自动化测试的优势包括,测试自动化的主要特征有哪些

　　简介从2017年6月开始接触自动化，到现在已经两年多了。从17年到18年接触UI自动化(unittest selenium)到18年编写自己的自动化平台(后台用python的flask，前端用element vue，没有第三方自动化框架)，我不断学习和成长，加深了对自动化测试的理解。在这里，我将总结一下自己对自动化测试的理解。

　　首先吐槽一大堆实际自动化经验不足一年的薄冷风，停留在度娘抄袭demo甚至度娘抄袭的代码的方式上，不知道问题出在哪里(神不理，我薄冷风只是吐槽行业现状)。相信很多人抄袭了度娘的uniitest(以下简称ut)、pytest、testNG甚至RF(robotframework)，说自己精通自动化。你真的了解自动化吗？我用的是python语言(我不鄙视其他语言，任何语言都可以自动化，只要你有能力)。现在只问几个与python自动化相关的问题，很多都是企业在实战中会遇到的场景或者是企业领导的需求，也包括笔者采访的口头和手写问题。

　　先说一些基本问题。2018年1月从UI自动化面试辞职。作者使用了ut se。面试官的问题如下(注：不写答案的请伸手百度或者自己查资料。这些基本问题，如果在群里问，会被鄙视。很多人可能会觉得内容背后不舒服或者blx。如果你觉得不舒服，请自觉关闭本页。请绕道。没必要和你争论):

　　Q1:

　　请说出硒的八种常用定位方法。

　　Q2:

　　请描述一下Selenium的xpath的结构。

　　Q3:

　　请解释为什么不推荐xpath。

　　Q4:

　　当使用xpath找不到元素时，可能会出现什么情况？

　　注意：前四个问题只是一个基础问题，最基础的问题。如果前四个问题回答不了，直接进入下一个。Q5开始的问题是确定你有基础，开始问更深层次的问题来确定你的自动化知识。

　　主体

　　现在让我们正式开始提问：

　　Q5:

　　说你用过ut。请描述为什么ut荷载工况从test_开始。(这个测试你对自动化框架的熟悉程度，有领导问你，为什么所有的测试用例都是从test开始的？你：这是这个框架的设计。领导：不行，必须以我们公司名称的缩写开头。你：领导：你明天不用来了。)

　　Q6:

　　使用什么规则来执行ut用例序列？

　　等等，什么？这很难？这只是个开始~ ~ ~天啊。整天说自己熟练甚至精通自动化的人，连自动化框架的原理都不知道？你怎么敢说你精通自动化？如果要求你重新开发自动化框架，优化执行效率等。你会被祝福吗？你是为了自动化工程师这个职位来的，不是暗箱操作的职位~ ~ ~(有人说钱不到位，能力不够。我怎么给你钱？不要拿回订单，阿里P7的岗位会给你一年100万的一般合同。你能做到P7那样吗？事实就是如此。你有能力，才有谈判的资本。虽然ut在一线看不上链，但我看过一个度娘的帖子，改了ut源代码，执行效率提高了几十倍。你有那个能力吗？)

　　好了，基本上，如果你能看到这里，就可以确定你不是blx或者喷。现在给大家讲讲我今年7月份面试的几个职位。这些岗位真的需要你做自动化。坐标杭州，起薪15K，7月份面试5天。由于学历和能力不足，我一共拿到了8 offer8。职位的面试问题如下：

　　Q7:

　　你在上一家公司维护过多少自动化测试用例(看简历上写的任何UI/API/APP)。少于100基本上就上不了场了。如果下面的问题不能回答，你的评分将是初级自动化。

　　Q8:

　　自动化用例，你一次执行完所有用例需要多长时间(测试你的框架设计是否考虑了执行效率)？如何解决用例之间的关系？如何调试单个用例或者选择一些用例来执行？如果测试用例的数量少于100个，如果测试用例的维护量是5次(100或更多的两倍或3倍)，你有什么计划来优化执行时间和效率？

　　问题9:

　　如果测试的环境是迁移的(比如从本地环境迁移到阿里云)，你的用例中需要大量修改测试数据吗？(易于维护)

　　问题10:

　　编程问题：

　　Java一般会问一些关于线程安全、数据类型差异、设计模式等问题。作者是python，所以我只写python的常见问题：

　　Python和元组除了可变性和不变性还有什么区别？

　　Python列表和字典有什么区别？

　　Python生成器和迭代器有什么区别？

　　请描述一下多线程、多进程、协同进程其中一种的工作原理。(后续关于三者区别的问题，主要听听你对三者优缺点的理解)

　　请描述一下Python的垃圾收集机制和内存管理

　　问题11:

　　数据库相关问题(太笼统，从基础理论到手写语句，就不写了):

　　多刷刷，看基础就好。

　　问题12:

　　Linux基本操作

　　问题13:

　　网络相关(http/https)

　　问题14:

　　如果CI、CD、CI同时调用两个或两个以上环境的用例，用例数据是否会出现错乱？

　　问题15:

