python自动化测试需要会什么
自动化测试目前就基于三个层面:代码层面,协议层面,界面层面,下面分别说一说:
1、基于协议的自动化测试:
用得最多的应该是协议层面的,就是我们常说的发个http请求(现在很多接口测试也是基于协议,工具也简单,Jmeter、postman等;我们的性能测试的原理也是协议+多线程),发送请求之后,检查服务器响应,我们弄清楚了协议规则,自动化就是连续的发送请求,检查响应,断言,其实不那么难。真正难得是:用例设计、场景设计、数据分析等等。。这些需要严谨的测试思维,大量的测试经验,所以说工具或代码解决的是三分之一的问题,剩下的三分之二还是需要靠人自己。
2、基于界面的自动化测试:
原理就是识别并操作界面元素,但是由于写界面的语言比较多,H5,java,python。。各个都有一点区别,所以在识别操作时稍微有点麻烦,如果无法识别元素怎么办呢?Autolt,Sikulix,键盘模拟,当然还可以基于图像识别来解决界面的操作问题
3、基于代码自动化测试:
检查代码的逻辑和覆盖率等问题,就是我们常说的白盒测试或者单元测试,一般这个是由程序员完成。然后就是代码级的接口测试(灰盒测试),这个的可行性更高,更有效率和价值。如果说代码级的测试已经完成,那么功能性的bug会少非常多的,所以这个过程很重要,但是对测试人员的代码要求非常高,这个有点超出自动化测试了,偏向于测试开发。