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Python自动化测试在新时代面临的挑战

在新时代,测试工程师在软件交付中要扮演多种角色,他们需要转变软件测试思维,需要将自动化测试与各种解决方案或技术集成,以支持他们多维度的工作方式。在新时代,测试不再局限于测试执行的自动化、测试设计的自动化或测试过程中单个环节的自动化。

从实际出发,本着以终为始的实用主义,下面从三个方面来介绍自动化测试在新时代面临的挑战,或者说在新趋势下自动化测试会朝着哪些方向演进。

1.持续提高生产率(测试效率)
  • 通过最少的手工参与,实现功能测试的自动化。
  • 复用和固化现有测试资产—测试用例、测试需求、原型。
  • 消除测试自动化积压(Backlog)。

2.增加和优化测试覆盖范围
  • 尽可能少地测试复杂系统、优化回归测试集。
  • 生成测试路径,了解覆盖了哪些测试,以及为什么需要这些测试。
  • 获得可视性,能够了解什么测试过、什么没有测试。

3.实现测试自动化
  • 缩短测试自动化的路径。
  • 简化高级的测试设计技术。
  • 在不同平台和生态系统上自动执行测试。
  • 在内部或云端上实现并发测试。

近几年国内很多互联网公司在人工智能、大数据、深度学习、机器学习等方面的自动化测试上做了很多探索,或许在不久以后,现有的自动化测试问题能得到解决,但对于现在来说,上述三个方面的问题仍然是自动化测试需要不断突破的。

知识补充

测试自动化跟自动化测试是有区别的,测试自动化涵盖的面更广泛。自动化测试是测试思想的一个延伸,为测试工程师提供了一个“触须”,其行为可以看成一个工具,但是本质上自动化测试还是一种思想。