最近一直在学习python,正好部门技术结构调整,就开始了点工向UI自动化测试的转变,我要说瞌睡来了就掉枕头么?

不过还好,可以将python的学习成果在自动化测试中实践。。。

1、about自动化测试

定义:把人为驱动的测试转化为机器执行的一种过程,重点在于持续集成这个概念;

优势:节约人力和时间成本;

测试金字塔

如上图所示,敏捷大师Mike Cohn提出该概念,然后由Martin Fowler大师在此基础上提出了测试分层概念,以区别于传统的自动化测试。

2、自动化测试分层

单元自动化测试(数据处理层):指对软件中最小的可测试单元进行检查和验证,一般需要借助单元测试框架,如java的Junit、TestNG,python的unittest,常见的手段是code review等;

接口自动化测试(业务逻辑层):主要检查验证模块间的调用返回以及不同系统、服务间的数据交换,常见的接口测试工具有postman、jmeter、loadrunner等;

UI自动化测试(GUI界面层):UI层是用户使用产品的入口,所有功能通过这一层提供给用户,测试工作大多集中在这一层,常见的测试工具有UFT、Robot Framework、Selenium、Appium等;

性价比:按照测试金字塔模型以及投入/产出比,越向下,回报率越高;

Google的自动化分层投入占比:

小测试(Unit):占比70%;

中测试(Service):占比20%;

大测试(UI):占比10%;

自动化测试面临的挑战:面临的最大挑战就是变化,因为变化会导致测试用例运行失败,所以需要对自动化脚本不断debug,如何控制成本、降低成本是对自动化测试工具以及人员能力的挑战。

3、什么样的项目适合自动化测试

如上图所示,真正工作中无法全部满足以上条件,所以需要作出权衡,一般来说,只需要满足以下几点,就可以对项目开展自动化测试(图中红色框标注的选项):

①需求稳定,不会频繁变更

自动化测试最大的挑战就是需求的变化,而自动化脚本本身就需要修改、扩展、debug,去适应新的功能,如果投入产出比太低,那么自动化测试也失去了其价值和意义;

折中的做法是选择相对稳定的模块和功能进行自动化测试,变动较大、需求变更较频繁的部分用手工测试;

②多平台运行,组合遍历型、大量的重复任务

测试数据、测试用例、自动化脚本的重用性和移植性较强,降低成本,提高效率和价值;

③软件维护周期长,有生命力

自动化测试的需求稳定性要求、自动化框架的设计、脚本开发与调试均需要时间,这其实也是一个软件开发过程,如果项目周期较短,没有足够的时间去支持这一过程,那自动化测试也就不需要了;

④被测系统开发较为规范,可测试性强

主要出于这几点考虑:被测试系统的架构差异、测试技术和工具的适应性、测试人员的能力能否设计开发出适应差异的自动化测试框架;

4、常见的自动化测试工具简介

UFT(Unified Functional Testing)

即原来的QTP(Quick Test Professional Software)与ST(Service Test)合并而来,由HP公司开发,是一个企业级的商业自动化测试工具,提供了强大易用的录制回放功能,

同时兼容对象识别模式与图像识别模式,支持B/S和C/S两种架构的软件测试;

Robot Framework

一款基于python语言编写的自动化测试框架工具,具备良好的扩展性,支持关键字驱动,支持多种类型的客户端和接口,可进行分布式测试;

Selenium

应用于web的自动化测试工具,支持多平台、多浏览器、多语言来实现自动化,优点如下:

①开源、免费;

②多浏览器支持:chrome、Firefox、IE、Edge等;

③多平台支持:Linux、Windows、MAC;

④多语言支持:java、python、Ruby、C#、JavaScript、C++;

⑤对web界面有良好的支持;

⑥简单(API简单)、灵活(开发语言驱动);

⑦支持分布式测试用例执行;

5、做UI自动化测试,需要什么技能

①前端相关技术
HTML、XML、JavaScript、TCP/IP协议等

②一门编程语言

就像前面说的,selenium支持多种语言,根据个人情况以及项目的开发语言酌情选择;

③合适的工具选型

比如selenium,比如UTF等;

④需求分析

项目类型,特质,生命周期,是否适合开展自动化测试等;

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