功能测试如何快速转向自动化测试?

好多小伙伴都是从功能测试入门的,从最开始或者更长的时间一直都在从事点点点的工作。觉得工作没有乐趣,枯燥,想要提升自己,但不知道自己该怎么做。不得不说,每个人都会有迷茫期,记得我刚出来工作的时候,隔三岔五的迷茫,根本不知道自己到底想要做什么,只能随波逐流的过一天是一天。但每次度过迷茫期都会有一点提升,因为在迷茫期的时候,会不断的纠正自己要走的路。所以,各位小伙伴在这个阶段就应该想想自己未来到底要怎么走。

今天在这里分享的是一些大佬的切身感想!

某知名公司资深测试工程师:

我的职业生涯:专项性能-功能测试-专项性能-自动化+功能
从性能转向自动化纯属对代码的热爱,能否胜任一项工作兴趣最重要,所以如何快速入门,首先看你是否有这方面的兴趣。下面是我当年入门的步骤。

1、接受自动化相关的培训,如概念培训、工具培训等

2、系统学习一门编码语言,熟悉编程思想

3、走读公司内部自动化框架代码

4、在github上、各大论坛学习自动化来源代码

5、依葫芦画瓢的参与自动化用例开发

6、自启项目,运用市场主流关键字驱动思想重新封装自动化框架,学习各大web框架融入关键字,形成可视化自动化

7、学习自动化持续集成

这些过程似乎不是那么快速高效,但是效果会很好,如想快速入门,报培训班是不错的选择,但还得靠自己多花时间,多学习。

某大企业资深测试开发工程师

一个功能测试团队想在自动化方面有所做为,有几件事是比较重要的。

明确方向:做为管理者,需要明确组织效率提升的目标、个人职业发展的路径、自动化产出的绩效导向等问题
给出路径:个人比较推崇小平同志的“让一部分人先富起来,先富带动后富”方针路线。想做自动化,就必须在组织内先树立几个典型,重点培养。如果组织内已具备合适人员,可以给其一定空间,先提前开展一部分公共基础工作。如果没有,就只能选择请外部专家进行培训,然后采用赛马的机制,选拔这个组内的领头人。一个将军,带一群兵的模式,是比较容易开展起来的。备注:如果管理者本身就是自动化专家,那这个事就比较好办了,否则管理者的自动化体系认知的自我学习就是成败的关键了。
学会妥协:自动化是个产出比其实并不高的事情,很多人都以为自动化一定可以提高效率。然而很多自动化项目都因为盲目和无知,最终被提前葬送了。自动化跟功能测试一样,有其擅长的领域,比如回归测试、环境部署等。对于组织需要先定些小目标:先脚本化、流程化,最后再实现自动判定和持续完善。
技能提升:自动化实现需要产品设计能力、架构设计能力、语言编码能力等,需要做好持续学习、不断提升的准备。自动化工作本身就可以按项目来运作,所有的工程化理论都适用,也意味着软件工程的所有风险也都存在。

某大企业全栈测试工程师

其实这根本没有捷径可走的,不过现在学习的同学比早期学习的同学还是快捷了不少!首先网上各种文档,教程都比较多,不用费时费力地去找文档;其次,如果想更加全面的学习,或是更加快一点儿的话,去参加培训班,购买网上的系列课程;选择针对性强的教程,也是不错的选择;第三,必须实践,你通过观看,是不能知道一道美食的味道的, 同样,不管是看书还是看教程,你不动手去写代码,永远不能把知识变成自己的。脚踏实地,一步步地来,才能达到一定的水平哟!

结语:

听了这些大佬的体会感想,我总结了一下无非就是以下几个点:
1.学习思路
2.学习动力
3.实践和思考
不管是自学也好,还是参加培训机构i,都是需要一个正确的方向去引导你学习,这样学习起来也会比较轻松,不会走多与的弯路,所以说思路很重要。学习的动力其实是一个很简单的东西,说成目标可能会更好理解一点,你想学成之后能达到什么程度,这样你也能在学习的过程中不被困难所难倒,也会有源源不断的动力促使你前进。至于第三点说的实践和思考就是你对自己学到的东西的一个掌握的程度的检验了,只有实践了你才能知道,这个知识点你到底学会了没有,会了之后有没有什么其他的理解,这个就是需要自己去思考了 ,这种东西都是别人教不了你的!
说了这么多在这里给大家分享一个目前主流的两种语言做自动化的学习路线图,希望对大家有帮助!

自动化学习大纲.jpg

 


如果需要相关学习资料的朋友可以加我的qq群:1007119548,里面有小伙伴为大家整理好的自动化,接口,性能等等的学习资料,也可一起交流学习,人生如同逆水行舟,不进则退,咱们一起加油努力吧!

