Python自动化测试(1)-自动化测试及基本技术手段概述

上一篇 / 下一篇  2020-08-14 18:35:37 / 个人分类:Python

  生产力概述
  在如今以google为首的互联网时代,软件的开发和生产模式都已经发生了变化,在《参与感》一书提到:某位从微软出来的工程师很困惑,微软在google还有facebook这些公司发展的时候,为何为感觉没法有效还击,核心问题就是软件生产模式不一样,微软当时的模式已经严重落伍了。
  目前IT行业的就基本上是“天下武功,唯快不破”的时代了。开发要变成敏捷,测试也同样变成敏捷,开发要快,测试同样也要快。
  在新趋势下面,一切都要快,然而快并不意味着降低质量。要“又快又好”的目标,只能通过提升工具和技能来提升生产力了。
  在传统的机械工业,提升生产力的方式有两种:
  先进的管理制度(流水线的生产方式)
  先进的生产设备(线上的自动化设备)
  同样对于IT行业来说,提升生产力也对应着两种方式:
  先进的管理制度(持续集成的生产方式)
  先进的生产设备(生产过程自动化工具)
  纵观所以的行业发展历史,生产力的提升往往是以落实“制度理论”和“先进工具”来产生的。
  软件测试软件开发过程中必不可少的一部分。不管是传统IT公司的瀑布模式软件工程,还是目前新兴的互联网公司的敏捷模式软件工程,这个生产环节都是存在的,因为它是软件质量保证的手段。
  同时,为了顺应对生产力要求很高的现代软件工程,测试从业人员也需要以先进的理念和工具来武装自己。
  在本文里面不扯情怀或者说教“行业无贵贱这分“式的心灵鸡汤,本文直接提生产力。毕竟绝大数的企业的第一要义就是要营利,要赚钱,不管社会有多残酷,不管人有多变,如下两点应该是不太会变的:
  企业需要营利和增长
  个人需要收入和成长
  先进的管理制度就不多说了,目前基本上行业已经达成比较好的主流意见了--”敏捷开发,持续集成,快速迭代“。最后落实到现实生产中,还是要做”自动化“,否则一切都是空谈。
  企业为什么需要自动化?因为这样有助于生产力的提升。
  个人为什么需要自动化?因为这样可以职业能力和竞争力。
  OK,本系列的文章先从大处着眼,但是要从小处着手。最后”小“到现代软件生产里面的”软件测试“这个职能角色。上面陈述了那么多,对于测试行业整体来说,有如下几个结论:
  软件测试的过程是不会消失
  测试人员的技能要求会显著提升,甚至和开发人员要求不相上下
  纯手工操作的测试技能会被逐渐失去市场
  自动化的利弊陈述
  正如制造工业的情形一样,大家都知道流水线和先进设备有助于提升生产力,但是为什么绝大多数制造工厂又不这么做呢?原因很简单:
  首次投入成本过于昂贵
  后期还存在巨大的生产设备维护成本
  人员素质要求过高
  在软件工业的测试行业也同样存在同样的问题,自动化的测试实际上是相当于在功能代码之上,还要投入开发另外一个项目并维护,这样也无法避免的需要耗费宝贵的开发资源。
  现在的情形说极端一点就是:
  做”自动化“是找死
  不做”自动化“是等死
  现实一点解读就是:”找死“的不一定死,”等死“的则必然死。”找死“虽然说是主动寻死,但是这样的人至少还是在想办法求生路,存在成功的可能,”等死“则是在消磨和透支自己的时间和机会,只能被动受死。
  综上:如果有长远的产品线和长远的眼光,决策者都应该花一定的精力来做”自动化“。这里所说的”长远“是指生产过程需要有足够的量或者时间来收回自动化投入上产生的首次成本
  阶段小结
  此文作为后续的自动化测试系列文章的开端。后续将从具体的技术手段着手,以提升生产力,解放重复和管繁琐的手工生产模式为目的,希望能够对此行业的从业人员有一些参考,如果能够给本行业的发展起到一些积极的作用,也就达到了写此文的目的了吧。
  后续内容预告:
  一个简单的自动化测试场景需求
  自动化测试的基本原理
  基于python的自动化测试框架
  pyunit介绍及使用
  pyunit使用场景扩展
  测试系统和生产系统的集成

TAG: Python

 

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  • 更新时间: 2021-01-07

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