「自动化测试」是不是有必要做自动化测试？

Posted 2023-04-19

参考技术A

目录

一、前言

二、自动化目的

三、自动化分类

四、自动化实现

一、前言

在一些测试交流群经常会看到有小伙伴在问，"怎么做自动化测试？学习自动化测试有什么资料吗？自动化测试是不是很牛逼？" ，甚至有些言论是"不会自动化的测试人员，真的要被淘汰了吗？"

不得不说一堆流量号主抓住大众心理，点进去的必然是卖课广告，或者是关注微信公众号领取测试资料大礼包。

实话实说，我之前也有同样的疑问，甚至带着担忧。每次又不甘心得领着测试资料大礼包......

当然，随着自己的认知不断扩大，自己的一套测试体系建设不断完善，于是这些担忧逐渐的消失。每项技术引用都要看适用场景，是否适合自己的团队，因地制宜才能发挥其最大的价值。

因此，我想通过这篇文章来分享下我对于自动化测试的理解。

二、自动化目的

自动化工作可以节省很多人工操作成本，减少人工重复性操作，提高整个团队的研发效率。但是如果搭建自动化体系需要耗费很长时间，投入很多人力资源，但是用户只要2-3分钟的手动工作就能解决，而且这个操作并不频繁，又或者需要自动化操作的平台变更迭代非常快并且没有规律，自动化工具在后面类似累活的跟着。那么自动化还是有必要吗？

我之前在的团队，造测试数据特别困难，严重影响了整个研发效率，但是当时也没有一个好的解决办法，后来基础研发组做了一个造数平台，这个平台需要自己去配置各种字段，并且梳理出各个表字段的关联，从头到尾一个一个去构建场景，一不小心就配置错误，看着提示你也找不到原因的那种。这给造数过程中又添了一个拦路虎，给本不充裕的测试时间，又耗时一把。

如果能在做执行任务前评估任务的投入和收益，那么是不是就能更加合理的开展这项任务。那么自动化测试的投入和收益是怎样的呢？

投入：通过测试人员借助脚本或者工具实现自动化，维护自动化平台。

收益：提高测试效率，提升测试人员的成长。

自动化测试真的提高测试效率吗？真的可以提升测试人员的成长吗？针对后者，我认为是有的。接下来我们就来聊聊自动化测试是否提高测试效率。

三、自动化分类

自动化一般分为接口自动化和UI自动化，其中UI自动化又分为Web UI自动化和App UI自动化，按照我的理解还应加上部署自动化。

接下来我将针对这四种自动化的场景做一个介绍。因为我对于UI自动化不是很熟悉，我认为投入产出比不是很高，主要还是因为我没咋接触过，所以后面仅做简单介绍，重点讲解接口自动化和部署自动化。

四、自动化实现

4.1、接口自动化

接口

接口测试主要用于检测外部系统与系统之间以及内部各个子系统之间的交互点。测试的重点是要检查数据的交换，传递过程，以及系统间的相互逻辑依赖关系等。

流程

填写接口，入参，对出参进行断言，每天定时构建，输出测试报告。

入参覆盖范围：必选，可选，有/无/null，类型，数值大小/数值范围，特殊字符；

出参：json，data；

接口关联：接口之间的依赖，数据传递；

断言：对响应做核验，可以对状态码或者msg做校验。

优点

接口测试可以做到更多的覆盖场景；

接口测试可以更快的发现服务端问题；

接口测试相对容易实现自动化持续集成；

接口测试相对于比单元测试比较贴近业务场景；

技术选型

1、MeterSphere

MeterSphere 是一站式测试平台，涵盖测试跟踪、接口测试、性能测试、 团队协作等功能，全面兼容 JMeter、Postman、Swagger 等开源、主流标准。

MeterSphere是一个功能交全的平台，并且是开源的，对于免费版就足够小团队使用了，使用门槛相对来说较低，对于技术能力要求不高，所以是一个不错的选择。MeterShpre使用的技术栈是SpringBoot+vue，以及一些中间件，也可以在此基础上进行二次开发。

