对自动化测试断言的思考

断言在自动化测试中起着关键的作用，它是验证测试结果是否符合预期的重要手段。如果在自动化测试过程中忽视了断言，那么这个测试就失去了其本质的意义，因为我们无法得知测试结果是否达到了预期的效果。因此，断言在自动化测试中的重要性不言而喻。那么，面对这样一个重要的环节，我们应该如何去进行有效的自动化测试断言呢？

本文主要是探讨 API 自动化里面断言的实战思考。

自动化目的

自动化测试的目的主要是为了提升测试效率、降低成本。不同公司、团队和业务可能有不同的自动化目的，常见的几个目的如下：

测试过程测试数据准备时间比较长，为了解决造数据来做的自动化或者脚本。
冒烟测试自动化，为了快速验证提测版本是否存在阻碍问题。
项目回归测试用例太多，人力执行耗时长，为了提升回归效率。
存在重复复杂的操作比较耗时，为了释放人力，去做更有价值的工作。
测试过程中数据统计，例如每天缺陷的各种状态数据、月度、年度数据统计。

自动化的目的可能不止上面几点，但主要围绕成本和效率展开。通过自动化技术手段，可以提升测试效率、降低成本，实现降本增效的目标。

发展阶段

这个阶段有自动化开展阶段、业务发展阶段等不同的方面，我们先来探索这些有哪些阶段，仅个人观点，供参考。

自动化开展阶段

探索阶段：在这个阶段，团队部分人开始探索自动化的潜力和可行性。主要特点包括：

- 研究和评估不同的自动化技术和工具。
- 进行部分业务的尝试，以验证自动化的效果和可行性。
- 重点是技术探索和创新，以确定最佳的自动化解决方案。

个人阶段：在这个阶段，个人开始尝试和应用自动化技术。主要特点包括：

- 个人自主地学习和应用自动化技术。
- 个人通过试错和实践来提高自己的自动化能力。
- 个人可能会使用一些简单的自动化工具和脚本来提高工作效率。

团队阶段：在这个阶段，团队开始协作和共享自动化经验。主要特点包括：

- 团队成员之间开始分享自动化的最佳实践和经验。
- 团队建立共享的自动化工具和资源库。
- 团队开始协作开发和维护自动化解决方案。

成熟阶段：在这个阶段，自动化已经成为组织的一部分，并得到广泛应用。主要特点包括：

- 自动化成为组织的标准工作流程和流程的一部分。
- 自动化解决方案得到持续改进和优化。
- 自动化的效益和价值得到认可，并在组织中得到广泛应用。

需要注意的是，这些阶段的划分是一种理想化的描述，实际情况可能因组织和团队的不同而有所差异。

业务发展阶段

初创阶段：在这个阶段，团队刚刚组建，业务规模较小，主要任务是确定产品或服务的市场需求，并建立初步的商业模式。此阶段的重点是产品开发、市场验证和初步的客户认可。
成长阶段：这个阶段产品业务已经进入成长阶段。此阶段的目标是更加快速的占领市场，推广业务，逐渐有了产品的质量意识，当前阶段有了一定的用户群体。
成熟阶段：此阶段产品已经在市场上建立了一定的品牌知名度和市场份额后，进入成熟阶段。此阶段的重点是巩固市场地位、提高产品质量和服务水平，公司对于产品的质量要求已经有很高的追求。
衰退阶段：在一定的市场周期后，公司可能会进入衰退阶段。此阶段的特点是市场竞争激烈，盈利能力下降，公司面临业务调整和转型的压力。

自动化断言

对于自动化的断言，常用的断言方式都是基于以下几个方面。

状态码：这是最基本的断言，检查返回的 HTTP 状态码是否符合预期。例如如果你发送的是一个 GET 请求，那么预期的状态码应该是 200。
业务码：这是用来检查 API 业务逻辑是否处理成功。例如一般业务处理成功，未出现异常，可能返回响应内容业务码为 0。
Body体关键msg信息：这是用来检查 API 返回的数据是否符合预期。例如你检查返回的 JSON 对象中的某个字段是否有预期的值。
响应Header关键msg信息：这是用来检查 API 返回的响应头数据是否符合预期。例如你检查返回的 Header 对象中的某个字段是否是预期的值。
Body 结构：这是用来检查 API 返回的响应数据结构是否符合预期。例如你检查返回的 JSON 对象中是否是预期的结构体。
全Body体：这是用来检查 API 返回的数据是否符合预期。例如你检查返回的 JSON 对象中的所有内容是否和预期的值一致。
响应时间：这是用来检查 API 响应的速度是否在可接受的范围内。如果响应时间过长，可能会影响用户体验。
入库数据：如果 API 操作会影响数据库，那么你可以检查数据库中的数据是否符合预期。

那我们该怎么在API自动化测试过程合理的使用断言呢？这需要我们根据自动化的目的、产品的不同阶段、自动化的不同阶段等这些方面来进行考虑。

如你的目标是检查 API 的基本功能，那么状态码断言和响应内容断言可能就足够了。如果你的目标是性能测试，那么响应时间断言就很重要。

在产品的早期阶段，可能需要频繁地修改和调整 API，所以选择一种容易修改的断言方案会更有利。在产品的后期阶段，API 的稳定性和性能可能更重要，所以可能需要更复杂的断言方案。

在自动化的早期阶段，你可能需要快速地编写和运行测试，所以选择一种简单的断言方案会更有利。在自动化的后期阶段，你可能需要更精确地控制测试结果，所以可能需要更复杂的断言方案。

下面我们列举几种工作中的使用场景，供大家参考：

监控环境、服务是否可用：就采用状态码断言
刚开始做自动化时，这时候需要快速反馈出效果：采用业务码+关键 msg断言
对于数据准确性非常高的场景：采用全Body体+入库数据断言
对于微服务之间的通讯接口：采用业务码+关键 msg断言+Body 结构断言

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