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自动化测试资源汇总
最新推荐文章于 2025-05-09 15:00:00 发布
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rancii
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软件工程领域自动化测试的测试自动化因果图
软件工程实践的博客
07-08 794
因果图的核心目标是将模糊的需求转化为精确的测试模型需求歧义：通过形式化的因果关系消除需求文档中的模糊描述（如“用户登录成功当且仅当用户名和密码正确”）；用例冗余：通过逻辑化简（如吸收律、分配律）减少不必要的组合（如“用户名错误”与“密码错误”的组合无需重复测试）；覆盖度量：通过因果图的节点覆盖（Node Coverage）、边覆盖（Edge Coverage）量化测试效果；故障溯源：测试失败后，通过因果图反向推理（如“登录失败”可能由“用户名错误”或“密码错误”导致）快速定位根因。
诊断CAPL自动化（6) —— 诊断自动化测试，实战演示
蚂蚁小兵
04-23 6341
诊断自动化测试，实战演示
记录2013年12月份的一些想法
sharemyfree的专栏
12-19 813
最近真的很郁闷，真的感觉嘴长在别人身上，他们想说什么你真的没办法。 真的没有什么必然的事情，也不会有什么人会站在你这一边。 一切都是以利益关系维系的。 而且我真的深深的感受到什么叫姜才是老的辣，一个大人对一个小孩，白的也可以说成黑的。纵使你受了再大的委屈，你也只能默默的承受！ 我又慢慢回想起以前是小孩的时候被别人欺负，那种有口说不清的无奈！ 你付出了所有，换回来的是别人的不屑。 我只能
LAN RPA SAP自动化工具
盈于心胸，充塞天地
12-30 3951
SAP GUI 前台操作一次，即可完成SAP自动化批处理制作。
Prompt 风控自动化实践：实时预警机制与策略修正闭环体系构建
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
05-09 1088
在大模型系统全面进入企业核心业务流程后，Prompt 作为输入接口的敏感性持续上升，带来的内容风险需要更强的实时感知能力和响应闭环能力支撑。传统以人工审查和静态规则为主的方式，已无法满足海量请求、快速策略变动与上下文复杂组合的实际业务需求。本文基于企业实战场景，系统梳理如何构建一套支持风险实时检测、策略自动修复、响应行为链追踪与异常溯源的 Prompt 风控自动化体系，构建具备“实时预警→判因修复→策略联动→系统自进化”能力的治理闭环系统，为构建工程化、智能化、可持续迭代的企业风控平台提供结构化实施路径与模
接口自动化测试的全面解析与实战指南！
06-17 884
接口自动化测试，作为现代软件开发生命周期中的关键一环，扮演着“质量守门员”的角色。它不仅关乎提升开发速度，更在于确保每一次更新都能可靠地满足用户期待。接下来，我们将踏上一场深入浅出的旅程，逐一解开接口自动化测试的面纱。
接口自动化测试的全面解析与实战指南【建议收藏】
zhangsiyuan1998的博客
08-02 978
接下来，我们将踏上一场深入浅出的旅程，逐一解开接口自动化测试的面纱。这趟旅程覆盖了接口自动化测试的全貌，从理论到实践，从基础到进阶。这些资料，对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程，希望也能帮助到你！Pytest + Requests（Python）：Pytest作为测试框架，Requests库用于发送HTTP请求，适合Python开发者。客户端与服务器：理解请求如何从客户端发送到服务器，以及服务器如何响应，是基础中的基础。
一篇文章教你自动化测试如何解析excel文件？
nhb687096的博客
01-07 954
自动化测试中我们存放数据无非是使用文件或者数据库，那么文件可以是csv，xlsx，xml，甚至是txt文件，通常excel文件往往是我们的首选，无论是编写测试用例还是存放测试数据，excel都是很方便的。那么今天我们就把不同模块处理excel文件的方法做个总结，直接做封装，方便我们以后直接使用，增加工作效率。使用了3种方法，4个库xlrd，openpyxl，xlwt，pandas操作excel文件，个人感觉还是使用openpyxl比较适合在自动化中使用，当然不同人有不同选择，用哪个区别也不是很大。
专题资料（2021-2022年收藏）基于单片机的远程火灾自动报警系统的设计概要.doc
10-06
火灾自动报警系统作为保障生命财产安全的重要设备，其自动化和智能化水平的提升显得尤为重要。本文详细介绍了一种基于单片机的远程火灾自动报警系统的设计方案，该方案依托先进的微控制器技术、传感器技术和无线通信...
