在软件测试领域,有两种测试技术:手动测试和自动化测试。两者都旨在执行测试用例,然后将实际结果与预期结果进行比较。手动测试是一种基础的测试技术,需要大量的人工来确保软件解决方案能够完成它应该做的所有事情。
自动化测试是通过自动化(例如一组回归测试)进行特定测试的行为,而不是手动进行,而测试自动化是指自动化跟踪和管理不同测试的过程。
对自动化测试的支持是缓慢的,并且缺乏技术人员来推动更大的吸收,成功和投资回报率。为了解自动化测试的当前和未来状态,我们采访了14位非常熟悉自动化测试的IT专业人员。我们问他们,“你今天对自动化测试最大的问题是什么?”
之前很难区分自动化测试和测试自动化之间的区别,一直傻傻分不清楚,最近在工作实践中,突然对测试自动化有了深入的理解。
软件开发和交付正在从复杂、独体式应用程序朝更加分布式、以服务为中心的架构转变,前缀的许多依赖关系在编译时解析,而后者的依赖关系在运行时解析。大部分企业应用程序都是最初为比云更早的环境设计的现有应用程序(也称为记录系统)与在云中开发的新 “互动参与系统” 应用程序的组合。由于它们具有众多依赖关系,它们的架构可能很复杂,而且它们使用 API 来衔接现有记录系统和新的互动参与系统。它们利用 API 管理和云集成技术来实现集成,同时满足企业的安全需求。它们的工作负载可能跨多个环境运行:内部部署、私有云、公共云,这些环境组合在一起形成了一种也称为混合云的架构。
软件测试耗费时间和资源是事实。可以从不同的角度观察软件的测试。可以根据我们测试的内容来划分。例如,项目中的每个可交付成果,如需求、设计、代码、文档、用户界面等,都应该进行测试。
Mac已然是一个不可或缺的平台,但是相对其它平台来说,针对Mac app的各项专项测试却没有多少资料可供参考,本篇文章介绍了腾讯视频Mac端的各项专项测试总结,整理了过去一年腾讯视频Mac测试团队的探索和研究。
Selenium是一个非常流行的Web自动化测试框架,如今Selenium自动化的需求量很大。但是在测试中并不总是建议使用Selenium测试所有的测试场景。作为Web自动化工具,Selenium主要旨在测试不同的Web应用程序在不同浏览器上执行的正确性,但自动化一切是不合理的。
在实际应用中,软件应用程序经常会遇到一些问题,如多个用户同时使用时运行缓慢、不同操作系统之间的不一致性和可用性差。为了解决这些问题,生成了一个方法:性能测试。这种测试类型的主要目的是向利益相关者提供有关应用程序的速度、稳定性和可伸缩性等性能信息。
软件测试最早可以追溯到1958年的美国第一个载人航天计划-水星计划,当时在该计划中首次诞生了软件测试团队。当然,在此之前也肯定是有软件测试存在的,但远没有这次有了自己的江湖地位。但这也仅仅是软件测试的萌芽,远没有到开宗立派的地步。因为你想想这时候软件也只是萌芽阶段,各种软件的理论,标准都还没有诞生,所以更别提软件测试了,因此很长一段时间内,软件测试时间内是没有什么发展的。
世界正在见证敏捷方法在软件开发中的现在的流行。而软件测试也需要一种新的软件测试方法,该方法必须与快速发展的哲学敏捷开发保持一致。测试自动化并不是为敏捷团队服务而生的,
这些开源工具在自动化测试和手动测试、功能、回归、负载、性能、压力和单元测试、web、移动和桌面测试等领域提供相关的能力支持。
即使通过在每个阶段手动测试代码以获取质量结果,也可以实现连续测试。尽管如此,测试自动化可以加快错误检测的速度以及作为过程一部分的其他一切。在每个阶段更快的解决意味着更快的软件发布。尽管从手动到自动化的转变不可能一蹴而就。但是,一旦实施,从长远来看,肯定会获得巨大的收益。在持续测试框架内实现自动化不仅仅意味着实施优化的回归测试套件。从单元测试开始,验证功能的代码片段和组件测试。这个端到端自动化通过保持连续性来缩小测试人员和DevOps团队之间的差距,从而解决更快的交付挑战。
