在软件测试这条道路上,大部分的职业技能发展道路都会是纯业务手工测试→自动化测试→性能测试→安全测试/测试开发。
oss软件整体采用前后端分离的模式,前端采用JQuery自研组件,包含常用web组件。后端采用spring boot + spring cloud + consul + gRPC的微服务架构。内部服务的调用通过consul注册中心集群,建立调用通道,因此后端开发了大量的api接口。为了满足这些api能更好的回归测试,我们希望能有一个自动化测试平台,它应该要满足以下几个特性:
组织正在改变他们已经在软件应用项目中成功的微服务架构模型,这就是大多数微服务项目使用API(应用程序接口)的原因。我们要为微服务喝彩,因为它相对于其他的模型有各种先进的特性。
自动化测试是指在没有任何人干扰的情况下,可以自动执行测试用例并获得测试结果的软件程序。
API测试(或WebService测试)在软件测试中变得越来越重要。根据谷歌趋势报告,过去五年来,行业内对API测试的兴趣一直在增加。这种趋势在一定程度上表明API测试的需求变得更加普遍。测试API或WebService不再仅仅由原来的开发人员执行,在独立的测试团队中,也是非常常见的一部分工作了。
亲爱的朋友们,想借此机会跟大家分享一个Love Story:我与Apifox的网络情缘。 图片
我们之前介绍过pytest的参数化,我们使用了@pytest.mark.parametrize(argnames, argvalues)来实现批量传送参数的目的,但是我们不进行数据驱动的话,我们一旦对数据进行变更,就需要在代码里对我们的参数进行逐一的修改,这对我们来说,是额外增加的工作量,而通过专门存储数据的文件来实现数据驱动,就可以节省我们的工作量,改变参数时,我们只需要对数据文件进行修改,在数据驱动测试中,yaml文件是我们最常使用的数据驱动文件之一,本文就给大家介绍一下pytest结合yaml实现数据驱动。
Katalon Studio提供了Record & Playback功能让自动化测试变得十分简单,该功能和UFT(QTP)的录制回放功能大同小异。这项功能可以让编码能力比较弱的同学做起自动化测试来得心应手。Record & Playback功能可以快速创建和运行测试脚本。同样,对于经验丰富的自动化测试人员来说,该功能可以快速生成测试用例的内容。本篇文章主要介绍UI自动化测试关于Katalon Studio的Record & Playback功能的使用。备注:博主使用Katalon Studio当前最新版本:5.5.0
P3:作为一个从业十多年的测试经理,从过程管理做到研发,从研发做到测试,扎根测试十多年,经历过单机版、CS系统、BS系统、B/CS系统、3D沉浸式系统、云计算,等等数十个产品和项目,在传统或者敏捷开发项目管理模式下,推动自动化测试都有一个痛点,就是不断变化的系统对已实现自动化用例的冲击。
自动化测试是指运行软件程序后,自动执行测试用例并在没有任何人为干预的情况下产生测试结果。它比手动测试更优越的地方在于,很大程度上节省了人力和时间,并且在测试中没有或者少有错误。此外,还可以多次测试相同的应用程序,从而最大限度地减少冗余的手动工作。
尽管不能否认手动测试的价值,自动化测试的需求却在不断增长。自动化测试可以为公司和团队带来许多好处:时间效率高、覆盖面广。
综上所述,为了避免在测试过程中遇到问题,需要在测试前进行充分的规划和准备,采取合适的解决方案来确保每个测试用例都能够独立运行,并产生准确的测试结果。
自动化测试在软件开发中起着至关重要的作用,它可以帮助开发团队在快速迭代的环境中保证代码的质量和稳定性。然而,编写测试脚本可能是一个繁琐且耗时的任务。在这方面,借助人工智能技术如ChatGPT,可以显著简化测试脚本的生成过程。本文将介绍如何使用ChatGPT来生成自动化测试脚本,从而加速测试流程并提高效率。
自动化测试解决了QA和开发团队目前面临的最大问题之一: 迅速响应需求且保障质量的软件和服务。毕竟移动互联网时代,什么都要求快,不但要求快,质量还要稳稳的。这与曾经测试主要靠手动测试日子相差甚远;在更早的时期,软件发行普遍缓慢,许多项目因错误和缺陷的影响交付的时间。
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理念与同“UI自动化测试框架”中的“测试步骤的数据驱动”相同,接口中的测试步骤的数据驱动就是将接口的参数(比如 method、url、param等)封装到 yaml 文件中管理。当测试步骤发生改变,只需要修改 yaml 文件中的配置即可。
数据驱动就是数据的改变从而驱动自动化测试的执行,最终引起测试结果的改变。简单来说,就是参数化的应用。数据量小的测试用例可以使用代码的参数化来实现数据驱动,数据量大的情况下建议使用一种结构化的文件(例如 YAML,JSON 等)来对数据进行存储,然后在测试用例中读取这些数据。
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。
使用先进的关键字驱动测试的方法,则维护成本会很低,但是开发成本会很高,因此总体成本也会很高。
Katalon Studio预封装了大量的公共方法和关键字,Katalon Studio允许使用Groovy或Java语言自定义关键字。所以脚本开发人员自己封装的关键字也可以在Manual/Script视图下调用关键字。
