阿里5年经验之谈 —— 浅谈自动化测试方法！

导读

在当今快节奏的软件开发环境中，高质量的代码交付至关重要。而针对经过多次迭代，主要功能趋向稳定的产品，大量传统的重复性手动测试方法已经无法满足高效、快速的需求。为了提高测试效率保证产品质量，本文通过产品实践应用，引入一种强大而易用的自动化测试方法——Python+Requests+Pytest。

Part 01

● 为什么使用自动化测试 ●

自动化测试是一种使用软件工具和脚本来执行测试用例的方法，能够以比传统手动测试更高的效率、速度和准确性来验证软件的正确性。在不同阶段的开发周期中，自动化测试可以为团队带来诸多好处。

➤ 自动化测试提高了测试流程的效率

通过编写可复用的测试脚本，自动化测试能够快速而准确地执行大量用例，省去手动执行测试的繁琐过程。使得测试团队能够专注于更有意义的工作，如测试设计、缺陷管理和结果分析等。

➤ 自动化测试大大减少了人为错误的风险

相比于人工操作，自动化测试在执行测试过程中减少了潜在的人为错误，提高了测试的准确性和一致性。能够帮助团队更早地发现和修复问题，提高软件的稳定性和质量。

➤ 自动化测试可以提高测试覆盖率

通过编写全面的测试脚本，自动化测试能够覆盖更多的测试场景和边界条件，发现隐藏的缺陷并提前预防潜在问题，有助于降低软件开发周期中的风险，并提高用户体验。

在产品测试过程中，我们已经应用自动化测试并取得了显著的成果。无论是对于测试团队还是开发团队，自动化测试都能为我们节省大量时间和资源。传统的手动测试需要投入大量的人力和时间，而自动化测试可以帮助团队节约宝贵的时间和资源，让团队可以更好地应对快速迭代、紧张的发布计划和复杂的测试需求。

Part 02

● 常见的自动化测试方法对比 ●

2.1 Python+Selenium

功能：主要用于自动化执行Web UI测试，可以模拟用户在浏览器中的行为，如点击、输入和页面导航等。

使用难度：需要基本的编程基础，编写脚本来模拟用户操作。

执行效率：需要实际运行浏览器来执行测试，可能会占用较多的系统资源和时间。尤其是在大型测试套件中，执行速度可能会受到影响。

生态系统与扩展性：作为Python的一部分，拥有强大的生态系统和丰富的第三方库，提供了大量的资源和支持。

2.2 Postman

功能：专注于接口测试和API测试，提供强大的界面和功能，可以轻松设置和发送HTTP请求，并验证返回结果。

使用难度：拥有直观友好的用户界面，无需编写代码，易于上手使用。即使没有编程经验，也可以通过简单的图形界面操作完成测试。

执行效率：由于直接发送HTTP请求，并且没有浏览器渲染的开销，因此执行速度相对较快，适合大规模的接口测试。

生态系统和扩展性：有庞大的用户社区和丰富的第三方插件，可以扩展测试的功能，例如生成报告、集成测试等。

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2.3 Python+Requests

功能：灵活的HTTP库，用于发送各种类型的HTTP请求，如GET、POST、PUT和DELETE，并对响应进行验证。

使用难度：需要一定编程知识，通过编写Python脚本来发送HTTP请求和验证响应。对于有Python经验的开发人员来说会更加容易上手。

执行效率：具有较高的执行效率，适用于大型项目或需要频繁执行测试的情况。

生态系统和扩展性：作为Python的一部分，拥有庞大的社区和丰富的生态系统，可以轻松集成其他库和框架，满足复杂的测试需求。

通过从功能效果、使用难度、执行效率和功能扩展等多方面进行综合考量可以得出结论，Python+Selenium WebUi属于较重量级测试工具，要求产品界面稳定，功能变化小等要求；采用这种方式测试脚本输出的速度较慢，后期维护较为耗时间；而Postman的优点为上手较快，输出用例较快，但其缺点也比较明显，无测试套导致用例无法进行隔离，问题定位困难，团队协同开发存在一定困难；Python+Requests方法在覆盖度上较于UI自动化较弱，但无论是协同开发及登陆适配等，简单易用、轻量级、灵活性、可扩展性、丰富的资源和跨平台兼容性等均有一定优势，因此最终我们选择Python+Requests方法进行自动化测试。