前面讲了Jmeter在性能测试中的应用及扩展(Jmeter 参数化的多种方式)。随着测试的深入,我们发现在性能测试中也会遇到不少的重复工作。 比如某新兴业务处于上升阶段,需要在每个版本中,对某些新增接口进行性能测试,有时还需要在一天中的不同时段分别进行性能测试,如果一味地采取手动触发的方式,当接口数较多时,就会出现大量重复工作。 这个时候我们应该思考,是否有一种方法,可以定时、批量运行已经设计好的Jmeter脚本,并自动输出测试报告。下面就结合Jenkins+Ant+Jmeter,介绍一种性能测试自动化框架的搭建方法。
前面讲了Jmeter在性能测试中的应用及扩展。随着测试的深入,我们发现在性能测试中也会遇到不少的重复工作。 比如某新兴业务处于上升阶段,需要在每个版本中,对某些新增接口进行性能测试,有时还需要在一天中的不同时段分别进行性能测试,如果一味地采取手动触发的方式,当接口数较多时,就会出现大量重复工作。 这个时候我们应该思考,是否有一种方法,可以定时、批量运行已经设计好的Jmeter脚本,并自动输出测试报告。下面就结合Jenkins+Ant+Jmeter,介绍一种性能测试自动化框架的搭建方法。
春暖花开,近水楼台先得月,向阳花木易为春。最近很多粉丝私信问我怎么转行软件测试,我今天跟大家聊聊这个话题,可能我说的有点沉重,但还是建议你看下去。
作者简介 王幸福,携程酒店研发部资深测试开发工程师,负责酒店测试框架和测试工具的研发。技术狂热者,热衷于开源项目,利用创新去提高测试工作的效率。 一、前言 携程目前很多的框架和项目都在往Java技术栈上进行迁移。在这个过程中我们遇到很多的挑战和困难,为此酒店测试在原有的测试体系的基础上做了大量的工作,构建了一整套卓有成效的质量保障体系。所以,在本文的开始部分会给大家介绍下目前酒店测试体系的一些情况,后面则会详细的介绍下这个体系的一部分-Java覆盖率统计平台。 二、何为360度质量保障体系 我们常见的测试流
与手动测试相比,软件测试自动化具有许多优势。它改善了结果和质量,提高了可靠性,并减少了结果偏差。此外,它还可以加快流程,增加覆盖率测试并最终提高软件的整体质量。良好的自动化可以提高交付质量,增加测试范围,降低测试成本,并在进行了正确测试后能够尽早发现错误。
Selenium是使用真正的浏览器进行功能测试以实现功能测试的常用工具。它是如此广泛地使用,以致实际上已成为功能测试的“必备”要求。应用程序的负载测试可模拟应用程序上的用户负载,并允许您分析用户响应时间和基础结构的统计信息(数据库,Web服务器,网络组件等),以更好地了解任何性能瓶颈。
自动化包括一切通过工具的方式来代替或辅助手工测试的行为都可以看做自动化,包括性能测试工具或自己所写的一段程序。
企业完全同意这一说法,这就是您在自动化测试行业中看到大量就业机会的原因。我在Quora上收到了很多与自动化测试中的职业选择相关的答案请求,以及人们如何在有或没有手动测试经验的情况下适应自动化测试。
ChatGPT是一种当前被广泛关注的人工智能技术,它具备生成自然语言的能力,能够完成一些简单的文本生成、对话交互等任务。ChatGPT 算法的出现,打破了以前自然语言处理的瓶颈,使得机器具备了更加贴合人类想法的表达能力,也让人类在处理海量自然语言数据面前得到了很大的帮助。
近年来,随着敏捷开发模式的流行,测试领域也在不断地发生变化。由于敏捷开发所谓“小步快跑”的方式迫使测试人员需要在更短的时间完成整个测试过程,而以前的纯手工测试应付这种“短平快”的开发节奏渐渐变得吃力起来,于是提升测试的速度和效率则变成了能否很好支撑敏捷开发的关键。而提升测试速度和效率,自动化就变得比以前任何时候更显得重要了。
