自动化测试应该在什么阶段进行？(转)

软件自动化测试，作为手工测试的替代，越来越受到关注。Pekka Klärck，作为Robot Framework的创建者和核心开发者，按照系统级别，介绍了几种不同的自动化测试方法的区别。

一、记录回放的方式流行于商业工具之中，无需编程技能即可快速上手。然而这种方法相对脆弱，一旦UI变化测试就会受到影响，分散的脚本不可重用且难以维护，而且系统在测试前必须可用（也就意味着无法使用A-TDD方法）。因此这种方法并不适合大型自动化测试。

二、线性脚本允许使用各种语言来编写非结构化脚本，脚本直接与被测系统交互。能够快速上手，灵活性强。但是编写脚本需要编程技能，系统中一个改动会影响所有脚本，没有经过模块化或重用的大量脚本难以维护。因此这种方法适合简单任务，不适合大型自动化。

三、模块化脚本由两部分组成：驱动脚本执行测试，测试库函数完成与被测系统交互。驱动脚本编写起来非常简单，这样可以更快地建立新测试，容易维护。然而需要花时间和编程技能建立测试库，并将测试数据嵌入脚本，建立新测试就需要新的测试脚本。因此，只要拥有编程技能，这种方法还是适合大型项目，但不适合非编程人员。

四、数据驱动方法，将数据与测试脚本分离，基于模块化的测试库，一个驱动脚本可以执行多个相似测试，这样非常容易建立新测试。维护工作可以分离，测试人员负责数据，程序员负责写测试库。然而，不同类型测试仍需要新的驱动脚本，初始建立数据解析器和重用组件需要花人力。这种方法适合大型项目，只需要较少的编程技能。

五、关键字驱动，将数据与关键字结合来描述如何使用数据执行测试。这种方法具备数据驱动的优势，同时非编程人员也能建立新类型测试。所有测试由同一个框架来执行，无需不同的驱动脚本。然而初始成本很大，但是可以使用开源方案！因此非常适合大型项目。

Pekka对以上五种方法的介绍其实也是对自动化测试发展史的介绍，同时也体现了RobotFramework背后的设计思想。

除了测试框架的选择，要想做好自动化测试，还要关注其他方面。

自动化测试需要关注可测性。自动化最难的部分是与被测系统交互，特别是GUI层。确保系统容易被测试，比如给GUI元素增加标识、输出易于解析的文本、提供自动化接口等。