1. 按照自动化测试的基本原则来选就好了，稳定的，主流程的，自己熟悉的业务模块。 2.这里是指前端 UI 自动化测试吗？
2. 若有兴趣可私聊具体场景，讨论看看

写客户端是什么意思？python 已有很多现成的 websocket 库，直接用就行了。
是接口测试要用脚本模拟调用方的请求建立链接进行测试么？
测试目的是什么？功能和数据验证？稳定性？ 性能？
简单的功能验证有其他工具，比如一些 chrome 浏览器插件。
如果涉及到稳定性，性能，ws 心跳，或者定制化协议之类的，自己写代码要方便的多。

有

学习 python， 做后端接口自动化，推荐这个路径

1. 官网入门教程，代码手动敲一遍，看自己的节奏，可能 1-3 个月。这样对语法，基础数据结构，内置函数， 生成器装饰器都有些概念了。
2. 学一下 pytest 框架，推荐《python testing with pytest》，或者 pytest 官方文档。英文如果有问题就跟 AI 一起学。
3. 用一下常见的 http 请求库， 开始可以用 requests， 简单好上手。 或者 httpx， 现代化风格的库，设计兼容 requests, 但集成了异步客户端，后期无痛替换集成。
4. 其他常用库，比如日志 loguru, 报告生成的 allure，一些常用的 pytest 插件。
5. 这样就可以搭建自己的接口测试框架了。
6. 按自己需求写工具，造数脚本/冒烟脚本/页面爬虫等，任何需要执行 3 遍以上的任务，就考虑其中重复的步骤是否可以用工具实现，释放自己的时间去学习。 注意业务和技术两条腿走路，不断加深理解业务模型和被测系统/服务的架构。 祝好。

找本好书系统化的学学吧， 动手把示例代码敲一遍。
针对性的搜索一些常见的面试问题做准备。
比如 python 的基本数据结构，方法，常用库。
日常写一些小工具，试着把工作中涉及到接口查询，数据处理，排序，搜索，计算的任务都用 python 做成工具。
还可以把工具打包成二进制程序给同事使用哦。

"干测试 1 年多了，功能测试、Requests 接口测试、jmeter 压测目前会这些，现在月薪 4 千 6，还需要再拓展下哪些知识，各位大佬对跳槽有什么建议吗"
“会” 是什么意思呢？试试更准确的用语言描述自己的工作能力和技能水平？

1. 功能测试，擅长什么业务领域，擅长前端还是后端？如何设计功能用例，用例如何划分优先级，前端和接口分别怎么设计用例，哪些用例是测试业务功能，哪些用例测试幂等性，数据一致性？
2. requests 接口测试是怎么做的呢？测试脚本如何组织数据/用例的？能把脚本换成其他异步库么？如何多进程执行脚本？测试用例怎么组织的？如何共享数据的？测过哪些接口？同步接口和异步接口在测试上有什么差异？
3. jmeter 压测是怎么设计和执行呢？最大发压 QPS 达到了多少？压力场景怎么设计的？测出过什么性能问题？常见的性能问题有哪些？如何排查？常见的优化方式有哪些？单服务压测和全链路压测分别怎么做？压力从哪里注入？哪些服务会受影响？消息中间件和数据库会承压么？apigateway, loadbalancer 的基本原理？服务缓存，数据库索引？常见的弹性缩扩机制？IO 密集型服务和计算密集型服务各自压测的重点是什么？ 月薪 4 千 6 是在什么地区呢？国内 1，2，3 线城市同职位的收入差别挺大的。 税前/税后？13 薪/15 薪？ 希望以上这些问题能帮助你思考。 祝好

几个建议

1. 目标是找外包吗？照外包的职位描述补强对应的能力并适当包装简历，缩短 gap 时间拿到面试机会，再用面试时的表现拿到面试官认可，视情况主动说明隐藏 gap 时间和原因也是一种选择。
2. 之前的工作经验， App 是什么行业的，前端测试一般偏重功能测试，考虑重点包装下业务领域知识和用例设计能力（可以看看书补强一下）。 找一个 App 写功能用例练练手，传 github 上也可以作为简历附件链接。
3. 建议熟练掌握 python， 找本好书老实敲完示例代码，配合 AI 提问理解，接口自动化测试其实不难。
4. 英文能力咋样？有决心补起来么？考虑海外平台接测试外包工作么？如果现在英文不行，一些平台找国内短期测试外包也有机会。报酬可能不高，但就主要是刷经验和重新进入行业的跳板了。
5. 干过 4 年，好歹也有些技术积累和人脉关系吧，这方面再想想挖掘一下？ 其他： 如果打算长期在测试领域发展，需要了解自己，行业/业务，钻研技术的好奇心，业务和技术两条腿缺一不可。 先全面发展，业务专家/前端/后端/自动化/安全/性能， 专精其中之一也不错了。 作为招聘者，最看重的就是候选人能不能干好活，是否有责任心，能否清晰的思考和沟通。 Gap/年龄这些都是辅助判断因素。

祝好

确认一下问题，题主是指的数据库主从同步不实时，使得数据在前端业务表现不一致吗？
对于这种问题，可能需要确认一下完整的数据链路，涉及到数据的生成，存储，读取，更新过程。

1. 源数据是怎么生成的？ 用户通过接口调用传入，经过服务处理，生成业务数据，然后落地到数据库吗？还是消费自 kafka 这种消息中间件呢？
2. 业务是否有使用缓存，比如 redis，数据如何落地？同步还是异步？如果是批量落地，那么每次处理的最大时间间隔和？
3. 使用的什么数据库，用的什么同步策略？
4. 业务性质是什么？ 需要什么样的数据一致性？最终一致性？写即读一执性？强一致性？
5. 服务是无状态还是有状态的？有几个 replica？如何处理并发？路由策略是怎么样的？ 建议跟产品，开发详细对一下第 4 点，达成一致的预期。 其他部分跟研发好好沟通，确认细节测试要点。 简单的 cover 测试验证，可以从 创建数据-> 读取校验数据 -> 更新数据-> 读取校验数据，比对数据是否符合预期，结合相关服务日志和数据库日志进行观察 搞定基本业务逻辑后，搞一下高并发的场景。

不是很理解这个问题。
看评论，测试的目的是为了保证迁移数据的完整性和正确性。需要对比的是文档内容，不是测试前端渲染和文本解析功能，跟编辑器毫无关系。
那么直接写个脚本，连接源库和目标库，对全量或采样数据，取出来对比就行了呗。