Part 03

● 架构优势 ●

自动化测试框架我们选择了Pytest，Pytest自动化框架主要具有以下优势：

简单灵活，容易上手

Pytest不需要使用繁琐的类继承和装饰器，而是使用了一种更简洁的测试函数和约定来组织测试代码；Pytest会自动查找项目中以"test_“开头或以”_test"结尾的文件、模块和函数，并将其识别为测试用例。此外，Pytest支持多种断言方式，包括内置的Assert语句、第三方的Assert库（如Pytest-assume、Pytest-check等）以及自定义的断言函数，可以选择最适合的断言方式，检查代码的正确性，快速定位问题，并及时修复。

支持参数化

Pytest支持参数化测试，可以使用@Pytest.mark.parametrize装饰器为测试函数传递不同的参数，并运行多次测试，简化重复测试代码的编写和维护，提高测试用例的重用性。

丰富的插件生态系统并且可以自定义扩展

Pytest拥有大量的第三方插件，可通过安装配置插件来扩展和定制测试框架的功能，从而满足各种测试需求。而且，Pytest可以和Allure结合生成非常易读的定制的报告，还可以和Jenkins实现持续集成。

总体来说，Pytest是一个功能强大、易用且灵活的自动化测试框架。无需手动管理测试套件，可以快速添加、删除或修改测试文件，简化了测试用例的组织和维护。它广泛应用于Python项目中，为测试团队提供了一种简洁、高效和可拓展的方式来编写和管理测试用例。Pytest的高灵活性和高扩展性，使得定制化测试框架变得非常简单。

Part 04

● 实践应用 ●

根据自动化测试的特点，能够应用自动化测试的产品应是需求稳定，不会频繁进行变更，研发和维护周期较长，需要频繁执行回归测试，需要在多种平台上重复运行相同测试场景，且开发较为规范，系统可测试性高的产品。

目前，我们已经使用Python+Requests+Pytest自动化测试方法，在产品测试过程中进行实践应用，整体框架主要分为四层：

1、用例组织层：使用Pytest框架，包括TestCase，Allure测试报告模块，RunTestCase启动模块及操作日志记录，用例组织层主要用于最终的用例连跑，测试报告输出及日志记录输出。

2、自动化测试核心代码层：以页面为单位组织实现相关业务，提供给上层，即用例组织层进行业务判断。

3、Tools模块：主要常用工具模块，如日志模块，Token获取方法，读取参数工具，提供给上层使用。

4、配置文件模块：该层主要记录静态配置，如URL，Body体以及测试环境等相关信息。除Config配置文件，还需形成一个Excel文件，进行URL管理、URL别名管理、Body管理等。

在进行自动化脚本的编写过程中，我们主要遵循以下原则：

1、用例之间应是独立的，没有依赖关系，可以独立运行。

2、用例执行没有顺序要求，随机顺序可以正常执行。

3、每个用例都能重复运行，运行结果不会影响其他用例。

使用这种自动化测试方法，在对产品进行自动化测试时可自定义测试模块，在每次用例脚本连跑完成后，能够直接生成清晰、易读性高的测试报告。

Part 05

● 实践效果 ●

当前该自动化测试方法已在中移系统集成有限公司智慧城市平台部7个产品进行实践应用，预计产生自动化功能用例超过1500个，当前已完成85%以上。我们完成了多个产品的自动化工程部署，支持一键式运行，测试模块可选择，测试环境可灵活变更，测试报告可实时生成在线查看，整体流程最快缩短至5分钟，加速了测试过程并极大地提升了测试效率，有力地保障产品质量及稳定性。

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