【转】如何选择自动化测试框架
2018-04-09 14:11
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软件自动化测试,作为手工测试的替代,越来越受到关注。Pekka Klärck,作为Robot Framework的创建者和核心开发者,按照系统级别,介绍了几种不同的自动化测试方法的区别。
一、记录回放的方式流行于商业工具之中,无需编程技能即可快速上手。然而这种方法相对脆弱,一旦UI变化测试就会受到影响,分散的脚本不可重用且难以维护,而且系统在测试前必须可用(也就意味着无法使用A-TDD方法)。因此这种方法并不适合大型自动化测试。
二、线性脚本允许使用各种语言来编写非结构化脚本,脚本直接与被测系统交互。能够快速上手,灵活性强。但是编写脚本需要编程技能,系统中一个改动会影响所有脚本,没有经过模块化或重用的大量脚本难以维护。因此这种方法适合简单任务,不适合大型自动化。
三、模块化脚本由两部分组成:驱动脚本执行测试,测试库函数完成与被测系统交互。驱动脚本编写起来非常简单,这样可以更快地建立新测试,容易维护。然而需要花时间和编程技能建立测试库,并将测试数据嵌入脚本,建立新测试就需要新的测试脚本。因此,只要拥有编程技能,这种方法还是适合大型项目,但不适合非编程人员。
四、数据驱动方法,将数据与测试脚本分离,基于模块化的测试库,一个驱动脚本可以执行多个相似测试,这样非常容易建立新测试。维护工作可以分离,测试人员负责数据,程序员负责写测试库。然而,不同类型测试仍需要新的驱动脚本,初始建立数据解析器和重用组件需要花人力。这种方法适合大型项目,只需要较少的编程技能。
五、关键字驱动,将数据与关键字结合来描述如何使用数据执行测试。这种方法具备数据驱动的优势,同时非编程人员也能建立新类型测试。所有测试由同一个框架来执行,无需不同的驱动脚本。然而初始成本很大,但是可以使用开源方案!
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