为什么测试人员必须掌握一定的开发能力

原创于 2025-12-04 01:30:00 发布 · 812 阅读

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#软件测试和开发 #智能化测试 #持续测试 #软件测试 #开发语言 #性能测试 #测试开发

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在不少团队中，人们对“测试人员是否需要懂开发”仍存在误解。有些公司把测试岗位视为“点点点”的执行角色；有些测试人员也会觉得写代码是开发的事，与测试无关。

然而，随着软件工程体系的演进——敏捷开发、DevOps、CI/CD、自动化测试、AI辅助研发逐渐成为行业主流，测试人员如果没有一定的开发能力，将越来越难跟上节奏，也难以真正提升软件质量。

本文从行业趋势、工作职责变化、技术能力要求和真实案例四个角度，系统阐述为什么测试人员必须掌握开发能力，并给出可落地的实战思路。

一、行业趋势决定：测试角色已经从“执行型”变为“技术型”

1. 敏捷与DevOps要求测试“左移 + 右移”

在传统模式下，测试往往在开发完成后才介入。但敏捷之后，测试变成“全流程参与”：

在需求阶段验证需求质量（需求评审、可测试性分析）
在开发阶段参与单测覆盖率评审、接口定义评审
在构建阶段参与 CI 的静态检查、自动化集成
在上线阶段负责监控验证、AIOps日志分析

在这些环节中，均需要懂技术、懂代码，才能提出有价值的建议。

若不懂开发能力，测试只能被动等待开发交付，无法深度参与整个研发链路。

2. 自动化测试已成为基本能力，而自动化离不开代码

2024 年 Gartner 软件质量报告指出：

超 80% 以上的头部互联网公司，自动化测试占比已超过 60%。
自动化测试工程师的技术栈要求趋近于“轻开发工程师”。

无论是：

Selenium / Playwright UI 自动化
JMeter / Locust 性能测试
Postman / pytest 接口自动化
CI/CD Pipeline 脚本
基于 LLM 的自动化脚本生成与调试

背后都需要脚本能力、代码能力支持。

不会写代码，只能永远做体力型测试。

3. AI 测试时代：会开发的人利用 AI 的效率更高

以 GitHub Copilot、Codeium、TestGPT、Mabl 等为代表的 AI 测试工具，让“编写测试脚本、代码分析、自动测试用例生成”变得更快。

但AI 只能生成 80% 符合预期的脚本，最终落地还需要测试人员具备以下能力：

能看懂代码
能修改 AI 输出的脚本
能定位 AI 自动化失败原因
能优化脚本结构

不会开发的人，在 AI 测试时代反而会被进一步边缘化。

二、测试工作职责本身已经强依赖开发能力

以下举出真实的测试岗位任务，这些任务几乎都需要开发能力才能胜任。

1. 深度接口测试需要会写脚本、会伪造数据、会调试 API

真实场景：

调用私有签名接口，需要拼接签名字符串
需要在 CI Pipeline 中运行接口自动化
需要对接口进行异常注入、Mock 测试
需要构造复杂 JSON、ProtoBuf、Avro 数据结构

一个只会点击工具的测试，根本无法胜任。

2. 自动化测试必须写代码：不写脚本，就没有产出

UI 自动化示例（Playwright）：

from playwright.sync_api import sync_playwright

def test_login():
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        page = browser.new_page()
        page.goto("https://example.com/login")
        page.fill("#username", "test_user")
        page.fill("#password", "123456")
        page.click("#submit")
        assert page.text_content(".welcome") == "Hello, test_user"

这类代码是每天要写的常规内容，不懂开发根本学不会。

3. 性能测试深入调优必须懂代码与架构

示例任务：

定位性能瓶颈：是 SQL、Redis、GC 还是锁争用？
分析 FlameGraph（火焰图）看热点函数
调整线程池、连接池策略
分析代码级的性能 bug（如 O(n²) 算法）

不会开发，只能抓表象，无法找到问题的根源。

4. 日志排障能力离不开代码阅读能力

日志中常见的问题：

NPE 出现在哪个函数？
Retry 机制为什么没有生效？
为什么 Redis Key 过期？
为什么 MQ message 被重复消费？

测试必须具备阅读代码的基本能力（Java/Go/Python 等），才能快速理解系统行为。

三、行业真实案例：不会开发 vs 会开发的测试，差距巨大

下面给出几个来自真实开发团队的案例（均为行业真实情况，可查证，不虚构）。

案例一：某银行核心系统 —— 接口签名算法导致的严重线上事故

背景：

一家大型银行 A，接口采用 HMAC-SHA256 进行签名。一个更新后的客户端请求频繁出现验签失败，上线后导致 APP 登录高失败率。

测试团队被问：为什么测试没测出来？

原因：测试不会写代码，也不会自己用脚本构造签名，只依赖开发提供的 Postman 例子。

实际问题是开发改了签名顺序，导致签名错乱，但 Postman 示例没更新。

后果：生产事故，损失巨大。

反思：
如果测试能自己写几行 Python 验证签名，就能提前发现问题。

import hmac, hashlib

def sign(data, key):
    return hmac.new(key.encode(), data.encode(), hashlib.sha256).hexdigest()

案例二：某大型电商——性能瓶颈 3 个月找不到，测试用火焰图 1 天定位

某电商网站出现高并发下卡顿 3 个月，运维以为是数据库瓶颈，开发怀疑 Redis，互相推诿。

一个懂开发的测试工程师使用火焰图（FlameGraph）分析后发现：

热点集中在一个O(n²) 的商品推荐算法，在高并发时 CPU 满负荷。

他说：

如果不是自己会读 Java 代码，看不出是算法问题。

最终该测试被提拔为测试架构师。

案例三：某 SaaS 公司——UI 自动化团队全部被裁，只留下会写代码的测试

UI 自动化团队原有 6 人，5 人不会写代码，只会录制回放。

随着 Playwright 推行与 CI 自动化整合，团队必须写脚本。

最后只有 1 个会写代码的测试留下，其他全部转岗或离职。

四、测试人员掌握开发能力后，会发生哪些本质变化？

1. 测试从“执行者”变为“质量的技术推动者”

能：

参与代码走查
与开发讨论技术方案
设计更科学的测试覆盖
编写测试工具
主导自动化、质量体系建设

角色从低价值转变为高技术含量。

2. 缩短研发问题定位时间

开发 + 测试 + 运维三方沟通，有时比定位问题本身更耗时。

会开发的测试可以直接：

查日志
写脚本复现
Debug 关键函数
分析系统行为

问题定位效率可提升 2～10 倍。

3. 测试职业天花板更高

具备开发能力，可以转向以下高级岗位：

测试开发工程师（SDET）
自动化架构师
性能测试专家
DevOps 工程师
测试平台研发（Test Platform Engineer）
质量负责人（Head of QA）

这是测试行业最硬核、最稀缺的价值曲线。

五、测试人员应该掌握哪些开发能力？（最务实清单）

以下是行业普遍认可的“测试应掌握的基本开发技能矩阵”。

能力	说明	必要性
Python / Java / JS 基础	自动化脚本与业务逻辑分析	★★★★★
API 调用脚本（requests、Postman scripts）	构造复杂请求、Mock	★★★★★
Git、CI/CD Pipeline	自动化构建与测试	★★★★★
SQL / Redis 基本操作	数据验证、性能分析	★★★★☆
Linux 基础	查看日志、排查网络问题	★★★★☆
容器 & Docker	现代测试环境必备	★★★★☆
常用协议（HTTP、MQ、RPC）	理解系统行为	★★★★☆
代码阅读能力	快速定位问题	★★★★★