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自动化测试,最近些年可谓是大火。招聘上的要求也好,培训班的广告也罢,比比皆是,足以说明它在业内的火爆程度。
虽然说会写自动化测试并不能说明你就很牛批,但是你不会的话,那么很抱歉,你的上升通道就会变得窄了。
自动化的优势:
1.自动化可以代替手工大量地重复的工作,测试可以把大量的时间放在用例设计和新功能上边
2.自动化可以大量提升回归测试效率,特别适合敏捷开发
3.自动化可以大量地利用无人值守的时间去执行用例,特别适合非工作是爱你执行测试,工作时间分析测试用例失败的工作模式
4.自动化可以实现某种测试无法完成或者付出巨大的代价的测试类型,比如关键业务的测试7*24持续运行系统的稳定性和高并发场景的压力测试;
5.自动化可以保证每次执行的操作和验证的一致性和可重复性,避免认为的遗漏和疏忽;
自动化的劣势和坑:
1.自动化不能代替手工,他只能代替手工测试中执行频率高,机械化重复的步骤,千万不要奢望所有的测试都要自动化,否则会得不偿失;
2.自动比起手工测试脆弱,无法对测试系统的变化做出识别,业界流传:开发者手一抖,自动化测试忙一宿,这也从侧面反应了,自动化测试一直居高不下的事实,原因自动化不具备智能识别,只能按部就班按的测试,没有任何的处理能力;
3.自动化测试的开发工作量远远大于单次的手工测试,所以只有开发完成的手工测试大于5次,才能收回自动化测试的成本;
4.手工测试发现的bug通常会比自动化发现的错误多,且自动化只能发现回归测试的缺陷;
5.测试效率很大程度上依赖自动化用例设计以及实现质量,不稳定的自动化比没有自动化更糟糕;
什么样的项目适合自动化:
1.需求稳定不会频繁变更
2.研发和维护周期长,需要频繁地回归测试;
3.需要多个平台重复运行相同的测试场景;
4.某些测试项目无法通过手工测试实现,或者手工的成本高;
5.测试软件开发较为规范,能够保证系统的稳定可测试性;
6.测试具备编码能力
大家通常会去选择做自动化的类型一般有2种:一种是UI自动化、一种是接口自动化。
那UI自动化中,又可以有web系统的自动化、APP的自动化等等。
笔者本人曾经开发维护过一套web自动化的服务,说实话,投入回报率不高,所以后来也就逐步放弃了。
回想起来,这也算是领导没弄清目的就盲目开展的典型案例了,不过这段开发经历对我来说还是很宝贵的。
到后来重点就转移到了接口自动化了,为什么呢?
首先声明,这里讲的接口是指协议接口了,比如http协议的接口,并不是程序接口,比如java里的interface。
那么接口层相比于UI层,最大的优点是更接近底层逻辑,可以让测试更早的介入。于是更早的发现bug,修复的成本也就越低了。
另外,接口测试也可以更容易发现UI测试中不容易发现的问题。
比如说,一个接口没有对非法传参进行处理,虽然UI在输入框进行了一些不合规的类型输入校验,但是只要抓个包修改下参数请求过来,就会立即暴露出问题。
编程语言:既然做了这行,编程是跑不掉的。java、python 哪个熟悉用哪个吧,我个人偏向于脚本用python。
单元测试框架:不同语言有不同的测试框架,python有unittest、pytest等,java有testng、junit等。我个人偏向python的pytest。
搜索解决问题:其实有了前面2个点是基石,剩下的就是你遇到什么问题或者需求,知道如何去搜索解决实现的能力了。比如能找到合适的
第三方库,来增加自己的框架,拿pytest来说,可以用requests库来发送请求,用jmespath库来提取复杂的接口响应,以及用allure框架来
输出一个漂亮的报告等。
搞清楚了这些,基本上就可以开始做起来了。
一开始不用过度的考虑自己的框架的终极形态是什么样子的,因为我觉得没有最好的框架,只有最适合的框架。在你实现的过程中,会遇到不同的问题,
然后你不断迭代优化你的框架去解决这些问题,于是乎框架会一点点的变成大家心中的样子
1 、自动化的维护成本
针对同一个业务,不同的自动化测试实现方案,对应的维护成本可能天壤之别。诚然,自动化的维护成本,受业务成熟度、迭代速度、项目规范程度影响,但不妨考虑以下情况下,你的维护成本如何:
新增了一些逻辑(如,接口/服务/应用),对新增部分维护自动化,你需要多长时间;
删除了一些逻辑(如,接口/服务/应用),对删除部分维护自动化,你需要多长时间;
修改了一些逻辑(如,接口/服务/应用),对修改部分维护自动化,你需要多长时间;
在项目迭代速度加快时,并伴有增删改逻辑时,你的自动化脚本还能跟得上吗?其实,这是不少团队都会面临的严峻考验。 一个正处于快速发展的业务,每次业务测试、回归时,可能都会想放弃自动化测试,转而来手工执行测试。因为,自动化测试还要不断调试自动化代码,大概率来不及这次的测试,还不如直接手动测试的效率高
2、自动化运行成本
这里的自动化运行成本是说,从想执行自动化到执行结束需要符合的能力&时间成本。一般的自动化运行过程大致如下:
1)创造一些自动化执行条件。比如,找运行数据,设置运行环境等等,这一步如果没有被自动化掉,需要花费人力&时间;
例如,实现的自动化只能"一条腿走路",即只实现了半自动化,并没有实现100%的自动化,运行前/中/后可能需要人为参与。
2)执行自动化。这里主要是自动化运行所需时间,时间越长,导致的等待时间越长。可能你会说,自动化执行的时候,你可以去干别的事情啊,没必要一直等待执行结束。但既然执行了自动化,肯定想像手工测试一样,"马上"看到执行结果,得到及时反馈,才能避免在不同工作间来回切换。
3)验证自动化结果。一般结果的验证都包含在上一个步骤里面了,但不排除有些验证仍然需要人工来check的情况。这种情况,其实也属于半自动化的一种实现形式。
4)自动化失败问题排查。各种各样的原因,都会导致自动化运行失败了,比如,数据问题、环境问题、自动化维护不及时、第三方问题等等。自动化失败后,能否比较清晰地给出失败原因,甚至能根据自动化失败结果,直接定位到失败原因,这些做到位了,会让你对自动化爱不释手。
自动化的前景完全不必担忧,且不说人类社会发展的大方向就是自动化,难道我们如今不是把很多很多的工作都交给了各种工具么?
市场有没有前景是一回事,自己能否把握住,是另一回事。测试自动化是一定是未来的方向。
在以往的过程中,我无数次的问自己这些问题,思考了很多以前回避的、懒得去想的问题,也对自己、对未来有了更清楚的认识。这何尝不是一种成长呢?
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