主流自动化测试框架

本文介绍了主流自动化测试框架,包括桌面程序、web应用的测试工具,指出因B/S架构发展,QTP落寞,Selenium和Robot Framework兴起。还给出Python自动化测试学习路线,如先学Python,再学Selenium、unittest框架等,强调了Python在自动化测试中的重要性。

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三、主流自动化测试框架

桌面程序的工具有:QTP、 AutoRunner
web应用的工具有:QTP、AutoRunner、Robot Framework、watir、selenium
手机App自动化测试:后续再分享
由于B/S架构的诸多优势,早几年前大量C/S架构的应用转为B/S结构。从而也推动了web开发与测试技术的发展。这也导致QTP框架的落寞,Selenium框架及Robot Framework框架的大量兴起。

  • 假如,被测试有产品是C/S架构的,那么推荐QTP
  • 如果,被测产品是B/S 结构,那么推荐selenium
    为什么不是QTP 或其它工具?因为selenium 对B/S应用支持很好,更重要的一点,它支持多语言的开发,真正的试用selenium ,你所要掌握的不仅仅是一个工具而已,你还需要学习一门语言。我为什么要选择selenium?

目前市面主流自动化测试框架:

  • RFS: Robot Framework + Selenium
  • Selenium+unittest框架

那你说我们学什么???

自然选择主流框架,假如你决定使用selenium 了之后,你又面临了一个新的问题,选择一门语言。selenium 是支持java、python、ruby、php、C#、JavaScript 。

  • 从语言易学性来讲,首选ruby ,python

  • 从语言应用广度来讲,首选python,java、C#、php、

  • 从语言相关测试技术成熟度(及 资料)来讲:python ,java,ruby ,

或者你可以考虑整个技术团队主流用什么语言,然后选择相应的语言。

我们在这里自然选择目前市面上最火,使用范围广,技术成熟度大的Python讲解

三、Python自动化测试学习路线

  • 第一步:先学python ------- python不过关,别谈自动化。
  • 第二步:Selenium框架
  • 第三步:unittest框架
  • 第四步:项目
  • 第五步:Robot Framwork框架
    如果只学习Robot Framwork,通过这个来做自动化,别以为不要学习Selenium跟python了, 因为Robot Framework中的关键字可能不够用,不能满足你们的需求,那么我们需要自定义关键字,这个时候就必须自己得通过python+selenium来编写了。

在 栏目一中已经说明了python的应用王国了,用途很广,我们做自动化测试具体要学习那些python内容 【附图】 如下:

pyhone学习路线.png



作者:JasonZgp
链接:https://www.jianshu.com/p/5b25b37f1556
来源:简书
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### 主流自动化测试框架概述 在软件开发领域,多个自动化测试框架被广泛应用以提高效率并减少人为错误。这些工具不仅支持持续集成和交付流程中的自动构建验证,还能够执行单元测试、功能测试以及性能评估等多种类型的测试。 #### Jenkins 和 Hudson 作为开源项目的一部分,Jenkins 及其前身 Hudson 是最流行的连续集成(CI)服务器之一[^4]。这类平台通过监控版本控制系统来触发自动化测试过程,在检测到源码变更时立即启动相应的测试套件。它们本身提供了一个灵活的基础架构,并集成了大量的插件生态系统,使得开发者可以根据需求定制化工作流和服务配置。 #### JIRA 的角色 尽管严格意义上不属于传统意义上的自动化测试框架,但是像 JIRA 这样的缺陷跟踪与项目管理工具有助于团队成员之间更好地协作处理问题报告和任务分配[^2]。它能有效地记录每一个发现的问题及其状态变化历史,从而确保所有已知漏洞都能得到及时修复而不至于遗漏任何一个细节。 #### 单元测试框架 对于具体的应用程序代码层面而言,则有更多专门设计用于编写和运行单元测试的库可供选择。例如 Python 中常用的 PyTest 或者 Java 生态圈里的 JUnit 都是非常成熟的选择。此类工具通常具备简洁易懂语法糖衣下的强大断言机制和支持参数化的特性,极大地方便了程序员们快速创建高质量的小规模测试用例集合。 #### 测试驱动开发(TDD) 值得一提的是,随着敏捷方法论在全球范围内的普及推广,“测试先行”的理念也逐渐深入人心——即先写好预期行为应该满足哪些条件的具体描述(也就是所谓的“测试”)再着手实现实际逻辑。这种做法有助于保持系统的可维护性和扩展性的同时降低后期重构成本。 ```python def add(a, b): """Simple addition function.""" return a + b # Example unit test using pytest framework import pytest @pytest.mark.parametrize("input_a,input_b,output", [ (1, 2, 3), (-1, -1, -2), ]) def test_add(input_a, input_b, output): assert add(input_a, input_b) == output ```
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