研发可视化-基于日常自动化测试数据的测试管理系统

本文主要是介绍研发可视化-基于日常自动化测试数据的测试管理系统,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、案例背景

为了提升产品的整个自动化测试过程质量可视化和可度量,基于如下原因我们开发了测试管理系统:

1.自动化测试过程不能通过一个平台在线查看整体自动化测试进度情况,可视化很差,邮件发送报告内容分散,关键信息不能立马看到,各项目邮件很多,邮件发送报告导致测试数据覆盖丢失

2.日常自动化测试数据没有合适系统保存当前测试数据和历史数据

3.自动化测试数据不能自动通过数据反应产品质量趋势

4.测试通过邮件发送自动化报告效率低下,需要重复编辑大量测试数据,邮件发送报告彼此冲突,测试数据丢失

5.测试Bug全局管理困难

6.自动化日常测试结果邮件高频群发,影响所有人的查询关键邮件的效率。

二、价值梳理

1.整个部门所有人都能通过系统查看自动化测试运行进度,产品当前版本质量,有哪些重大阻塞问题,大家可以通过数据在一个平台沟通,减少大家沟通障碍,比传统邮件发送测试结果,节省时间5倍以上,提高工作效率和测试质量,更好把控整个测试环节的进度。

2.将日常自动化测试结果存储到数据库里,为反馈一段时间产品版本质量提供一个趋势数据,并且当需要查看那个历史版本的时候,只需要在系统里检索历史版本,就可以查询到所有测试数据。

3.通过系统各个质量维度趋势图,及时了解产品有哪些重大阻塞问题,提前暴露团队风险。

4.测试人员不再需要频繁邮件发送自动化报告,编辑很多数据,只需要填写很少数据,就能生成当天测试报告,提高团队整体测试效率。相比传统邮件写自动化报告和分析报告用的总时间每天两个小时,这个系统可以并发执行,所需时间花费仅仅不到两分钟就可以生成当天报告并清晰展现给所有人浏览。

5.解决各个项目负责人每天要花大量时间统计Jira bug数据,从此不再需要从JIRA里过滤各种条件比对数据,系统将反馈所有项目Bug分布情况,比传统用JIRA效率提高5倍以上,为每天查看Bug节省了大量时间。

6.从此自动化测试报告邮件就不再群发干扰大家,让大家把宝贵时间都集中查看关键的邮件上

7.整个系统可复用可推广到其它产品,不依赖具体项目业务。

三、案例整体框架

1.系统架构

测试分析

这篇关于研发可视化-基于日常自动化测试数据的测试管理系统的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/878573

相关文章

使用Python进行GRPC和Dubbo协议的高级测试

《使用Python进行GRPC和Dubbo协议的高级测试》GRPC(GoogleRemoteProcedureCall)是一种高性能、开源的远程过程调用(RPC)框架,Dubbo是一种高性能的分布式服... 目录01 GRPC测试安装gRPC编写.proto文件实现服务02 Dubbo测试1. 安装Dubb

Python的端到端测试框架SeleniumBase使用解读

《Python的端到端测试框架SeleniumBase使用解读》:本文主要介绍Python的端到端测试框架SeleniumBase使用,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全... 目录SeleniumBase详细介绍及用法指南什么是 SeleniumBase?SeleniumBase

详解如何使用Python构建从数据到文档的自动化工作流

《详解如何使用Python构建从数据到文档的自动化工作流》这篇文章将通过真实工作场景拆解,为大家展示如何用Python构建自动化工作流,让工具代替人力完成这些数字苦力活,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起... 目录一、Excel处理:从数据搬运工到智能分析师二、PDF处理:文档工厂的智能生产线三、邮件自动化:

Python实现自动化Word文档样式复制与内容生成

《Python实现自动化Word文档样式复制与内容生成》在办公自动化领域,高效处理Word文档的样式和内容复制是一个常见需求,本文将展示如何利用Python的python-docx库实现... 目录一、为什么需要自动化 Word 文档处理二、核心功能实现:样式与表格的深度复制1. 表格复制(含样式与内容)2

Python数据分析与可视化的全面指南(从数据清洗到图表呈现)

《Python数据分析与可视化的全面指南(从数据清洗到图表呈现)》Python是数据分析与可视化领域中最受欢迎的编程语言之一,凭借其丰富的库和工具,Python能够帮助我们快速处理、分析数据并生成高质... 目录一、数据采集与初步探索二、数据清洗的七种武器1. 缺失值处理策略2. 异常值检测与修正3. 数据

pytest+allure环境搭建+自动化实践过程

《pytest+allure环境搭建+自动化实践过程》:本文主要介绍pytest+allure环境搭建+自动化实践过程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐... 目录一、pytest下载安装1.1、安装pytest1.2、检测是否安装成功二、allure下载安装2.

使用Python和Matplotlib实现可视化字体轮廓(从路径数据到矢量图形)

《使用Python和Matplotlib实现可视化字体轮廓(从路径数据到矢量图形)》字体设计和矢量图形处理是编程中一个有趣且实用的领域,通过Python的matplotlib库,我们可以轻松将字体轮廓... 目录背景知识字体轮廓的表示实现步骤1. 安装依赖库2. 准备数据3. 解析路径指令4. 绘制图形关键

如何基于Python开发一个微信自动化工具

《如何基于Python开发一个微信自动化工具》在当今数字化办公场景中,自动化工具已成为提升工作效率的利器,本文将深入剖析一个基于Python的微信自动化工具开发全过程,有需要的小伙伴可以了解下... 目录概述功能全景1. 核心功能模块2. 特色功能效果展示1. 主界面概览2. 定时任务配置3. 操作日志演示

python多线程并发测试过程

《python多线程并发测试过程》:本文主要介绍python多线程并发测试过程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、并发与并行?二、同步与异步的概念?三、线程与进程的区别?需求1:多线程执行不同任务需求2:多线程执行相同任务总结一、并发与并行?1、

Python使用python-docx实现自动化处理Word文档

《Python使用python-docx实现自动化处理Word文档》这篇文章主要为大家展示了Python如何通过代码实现段落样式复制,HTML表格转Word表格以及动态生成可定制化模板的功能,感兴趣的... 目录一、引言二、核心功能模块解析1. 段落样式与图片复制2. html表格转Word表格3. 模板生