从2017年6月开始接触自动化至今,已经有好几年了,从17年接触UI自动化(unittest+selenium)到18年接触接口自动化(unittest+requests)再到18年自己编写自动化平台(后台使用python的flask,前端使用element+vue,没有第三方自动化框架),不断的学习成长,加深了对自动化测试的理解,这边就总结下自己对自动化测试的认识。
首先,吐槽一下很多实际自动化经验不到1年的而且停留在靠度娘抄袭demo的甚至度娘抄袭的代码都不知道问题出在哪的小白(大神忽略,本人小白,只是吐槽一下行业现状),相信很多人从度娘上抄袭个uniitest(下文简称ut),pytest,testNG甚至是RF(robotframework)就说自己熟练使用自动化了,你们真的了解自动化么?笔者使用的是python语言(不鄙视其他语言,任何语言都可以做自动化,只要你有能力),现在随便找几个python自动化相关的问题问一下,很多是企业真实实战会遇到的场景或者企业领导的需求,也包含笔者面试的口述和手写题。
1、UI自动化在很多小公司用于简单的回归是可以的,简单的回归其实单纯写几个小脚本,和你用什么po+ut+关键字驱动之类的,成本上没有多大区别,真正需要UI自动化的公司,起步也得有几百人上千人,且满足需要自动化的部分已经足够稳定的场景,这种规模的自动化,大多数人涉及不到,维护成本高,受环境影响因素大也是很多公司放弃UI自动化的原因,大环境因素上,UI自动化已经开始被AI自动化和图片识别自动化代替了,各大厂内部已经开始流行AI自动化和基于图片识别的自动化,例如网易开源的airtest,只需要截图即可生成自动化用例,脚本的维护也越来越简单。
2、App自动化和UI自动化差不多,app比ui多一个兼容问题(混合开发),维护同样非常复杂,单纯的selenium,appium,ua2实现自动化,要解决的问题非常多。
3、现在很多中小公司流行接口自动化,以及接口测试左移(在接口文档出来之后,后端开发完成之前,搭建mockserver,实现前端联调)接口自动化的执行速度快,回归效率高,是目前中小公司主流的喜爱。但是接口测试要想做好,对返回结果的断言是个非常高的要求,设计人员的能力和知识决定了断言的健壮性,对于设计人员的能力要求相对较高。
4、大厂目前主要流行的是拨测、图形识别、AI,拨测即录制和回放(很多小白看到这估计笑了,这不是早就被淘汰了么,笔者:呵呵,此操作非彼操作),笔者大概了解过阿里的doom系统(没有仔细研究,能力有限,说的不对的请忽略),通过中间件录制线上的流量数据储存起来,在被测试环境进行重放操作,以验证本次修改是否对线上数据产生影响,这中间涉及非常多的技术实现。图像识别可以参考airtest,AI测试目前几乎没有流出,测试之家里有一些理论文章可以参考。
5、性能自动化就不写了,笔者的能力有限,连性能测试都不敢说会更何况性能自动化。(要是会个工具随便打个压就算会的,当我没说,打个压看个报告啥的还是轻松的,代码写个性能脚本问题也不大,性能测试的精髓在于分析瓶颈、系统调优。)
17年UI自动化刚兴起的时候,会个自动化脚本能评级到中级工程师,18年中级自动化需要自带框架了,到了19年,会个自动化脚本连初级都算不上,用第三方框架的基本上要有成熟的方案了,19年的薪资高一点的测开岗位都要你会写测试平台了,19年测试平台已经开始流行了,技术行业,更新就是这么快,不学习,不进取,仅靠度娘那点基础的教程,在20年21年22年只会越来越难走,年纪越来越大,能力却没年轻的强,竞争力越来越弱,才是你跳槽涨薪的绊脚石。
总有一些工作年限久的人,自以为自己经验老道而对工作年限低的人嗤之以鼻,笔者面过一个8年工作经验的人,只有一个总结,他的8年经验,只是在重复他第一年的事,只不过做的更熟练了一点,但是他又没能把第一年做的黑盒做到很好,这是很多老油条的常事,笔者只能送一句,要么把黑盒做好,要么发展自己的能力,大中华的行业情况就是如此,往后N年,好自为之。
做为一名自动化软件测试,接下来我想分享一下这些年来,我对于技术一些归纳和总结,和自己对作为一名高级测试者需要掌握那些技能的笔记分享,希望能帮助到有心在技术这条道路上一路走到黑的朋友!
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让自己变得更强:想一想,如果你想在测试这个行业一直做下去,你的经验和测试技术是远远不够的,你需要进阶,你需要丰富你的技术栈!还等什么!
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加油吧,测试人!如果你需要提升规划,那就行动吧,在路上总比在起点观望的要好。未来的你肯定会感谢现在拼命的自己!