在 Python 自動化測試中，優化配置的關鍵在于提高測試效率、減少重復工作，并確保測試的可靠性和準確性。以下是一些建議來優化 Python 自動化測試配置：

1. 使用合適的測試框架：選擇一個功能強大且易于使用的測試框架，如 unittest、pytest 或 nose。這些框架提供了豐富的功能和工具，可以幫助你更有效地組織和運行測試。
2. 模塊化測試代碼：將測試代碼組織成模塊化的結構，每個模塊負責一組相關的測試。這樣可以提高代碼的可讀性和可維護性，并有助于減少重復工作。
3. 使用參數化測試：通過參數化測試，你可以避免手動創建多個相似的測試用例。參數化測試允許你使用不同的輸入數據來運行相同的測試邏輯，從而提高測試效率。
4. 利用斷言庫：使用斷言庫（如 assertpy 或 pytest-assert）可以幫助你編寫更簡潔、更易讀的測試代碼。這些庫提供了豐富的斷言方法，可以幫助你更準確地驗證測試結果。
5. 配置文件管理：將測試配置（如環境變量、數據庫連接字符串等）存儲在獨立的配置文件中，而不是硬編碼在測試代碼中。這樣可以方便地管理和更新測試配置，同時保持測試代碼的簡潔性。
6. 使用持續集成（CI）工具：持續集成工具（如 Jenkins、Travis CI 或 GitHub Actions）可以幫助你自動運行測試，并在每次代碼更改時及時發現問題。這些工具還可以與代碼倉庫和版本控制系統集成，從而簡化測試流程。
7. 優化測試環境：確保測試環境穩定且易于訪問。這可能包括使用虛擬機、容器或云服務來部署測試環境。此外，定期更新和修復測試環境中的軟件和依賴項也很重要。
8. 監控和分析測試結果：使用測試報告工具（如 allure 或 testrail）來生成詳細的測試報告，以便更好地了解測試情況和問題。通過對測試結果進行監控和分析，你可以發現潛在的問題和改進點。
9. 代碼覆蓋率分析：使用代碼覆蓋率工具（如 coverage.py）來分析測試代碼的覆蓋情況。這可以幫助你發現未被充分測試的代碼區域，并針對這些區域增加更多的測試用例。
10. 定期重構和優化：隨著項目的發展，測試代碼可能需要進行重構和優化。定期評估測試代碼的質量和效率，并根據需要進行相應的改進。

總之，優化 Python 自動化測試配置需要綜合考慮多個方面，包括測試框架的選擇、代碼結構、測試方法、配置管理、持續集成、測試環境、結果監控、代碼覆蓋率分析以及定期重構等。通過不斷地改進和優化測試流程，你可以提高測試效率和質量，確保軟件產品的穩定性和可靠性。