软件测试体系学习及构建(23)测试专项丨自动化测试理解

(23)测试专项丨自动化测试理解

  • 1 定义
  • 2 做自动化的目的是什么/li>
  • 3 自动化测试的优缺点
  • 4 自动化测试的前提条件(重要)
    • 4.1 需求变动不频繁
    • 4.2 项目周期比较长
    • 4.3 脚本的重复使用率高
    • 4.4 团队实力
    • 4.5 部门的规划和上级的支持
  • 5 应用场合
  • 6 自动化认识误区(重点)
    • 6.1 自动化可100%覆盖
    • 6.2 自动化可替代人力
    • 6.3 自动化很牛逼
    • 6.4 万物皆可自动化
    • 6.4 自动化很简单
    • 6.5 自动化尽早做
  • 7 自动化测试工具

1 定义

把以人为驱动的测试行为转化为机器执行的一种过程

  • 简单讲:比如使用自动化测试框架、脚本、工具等自动打开测试对象(引用),自动去执行测试用例(此过程中包含自动化查找元素、控件等),自动输入测试数据、自动生成测试报告等一系列的自动化过程;
  • 通俗讲:用机器来模拟用户的实际行为,如键盘、鼠标等操作,来达到预期。

2 做自动化的目的是什么/h1>
  • 测试工作量比较大,使用自动化来完成一部分工作;
  • 测试过程有大量重复的工作,使用自动化来进行提升效率;
  • 手工测试难以覆盖的场景,需要自动化造数据等来完成;
  • 有些测试结果,可能自动化比手工更为精确

3 自动化测试的优缺点

优点 缺点
重复执行、频繁操作 不能100%替代人工测试
模拟手动测试无法覆盖的场景 不能达到100%覆盖率
利用空闲时间执行 需要时间去分析结果
释放一部分测试人员精力 对软件质量依赖大(前提是软件稳定、改动小等)
测试结果客观公正 需要专业的工程师投入专门的时间开发
/ 投入成本可能会大一些

4 自动化测试的前提条件(重要)

即做自动化前先对软件进行分析,是否满足或者要不要做自动化,有几个前提条件需要注意。

4.1 需求变动不频繁

  • 脚本的稳定性最直观的决定要素是需求的变动,如果需求变化大,隔三差五的进行需求更改,那脚本势必也要进行同步更新,这样投入的维护成本就很大,得不偿失,还不如不做。

4.2 项目周期比较长

  • 自动化测试和普通的测试一样,需要前期的规划、框架设计、脚本开发、人员选择、脚本执行、后期维护以及结果跟踪分析等,是一个比较全的且投入较多的一个过程,如果项目周期很短,就不适合做自动化,其实也没必要;
  • 另外项目周期短,手动测试都无法保证的前提下,更不用谈及做自动化了。

4.3 脚本的重复使用率高

  • 我们投入了较大的人力、物力、财力等最终完成了一套比较完美的自动化脚本、框架或者平台,但是复用率很低,只能在单个产品单独使用,那么这样的代价就太大了。此时我们需要评估是否必须要进行自动化测试,如果非必须,可以不做;
  • 相反的,如果自动化的一系列东西都能迁移到其他的产品测试,那这样的投入是值得的,也是必要的。我们也应该投入更多的精力进行测试开发。

4.4 团队实力

  • 做自动化,不是随便摘抄一些代码拿来用,他是一个专项测试,需要投入专门的人力去研究及测试,那么我们要想做好自动化,先要对自己的团队进行评估,团队的人员、技术能力等是否满足要求;
  • 另外,自动化需要不断的进行迭代和优化,不能拿着脚本运行看看结果,那其实很多时候,并不能给产品带来客观的价值。我们需要进行不定期的升级维护,针对项目业务要进行优化,根据测试过程和结果的数据反馈要进行稳定性的升级等等。所以这也需要专门投入人力进行研究。

4.5 部门的规划和上级的支持

这个是我加的,根据个人的经验的总结;

  • 部门的规划:如果自动化是在部门规划中,以及有考核目标,那肯定是要做的。如果不是规划,也没有纳入计划,那就要根据实际情况定,毕竟这不会直接影响你团队的实际考评。你的重点应该是在其他的地方,优先保证工作重点内容的完成;
  • 上级的支持:这个很重要,做自动化无非是为了提升效率和质量,但是如果没有得到应有的效果,领导看不到成绩,也无感知,那么做自动化也许不会长久。这个得慢慢体会了,哈哈。

5 应用场合

自动化测试主要应用在以下场合,具体还要根据项目以及自动化的实际开发情况开定:

场景 说明
测试周期 项目周期长,轮次较多的软件
数据量级 需要制造大量的测试数据
软件稳定性 使用稳定和成熟阶段的产品测试
回归测试 需要进行简单回归的测试
冒烟测试 主线功能的冒烟
巡检测试 线上环境的定期巡检
发布验证 主线功能的发布验证测试

6 自动化认识误区(重点)

6.1 自动化可100%覆盖

  • 概率不大,要使得自动化的测试覆盖率达到100%,需要投入专门的人力、物力、财力等,成本比较大;
  • 某些业务的特殊性,或者场景的复杂性,用自动化是无法进行覆盖的;
  • 项目的周期限制,不允许投入更多的精力去开发;

6.2 自动化可替代人力

  • 领导的口头禅:你就告诉我,自动化能干掉多少人力====每次听到这样的话,不知道你们怎么想的,反正我是很无奈。但从领导的角度来思考,也不为错;
  • 这里存在一些误区,自动化测试是辅助功能测试的,或者说是为了解决某些人工不能覆盖的场景;
  • 另外,不存在完完全全的自动化,都是需要人工参与的;
  • 遇到类似的认识,建议自动化测试人员需要进行解释,不能任由这个观点滋生,不然===你猜会咋办!!

6.3 自动化很牛逼

  • 任何的事情,都是看谁先知道而已,与其说牛逼的技术,不如说牛逼的人
  • 自动化只是一门技术,我们不能脱离业务搞自动化;
  • 很多人认为自动化很厉害,就脱离了工作的重心,天天喊着自动化、自动化,最后到头来啥也不是,啥也没得到。当然如果是专业、专门搞自动化测试开发的那就另说了。因为他们的工作就这,就是转、精

6.4 万物皆可自动化

  • 这个其实和前边的提到的一致,搞自动化,先要符合一些前提条件以及明白他的应用场景,不是所有软件都要搞自动化。
  • 盲目的自动化,只会适得其反

6.4 自动化很简单

  • 这是一个很复杂的但是又简单的话题,对自动化的方向、工具、技能等研究的程度不同,对他的认识就不一样;
  • 如果只是解决一些简单的问题,你掌握他很简单。如果是复杂的一些东西,可能需要深入研究;
  • 自动化方向也是很多,不论是功能、性能,还是面向接口、UI、GUI、协议,更或是自动化工具开发等,都需要不同的技能和知识,入门或许简单,要做的很专一,还是需要点积累的。

6.5 自动化尽早做

不一定。不同的自动化,介入时间可能有差异,比如

  • UI的,建议软件稍微稳定或者需求变更不频繁的时候再去开发;
  • 接口的,可以在开发阶段同步进行;

7 自动化测试工具

太多了,举个例子,不代表所有的。事例而已:

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来源:虫无涯

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