1. 确定测试目标和范围：首先需要明确项目的测试目标和范围，确定需要测试的功能和场景，以及测试的优先级和时间节点。
2. 评估自动化测试的可行性：根据项目的特点和需求，评估自动化测试的可行性，包括技术可行性、成本效益、实现难度等方面。
3. 选择自动化测试工具：根据项目的需求和特点，选择适合的自动化测试工具，例如Selenium、Appium、Robot Framework等。
4. 制定自动化测试计划：根据测试目标和范围，制定自动化测试计划，包括测试用例设计、自动化脚本编写、测试环境搭建等内容。
5. 编写自动化测试脚本：根据测试用例设计，编写自动化测试脚本，确保测试覆盖率和测试效率。
6. 执行自动化测试：在测试环境中执行自动化测试，检查测试结果，发现和报告缺陷。
7. 维护和更新自动化测试脚本：根据项目的变化和需求，及时维护和更新自动化测试脚本，确保测试的持续性和有效性。
评估自动化测试的效果：
1. 测试覆盖率：通过评估自动化测试对项目的覆盖率，包括功能覆盖、场景覆盖、数据覆盖等方面，来评估自动化测试的效果。
2. 测试效率：通过比较自动化测试和手工测试的效率差异，来评估自动化测试的效果。
3. 缺陷发现率：通过比较自动化测试和手工测试发现缺陷的数量和质量，来评估自动化测试的效果。
4. 成本效益：通过比较自动化测试和手工测试的成本差异，来评估自动化测试的效果，确保自动化测试的成本效益。
1.选择适合您的测试框架 (python+selenium+unit test)
有很多测试框架可供选择，包括JUnit、TestNG、Selenium等等。您需要选择适合您的测试需求和技能水平的框架。
2.编写测试用例
在编写测试用例时，您需要确保测试用例是具有可重复性的。测试用例应该是独立的，这样您就可以在需要时针对特定的测试用例运行测试。
3.编写测试代码
测试代码应该包括测试用例的实现，以及测试数据的设置和清理。您需要确保测试代码具有可读性和可维护性。
4.执行测试
您需要编写代码来执行测试，并生成测试报告。测试报告应该清晰地显示测试结果，以及任何失败或错误的测试用例。
5.持续集成
自动化测试框架应该集成到您的持续集成和持续交付流程中。这将确保您的代码在每个阶段都经过了测试，并且可以快速地检测到任何错误或失败。