Python 自动化测试五种自动化测试模型实战详解

目录

前言：

自动化测试模型都有哪些？

       线性模型

       模块化驱动模型

       数据驱动模型

       关键字驱动模型

       行为驱动模型

       扩展知识

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前言：

Python是一种流行的编程语言，广泛应用于自动化测试领域。自动化测试可以帮助测试人员更快、更准确地发现和修复故障，提高产品的质量和稳定性。在Python自动化测试中，有多种测试模型可以使用，根据不同的测试情景和需求，选择不同的测试模型可以提高测试效率和测试覆盖率。

       与传统的手工测试技术相比，自动化测试具备了良好的可操作性、可重复性和高效率等特点，能够更加全面、快速地执行测试用例，在保证产品质量的前提下实现软件产品的快速迭代。

 

       关于自动化测试的定义，本文不再详细赘述。一般来说，自动化测试是指：从局部或全部代替人工，结合测试工具和测试规范，自动执行测试脚本及提高测试效率的过程。因此，我们可以将自动化测试理解为一个集成体系，在这一体系中包含测试功能的函数库、测试数据源、测试对象标准，以及各种可重用的模块。

       自动化测试相对于手工测试而言，其主要进步在于自动化测试模型的引入，自动化测试工具是“死”的，它不具备任何想象力。因此，自动化测试的好坏，完全取决于测试工程师对于测试模型的选择，性能更高的测试模型，会带来更快的测试速度和更高的测量精确度。

自动化测试模型都有哪些？

       自动化测试发展至今，先后产生了五种测试模型：线性模型、模块化驱动模型、数据驱动模型、关键字驱动模型和行为驱动模型。

       线性模型

       通过录制或编写脚本，一个脚本完成一个场景（一组完整功能操作），通过对脚本的回放进行自动化测试。

       测试脚本如下图所示（公开课后，可下载完整代码）：

       从上图可以看出，线性测试模型的优势就是每一个脚本都是独立的，任何一个脚本文件拿出来就能单独运行；当然，其缺点也很明显，就是测试用例的开发与维护成本很高，这种模式下数据和脚本是混在一起的，如果数据发生变化就需要对脚本进行修改，其用例的复用性较差。