功能測試自動化的投入和產出

2021-04-22 17:24:53 字數 1213 閱讀 2177

測試自動化,對於系統效能測試、負載測試等效果是明顯的,而且我們也不得不為之。我們知道,沒有測試工具

進行負載模擬,要通過手工測試完成系統測試任務,幾乎是不可能的。但在功能測試中,情況就大不一樣了。

手工測試在功能測試中的優勢還是比較大的,我在「測試方法的辯證統一(之二)」已做了討論,工具本身並沒有想象力和靈活性,而人對介面美觀性、邏輯合理性,容易作出判斷。所以功能測試自動化主要的應用在回歸測試中,而且產品的介面(ui)和功能變化較大,自動化的指令碼(script)維護成本較大,投入和產出往往變成我們最關心的問題,在功能測試中實現測試自動化究竟是否合算?

舉個例子:假如乙個功能測試用例,手工執行需要

10分鐘,而為此測試用例開發指令碼需要4個小時,即240分鐘,那麼意味著這個測試指令碼要被執行24次收回成本,如果在加上測試指令碼的維護工作量(10%),需要重複執行40-50次,才收回成本。如果在產品的乙個版本中要進行2-3輪測試(一般是需要的),這個產品需要發布15-20個版本才收回成本。所以業界常說,產品發布7

個版本才收回成本。

如何降低成本、可以相對增加產出或者說更快地收回成本?關鍵是提高指令碼開發速度、提高指令碼執行的穩定性和降低維護指令碼的工作量,主要方法有:

- 選擇較好的、更適合的測試工具

- 選擇適宜自動化的模組

- 盡量將指令碼寫成資料驅動的指令碼,這一點很重要。

- 多錄製指令碼,然後結構化指令碼。我們知道,不是所有的模組都可以變為資料驅動方式,這時就要抽象出指令碼的結構,進行有效的組合,包括分層,形成有效的層次性。

- 測試和指令碼開發合二為一,效率更明顯

下表也部分說明了這個問題。也希望得到您更好的想法。

結構

成本

收益

淨收益

no automation00

0recording and playback

8.311

2.7data-driven

structure using data pools

8.418

9.6framework structure

9.815

5.2framework / data-driven (hybrid) structure focusing

11.6

197.4

功能測試自動化的投入和產出

測試自動化,對於系統效能測試 負載測試等效果是明顯的,而且我們也不得不為之。我們知道,沒有測試工具進行負載模擬,要通過手工測試完成系統測試任務,幾乎是不可能的。但在功能測試中,情況就大不一樣了。手工測試在功能測試中的優勢還是比較大的,我在 測試方法的辯證統一 之二 已做了討論,工具本身並沒有想象力和...

自動化測試的目標和投入產出比

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