python自动化测试学习 什么是自动化测试
1、把人为驱动的测试行为改成机器执行，通过设计的测试用例，由机器按照测试用例的执行步骤对其进行自动操作，输出结果，由测试人员进行比较。
2、自动化测试往往通过一些测试工具或框架，编写自动化测试用例，来模拟手工测试。
3、自动化测试能极大的节省人力、时间和硬件资源，提高测试效率。
自动化测试的优势
1、自动化测试工具可以根据需要，准备大量的测试数据。
2、可以使用相关脚本技术准备大量的测试用例。
3、测试结果有时需要再进行相应的数据处理。
4、可以对大量数据或数据格式进行快速比对。
自动化测试的劣势
1、相比手工测试，自动化测试对测试人员的能力要求相对较高。
2、自动化测试用例需要根据版本迭代进行更新，有一定维护成本。
3、不能指望自动化测试去发现更多新的BUG，自动化测试能发现的缺陷远远比手工测试的少。
4、自动化测试的产出价值往往在于长期的回归测试，短期内发挥的作用可能不明显。
5、自动化测试不能提高测试的有效性，只能用于提高测试的效率。
对于自动化测试的误解
1、有了自动化测试不再需要手工测试。
2、自动化测试对有些测试比如：本地化测试、用户体验测试、探索性测试，测试环境搭建方面并不能完全代替手工测试。
3、自动化测试是对产品的运行，对测试点要有一定的手工测试基础，自动化测试和手动测试相辅相成。
4、自动化测试并不仅指自动化运行测试产品，数据处理也是非常重要的一个环节。
自动化测试前提条件及原则
1、项目周期长，需求稳定近期未变动。
2、前端开发无需多次修改的页面，无缺陷遗留的模块。
3、自动化测试脚本可重复使用，比较频繁的回归测试（由于模块较多，暂时回归测试范围限定为模块主流程）。
4、手工测试难以实现，需要在多平台上运行相同的测试案例及大量重复任务。
5、前期自动化实施应避开复杂度极高的模块
如何实施自动化测试
1、获取信息和测试需求分析：总体把握系统架构和设计，分析出系统的测试需求。
2、设计：设计测试用例，并且挑选出需要自动化实现的测试用例。
3、实现：编写、调试和实现测试脚本。
4、执行：执行脚本的过程，需要不断分析执行过程中的异常。
5、测试结果分析：分析哪些是Bug，哪些是测试框架本身的问题。
6、维护：自动化测试脚本维护是一个难以解决又必须要解决的问题。
7、总结：在自动化测试过程中总结自动化实践的投入产出比。
自动化测试的层次划分
1、越往上，越接近QA、业务/最终用户，越往下，越接近开发。
2、越往上，测试执行越慢；越往下，测试执行越快。
3、越往上，测试成本越高（越耗时，失败时的信息越模糊，越难跟踪），越往下，测试成本越低。
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