纯干货！自动化测试知识点一文弄懂

自动化测试，作为软件测试领域的重要技术，其知识点繁多且复杂。对于初学者来说，想要快速掌握自动化测试的知识点可能显得有些困难。但别担心，今天我们就为你带来了一篇纯干货的文章，将自动化测试的知识点一网打尽，让你一文就能弄懂自动化测试的精髓。

什么是自动化测试？

维基百科是这样定义的：

In software testing,test automation is the use of software separate from the software being tested to control the execution of tests and the comparison of actual outcomes with predicted outcomes.在软件测试中，测试自动化是指使用独立于被测软件的软件来控制测试的执行，以及实际结果与预测结果的比较。

换言之，所谓自动化测试，指的是使用其他软件来自动测试待测软件、比较实际结果与预期结果之异同、生成测试报告的这一个过程。

通过自动化测试，测试人员可以编写测试脚本和测试用例，并使用自动化测试工具来执行这些脚本和用例，从而模拟用户的行为、验证软件的功能、检查系统的稳定性和可靠性，以及捕捉和报告潜在的缺陷和问题。

简单地说，就是用测试程序来测试原始程序的逻辑，是否符合预期。

那么如何做好自动化测试呢？以下几个步骤通常涉及到：

1.计划和准备：在开始自动化测试之前，需要进行测试计划和测试用例的规划。测试人员需要确定测试的范围、目标和优先级，并编写测试用例，这些用例将在自动化测试中使用。

2.选择自动化测试工具：根据项目的需求和测试目标，选择适合的自动化测试工具。市场上有许多不同的自动化测试工具可供选择，如Selenium、Appium、Robot Framework等。

3.编写测试脚本：测试人员使用选择的自动化测试工具来编写测试脚本。测试脚本是一系列指令或代码，用于指导自动化工具执行测试任务。脚本可以根据需要模拟用户的交互、填写表单、点击按钮等操作。

4.执行测试脚本：一旦测试脚本编写完成，就可以使用自动化测试工具来执行这些脚本。测试工具会模拟用户的操作，并检查系统的响应和输出是否符合预期。

5.分析和报告结果：执行完测试脚本后，自动化测试工具会生成测试报告，其中包括测试结果、错误日志和执行统计等信息。测试人员可以根据这些报告来分析测试结果，查找问题，并将结果报告给开发团队。

自动化测试的好处包括减少测试工作量、提高测试覆盖率、加快测试速度、增加测试的一致性和可重复性，并减少人为错误的可能性。然而，自动化测试也有一些限制，例如某些测试场景难以自动化、维护测试脚本需要一定的技术知识等。

因此，在决定进行自动化测试时，需要综合考虑项目需求、时间和资源限制，以及测试的可行性和效益。

为什么要做自动化测试？

手动测试不香吗，为什么要用自动化测试？多花时间写测试值得吗？

的确，大多数自动化测试能做到的事情，手动测试都能做到，且撰写自动化测试不是毫无成本，有时甚至会花上比开发功能本身，更多的人力成本来撰写测试。

但实际上，自动化测试基本上只有第一次撰写时比较花时间，后续执行测试时，都是以秒来计算而且是让计算机自动执行测试程序来进行测试，只要测试脚本没问题，那计算机就会以正确的方式进行测试。

反观手动测试，因为执行测试的是人，会有一定的人为出错率，且手动测试花的是人力，通常以分钟来计算，这也是不小的成本。而自动化测试，会花到的成本大概只有几秒钟的电力。

而且自动化测试通过自动执行测试脚本和用例，可以在短时间内完成大量的测试任务，提高了测试效率;还可以更全面地测试应用程序，包括边界情况、异常情况和复杂的测试场景，从而提高了测试的覆盖率;并且在测试的准确性上也是有很大的提高作用。

总之，自动化测试在提高测试效率、准确性和覆盖率，加速软件发布周期，改善团队协作，降低成本，并改善软件质量上起到了至关重要的作用。它在现代软件开发中已经成为一项重要的实践，帮助组织更好地满足不断增长的测试需求。

说说自动化测试的未来趋势

自动化测试从比较早期的录制回放技术开始，逐步发展成DOM对象识别与分层自动化，以及基于POM（Page Object Model）来提高用例复用，到当前火热的基于AI技术的自动化。

我们可以观察到自动化测试的发展趋势，一定是更加智能，更加精准，更加有效的。现在让我们大胆预测以下几点可能的未来趋势：

1.AI和机器学习在测试中的应用：随着人工智能和机器学习的进步，将会看到更多的自动化测试工具和框架利用这些技术来改进测试过程。例如，使用机器学习算法来生成测试用例、自动生成测试脚本，或者使用自然语言处理技术来分析和理解需求文档。

2.持续集成和持续交付的集成测试：持续集成和持续交付（CI/CD）已经成为现代软件开发的主流实践。在未来，自动化测试将更加紧密地与CI/CD流程集成，以便在代码提交、构建和部署过程中自动执行测试，确保快速且高质量的交付。

3.跨平台和移动测试的增加：随着移动应用的普及和多平台的发展，自动化测试将需要适应不同的移动设备和平台。测试工具将提供更好的支持，以便在iOS、Android和其他移动平台上执行自动化测试，并模拟不同的设备和操作系统环境。

4.容器化和云测试：容器化技术（如Docker）和云计算将进一步改变自动化测试的方式。容器化可以提供更灵活和可扩展的测试环境，使得测试人员可以更方便地配置和管理测试环境。同时，云测试平台可以提供弹性资源和分布式执行，以加速测试的速度和覆盖范围。

5.非功能性测试的增加：除了功能性测试，未来的自动化测试将更加关注非功能性方面，如性能测试、安全性测试、可用性测试等。测试工具和框架将提供更多的功能和能力，以支持这些非功能性测试需求，并集成到整个测试流程中。

6.更强调用户体验的测试：用户体验（UX）对于软件产品的成功至关重要。未来的自动化测试将更加关注用户体验方面的测试，例如界面交互、响应时间、可用性等。测试工具将提供更好的支持，以评估和改进用户体验，并确保软件产品满足用户期望。

7.跨团队协作和集成：自动化测试将继续促进测试团队与开发团队、运维团队等其他团队之间的紧密合作和集成。测试工具将提供更好的协作和集成功能，以支持团队间的信息共享、问题追踪和协同工作。

这些趋势将推动自动化测试向更g级、更智能和更综合的方向发展，以应对日益复杂和多样化的软件测试需求。同时，测试人员也需要不断学习和适应这些新技术和工具，以保持与时俱进。