　　团队问题，这里重点描述一下。除了大厂的高级自动化工程师，所有新岗位都要求带一个自动化黑箱团队，所以团队问题会凸显出来：

　　编写用例的复杂性？也就是说，一个用例需要多少行代码？(其实我听到你答了多少行代码的时候，你就已经降了一级了。面试官更想要的是一个不懂代码，能轻松上手的小黑盒。)

　　组内用例的同步。如果N个团队成员同时编写自动化用例，如何解决团队成员之间用例的同步。

　　如果使用你的自动化，团队成员需要哪些能力和知识？如果你想维护你的自动化，维护人员应该具备哪些能力？(主要看你的自动化是否简单易维护。面试官想要的是，即使你不在了，你的代码依然可以稳定运行，维护尽量简单。并不是说你一走，自动化就废了。这样的自动化毫无意义，你的面试成功率会大打折扣。稳定且易于维护，至少要满足一个条件。)

　　这些都是笔者7月份采访的问题。看完这些问题，你真的了解自动化吗？有些人甚至与作者争论使用自动化工具，如postman/jmeter。诚然，一切都可以做到。作者只有一个问题。你在下一家公司维护过别人做的工具自动化吗？如果没有，先去保养，体验一下“前三大”的感觉。工具永远只是工具。笔者在一些测试群里闲逛，每个月都能收到N个细细的冷风问这些工具，如果要用md5/rsa加密数据，用base64解码该怎么办。我只能说一点：我自己写代码，然后会被一大堆单薄的冷风激怒。“如果我能写代码，我也会用编织工具。”我：呵呵。还有一股细细的冷风还在问，jme数据关联怎么做？Jme常规提取令牌如何提取？我连自己解决问题的能力都没有，更别说自动化了。

　　关于自动化的想法和感受：1。UI自动化可以用于许多小公司的简单回归。简单回归其实就是简单写几个小脚本，你用什么样的po ut关键字来驱动。成本上没有太大区别。真正需要UI自动化的公司，要从几百人或者几千人开始，满足需要自动化的部分足够稳定的场景。这种规模的自动化超出了大多数人的能力。高昂的维护成本和环境因素也是很多公司放弃UI自动化的原因。大的环境因素上，UI自动化已经开始被AI自动化和图像识别自动化所取代，AI自动化和基于图像识别的自动化在各大厂商开始流行。比如网易开源的airtest，只需要截图就可以生成自动化用例，脚本的维护也越来越简单。

　　2.应用程序自动化类似于ui自动化。App比UI多一个兼容性问题(混合开发)，维护也很复杂。纯硒，appium，ua2都是自动化的，有很多问题需要解决。

　　3.现在很多中小公司流行界面自动化，界面测试向左移动(界面文档出来后，后端开发完成前，搭建mockserver实现前端联调)。接口自动化执行速度快，回归效率高，是目前中小公司的主流最爱。但是，如果要做好接口测试，对返回结果的断言是一个非常高的要求。设计者的能力和知识决定了断言的稳健性，设计者的能力相对较高。技术交流群(644956177)

　　4.目前大厂主要流行拨测、图形识别、AI。拨测是录音回放的意思(很多薄冷风嘲笑这个，其实早就淘汰了。作者：呵呵，这个操作不是那个操作)。作者大概知道阿里的doom系统(没有仔细研究，能力有限，错的地方请忽略)。记录在中间件上的流量数据被存储并在测试环境中回放。图像识别可以参考airtest。AI测试目前几乎没有流出，测试馆里有一些理论文章可供参考。

　　5.我不会写性能自动化。作者能力有限，连性能测试都说不上，更别说性能自动化了。(如果你能随便按一个工具，你就会。我什么都没说的时候，很容易按举报什么的。用代码写性能脚本问题不大。性能测试的本质在于瓶颈分析和系统调优。)

　　写到最后，17年UI自动化刚刚兴起的时候，一个自动化脚本可以评为中级工程师。18年，中级自动化需要自己的框架。在19年里，自动化脚本甚至都不是最基本的。基本上，使用第三方框架必须有成熟的方案。19年你要会写测试平台，测试薪资更高的岗位。19年，测试平台已经普及。技术行业，更新换代这么快。不会，有了度娘的基础教程，20年21年22年只会越来越难。随着年龄的增长，你的能力没有年轻人那么强，竞争力越来越弱，这将是你跳槽加薪的绊脚石。

　　总有一些工作时间长的人，认为自己经历了孝顺，对工作时间短的人嗤之以鼻。笔者遇到过一个有8年工作经验的人，总结只有一个。他8年的经验不过是在重复他第一年做的事情，只是多了一点技术。但是，他没能做好第一年做的黑匣子。这是很多油嘴滑舌的人常有的事。作者只能给一句话，还是放黑盒吧。

　　这些是我的收藏和整理。这些资料应该是我的软件测试朋友们最全面的仓库了。这个仓库也陪我走过了最艰难的旅程，希望也能帮到你。

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