什么是自动化测试

全面指南:软件测试自动化学习与工具推荐,
本文分享了软件测试的自动化内容,包括单元测试、接口测试、UI测试的自动化方法,学习方向如编程、操作系统、数据库等,以及推荐的工具如UFT、RobotFramework和Selenium。还提供了一份详细的1个月学习计划和资源分享,旨在帮助读者快速入门并找到就业机会。

自动化测试指的是软件的自动化测试,把以人为驱动的测试行为转化为机器执行的一种过程,节省人力,通过软件和硬件的方式进行测试。

一:主要分类

单元测试自动化

单元测试主要分为。模块结构,局部数据结构,重要执行路径、出错处理、边界条件几个方面,在单元测试中, 里面主要是关注的代码实现与逻辑,这个过程一般是由开发完成。

接口测试自动化

根据接口文档创建设计测试用例,根据测试用例向接口提出请求,接口测试主要是为了看数据传输的正确与否。

UI测试自动化

UI层是用户使用产品的入口,所有功能通过这一层提供给用户,测试工作大多集中在这一层,常见的测试工具有UFT、Robot Framework、Selenium、Appium等;

二:学习方向

1)编程技巧,
2)操作系统技巧
3)数据库知识
4)业务知识
5)质量与流程管理理念。

三:工具推荐

UFT(Unified Functional Testing)

即原来的QTP(Quick Test Professional Software)与ST(Service Test)合并而来,由HP公司开发,是一个企业级的商业自动化测试工具,提供了强大易用的录制回放功能,

同时兼容对象识别模式与图像识别模式,支持B/S和C/S两种架构的软件测试;

Robot Framework

一款基于python语言编写的自动化测试框架工具,具备良好的扩展性,支持关键字驱动,支持多种类型的客户端和接口,可进行分布式测试;

Selenium

应用于web的自动化测试工具,支持多平台、多浏览器、多语言来实现自动化,优点如下:

①开源、免费;

②多浏览器支持:chrome、Firefox、IE、Edge等;

③多平台支持:Linux、Windows、MAC;

④多语言支持:java、python、Ruby、C#、JavaScript、C++;

⑤对web界面有良好的支持;

⑥简单(API简单)、灵活(开发语言驱动);

⑦支持分布式测试用例执行;


最后

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【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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