代码不全呀，Webdriver 的对象赋给谁了，没有 press_keycode 的这个属性

这种场景就不适合用 monkey 来执行吧

实习僧？看来不招女的，就业歧视的帽子扣上

看了上面同学的例子，越发觉得自己想得不够全面。 我觉得首先还是要明确需求，输入的条件千千万，输出的条件只有一个，对象的类型是 int。那我也举个例子，输入’abc123‘，我输出 123 是否符合需求？如果符合，那我可以用正则表达式匹配出所有 str 里的数字，然后打印出来。如果不符合，我应该抛出什么样的异常？类似的情况还有浮点数，空格，字符 + 数字组合等等，要把所有的异常都抓出来恐怕不太容易，所以我就干脆用 except Exception as e 这个方法直接抛出 python 自带的异常了。不同的系统可输出的 int 边界值不同这一点是应该考虑到的，不过平时没有怎么接触过这么大的数据

def StrToInt():
    words = input('input:')
    try:
        word = words.replace(' ','')
        word = int(word)
        return word
    except Exception as e:
        return e

if __name__=="__main__":
    a = StrToInt()
    print(a)

面试官：你可以走了

我想知道拿网易的 Airtest 写脚本玩游戏会不会被封号

项目很忙，每天都要和世界 500 强企业进行密切接触，同时也要协调资源，给予一些独角兽公司必要的协助……编不下去了，我刚用 outlook 收完邮件，现在准备开个摩拜下班回家了

哇塞，用 python 做的，好喜欢

挺有意思的。希望继续介绍一下做管理可能会遇到的问题：如何让团队拧成一股绳来前进？如何面对团队里的 “刺头”？因为做管理和做技术出发点不同，有的技术人员可能会因倚仗技术能力从而 “轻视” 管理者，如何 “以德服人”？

debug 开关？

Cookie 的过期时间必须是一个正整数，检查一下 cookie 吧

代码看看，可能是 python 版本或者 IDE 升级的关系？

#coding=utf-8
import math
from PIL import Image
from functools import reduce
import operator

class ImgCampare():
    def compare(self,pic1, pic2):
        '''
        :param pic1: 图片1路径
        :param pic2: 图片2路径
        :return: 返回对比的结果
        '''
        image1 = Image.open(pic1)
        image2 = Image.open(pic2)

        histogram1 = image1.histogram()
        histogram2 = image2.histogram()

        differ = math.sqrt(reduce(operator.add, list(map(lambda a, b: (a - b) ** 2, histogram1, histogram2))) / len(histogram1))
        print(differ)
        if differ > 0:
            print('图片对比不一致，请检查细节')
        else:
            print('pass')
if __name__ == '__main__':
    case = ImgCampare()
    case.compare(r'D:\test\screen_shot\test\12.png', r'D:\test\screen_shot\test\14.png')

实践了一下，补充一下需要用到的库，我用的是 python3.6 版本。两张图返回的结果是 2.36，实际上区别还是挺大的（平均时长那块我标错了，实际上一样），感觉还是能直接标出不同的地方好一点。

是的，我现在想实践一下。不过需要引用哪些类和方法什么的，还希望能补充一下

感觉楼上同学引用的 math 库挺不错的，根据 differ 的值来判断要不要 pass，像你在帖子里举的例子我没太看明白，reference 是 9：19，实际是 9：22，就认为 fail 了？实际跑 case 的时候这个时间会那么准确吗？

其实我想了解一下，你平时遇到的坑是什么样的，以致于你要用图像对比的方法来做测试，从你列举的图片看来，如果靠人工来判断，工作量会非常大，但是引入自动化的话，平衡容错和执行效率又是个麻烦事，免不了还要人工对 failed 的图片再过一遍。2009 年我在诺基亚外包做测试的时候就是用的类似的这么个工具，很痛苦，是真正的点点点：左边是 pass，右边是 fail。。。。

好厉害啊，学院里真是卧虎藏龙。感觉这种图片对比的技术很强大，如果能加入区域对比的条件就更好了