可持续测试自动化应遵循的最佳实践

本文主要是介绍可持续测试自动化应遵循的最佳实践，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！

缺乏可持续性是整个行业测试自动化崩溃的首要原因。测试团队陷入了自动化维护的恶性循环，却无法从练习中获益。虽然团队不断追赶以保持脚本完整，但目标却退居二线。虽然测试自动化在上述背景下已经成为游戏规则的改变者，使开发人员能够简化他们的测试流程，但持续的可持续性努力将有助于主动发现错误，同时提供卓越的用户体验。

选择智能测试脚本并保持简单

被测应用程序有足够的复杂性。很多时候，过度优化脚本并使测试场景编码复杂化在技术上是令人满意的。分解脚本一次完成一项简单的任务是可以的。如果同一用例的多个数据变体通过不同的路径导航应用程序，则可以考虑将它们用于不同的场景。看似有些相关的用例可能会随着应用程序的变化而发展。与其插入大量基于逻辑的语句，不如考虑简化。此外，选择正确的测试脚本至关重要，并且必须包括：

回归测试可识别现有功能中由代码更改引起的意外错误。自动化回归测试有助于在部署软件时快速检测问题。

冒烟测试或健全性测试有助于验证基本应用程序功能并检查核心功能和关键工作流程。自动化冒烟测试可以帮助团队快速、常规地评估应用程序稳定性。快速反馈循环有助于资源避免早期开发中的潜在事故，从而防止出现重大问题。

数据驱动的测试，可有效验证多个输入场景。这些测试可以根据广泛的系统变化的输入来评估软件，帮助发现边缘情况和可能未被注意到的意外行为。

自动执行复杂的手动测试用例（例如涉及复杂的工作流程、复杂的数据组合或具有挑战性的场景的测试用例）可确保一致且精确的执行，从而提高测试的准确性。

通过数据驱动的测试扩大测试覆盖率和可靠性

数据驱动测试的主要好处在于其适应性。这种方法使用测试来模拟各种用户交互、响应和输入。这种多样化的输入范围带来了多个隐藏的问题，这些问题在标准测试场景中可能不会被注意到。通过根据许多输入验证软件，可以增强其弹性并提高发现可能破坏用户体验的边缘情况的可能性。总之，数据驱动测试使测试人员能够实现更彻底、更可靠的测试过程。

虚拟场景与现实场景的同步

自动化测试失败的最常见原因之一是缺乏适当的同步。当在不同设备上测试应用程序的功能和性能时，准确的设备测试是不可避免的。虽然虚拟环境很方便，但它们无法复制实际设备的细微差别。虚拟环境可能准确地模仿设备行为的某些方面；他们可能会错过由于设备特定的变化而出现的关键微妙之处。因此，必须整合这两个世界，以确保全面的验证过程。

不要把一切都自动化；通过划分加强自动化测试

优化自动化测试过程的一项关键策略是根据团队成员的技能将测试任务分配给他们。通过利用开发人员、测试人员和领域专家的独特视角，可以实现更彻底、更有效的测试覆盖范围，从而提高软件质量。当根据优势测试任务时，可以详细了解应用程序的内部工作机制。测试人员对细节具有挑剔的眼光并具有发现漏洞的技巧，而领域专家则掌握有关用户需求和行业要求的宝贵背景信息。利用这些不同的技能建立了一个涵盖所有基础的测试系统。避免需要过多工作的自动化极端情况；它们可以通过手动测试来处理。

选择最佳框架来自动化测试过程

正确的测试框架在确定自动化测试工作的效率和有效性方面发挥着关键作用。在选择之前请考虑以下因素：

它必须与应用程序的技术堆栈无缝结合。如果软件依赖于一组特定的编程语言、库或框架，测试解决方案应该补充这些组件。

测试框架应该能够跨各种介质/操作系统无缝运行。无论是桌面/移动/网络，解决方案都应该适应和模仿现实世界的场景，从而产生更全面的结果。

与团队的专业知识无缝结合的适当框架可以帮助他们迅速起步并从平台中获取最大价值。

考虑与所选框架相关的直接和潜在的长期费用。如果平台有助于提高生产力和质量，那么高额的前期成本可能是合理的，但更便宜的选择可能会产生隐藏的维护、支持和可扩展性成本。

选择一个可以补充满足框架要求的工具。

利用详细记录进行高效调试

自动化测试执行、测试结果和已识别缺陷的详细文档为稳健的测试策略奠定了基础。运行自动化测试时，这些各种步骤、操作和结果的记录有助于了解更大的情况。在测试执行期间捕获测试交互会创建按时间顺序排列的事件记录，这成为故障排除期间不可或缺的资产。详细记录有助于对测试工作进行历史概述，并揭示各种测试运行的模式和趋势，表明反复出现的问题或系统性违规行为。这使团队能够在升级之前解决根本问题，从而提高软件稳定性和可靠性。

早期和定期测试有助于主动的质量保证

尽早在 SDLC 中启动自动化测试可以带来很多好处。及早发现错误可以节省宝贵的时间、资源和精力，否则这些时间、资源和精力将用于解决下游的这些问题。定期测试迭代强化了一致评估的重要性。频繁运行的自动化测试提供连续的反馈循环，突出显示应用程序中的偏差和变化。这种迭代方法有助于及时检测回归、跟踪改进并确保应用程序的质量在整个开发过程中保持稳定。