Python 自动化测试可以通过以下方法来提升效率：
使用合适的测试框架：Python 有许多测试框架，如 unittest、pytest、nose 等。选择一个功能强大且易于使用的测试框架可以大大提高测试效率。
编写可重用的测试用例：避免重复编写相同的测试代码，将通用的测试逻辑封装成函数或类，以便在多个测试用例中重复使用。
使用参数化测试：通过参数化测试，可以在一个测试用例中使用不同的输入数据来测试多个场景，减少测试用例的数量，提高测试效率。
并行执行测试：利用多核处理器的优势，将测试用例并行执行，可以显著缩短测试时间。
持续集成：将自动化测试集成到持续集成（CI）系统中，如 Jenkins、GitLab CI/CD 等，可以在代码提交后自动运行测试，及时发现并修复问题。
使用测试覆盖率工具：通过使用测试覆盖率工具（如 coverage.py）来检查测试用例是否覆盖了所有需要测试的功能点，确保测试的全面性。
优化测试环境：确保测试环境稳定且易于配置，避免因环境问题导致的测试失败。
定期审查和优化测试用例：定期审查测试用例，删除不再需要的测试用例，优化测试逻辑，提高测试效率。
使用模拟和存根：在测试过程中，使用模拟（mock）和存根（stub）来替代真实的外部依赖，简化测试用例，提高测试速度。
代码质量和模块化：编写简洁、模块化的代码，遵循最佳实践，有助于提高测试效率。