资深测试老鸟，对于自动化测试的总结，如何做与误区分析，一篇通透...

---

前言

1、什么项目适合做自动化测试？

1.需求稳定，不会频繁变更
2.研发和维护周期长，需要频繁执行回归测试
3.需要在多种平台上重复运行相同测试的场景
4.某些测试项目通过手工测试无法实现，或者手工成本太高
5.被测软件的开发较为规范，能够保证系统的可测试性
6.测试人员已经具备一定的编程能力

所以，要综合实际情况来看待“自动化测试”。

它的确可以从一定程度上解放测试人员的劳动力，完成一些人工无法实现的测试，但并不适用于所有的测试场景。

如果，维护自动化测试的代价高过了节省的测试成本，往往会得不偿失。

2、自动化测试意义

自动化测试意义，更现实的来说把我们的自动化测试应用到项目中去，在保证质量的前提下让项目的测试成本低于纯手工测试。

自动化测试关注的一些指标：

1.自动化测试用例的覆盖率=自动化测试用例数/所有用例总数，这个比例越高，测试反馈越快，成本节约越多。
2.节省的时间成本=手工测试所花的时间-自动化测试所花的时间。

3.自动化测试的投入=开发脚本的投入+脚本维护的投入+工具价格(商业工具)。
4.自动化测试发现的缺陷数:每次回归测试时，自动化测试发现的缺陷数及遗漏数，反应了自动化用例的有效性。

5.自动化测试的投入产出比(ROI)=(手工测试的成本-自动化测试的成本)/自动化测试的成本。

ROI为负值，表示自动化测试的成本未收回。ROI为正数，表示自动化测试的成本已收回，且值越大越好。

3、自动化测试的认识误区

误区一：

自动化测试是一种比人工测试更先进，更高级的测试手段。自动化测试既有自身的优点，也有其局限性。

例如对于需求不明确，或者界面经常发生变动的产品就不适合使用自动化测试。自动化测试与手工测试的关系应该是相辅相成，互相弥补各自的局限性，相互促进。

误区二：

自动化测试能够发现大量的缺陷，它比手工测试更有效。实际情况是，自动化测试只能发现20%以下的软件缺陷，而手工测试反而能发现更广泛且很深层次的问题。

自动化测试在回归测试时可以节省很多时间并快速验收，但这并不意味着其发现问题的能力比手工测试更强。单从发现缺陷的角度而言，自动化测试的效率低于手工测试。

误区三：

所有的手工测试都应该被100%的自动化。一味片面地追求自动化率，不仅软件的质量得不到提高，而且还会让测试人员疲于奔命，投入和产出的性价比很低。

有不少负面测试就只能通过手工测试的方式完成并进行验收。自动化测试不是万能的，需要根据实际情况引入并有的放矢地设定其覆盖率。

误区四：

即使一次性的软件项目也应该采用自动化测试。自动化测试的投入成本，至少要在好几个发布版本之后才能体现其价值。
因此对于一次性的软件项目，应该避免采用自动化测试方案。

误区五：

自动化测试只是测试工程师的事情，与开发人员没有关系。在软件开发过程中，首先要考虑软件本身的可测试性。

如果开发人员一开始就不把软件的可测试性考虑进来，会导致开发的软件难以测试，甚至无法实现自动化测试。

误区六：

自动化后测试效率立刻提高(如测试工作马上减轻，进度缩短)引入自动化测试需要做大量的前期准备工作，包括技术上的，资金上的，人员上的准备等等。

另外在实现自动化的过程中可能消耗的时间比手工测试化费的时间更多，短时间内测试效率是无法提高的。

误区七：

自动化测试引入后就一劳永逸了。自动化测试能否达到应有的效果还取决于实施过程中的多方面因素：

1）自动化测试不会创造性地发现测试方案里没有的设计缺陷。因此，需要有经验的测试人员对测试方案进行系统、周密的设计和不断修改

2）自动化测试代码需要根据系统功能的变化不断的调整进行维护
3）自动化测试代码运行的稳定性需要不断的调整与优化

最新最全花1W买的Python+Selenium全栈Web自动化测试

下面是我整理的2025年最全的软件测试工程师学习知识架构体系图

一、Python编程入门到精通

二、接口自动化项目实战

三、Web自动化项目实战

四、App自动化项目实战

五、一线大厂简历

六、测试开发DevOps体系

七、常用自动化测试工具

八、JMeter性能测试

九、总结（尾部小惊喜）

人生最珍贵的不是最终抵达的终点，而是沿途突破自我的每个瞬间。当你觉得撑不住时，请记住：蝴蝶破茧时的挣扎，正是它获得飞翔力量的关键。你的坚持，正在为生命谱写最动人的乐章！

别被暂时的风雨模糊了视线！那些看似坎坷的路途，都在引领你走向更美的风景。当别人选择放弃时，你的坚持就是最有力的宣言。向前奔跑吧，整个世界都在期待你的光芒绽放！