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众所周知,如今无论是大厂还是中小厂,自动化测试基本是标配了,毕竟像双 11、618 这种活动中庞大繁杂的系统,以及多端发布、多版本、机型发布等需求,但只会“写一些自动化脚本”很难胜任。这一点在招聘要求中就能看出来。
然而,现实却很难招到一个成熟的自动化测试工程师。最近我面试了不少来自大厂的测试工程师:华为、沃尔玛、腾讯、字节……等等,每次都以为稳了,寻思在大厂应该都参加过自动化测试吧,实际却是很多工作 10 年的测试工程师,仍然在做功能测试,或是以功能测试为主。
为什么自动化测试人才稀缺?我归纳了 3 点:
先思考下,我们自动化测试的“终点或价值”是什么?
好像一时半会很难说清,自动化测试的价值是什么。直到我看到了下面这张图,完全颠覆了我的认知 —— 自动化测试项目的最终交付价值是它产生的效益,也就是投入回报率比 ROI。
乍一听,有点难理解,但仔细一想,可不就是这么回事吗。
打个比方,在年终述职报告中,用 ROI 的方式表达业绩:“老板,我做的自动化测试案例,去年一年被 n 个场景使用,重复运行 x 次,发现 bug y 个,节省手工工作量 z 人月”。
是不是很直观?要想成为高手,就必须要看到并解决更有价值的问题,对更高的结果负责。
- 现在我也找了很多测试的朋友,做了一个分享技术的交流群,共享了很多我们收集的技术文档和视频教程。
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这个方法来自「原甲骨文高级开发经理」柳胜的专栏《自动化测试高手》,比起 80% 的测试工程师熟知的从“代码能力→工具能力→架构能力”的认知路线,这种新的模型,一下子打穿了测试高手工作的本质 —— 要懂业务、懂技术、懂架构,而不是局限在工具和框架上。
比起市面上只聊工具与框架、代码等像操作说明书一样的资料不同,专栏最吸引我的,是作者独创了很多「自动化测试」在业内第一次出现的方法论(下面详细说),带你跳出工具和框架的层面,重新审视自动化测试设计。
像专栏中老师和一位同学所探讨的:现在很多测试人员都学习应用层上面的工具,很少从底层和架构上面思考问题就导致只能写一些自动化脚本跑,但是无法了解问题本身的原因,特别是性能问题,很多测试人员都只知道加压跑起来,却不知道系统,网络,应用之间的关系。
专栏中涉及度量数据分析、代码逻辑和 Job 建模,也对应着软件开发里的数据、算法和建模,他还在 GitHub 上创建了一个 repo 放入专栏所讲到的整体代码和相关文件,方便大家动手运行。
当然,虽然 80% 的内容在于「认知」上的拔高,但他也会列出业界主流工具和框架,以及选择策略和落地实践,并附上全栈自动化测试工具列表。但这部分只占 20% ,毕竟这些东西网上都能搜得到。
做为一名自动化软件测试,接下来我想分享一下这些年来,我对于技术一些归纳和总结,和自己对作为一名高级测试者需要掌握那些技能的笔记分享,希望能帮助到有心在技术这条道路上一路走到黑的朋友!
下面分享我整理的这份2023年可能是最全的软件测试工程师发展方向知识架构体系图。
上面就是我为大家整理出来的一份软件测试工程师发展方向知识架构体系图。希望大家能照着这个体系在3-4个月完成这样一个体系的构建。可以说,这个过程会让你痛不欲生,但只要你熬过去了。以后的生活就轻松很多。正所谓万事开头难,只要迈出了第一步,你就已经成功了一半,等到完成之后再回顾这一段路程的时候,你肯定会感慨良多。
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最后,为方便大家提升测试技能,特意给大家准备了一份13G的超实用干货学习资源,涉及的内容非常全面。
这些资料,对于想进阶【自动化测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程,希望也能帮助到你!凡事要趁早,特别是技术行业,一定要提升技术功底。
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