<think>嗯,用户明确询问从功能测试转向自动化测试的具体步骤,这已经是第三次深入探讨职业转型问题了。之前两次分别讨论了软件测试的就业知识体系和转自动化的必要性,看来用户正处于职业转型的关键阶段,需要可落地的执行方案。 用户提供的5篇站内引用非常有价值,特别是[^3]提到企业做自动化的核心目的是回归测试和环境监控,[^4]强调“先脚本化、流程化”的渐进策略,[^5]则指出学习方向和持续实践的重要性。综合来看,用户需要的不是理论框架,而是像地图导航般的分步指南。 让我把这些引用精华整合进执行步骤:首先必须解决编程语言这个拦路虎(Python/Java二选一),但要注意[^4]提醒的“不必追求编码大神”;接着从API测试切入更实际,因为引用[^3][^4]都表明接口自动化比UI自动化更稳定高效;最后特别要强调[^2][^4]反复警告的“自动化产出比陷阱”——许多转型失败就是因为一开始就想用自动化取代所有手工测试。 用户可能是工作2-3年的功能测试工程师,时间碎片化,所以学习路径必须拆解为每月可达成的里程碑。第一周集中攻克Python基础语法,第二周用Postman实战接口测试……这样阶梯式推进比空洞喊“学自动化”更有操作性。还要提醒用户参考[^5]的实践经验——在现有工作中主动申请维护自动化脚本,比纯粹自学效果更好。 突然想到个隐患:用户所在企业是否具备自动化基础?引用[^4]提到“组织内先树立典型”很重要。如果用户公司完全没有自动化实践,可能需要额外建议先推动试点项目,或者参与开源项目积累经验。这点需要在回答里补充说明。 最后生成的问题要延续职业发展主线,比如转型后的薪资变化、持续学习路径等。用户明显在系统规划职业生涯,这些问题应该都是ta接下来会关注的。 </think>根据引用资料[^1][^3][^4][^5],从功能测试转向自动化测试需分步实施,以下是经过行业验证的**7个关键步骤**: --- ### 一、明确自动化适用场景(避免盲目投入) 优先选择符合以下条件的模块开展: 1. **高频回归测试**:如登录/支付等核心流程[^3] 2. **稳定无变更**:需求冻结超过3个迭代周期 3. **数据驱动型**:需要大量参数组合验证(如搜索过滤条件) > *引用[^3]强调:* _“自动化主要用于成熟且变化少的功能回归测试,例如上线前批量验证未修改的接口”_ --- ### 二、分阶段技术栈升级路径 #### ▶ 阶段1:基础能力建设(2-3个月) | 技能领域 | 具体内容 | 工具推荐 | |----------------|--------------------------------------------------------------------------|---------------------| | **编程语言** | Python/Java基础语法、函数封装、异常处理 | Pycharm/VSCode | | **接口测试** | HTTP协议、Restful API构造、状态码验证 | Postman + **Requests库** | | **数据操作** | 数据库断言(SQL)、测试数据生成 | MySQL + Faker库 | #### ▶ 阶段2:自动化框架实践(3-6个月) ```mermaid graph LR A[选择工具链] --> B(Web自动化:Selenium+Pytest) A --> C(API自动化:Requests+Pytest) A --> D(移动端:Appium+Appium Inspector) B --> E[实现Page Object模式] C --> F[搭建参数化数据驱动] D --> G[跨平台脚本设计] ``` > *关键提示[^4]:* 先实现脚本化(单个用例自动化),再流程化(串联用例),最后自动化报告(Allure) --- ### 三、从手工用例到自动化脚本的转化策略 1. **用例筛选**:从手工用例中抽取**原子操作**(如输入文本、点击按钮) 2. **改造原则**: - 删除UI验证步骤(如“检查按钮颜色”) - 增加**断言点**(API响应码、数据库变更记录) 3. **数据分离**:将测试数据存入JSON/YAML文件 ```python # 示例:数据驱动测试 import pytest @pytest.mark.parametrize("username,password", [("test1","123"), ("test2","456")]) def test_login(username, password): assert login_api(username, password).status_code == 200 ``` --- ### 四、工程化落地实践 1. **版本管理**:用Git管理测试脚本(分支策略对应开发环境) 2. **持续集成**:将自动化用例接入Jenkins/GitLab CI流水线 ```bash # Jenkins配置示例 pipeline { stages { stage('Test') { steps { sh 'pytest --alluredir=./report' } } } } ``` 3. **报告体系**:集成Allure生成可视化测试报告[^5] --- ### 五、避开转型陷阱(来自引用[^2][^4]的警示) - ❌ **盲目追求覆盖率**:初期自动化率控制在15%-30%即可 - ✅ **明确ROI**:优先自动化“执行耗时>5分钟”的用例 - ⚠️ **技术选型误区**:中小团队慎用Cypress(学习成本高) > *管理者视角[^4]:* 采用“先富带动后富”策略,培养1-2名核心人员建立试点模块 --- ### 六、长效学习机制 | 资源类型 | 推荐内容 | |----------------|--------------------------------------------------------------------------| | **开源项目** | Selenium官方Demo库、HttpRunner进阶案例 | | **社区** | TesterHome(移动端专项)、自动化测试圈(Web/API) | | **认证** | ISTQB自动化测试专项(CTAL-TA) | --- **最后建议**:转型初期保留70%手工测试工作,用**下班后2小时**专项攻坚自动化[^5]。当自动化脚本每月节省≥20人日工作量时,可申请转岗。
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