在国外，资深的软件测试人员大多是手动测试，他们厉害之处在于测试用例的设计，但在国内，很多测试人员都把自动化测试当成很厉害的资本，为什么？

Devops知道Internet应用程序需要快速迭代，每天发布数百个版本。您可以手动测试它们。记住要改变一个点，你需要测试所有的点。如果是微服务架构，还需要测试项目团队的集成。

另外，测试是人写的，用例是人设计的，可以反映人的水平。这台机器只是重复地运转，而且运转得更好。

软件测试中手工测试重要还是自动化测试重要？

似乎很多人都问过这个问题。手动测试和自动测试哪个更重要❓ A:两者都很重要。没有哪个问题更重要。

我想我们可以考虑哪种方式更适合不同的场景或阶段？

手动测试和自动测试都基于对用户需求和功能需求的正确理解，以及测试对象的完整测试设计。

根据测试阶段或功能稳定性，手动测试更适合于软件模块、集成测试阶段或功能稳定性低（缺陷多、变化快等），如果此时进行自动化，会引入太多的自动化开发和维护成本。自动化测试更适合在产品迭代的后期或功能相对稳定的时候进行。它通常用在回归测试场景中（请看我随后的文章，这里将讨论自动转发）。

根据测试对象的不同，例如测试百万级元数据迁移聚合处理时，由于数据的多样性，很难通过手工测试来保证质量。当然，为了提高测试效率，保证测试质量，有必要考虑自动化的方法。在时间有限的情况下，尽可能使用自动化来覆盖重复操作。

同时，自动化不是机械应用的。根据不同的业务场景选择合适的自动化框架非常重要，可以有效地提高测试开发的效率，降低维护成本。例如，对于流程性强的业务模块，关键字驱动的测试框架更有利于用例的组织和维护。常用的自动化框架还包括数据驱动测试框架和模块化测试框架。

自动化测试的类型还应根据本地条件进行调整，如UI自动化、接口自动化等，并应根据业务特征和底层架构选择适当的类型。

最后，我们应该尽最大努力避免为了实现自动化而进行自动化，而是为了进行更有价值的测试。

软件测试要写代码吗？

一般来说，您不需要编写代码，但是您应该熟悉程序的运行模式、入口和出口指示器以及相应的分析工具。

软件测试难学么？

事实上，任何工作都有一个由易到难、由难到易的过程，所以软件测试不一定是容易或难的。

一些测试工作只是一点点，编写用例，执行后完成报告。这很简单。但是如果你想提高业务能力，改进流程，改善需求之间的关系，那么软件测试行业就不是那么好了，一直在发展，从来没有停止过改变。要成为一名优秀的软件测试工程师，需要有强烈的探索精神、耐心、细心、良好的沟通能力、较强的逻辑思维能力和学习能力、全面的业务知识和较高的测试技能，而这些要求是非常重要的，可以在不断的学习和积累中获得。

每个人都不能停止学习。很多测试行业的大佬甚至会回去学习更多的技能，以适应时代的变化和工作的需要。他们中的一些人将在没有经验的情况下成功地转行。他们将自己学习，并找到培训机构。只要他们勇敢地迈出第一步，成功就不会遥远

公司要做软件自动化测试，该如何开展？

��讨论要不要做，再讨论怎么做。

要不要做自动化

自动化要不要做的问题，应该不是由某个角色决定的，而是由具体的软件产品特点、测试需求所决定的，同时自动化本身开展是有准入条件的。

自动化测试的目的不单纯是为了减少或者替代手工测试，而是为了测试人员能够做更多更有意义的测试（也包含手工测试）。 不是为了自动化而自动化，而是为了实现一套解决方案来解决问题从而开展某种自动化 ，肯定是解决某些测试过程中的问题而引入自动化测试。

同时自动化测试是有失败风险的，了解过几个失败的自动化案例，比如，团队人力充足，自动化测试非"刚需"的情况为了KPI等原因开展自动化；比如产品经常改动，就是做自动化；比如自动化框架或工具选择不当，用例难以维护、扩展等等，这也是比较常见的几种导致自动化失败的原因。

关于自动化的一些认识，可以看下我分享的一篇文章《何为自动化测试，为何自动化测试》。

如何做自动化测试

自动化测试本质上只是区别于手工测试的一种测试执行手段。都是基于需求分析、测试设计的基础上开展的。

首先，根据产品的特点、架构，选择适合的自动化测试框架、工具。比如产品业务包含复杂的流程逻辑（含审批环节、多用户角色），需要进行完整流程的自动化测试。这时候需要选择什么样的方式开展（比如选择 关键字驱动➕数据驱动测试框架，使用Python基于robot framework）进行用例开发。

其次，自动化环境搭建，比如开发环境(如Python＋pycharm)、执行环境(如 Jenkins持续集成）、维护环境(如 git)。

最后，用例开发、执行、维护。自动化用例的可维护性、可扩展性对自动化测试可持续性开展起着重要作用，这点在开展过程中需要格外注意。

先讨论是否做，再讨论如何做。

是否应该进行自动化不应该由某个角色决定，而是由软件产品的特定特性和测试需求决定。同时，自动化本身也有接入条件。

比如产品经常更换，也就是做自动化；比如自动化框架或工具选择不当，用例维护和扩展困难等，也是自动化失败的常见原因。

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本质上，自动化测试只是一种不同于手动测试的测试执行方法。它们都基于需求分析和测试设计。

首先，根据产品的特点和架构，选择合适的自动化测试框架和工具。例如，产品业务包含复杂的流程逻辑（包括审批流程和多用户角色），需要进行完整的流程自动化测试。这时，我们需要选择什么样的方式来进行（如关键字驱动）➕ 数据驱动测试框架，使用python（基于robot框架）进行用例开发。

其次，构建自动化环境，如开发环境（如Python+pychar）、执行环境（如Jenkins持续集成）、维护环境（如GIT）。

最后，用例开发、执行和维护。自动化测试用例的可维护性和可扩展性对自动化测试的可持续性起着重要的作用，在开发过程中需要特别注意。

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