全球有4,000多家公司使用Ranorex Studio(一种用于台式机,Web和移动应用程序测试的多合一工具)。对于初学者来说,无代码的即点即用界面非常容易,但对于具有完整IDE的自动化专家而言,功能却很强大。
根据当前项目和QA团队的人员能力,选择的自动化测试工具除具有使用的广泛性外,还必须考虑许多不同方面兼容性,例如项目迭代范围和需求变更。最佳工具并不能保证最佳的测试使用结果。
顾翔老师开发的bugreport2script开源了,希望大家多提建议。文件在https://github.com/xianggu625/bug2testscript,
自动化测试想要顺利开展,管理者需要做具体的规划。下文是之前为自动化测试项目启动会梳理的思路,算是一个草稿。笔者在自动化开展工作上也是一个探路者,希望在这方面有成功经验的同行不吝赐教。 本文档要阐释的问题 自动化测试开展的必要性(自动化测试要解决的问题,自动化测试能做哪些工作?预期收益) 自动化测试要哪些投入,人、时间和资源。如何分工? 自动化测试开展的里程碑,输出物 自动化测试要如何跟我们现有流程相结合 从哪些方面避免自动化测试工作的失败? 需要避免的陷阱 自动化的测试目标,测试的用途是什么?怎样帮助发现程
随着软件开发的不断发展,敏捷开发方式脱颖而出,这预示着协作、迭代和高效软件创建的新时代的到来。这一转变的核心是敏捷测试——一种将测试与开发交织在一起的方法,以确保更高的质量、更快的交付和更灵敏的软件产品。
在当今竞争激烈的软件开发环境中,DevOps可实现开发团队与运营团队之间的顺畅协作和通信。
众所周知,对于任何组织而言,最大的挑战是不断变化的需求。找到一种方法来快速解决这些需求,同时降低交付质量。大多数组织遵循的敏捷软件开发方法在处理这种竞争情况中起着至关重要的作用。敏捷方法要求集成产品组件,在预生产环境中部署产品,并经常对其进行测试。简化的测试编排流程将有助于实现这一目标。
手工测试(Manual testing)是指不借助自动化工具和脚本,直接执行用例后比对实际结果与预期结果。它在特定时期非常重要,但无休止的手工测试(重复劳动),难道不累不烦吗?
在最近湛卢新书《轻松主义》过程中,感触颇多。这不在阅读第二部分(轻松行动)的导读内容时候又GET了一个新的知识点:约束自己的努力程度。
对于初学者来说,重要的是要记住自动化测试并不是适用于所有测试场景的灵丹妙药。但是,通过注意下面描述的以下几点,可以选择要自动化和不自动化的内容:
当前的OKR中已经全面接入动态压测模型了,不仅仅是效率的提升,还带来了一个非常意外的收获。
自动化测试领域正在迅速发展。对专业自动化工程师的需求也在增加,谁可以跟上当前行业对安全性和效率的需求,谁就可以在未来站稳脚跟。
对软件产品的特性进行监视和测量,主要依据软件需求规格说明书,验证产品是否满足要求。所开发的软件产品是否可以交付,要预先设定质量指标,并进行测试,只有符合预先设定的指标,才可以交付。
对更快地交付高质量软件或 “Quality at Speed” 的需求要求组织在敏捷、持续集成 (CI) 和 DevOps 方法中搜索解决方案。测试自动化是这些方面的重要组成部分。最新的世界质量报告 2018-2019 表明,测试自动化是实现 “Quality at Speed” 的最大瓶颈,因为它是成功实施敏捷和DevOps的推动者。
问题来源于群里的一次聊天,在测试自动化实施中如何最大产出的问题。强调自动化覆盖率?太片面了不太行。自动化效率?由于稳定性和可靠性不给力,这一条好像也不行。BUG比率?这项更不行。
