软件测试自动化测试怎么学？

自动化是一个老生常谈的话题，也是一个软件领域非常有技术广度和技术深度的活动，特别是在大型软件的生命周期上。

质量领域本身要求从业人员要全面了解产品、有全局风险意识，例如：产品需求/设计阶段能否发现设计缺陷、产品测试阶段能否发现深层次的bug、产品运维阶段能否制定良好的灰度策略、快速发现、定位线上问题，甚至如何做好新/老系统线上过渡切换等等，这里面都有自动化测试可发挥的空间。

从技术广度来说，不同的技术领域的质量保障需要使用不同的技术（这些技术领域都有一些代表性的工具，但不一定能完全满足实际的项目自动化测试需求），例如有做JUnit接口测试的、有做Web/AppUI测试的、有做性能测试的、有做用户体验测试的、有做AI算法测试的、有做IoT的、有做压测的、有做各种专项（如兼容性、安全、多媒体、网络）测试的等等，实在太多了......。

如果考虑到测试工具本身的可用性、系统性，除知道使用工具以外，可能还需要掌握一些基础开发技能，例如：Java/Node/Python后台、React/H5前端、或者Android/iOS客户端

做自动化测试应该掌握哪些技术？

测试理论基础

关于测试理论基础这里不赘述了，白盒/黑盒、等价类、边界值等。

通用计算机基础

建议至少掌握一门编程语言（C/C++/Java/Python，推荐Python，学习成本相对更简单一些）。相比于特定需求/领域的开发人员来说，测试人员对编码要求相对会弱化一些（当然并不意味着不需要极客精神、架构思想）。涉及到Web、桌面GUI、Android/iOS的可以到具体应用再学习相应的框架。

掌握基本的数据结构以及在程序语言具体中的应用，例如：list、map。

掌握一种代码管理工具，如git、svn。

掌握Linux的使用及基本命令使用，如：cp、grep、vi/vim等。

掌握关系数据库的基本理论和关系数据库（如MySQL）SQL基本使用、NoSQL（如Redis）的基本使用。

掌握基础的计算机网络理论，如TCP/UDP协议、IP划分。

服务端：

(1)白盒单元测试：Junit(Java)、unittest(Python)、gtest(C++)

(2)http接口测试：Postman

(3)抓包工具：Charles、Wireshark

(4)压测：Jmeter，在大厂里面都会有特定的一些写好的工具可以使用。

(5)链路依赖分析：梳理应用间的依赖关系，提供压测模型，大厂里面也有一些工具可以使用。

(6)监控&日志分析：应用稳定性监控，如qps、rt，服务器负载、cpu监控等。日志分析这块可以做一些基于规则的错误日志监控、甚至基于AI的方式（如：机器学习）对日志大数据进行聚类、问题分析/定位。

客户端（Android/iOS/H5）：

（1）UI：Appium、Macaca、Airtest

（2）性能（CPU/内存/帧率）：Android Studio、Instruments(iOS)

（3）稳定性：Monkey

（4）兼容性：各种云真机平台