资深老鸟告诉你，别再盲目的搞自动化测试了，一篇带你打通...

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前言

我们是否真正理解了自动化的定位？我们是否能够精准地识别出那些真正值得、真正适合进行自动化的机会？

自动化是测试的有力“支撑”，而非测试本身。自动化能帮助我们更快、更频繁地执行某些任务，但它无法替代人类的思考、探索和判断。因此，识别何时、何地以及为何进行自动化，比如何写出漂亮的自动化代码更为重要。

1、跳出“回归测试”的狭隘圈子

一提到自动化，很多人首先想到的是UI层的回归测试。没错，这是自动化最常见的应用场景之一。但测试自动化绝非仅限于此。

实际上，自动化的应用场景远比你想象的要广阔得多，它几乎可以渗透到软件开发生命周期的各个环节，尤其是在测试活动的支持层面：

测试环境准备与清理：
搭建一个复杂的测试环境，恢复数据到初始状态，这些重复且耗时的工作，是绝佳的自动化机会。一个稳定的自动化环境是高效测试的基础。

测试数据生成：
很多测试场景需要特定的大批量数据。手动构造这些数据既枯燥又容易出错。自动化生成工具可以根据规则快速、准确地产生所需数据，极大地提高了测试效率和覆盖范围。

API 接口测试：
相较于脆弱且变化频繁的UI，API通常更稳定，执行速度快，反馈及时。API自动化投入产出比往往很高，是构建自动化基础的优先选择。

性能与负载测试：
这类测试本质上就是一种自动化，需要模拟大量用户并发操作。没有自动化工具，根本无法执行。

安全扫描与合规检查：
利用自动化安全扫描工具进行常见的漏洞检测、静态代码分析等，是保障产品安全基线的重要手段。

可观测性增强：
自动化可以帮助我们在测试过程中监控系统状态、收集日志、追踪请求，从而更快地定位问题。

探索性测试支持：
自动化可以快速执行重复的设置步骤、收集信息，让测试人员能将更多精力放在思考、观察和探索上。

生产环境监控：
将部分关键业务流程的自动化脚本部署到生产环境进行定时检查，可以帮助我们尽早发现生产问题。

所以，在考虑自动化时，不妨问问自己：除了UI回归，还有哪些重复、耗时、需要精确执行或大规模进行的任务，自动化能帮上忙？

2、识别任务的特性：是否适合自动化？

并非所有任务都适合自动化。尝试去自动化一个频繁变化、设计不稳定、依赖复杂外部因素或需要人类主观判断的任务，往往会带来高昂的维护成本和低价值产出。

在识别机会时，我通常会从以下几个维度评估：

重复性：
某个任务需要被频繁执行吗？（例如，每次代码提交后、每日构建后、每个版本发布前）。重复次数越多，自动化的潜在价值越大。

稳定性：任务涉及的功能或界面是否相对稳定，变化不频繁？对不稳定部分的自动化投入需谨慎，维护成本会很高。

投入产出比 (ROI)：
自动化一个任务需要多少前期投入（学习、设计、编写、调试脚本）？自动化后能节省多少人工时间？能多快地收回成本？能带来什么额外的价值（如更快的反馈、更高的精度）？粗略估算一下，避免投入巨资自动化一个几乎不执行的手动任务。

风险重要性：
任务覆盖的功能是核心、高风险模块吗？自动化这些关键路径能有效降低发布风险。

耗时性：
手动执行一个任务需要花费大量时间吗？自动化可以显著缩短执行周期。

人为错误倾向：
某些任务因其重复性或复杂性，手动执行容易出错（如大量数据的录入、复杂的配置步骤）。自动化可以确保一致性和准确性。

需要机器的能力：
某些任务需要极高的执行速度、并发能力或连续运行能力，这是人类无法做到的（如性能测试、长时间可靠性测试）。

结合以上几点，优先选择那些高重复、相对稳定、高风险、耗时且易错、投入产出比合理、需要机器能力的任务进行自动化。

3、倾听痛点，观察工作流

自动化的目的是解决问题，提升效率和质量。发现自动化机会的最佳途径之一，就是倾听团队成员（包括开发者、产品经理、其他测试工程师）的“痛点”和抱怨。

“每次测试环境都要配半天，太烦了！” -> 自动化环境搭建/数据准备
“改一点点代码，整个回归烟雾测试跑一遍要好几个小时！” -> 自动化核心回归测试

“那个第三方接口老是不稳定，手动调起来麻烦死了，还不知道是不是我们的问题。” -> 自动化接口探测与监控

“想验证一下1000个用户同时登录的场景，手动怎么测？” -> 自动化性能测试
“产品说这里的数据计算逻辑很重要，但手动算实在太累了，怕算错。” -> 自动化数据校验

同时，仔细观察测试团队，甚至是开发团队的日常工作流程。
有没有哪些步骤是大家反复在做的？有没有哪些环节是瓶颈？有没有哪些活动是大家觉得枯燥乏味、能推就推的？

4、从小处着手，持续演进

识别自动化机会并非要求你制定一个宏大无比的自动化计划。恰恰相反，明智的做法是：

聚焦：选择一个最痛、最有价值、最容易实现的点作为突破口。
小步快跑：从自动化一个小的、独立的任务开始，比如一个API接口，一个环境检查脚本。
验证价值：让团队看到自动化带来的实际好处（节省时间、发现问题、提升信心等）。

迭代演进：在成功的经验基础上，逐步扩展自动化的范围和深度。
这种方式风险低，见效快，有助于团队建立对自动化的信心，并在实践中学习和优化自动化策略。

5、自动化是团队的责任

最后，自动化机会的识别和实施不应仅仅是某个“自动化专家”或测试工程师的职责。它应该成为整个敏捷团队共同讨论和决定的事情。
在需求评审时，就思考哪些测试场景未来可能需要自动化支持。

在迭代计划会议上，讨论哪些重复性工作可以通过自动化来优化。
在回顾会议中，反思哪些测试环节是效率瓶颈，自动化能否提供帮助。
当自动化成为团队文化的一部分，融入到开发、测试和运维的整个流程中时，才能真正发挥其最大效用。

目前主流测试技能：自动化测试，测试开发，性能测试，安全测试等等，掌握其中之一将更有优势

接口自动化测试方向：Python+requests+pytest+yaml+alluer+Jenkins；
web自动化测试方向：Python+selenium4+pytest+POM+allure+Jenkins；
app自动化测试方向：Python+appium+POM+pytest+allure+Jenkins；

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！