RunnerGo是基于go语言自研的一款企业级全栈式测试平台,采用Apache-2.0 license开源协议,涵盖接口测试、性能测试、UI测试和项目管理等功能,并独创“拖拉拽”的方式快速编排真实测试场景的功能,加速产品交付周期、保证产品交付质量,为企业测试团队和产研团队提供一站式解决方案,是目前市面上最简洁、高效、便利的测试平台。
软件测试工具是指那些支持从计划、需求收集、构建创建、测试执行、缺陷记录到测试分析等各种测试活动的产品。这些工具主要用于检测软件的稳定性、彻底性以及其他性能参数。
我相信自动化技能已经成为高级测试工程师总体技能的标配。敏捷和持续测试破坏了传统的测试自动化实践,导致测试工程师重新考虑自动化的完成方式。当今的自动化工程师需要在GUI的下方深入到API级别完成软件质量的保护。
在当今快速发展的数字环境中,从移动App到基于Web的平台,软件已成为我们日常生活和工作不可或缺的一部分。然而,随着软件系统变得越来越复杂,如何确保其质量和可靠性已成为开发人员和测试人员所面临的一大重要挑战。
测试对于任何软件产品的成功至关重要。软件测试的主要目标是获得高质量的输出,同时降低成本和完成项目所需的时间。但是手动进行测试以发现缺陷或错误非常耗时,昂贵,经常重复并且容易出错。这就是自动化的画面。此测试自动化面试问题文章是您学习自动化测试的理想指南。
数据集成过程与任何其他软件一样受益于自动化测试。然而,找到一个具有一套合适的自动测试的数据管道项目是罕见的。即使一个项目有很多测试,它们通常也是非结构化的,不传达其目的,并且难以运行。一个特点数据管道开发是频繁发布高质量数据,以获得用户反馈和接受。在每次数据管道迭代结束时,预计下一阶段的数据都是高质量的。自动测试对于数据管道的集成测试至关重要。在高度迭代和适应性强的开发环境中,手动测试是不切实际的。手动数据测试的主要问题首先,它花费的时间太长,是管道频繁交付的关键抑制因素。主要依赖手动测试的团队最终会将测试推迟到专门的测试期,允许错误积累。其次,手动数据管道测试不足以进行回归测试。数据管道测试的自动化需要初步规划和持续的勤奋,但一旦技术团队采用自动化,项目的成功就更有保证。数据管道的变体提取、转换和加载(ETL)提取、加载和转换(ELT)数据湖,数据仓库管道实时管道机器学习管道用于测试自动化考虑的数据管道组件数据管道由几个组件组成,每个组件负责特定任务。数据管道的元素包括:数据来源:数据的来源数据摄取:从数据源收集数据的过程数据转换:将收集的数据转换为可用于进一步分析的格式的过程数据验证/验证:确保数据准确和一致的过程数据存储:将转换和验证的数据存储在数据仓库或数据湖中的过程数据分析:分析存储数据以识别模式、趋势和见解的过程自动化数据管道测试的最佳实践什么以及何时自动化(甚至如果您需要自动化)是测试(或开发)团队的关键决策。为自动化选择合适的产品特性在很大程度上决定了自动化的成功。在自动测试数据管道时,最佳实践包括:定义明确而具体的测试目标:在开始测试之前,必须定义您希望通过测试实现的目标。这样做将帮助您创建有效、高效的测试,提供有价值的见解。测试数据管道的所有工作流程:数据管道通常由几个组件组成:数据摄取、处理、转换和存储。重要的是要测试每个组件,以确保数据通过管道的适当和平稳流动。使用可信的测试数据:在测试数据管道时,使用模拟现实世界场景的现实数据很重要。这将有助于识别处理不同数据类型时可能出现的任何问题。使用有效的工具实现自动化:这可以通过测试框架和工具来实现。定期监控管道:即使在测试完成后,也必须定期监控管道,以确保其按预期工作。这将有助于在问题成为关键问题之前识别它们。让利益相关者参与:让数据分析师、数据工程师和业务用户等利益相关者参与测试过程。这将有助于确保测试对所有利益相关者都具有相关性和价值。