化展示。
能够根据数据特点和需求选择合适的图表类型进行展示。
掌握Pyecharts的定制和扩展功能，实现个性化的图表效果。

1、使用flask 框架 编写 基因检测项自动分析 接口分析，例如乳腺21项检测，肿瘤广谱筛查男19项等相关基因检测项的自动分析。
2、搭建app自动化测试框架，使用pytest+request+yaml+allure框架搭建查询产品，下单，上传样本，邮寄样本流程接口自动化测试