2、Python

通过Python来做接口自动化的话，常用组件有：执行库Requests，断言库unittest，测试报告htmlTestRunner，通过持续集成Jenkins做定时构建。

框架思想：封装，数据驱动。

使用Python的话则需要掌握一定的代码能力，当然这个对个人技能的提升是很有帮助的，但是如果在时间比较紧迫的并且没有足够的技术功底情况下，还是比较推荐MeterSphere的。

4.2、部署自动化

部署

部署就是将源代码编译成可运行软件包，比如jar包或者war包，并且将软件包放到目标环境，将软件包运行起来，并且能够被客户端调用。

流程

通过远程仓库拉取代码，前端编译，后端编译，下发软件包到目标机器，重启服务，启动失败则告警。

优点

相比传统手工部署，速度更快，不容易出错，提高交付效率。

技术选型

gitlab或者gitee：代码托管

git：版本管理

node：前端编译

maven：后端编译

ansible：下发文件

shell：重启服务

pipeline：流水线构建

Jenkins：CICD大总管，将以上工具整合起来，提供页面供用户操作部署流程。

4.3、Web UI自动化

UI自动化

通过页面元素定位定位到元素，模拟用户的操作行为，点击，输入，拖拽等。

流程

定位元素，模拟用户操作，发送测试报告。

优点

适用于回归主流程，并且变更不频繁的场景。可用于重复性的功能测试及验证。我之前在的团队做过一段Web UI自动化，但是因为需求频繁变更，并且精力有限，维护这个平台的成本较高，后面就没有持续维护了。

技术选型

Python，selenium。

4.4、App UI自动化

UI自动化

通过页面元素定位定位到元素，模拟用户的操作行为，点击，输入，拖拽等。

流程

定位元素，模拟用户操作，发送测试报告。

优点

适用于回归主流程，并且变更不频繁的场景。

技术选型

Appinum。

结论：我认为接口自动化和部署自动化是能够带来收益的，是真实能够提高效率的，并且也能够给测试人员的带来成长。

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自动化测试有必要学吗？

转载请注明出处❤️

作者：测试蔡坨坨

原文链接：caituotuo.top/18a6a958.html

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你好，我是测试蔡坨坨。

最近收到不少小伙伴私信提问，其中问得比较多的就是“学习自动化测试有那么重要吗？”。

我的回答是肯定的——很重要。

相信不少同学都有诸如此类的疑问，例如：“日常工作中好像用不上自动化？”、“手工点点点好像也可以”、“为什么还要学自动化呢？”等等 ……

其实不然，以下就从多个维度来讨论学习自动化测试的必要性。

何为自动化测试

首先，自动化测试是一种软件测试方法，是相对于手工测试的一种测试手段。其中，测试人员使用测试工具或编程语言编写脚本来执行测试。通过模拟用户行为、执行测试用例、检查系统行为、生成测试报告等方式来自动化测试流程。

手工测试是为了提高软件质量，自动化测试是在提高软件质量的同时提高测试效率（更好、更快、更省时，多快好省，降本增效），两者的最终目标是一致的，都是为软件质量服务。

与手动测试相比，自动化测试可以快速执行大量的测试用例，并且可以在重复执行测试用例时保持一致性。此外，自动化测试还可以帮助测试人员快速发现和解决代码缺陷，提高软件质量和可靠性。

常见的自动化测试工具包括Selenium、Appium、Robot Framework、JUnit、TestNG等。这些工具可以用于Web应用程序、移动应用程序、桌面应用程序等各种类型的软件测试。

涨薪必备

学习自动化测试比较重要的一点就是涨薪的诱惑（打工不为工资，为爱发电吗？），或者说不会自动化测试在现在的行情下很难找到测试岗位工作。随着行业内卷越来越严重，对于测试岗位的要求也是水涨船高，岗位招聘要求都会出现自动化、性能等字眼，因此也是我们跳槽面试、升职加薪必备利器。