维护文档:维护描述测试、测试用例和测试结果的文档很重要。这将有助于确保测试可以随着时间的推移进行复制和维护。小心;应避免自动更改不稳定特征。今天,任何已知的业务工具或一组方法/流程都不能被视为数据管道的完整端到端测试。考虑您的测试自动化目标数据管道测试自动化被描述为使用工具来控制1)测试执行,2)将实际结果与预测结果进行比较,以及3)设置测试先决条件和其他测试控制和测试报告功能。一般来说,测试自动化涉及使用正式测试过程的现有手动过程自动化。虽然手动数据管道测试可以揭示许多数据缺陷,但它们既费力又耗时。此外,手动测试在检测某些缺陷方面可能无效。数据管道自动化涉及开发测试程序,否则必须手动执行。一旦测试自动化,它们可以快速重复。对于使用寿命长的数据管道来说,这通常是最具成本效益的方法。在管道的生命周期中,即使是小的修复或增强也可能导致之前工作的功能中断。在数据管道开发中集成自动化测试带来了一系列独特的挑战。当前的自动化软件开发测试工具不容易适应数据库和数据管道项目。各种各样的数据管道架构使这些挑战进一步复杂化,因为它们涉及多个数据库,需要对数据提取、转换、加载进行特殊编码,数据清理、数据聚合和数据丰富。测试自动化工具可能很昂贵,通常与手动测试一起使用。然而,从长远来看,它们可能会变得具有成本效益,特别是在回归测试中反复使用时。测试自动化的频繁候选者BI报告测试商业、政府合规数据聚合处理数据清理和归档数据质量测试数据对账(例如,从源到目标)数据转换尺寸表数据加载端到端测试ETL,ELT验证和验证测试事实表数据加载文件/数据加载验证增量负载测试负载和可扩展性测试缺少文件、记录、字段性能测试引用完整性回归测试安全测试源数据测试和分析分期,ODS数据验证单元、集成和回归测试由于处理的复杂性以及应验证的源和目标的数量,这些测试的自动化可能是必要的。对于大多数项目,数据管道测试过程旨在验证和实施数据质量。今天可用的各种数据类型带来了测试挑战今天有各种各样的数据类型,从文本、数字和日期等传统结构化数据类型到音频、图像和视频等非结构化数据类型。此外,各种类型的半结构化数据,如XML和JSON,被广泛用于Web开发和数据交换。随着物联网(IoT)的出现,各种数据类型激增,包括传感器数据、位置数据和机器对机器通信数据。随着这些数据类型的提取和转换,如果没有适当的工具,测试可能会变得更加复杂。这导致了新的数据管理技术和分析技术,如流处理、边缘
在我认为,对于测试面试以及进阶的最佳学习方法莫过于刷题+博客+书籍+视频+总结,前几者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中,至于总结在于个人,实际上越到后面你会发现面试并不难,其次就是在刷题的过程中有没有去思考,刷题只是次之,这又是一个层次了,这里暂时不提后面再谈。
如下图是大部分质量工程师都知道的分层测试体系,其中UI自动化所占的比例虽然看起来很小,但是其能发挥的价值还是很大的。
下面为你推荐几本系统学习测试你必须要读的书!它们经过无数人口口相传,成为了测试领域顶流的经典名著!
上周六应邀在天津devops峰会的质量内建专场做了一次分享,主题是《稳定性保障利器:全链路压测》。其中关于全链路压测对质量内建的意义,我做了一个总结,如下图所示。本文基于下图做了展开描述,仅供参考。
在动态变化的业务环境中,上市时间的快慢变得极其重要,因为企业总是希望在市场竞争中处于领先地位。如果因故推迟将会影响企业的业务发展,无论是发布产品、版本更新,还是解决客户问题。无论是初创企业还是大型企业,都在寻找能够加快开发和测试过程的工具和技术。
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