浅谈自动化测试

自动化测试现在已经让各大中小企业越来越关注了,不管实际如何,上来谈的第一句话就是自动化测试你做过这个自动化测试,做过那个自动化测试没,确实,目前有很多公司都已经专门成立自动化测试团队,也有专门的自动化化架构师和自动化开发工程师,自动化测试目的是好用,用好自动化来提升现在的测试效率。那么如何用好自动化呢 1.用好自动化在某种程度上是用好已有的自动化,让现有的自动化能再测试过程中发挥最大的功效。2.会根据测试的需要向自动化化团队提出合适的自动化需求。那么就需要有这样专门的自动化团队来支持测试组织的测试执行。
自动化我个人认为,有一些观点是盲从的,认为自动化就是不间断的重复的测试,但是在实际情况下看,一谈自动化大家都能津津乐道,但是真正做好的不多。自动化的真相是成本,他的成本不低,反而很贵,我们的自动化已从的也是人实现的,他的可靠性没有想象中的那么完善,也是需要一个过程的积累和完善,所以这个团队的持续性工作是有必要的,那么对于现在的中小企业来说,这里的投入大部分上是空白的。自动化测试时就是用一段代码去测试另一端代码,他的使用成本不低于一个新的产品研发。甚至更多。现在基本都将就敏捷开发,快速迭代,基于目前的状态,所以大家都希望能有一个集成自动化的部署进行测试,来解决目前项目时间紧张的情况。但是却忽略了一点,自动化脚本也是需要不少时间开发的,既然我们项目周期很短已经不够用了,测试都已经不够用了,哪还有时间开发脚本呢,在这样的情况下,脚本是不可靠的,也无法保证测试的质量,并且紧急开发出来的脚本都是为了能尽快使用测试,可能没有考虑到扩展全面的测试脚本,所以,有可能存在脚本用几次就不能用了,这就是自动化脚本开发的成本,效率质量不高,造成了成本的浪费
所以在过程中,我们要找有效的可靠地方式来做自动化测试,采用复合测试条件的自动化测试更有效率,当然,我们企业要是有这样针对性的自动化队伍,那也需要我们自动化团队和产品测试团队要有紧密的沟通和互动,自动化团队能更清晰的理解测试团队想要的,来以最符合最贴切的方式开发测试脚本。
自动化的成本
执行用例话费的时间*执行的次数/自动化开发成本+自动化维护成本
自动化的开发/维护成本=人力成本+时间成本+资金成本
当然,看这个状态,应该是自动化执行的次数越多收益越好。所以我们在开发自动化测试框架或者脚本的时候,也要对产品的业务 流程 参数 数据又明确的了解和认知,这样在符合条件下的测试脚本的复用性会更好,持续性会更久,维护起来也会快捷方便,所以自动化这一门技术,不是人人都用自动化,而是要明确项目用好自动化。

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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