要提高 Python 自动化测试的准确性，可以采取以下措施：
- 编写高质量的测试用例：确保测试用例覆盖所有重要的功能和场景，并且避免冗余和重复的测试用例。同时，测试用例应该具有明确的预期结果和步骤描述，以便于测试人员理解和执行。
- 使用合适的测试框架：选择适合项目需求的 Python 测试框架，例如 unittest、pytest 等。这些框架提供了丰富的功能和工具，可以帮助测试人员更高效地编写和执行测试用例。
- 进行代码覆盖率分析：使用代码覆盖率工具（如 coverage.py）来分析测试用例覆盖的代码范围，确保所有重要的代码路径都被测试到。如果发现某些代码路径未被覆盖，需要增加相应的测试用例。
- 模拟外部依赖：对于依赖于外部系统或服务的测试用例，可以使用 mocking 和 stubbing 技术来模拟这些依赖，以确保测试的稳定性和可重复性。
- 持续集成和持续部署：将自动化测试集成到持续集成（CI）和持续部署（CD）流程中，以便在代码提交和部署前自动运行测试用例。这有助于及时发现和修复问题，提高软件质量。
- 定期审查和更新测试用例：随着软件产品的迭代和更新，测试用例也需要定期审查和更新，以确保其与软件产品的实际情况保持一致。
- 使用断言来验证结果：在测试用例中使用断言（assert）语句来验证实际结果是否与预期结果相符。这有助于确保测试的正确性和可靠性。
- 调试和日志记录：在测试过程中遇到问题时，使用调试工具和日志记录功能来定位和解决问题。这有助于提高测试的准确性和效率。
总之，提高 Python 自动化测试的准确性需要综合考虑多个方面，包括编写高质量的测试用例、选择合适的测试框架、进行代码覆盖率分析、模拟外部依赖、持续集成和持续部署、定期审查和更新测试用例、使用断言来验证结果以及调试和日志记录等。