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最近一直在学习python，正好部门技术结构调整，就开始了点工向UI自动化测试的转变，我要说瞌睡来了就掉枕头么？
不过还好，可以将python的学习成果在自动化测试中实践。。。
1、about自动化测试
定义：把人为驱动的测试转化为机器执行的一种过程，重点在于持续集成这个概念；
优势：节约人力和时间成本；
测试金字塔：
如上图所示，敏捷大师Mike Cohn提出该概念，然后由Martin Fowler大师在此基础上提出了测试分层概念，以区别于传统的自动化测试。
2、自动化测试分层
单元自动化测试（数据处理层）：指对软件中最小的可测试单元进行检查和验证，一般需要借助单元测试框架，如java的Junit、TestNG，python的unittest，常见的手段是code review等；
接口自动化测试（业务逻辑层）：主要检查验证模块间的调用返回以及不同系统、服务间的数据交换，常见的接口测试工具有postman、jmeter、loadrunner等；
UI自动化测试（GUI界面层）：UI层是用户使用产品的入口，所有功能通过这一层提供给用户，测试工作大多集中在这一层，常见的测试工具有UFT、Robot Framework、Selenium、Appium等；
性价比：按照测试金字塔模型以及投入/产出比，越向下，回报率越高；
Google的自动化分层投入占比：
小测试（Unit）：占比70%；
中测试（Service）：占比20%；
大测试（UI）：占比10%；
自动化测试面临的挑战：面临的最大挑战就是变化，因为变化会导致测试用例运行失败，所以需要对自动化脚本不断debug，如何控制成本、降低成本是对自动化测试工具以及人员能力的挑战。
3、什么样的项目适合自动化测试
如上图所示，真正工作中无法全部满足以上条件，所以需要作出权衡，一般来说，只需要满足以下几点，就可以对项目开展自动化测试（图中红色框标注的选项）：
①需求稳定，不会频繁变更
自动化测试最大的挑战就是需求的变化，而自动化脚本本身就需要修改、扩展、debug，去适应新的功能，如果投入产出比太低，那么自动化测试也失去了其价值和意义；
折中的做法是选择相对稳定的模块和功能进行自动化测试，变动较大、需求变更较频繁的部分用手工测试；
②多平台运行，组合遍历型、大量的重复任务
测试数据、测试用例、自动化脚本的重用性和移植性较强，降低成本，提高效率和价值；
③软件维护周期长，有生命力
自动化测试的需求稳定性要求、自动化框架的设计、脚本开发与调试均需要时间，这其实也是一个软件开发过程，如果项目周期较短，没有足够的时间去支持这一过程，那自动化测试也就不需要了；
④被测系统开发较为规范，可测试性强
主要出于这几点考虑：被测试系统的架构差异、测试技术和工具的适应性、测试人员的能力能否设计开发出适应差异的自动化测试框架；
4、常见的自动化测试工具简介
UFT（Unified Functional Testing）
即原来的QTP（Quick Test Professional Software）与ST（Service Test）合并而来，由HP公司开发，是一个企业级的商业自动化测试工具，提供了强大易用的录制回放功能，
同时兼容对象识别模式与图像识别模式，支持B/S和C/S两种架构的软件测试；
Robot Framework
一款基于python语言编写的自动化测试框架工具，具备良好的扩展性，支持关键字驱动，支持多种类型的客户端和接口，可进行分布式测试；
Selenium
应用于web的自动化测试工具，支持多平台、多浏览器、多语言来实现自动化，优点如下：
①开源、免费；
②多浏览器支持：chrome、Firefox、IE、Edge等；
③多平台支持：Linux、Windows、MAC；
④多语言支持：java、python、Ruby、C#、JavaScript、C++；
⑤对web界面有良好的支持；
⑥简单（API简单）、灵活（开发语言驱动）；
⑦支持分布式测试用例执行；
5、做UI自动化测试，需要什么技能
①前端相关技术
HTML、XML、JavaScript、TCP/IP协议等
②一门编程语言
就像前面说的，selenium支持多种语言，根据个人情况以及项目的开发语言酌情选择；
③合适的工具选型
比如selenium，比如UTF等；
④需求分析
项目类型，特质，生命周期，是否适合开展自动化测试等；
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