虽然有的公司会用到自动化测试，但实际自动化的比例很小，甚至有些根本不会用到，但是面试的时候肯定会问到自动化，就是所谓的“面试造火箭，工作拧螺丝”。

职业发展

从职业发展的角度看，测试无非就是两条路线，技术路线和管理路线，技术路线一般就是功能测试、自动化测试、测试开发、测试架构师，管理路线一般就是测试工程师、测试组长、测试经理、测试总监。

如果你已经从事测试工作多年，那么掌握自动化测试技能必不可少。对于初级测试来说，虽然更多的是关注测试基础技能的掌握，但是会编程和自动化会是一个很好的加分项，特别是今年找工作比往年更难了。因此，会自动化测试也是自身的核心竞争力。

又有人说，我想走管理路线，是不是就不需要学习自动化测试呢？虽然说，管理岗位更多的是对项目整体的把控，需要有较强的沟通组织协调能力，但并不意味着就可以不懂技术，很难想象一个不懂技术的管理者如何让手下信服，遇到一个自动化项目或测试平台项目需要开发时，如何合理科学地给下属分配任务？在我看来，即使你已经决定走管理路线，也不要过早的抛弃技术，应该要有足够的技术积累，毕竟测试是一个技术岗位，而且在互联网行业，大家极力推崇技术，可以说是技术为王的行业，一个不懂技术的管理者恐怕很难服众。

提高工作效率

解决工作中的痛点，从而提高工作效率。

什么是痛点？

痛点指的是工作过程中遇到的问题、挑战或困难，它们可能影响工作的效率、质量或满意度。这些痛点可能是由于工作本身的性质、工作环境、人际关系、管理等因素引起的。

对于测试工程师来说，痛点可能是：

• 时间压力：测试工程师可能需要在规定的时间内完成测试任务，但由于软件开发通常会发生变化和延迟，测试工程师就可能需要在有限的时间内完成大量测试工作。
• 资源限制：测试工程师可能需要使用各种工具和软件来执行测试任务，但由于资源限制，例如有限的硬件、软件授权或测试环境，测试工程师可能需要不断寻找解决方案来满足测试需求。
• 重复性和单调性：测试工程师可能需要执行大量重复的测试用例，这会导致测试工程师感到单调和乏味，进而影响测试质量。此外，由于测试任务通常需要在多个环境中进行，测试工程师可能会需要在各种测试场景下执行相同的测试用例，这可能会增加测试工程师的工作量和时间。

那么，自动化测试可以解决哪些痛点呢？

例如：

• 构造测试数据

  某些业务在测试之前需要准备前置条件，并且前置操作流程较长，在页面通过手工操作费时费力，此时就可以借助自动化脚本进行数据的初始化（比如调接口造数据，接口的响应时间一般都是秒级，甚至是毫秒级别的，比起页面操作可以更快完成数据的初始化）；某需求需要大量数据进行测试，就可以使用自动化工具Jmeter、Python/Java脚本循环造数据；如果要造一些看似真实的假数据，还可以借助Faker库，可参考往期文章「造数据神器 Faker，一个有趣又实用的 Python 第三方库」。

• 接口自动化测试

  结合公司业务实现一套覆盖公司系统绝大部分接口的接口自动化测试框架，在上线前跑一遍，以便于测试人员第一时间发现问题，并提交给开发人员进行修复解决，减少线上Bug率。

• UI自动化测试

  对于有些功能是在前端做校验，无法通过接口进行回归，又是主功能，就可以将其实现 UI 自动化。

• 极限测试操作

  在前端页面，需要测试快速点击某个按钮，手动难以实现，就可以使用UI自动化手段进行实现；后端接口，需要测试重复调用，发送参数相同的请求，就可以使用Jmeter等并发工具实现。

总之，机会是留给有准备的人的，要学会未雨绸缪，如果你想在测试岗位上走得更远，那么，掌握自动化测试是必须的，关于如何从手工测试进阶到自动化测试，可以参考往期文章「手工测试如何进阶自动化测试？」。