Katalon Studio提供了Web Object Spy功能,该功能可以主动抓取元素及其属性。同时,内置的验证和Highlight显示功能可以进一步验证元素定位的准确性。用户使用Web Object Spy可以随心所欲的抓取应用程序界面中的任何元素及其属性,并且保存到元素对象库中。备注:博主使用Katalon Studio当前最新版本:5.5.0
使用测试技术是自动浏览器测试的最佳实践之一。作为一名测试人员,总要留出时间和精力都集中在学习测试技术上。当然,手动测试也是需要一定的测试技术才能够胜任的。不要让自己拥有的宝贵知识在Selenium测试自动化项目中白白浪费。因为测试技术范围远远超出手动测试所要求的。
数据驱动测试是一种软件测试方法,其中测试数据以表或电子表格格式存储。数据驱动的测试允许测试人员输入单个测试脚本,该脚本可以对表中的所有测试数据执行测试,并期望测试输出在同一表中。也称为表驱动测试或参数化测试。
在上篇文章中,我们介绍了 Nebula Graph 的集成测试的演进过程。本篇就介绍一下向测试集合中添加一个用例,并成功运行所有的测试用例的过程。
在这个数字化时代,企业的复杂业务逻辑运转需要依赖复杂的业务服务来完成。这些业务服务通常会经历变更、拆分、合并和上云等过程,最终与一些商业软件和云平台深度融合。
数据驱动就是通过数据的改变驱动自动化测试的执行,最终引起测试结果的改变。简单来说,就是参数化在自动化测试中的应用。
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。
本内容是对Go项目负责人Russ Cox在澳大利亚 GopherCon上发表演讲的摘要与记录
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
web自动化测试作为软件自动化测试领域中绕不过去的一个“香饽饽”,通常都会作为广大测试从业者的首选学习对象,相较于C/S架构的自动化来说,B/S有着其无法忽视的诸多优势,从行业发展趋、研发模式特点、测试工具支持,其整体的完整生态已经远远超过了C/S架构方面的测试价值。
脚本中的生成测试数据的文件,需要设置成压测执行机上的固定目录/jmeter下的文件,即生成的保存压测数据的文件路径为:/jmter/文件名,例如:/jmter/token.csv
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在上一篇文章《Pytest fixture及conftest详解》中,我们介绍了fixture的一些关键特性、用法、作用域、参数等,本篇文章将结合fixture及conftest实现一键动态切换自动化测试环境。在开始前,我们可以先思考几个问题:动态切换测试环境的目的是什么(能够解决什么问题)?该如何实现(实现方案)?具体步骤是什么(实现过程)?
在实际的测试工作中,通常需要对多组不同的输入数据,进行同样的测试操作步骤,以验证我们的软件质量。这种测试,在功能测试中非常耗费人力物力,但是在自动化中,却比较好实现,只要实现了测试操作步骤,然后将多组测试数据以数据驱动的形式注入,就可以实现了。
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今天的文章主要是围绕着 api 自动化的方向来给大家分享的,关于 api 自动化的框架前期推文都有分享过,之前的分享测试数据是基于 excel 管理的,测试报告生成是基于 httptestrunner,测试框架是基于unittest。
随着自动化测试的不断发展,各种自动化测试工具五花八门眼花缭乱,测性能,测兼容,测压力,测功能,测接口纷繁复杂。今天我们主要分析的是国内外使用最多,功能相对而言更全,技术更成熟和先进的几款代表性的自动化功能测试工具的汇总分析。
Katalon Studio除了内置的关键字之外,用户还可以自定义关键字来扩展Katalon Studio的功能。 定制关键字就可以像其他内置关键字一样实现测试用例中调用。这篇文章主要讲解如何创建一个关键字。
与UI相比,接口一旦研发完成,通常变更或重构的频率和幅度相对较小。因此做接口自动化的性价比更高,通常运用于迭代版本上线前的回归测试中。
软件测试生命周期(STLC)是在测试过程中进行的一系列特定活动,以确保达到软件质量目标。STLC涉及验证和确认活动。与普遍的看法相反,软件测试不仅是一项单独的活动,即测试。它包含一系列通过方法进行的活动,以帮助验证您的软件产品。STLC代表软件测试生命周期。
去年,我们进行了项目的拆分,拆分后的各个子系统也都逐步的改成了通过接口进行数据的交换,接口测试也被提上日程。经过一段时间的探索,接口自动化测试方案越来越完善,今天给大家做个详细的讲解。
Robot Framework是一个基于python的,可扩展的关键字驱动的自动化框架,可用于验收测试,验收测试驱动开发(ATDD),行为驱动开发(BDD)和机器人流程自动化(RPA)。
编写单元测试代码时,遵循一致的风格和最佳实践是非常重要的,因为它有助于提高代码的可读性、可维护性和可靠性。以下是一些常见的单元测试代码风格和最佳实践:
在 使用 Postman 进行系统可接受性测试 中,我们介绍了使用 Postman 进行持续测试的方法。实际使用中,我们遇到了这样一个问题:
Pytest的fixture相对于传统的xUnit的setup/teardown函数做了显著的改进:
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