对于于一般的传统的自动化测试工具, 如: Selenium,robotFramework,QTP 等. QTP 可以通过操作录制生成自动化用例脚本. 生成的脚本与 Selenium,robotFramework 类似, 都是类方法的调用以及各种方法的参数的传递. 对于一个学习者来说没有 2-3 年的工作经验, 很验难熟练撑握. 而且不同的人写的自动化用例风格不一样, 维护起来非常困难, 要求测试人员必须撑握一门计算机语言, 如: VB,python 等. 如下所示, 是使用 robotFramework 编辑器基于 SeleniumLibrary 库写的一个自动化测试用例.
robotFramework
元素操作需要用 sleep 或 Element Should Be Disabled 等进行控制, 以避免无效操作. 当需要判断的元素过多时, 会降低用例设计的效率. Sleep 具有不稳定性, 会存在概率性失败 (因为服务反回的时间具有不确定性). 在设计用例时测试人员要对每个操作方法都需要熟悉, 对于不支持的操作, 测试人员要自已通过 python 脚本语言写用户自定义关键字. 当执行自动化用例时, 因某种原因导致服务变慢, 也可能导致用例执行失败, 因为 sleep 不够长, 元素还没加载成功. 如果使用 robotFramework 写自动化用例, 一天写 10 个就很不错. 并且每个人能力不同, 对自动化用例封装效果也不一样, 直接体现的将来用例维护的难易程度.
当前自动化测试存在的痛点问题
1, 自动化用例实现成本高: 这是一个综合性问题导致的问题, 人员成本, 工作效率, 维护成本等
2, 用例的维护成本高:(1) 版本迭代更新较快, 导致维护工作量大, 建设速度跟不上变更速度 (2) 人员变更, 导致用例废弃或维护老用例非常困难 (3) 元素定位不稳定, 只要发生改变就导致用例执行失败
3, 用例建设效率低, 一个人员正常设计用例一天也就写 10 个用例左右, 效率低下.
4, 自动化工具对人员能力要求高, 致少要撑握一门脚本言. 如: python,vb 等
5, 学习成本高, 一般熟练撑握需要较长时间的学习与工作实践, 1 年或更长时间
6, 因第 4,5 点原因, 导致自动化人员招聘的成本高, 一般工资都在 15K 以上
基于 AI 基于 AI 的 kylinTOP 测试与监控平台特征
1, 元素定位操作稳定, 即使元素定位属性发生变化不影响用例的执行, 如: 元素定位的采用 ID 时, 当 ID 发生变化不影响用例执行
2, 检查点添加无需事后修改脚本, 可以在录制过程, 在界面自自动识别添加
3, 步骤之间的 sleep 无需要人工干预, 工具可以自动判断是否执行下一步.
4, 不需要测试人员编写脚本, 也不需要撑握编辑语言, 这样可以降低对测试人员要的要求.
5, 录制生成的脚本可以基于可视化的意义组合步骤, 生成新的用例.
自动化用例步骤展示
添加检查点: 可在录制过程中在 web 页而直接识别元素添加
自动化录制过程
官网
下载地址: www.70testing.com
来源: http://www.bubuko.com/infodetail-3379284.html