优质资料（2021-2022年收藏）上半年内蒙古数控机床维修调试模拟试题.docx
10-11
这些题目涵盖了电工学、电子技术、自动化控制、机械工程等多个方面的知识，主要涉及电路理论、电机控制、低压电器的使用与维护、电气安全、电子元件的工作原理、工业控制系统的操作和故障排查等。以下是这些知识点的...
诊断CAPL自动化（2）—— 封装了诊断发送的通用CAPL函数库
蚂蚁小兵
09-18 9403
CAPL诊断函数 diagSetTarget TestReportWriteDiagObject DiagSendRequest TestWaitForDiagRequestSent DiagGetLastResponseCode diagSetParameter（数值） diagSetParameter（数值字符串） diagSetParameterRaw （byte数组） DiagSetPrimitiveByte diagSetPrimitiveData
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）
11-26
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究，重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法，并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例，展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外，文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景，强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员，尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者； 使用场景及目标：①学习遗传算法及其他智能优化算法（如粒子群、蜣螂优化、NSGA等）在任务调度中的设计与实现；②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用；③获取多领域（如微电网、无人机、车间调度）的算法复现与创新思路； 阅读建议：建议按目录顺序系统浏览，重点关注算法原理与代码实现的对应关系，结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现，同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）.pptx
11-26
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）
微电网创新点基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)
11-26
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要：本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO），用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制，提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性，有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型，并通过Matlab代码实现算法仿真，验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能，相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群：具备一定电力系统或优化算法基础，从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计；②作为新型智能优化算法的研究与改进基础，用于解决复杂的多目标工程优化问题；③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式，并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验，以掌握算法的适应性与调参技巧。
物联网基于ESP32与MQTT的温湿度监控系统设计：小程序端实时数据显示与历史趋势分析
11-26
内容概要：本文介绍了一个基于ESP32、MQTT协议和微信小程序的温湿度远程监控系统，涵盖硬件端（ESP32与DHT系列传感器）、云端（MQTT消息 broker）以及小程序前端的完整实现方案。系统通过ESP32采集温湿度数据，利用WiFi连接将数据经由MQTT协议发布至服务器；小程序订阅相应主题，实现实时数据显示、历史趋势绘图、设备状态监测等功能，并支持手动刷新与断线自动重连机制。代码示例包括ESP32的WiFi与MQTT连接、传感器数据读取与上传，以及小程序的页面结构、逻辑控制和图表绘制。系统具备良好的可扩展性和实用性，适用于物联网远程监控场景。; 适合人群：具备嵌入式开发基础和前端开发经验，熟悉C++和JavaScript语言，从事物联网项目开发1-3年的工程师或爱好者； 使用场景及目标：①实现对环境温湿度的远程实时监控；②学习MQTT协议在物联网通信中的应用；③掌握ESP32与微信小程序的联动开发方法；④构建完整的前后端一体化物联网解决方案； 阅读建议：建议读者结合硬件实际操作，部署MQTT服务器并调试通信流程，重点关注数据格式一致性、网络稳定性处理及小程序图表性能优化，同时注意启用TLS加密以提升系统安全性。
