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搭建Python自动化框架时，需要注意以下几点：
选择合适的测试框架：Python中有多种测试框架可供选择，如unittest、pytest、nose等。根据自己的需求选择合适的框架。
设计良好的目录结构：合理的目录结构可以提高代码的可维护性和可读性。通常可以根据测试模块、测试用例、测试数据、测试报告等功能划分目录结构。
使用版本控制工具：使用版本控制工具（如Git）可以方便地管理代码的版本，同时便于多人协作开发。
编写清晰的文档和注释：为代码编写清晰的文档和注释，可以帮助他人理解代码的功能和用法。
数据驱动的设计：将测试数据和测试逻辑分离，可以提高测试用例的可扩展性和可维护性。
异常处理和日志记录：在代码中加入适当的异常处理和日志记录，方便定位问题和追踪代码执行过程。
并行执行：如果测试用例数量较大，可以考虑使用并行执行来提高测试效率。
集成持续集成工具：可以考虑将自动化测试框架与持续集成工具（如Jenkins）集成，实现自动化测试的自动触发和报告生成。
编写可重复执行的测试用例：测试用例应该是可重复执行的，不受环境和数据的影响。
定期维护和更新：及时修复代码中的bug、更新测试数据、优化测试用例等，保持自动化框架的健康运行。
