为此应运而生就有了自动化测试，通过使用自动化工具，将按照测试用例进行点点操作，校验的工作，交给代码程序来执行，测试工作，就变得省心省力了。
重点：测试用例是自动化测试脚本的依据，一切不基于测试用例而写的自动化脚本都是耍流氓。
关于UI自动化测试
UI 自动化的本质：
定位元素
操作元素
模拟页面动作
断言结果
生成报告
基于以上5个本质，自动化测试的整体流程是这样的，这里百度登陆功能的测试用例为例：
1、对于这条测试用例，需要找到它的定位元素：用户名输入框，密码输入框，登陆按钮。
2、操作元素：对于这3个定位元素的操作有2种，分别是“输入”与“点击”。
3、模拟页面动作，也就是测试用例的步骤：输入用户名；输入密码；点击登陆按钮。
4、判断结果：将用例中的预期结果与实际结果进行比对，如果一致，代表成功，否则代表失败。对于这条测试用例，登陆成功的标志是，页面右上角出现了用户的头像与用户名，那么，可以通过获取网页中用户名的文本信息，与登录账户的用户名对比，一致的话，代表这条用例通过。
根据执行结果，自动生成报告，常用的第三方模块：HtmlTestRunner，Allure2 等。
适合UI自动化测试的场景
当然，不是所有的测试场景都适合用自动化测试来实现。
对此，可以参考以下的标准辅助判断：
1.项目的需求不会频繁变动
2.页面的 UI 已经进入稳定阶段
3.项目周期足够长
4.大量回归的测试任务
其中，有一些项目是明显不适合使用 UI 自动化测试的，例如视频播放器（暴风影音，腾讯视频，爱奇艺等），音乐播放器（例如网易云音乐，QQ 音乐等）等交动性强，并发依赖强的软件。
原因是，这一类软件，判断视频内容对不对，判断音乐声音与歌词对不对，难度极大。
另外，延伸一个话题：关于自动化测试的覆盖率，面试会问到的一个点。
国内大多数互联网公司的项目迭代周期比较短，因此自动化覆盖率一般都不高。
具体还是要根据项目迭代周期进行描述，参考标准是：
1.迭代周期是半年或者一年以上的项目，每次需求变动很少，自动化测试的覆盖率一般是60%-70%，主要是覆盖之前的旧功能以及核心场景
2.迭代周期为一个月的项目， 覆盖率大概是25-30%，主要是覆盖 P0（极重要）级别的绝大多数用例，与 P1（重要）级别中的部分用例
3.1~2周一个迭代的项目，覆盖率大概是10%，主要是覆盖 P0（极重要）级别，可能会对用户造成严重影响的核心场景
其次，UI 自动化测试的时间切入点主要有2个：
1.冒烟测试阶段
2.回归测试阶段
UI 自动化测试设计原则
1.一个测试用例完成一个功能点测试（常用）：一个手工用例对应一个自动化测试用例
2.一个脚本是一个完整的场景
3.脚本之间独立，不能有依赖（脚本间相互隔离）：例如与登陆状态相关的用例：个人中心、订单详情、下单购物等，如果脚本之间不独立，相互依赖，在登陆的测试脚本失败的情况下，会导致个人中心、订单详情、下单购物的测试脚本全军覆灭，后续修复与维护成本高
4. 设置合适的检查点：通过断言判断用例的成功与否
5. 设计良好的框架：Python 常用的测试框架有 unittest 与 pytest，利用框架，及对共用的测试模块进行封装，减少自动化测试脚本维护的工作量
总结
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