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
11-26
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文档主要围绕电力系统潮流计算，重点介绍了基于Matlab实现的5节点系统潮流计算方法，采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文中详细阐述了两种方法的数学模型、迭代流程及收敛特性，并通过Matlab代码实现具体案例分析，帮助读者理解电力系统潮流计算的基本原理与编程实现过程。同时，文档还提到了其他相关电力系统与优化算法的研究主题，构成一个综合性科研资源集合。; 适合人群：具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的电气工程专业学生、研究生及从事电力系统分析与优化的科研人员。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法与PQ分解法在潮流计算中的应用差异与实现细节；②通过Matlab编程实践提升对电力系统稳态分析的理解；③为后续研究电力系统优化、状态估计、配电网重构等问题提供算法基础和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段调试运行，深入理解算法每一步的物理意义，同时可参考文中提及的其他相关案例拓展应用场景，加强理论与实践的结合。
MATLAB Special Heatmap-Matlab资源
最新发布
11-27
special-heatmap for MATLAB
34页-切面技术升级范式，落地原生数据安全.pdf
11-26
34页-切面技术升级范式，落地原生数据安全
怎样筛选自动化用例
09-22
<think> 首先，用户的问题是关于“自动化用例的筛选方法”。用户提供了三个引用： - 引用[1]：讨论自动化测试用例设计、原则、Python异常处理和截图。 - 引用[2]：关于接口自动化测试，自动生成测试用例，提高覆盖率。 - 引用[3]：自动化测试用例设计实例，涉及网页元素操作。 用户说：“我想查找筛选自动化用例的方法 请问自动化用例的筛选方法”。所以，核心是“筛选方法”，即在自动化测试中如何筛选测试用例。 回顾系统级指令： - 所有行内数学表达式用$...$。 - 独立公式用$$...$$。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾添加引用标识。 回答结构要清晰，逐步解决问题。 用户提到：“上述引用仅供参考，并不是用户真正的需求，请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。” 但在这个对话中，这是第一条消息，没有上一次的问题。所以，我需要基于当前查询。 关键点：用户可能是在测试用例管理中筛选自动化用例，比如选择哪些用例运行、优先级排序等。 从引用中提取相关信息： - 引用[1]：提到自动化测试用例的区别、原则，但没有直接说筛选方法。 - 引用[2]：关于自动生成测试用例，这涉及到用例的设计和生成，可能包括筛选逻辑。 - 引用[3]：展示了一个用例实例，涉及文件操作的检查，这不直接相关。 我需要构建一个关于自动化用例筛选方法的回答。 可能的筛选方法： 1. **基于优先级**：根据风险、业务重要性等设置用例优先级（如高、中、低），然后筛选高优先级用例运行。 2. **基于覆盖率**：确保关键路径或高风险区域被覆盖，筛选能提高覆盖率的用例。 3. **基于变更**：当代码变更时，筛选受影响模块的用例。 4. **基于标签或分类**：使用标签（如功能模块、回归、冒烟）来筛选。 5. **基于失败率**：优先运行历史失败率高的用例。 6. **基于资源约束**：在有限资源下，筛选关键或快速运行的用例。 从引用[2]中，它提到自动化测试系统能低成本实现100%覆盖率，并管理用例工作量，这暗示了筛选策略。 回答结构： 1. **引言**：简述自动化用例筛选的重要性。 2. **筛选方法**：列出并解释常见方法。 3. **实际步骤**：如何实施筛选，可能参考引用中的内容。 4. **相关问题生成**：结束时生成几个相关问题。 使用引用标识：在回答中引用相关部分时添加[^1], [^2], [^3]。 例如： - 引用[1]提到用例设计和原则，可用于筛选的基础。 - 引用[2]讨论自动生成用例，这可以辅助筛选过程。 - 引用[3]是实例，不太相关，但可以忽略。 确保回答真实可靠，基于测试最佳实践。 大纲回答： - 自动化测试用例筛选的重要性（减少运行时间、聚焦关键测试）。 - 常见筛选方法： - 优先级筛选：根据业务影响或风险等级。[参考引用[1]的原则] - 变更驱动筛选：当代码修改时运行相关用例。 - 标签筛选：使用元数据标记用例。[引用[2]提到管理用例] - 覆盖率导向：确保关键路径。[引用[2]强调覆盖率] - 历史数据筛选：基于失败历史。 - 实施建议：使用测试管理工具或脚本自动化筛选。 - 相关问题生成。 最后，用中文回答。 </think> ### 自动化测试用例的筛选方法 在自动化测试中，筛选测试用例是提升效率和覆盖率的关键步骤。它能帮助团队聚焦于高风险或核心功能，减少不必要的执行时间，并优化资源分配。以下基于引用内容（特别是引用[1]和引用[2]）和测试最佳实践，我将逐步解释自动化用例的筛选方法，确保回答清晰、实用。 #### 1. **筛选方法的核心原则** 自动化用例筛选主要基于测试用例的属性（如优先级、变更影响和覆盖率），这些属性在用例设计阶段就应明确设置： - **优先级筛选**：根据业务风险或重要性为用例分级（如高、中、低）。优先运行高优先级用例，例如关键业务流程或高风险模块的测试。这源于引用[1]提到的“自动化测试用例编写的原则”，强调用例应聚焦于核心功能以避免冗余[^1]。 - **变更驱动筛选**：当代码发生修改时，自动筛选受影响模块的用例。例如，引用[2]中的自动化测试系统能基于代码变更自动生成或选择用例，高效验证改动点，降低BUG反复出现的风险[^2]。 - **标签或分类筛选**：为用例添加标签（如“回归测试”、“冒烟测试”或功能模块名），然后基于标签过滤。引用[3]中的实例虽聚焦于具体操作，但其通过元素属性（如`type="checkbox"`)判断状态，体现了基于元数据的筛选思想[^3]。更通用的做法是利用测试管理工具（如TestRail或JIRA）设置标签。 - **覆盖率导向筛选**：确保用例能覆盖关键路径或未测试区域。引用[2]强调“低成本实现100%的测试用例覆盖率”，通过分析代码变动或历史数据，筛选能提升覆盖率的用例，避免监控遗漏问题[^2]。 - **历史数据筛选**：基于用例的历史失败率或执行时间筛选。例如，优先运行频繁失败的用例或优化长时间运行的用例。 这些方法可以单独或结合使用，核心目标是平衡测试深度与广度。 #### 2. **实施筛选的实际步骤** 筛选自动化用例通常涉及测试框架或工具的支持，以下是具体步骤： - **步骤1: 定义用例属性**：在设计用例时（如引用[1]所示），使用Python或类似脚本添加元数据。例如，设置用例的优先级字段： ```python # 示例：定义一个测试用例类，包含优先级属性 class TestCase: def __init__(self, id, description, priority="medium"): self.id = id self.description = description self.priority = priority # 值可以是 "high", "medium", "low" # 创建用例实例 test_case1 = TestCase("TC001", "登录功能测试", priority="high") test_case2 = TestCase("TC002", "文件收藏测试", priority="medium") ``` 引用[1]提到的“自动化测试用例编写的原则”强调属性标准化，以提高复用性[^1]。 - **步骤2: 使用筛选逻辑**：在测试执行脚本中集成筛选机制。例如，基于优先级过滤用例： ```python # 示例：筛选高优先级用例 test_cases = [test_case1, test_case2] high_priority_cases = [tc for tc in test_cases if tc.priority == "high"] # 执行筛选后的用例 for case in high_priority_cases: print(f"执行用例 {case.id}: {case.description}") # 这里可添加实际测试代码，如引用[3]中的元素检查和异常处理 ``` 类似地，引用[2]的接口自动化系统通过“自动生成测试用例”功能，动态筛选基于接口变更的用例[^2]。 - **步骤3: 自动化工具集成**：借助工具实现动态筛选： - **测试管理工具**：如TestRail或Zephyr，支持设置查询条件（如`priority=high AND module='login'`）。 - **CI/CD管道**：在Jenkins或GitLab CI中，结合代码提交信息筛选用例。例如，当提交涉及支付模块时，仅运行相关标签用例。 - **覆盖率工具**：使用像Coverage.py的库监控代码覆盖率，筛选低覆盖区域的用例，实践引用了[2]的“保障后台服务平稳变更”理念[^2]。 - **步骤4: 监控和优化**：运行后，分析执行日志（如引用[3]中的异常捕获）调整筛选策略。例如，基于失败用例优化优先级或标签。 #### 3. **最佳实践与注意事项** - **成本效益平衡**：筛选不是删除用例，而是动态选择。引用[1]强调“自动化测试用例的区别”，即自动化用例应更精简，聚焦于可重复执行的部分[^1]。避免过度筛选导致覆盖不足。 - **结合手动测试**：对易变或探索性场景，保留手动用例，筛选稳定的自动化用例。 - **工具推荐**：开源工具如Pytest（支持标记筛选）或Selenium Grid（分布式运行），能高效实现上述方法。 - **常见陷阱**：忽略筛选可能增加维护负担，如引用[2]所述“改动祖传代码时如履薄冰”，建议定期评审用例属性[^2]。 通过这些方法，您可以显著提升测试效率，减少如引用[2]中提到的“BUG反复横跳”问题[^2]。如果您有具体工具或上下文需求，我可以提供更定制化的建议。
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