UI自动化测试工具概述

简介:
在软件应用测试中会有一些工作流可以自动使用自动化工具。自动化测试流程通常会以两种方式来使用这些工具。
  自动化用录制&回放
  在录制和回放的两种方法中,必须打开录制并且手动完成manual tester的测试应用程序的步骤。后端记录器将记录操作(识别控制,点击按钮,填充文本框中的数据等)。录制完成后(如果需要输入一些参数的东西可以在特定的文件中支持,即参数化),这个记录必要时是可以重复的。
  在高层次上,这种方法似乎更容易,且人们很容易试图遵循这种方法(在最初的几天我也跟着这…)。但在应用程序的生命周期中,会经历很多次的修改,如果有一个小应用程序中修改,将使得录制好的脚本无法识别的话,对象在其记录的属性就可能会改变。所以,每当应用程序中的一些修改,我们及时都要变动(根据我的经验,会有许多修改的)要录制好的脚本。通过使用这种方法,根据应用程序的更改去同步调整这些记录。
  如果应用程序/应用程序流非常简单,也不会有太多的变化,那么这种方法可能是有用的。
  通过编写自定义代码&使用内置的一些工具
  尽管记录器是被用在前面的方法,有时候我们还得借助都自定义编码,以及内置工具的帮助下进行。这意味着,自动化测试人员必须编写代码来控制识别,控制操作(点击,填充数据等),借助所提供的工具的帮助。
  在更高的层次上来说,这开始的时候似乎是非常困难的。但是如果有一个适当的框架内设计,那么这个方法就会容易很多。可能需要更多的时间来做这个东西,但在长远来看,使用这种方法将会很容易维护脚本(当然可维护性取决于框架)。
  现在市场有很多如Selenium、Coded-UI,QTP等工具,可以用于自动化测试。在以下的文章中我将讨论这些工具,从我的经验来谈如何开发定制测试框架。


最新内容请见作者的GitHub页:http://qaseven.github.io/
相关文章
|
4月前
|
设计模式 前端开发 测试技术
告别脆弱:构建稳定UI自动化测试的3个核心策略
告别脆弱:构建稳定UI自动化测试的3个核心策略
530 113
|
5月前
|
存储 关系型数据库 测试技术
玩转n8n测试自动化:核心节点详解与测试实战指南
n8n中节点是自动化测试的核心,涵盖触发器、数据操作、逻辑控制和工具节点。通过组合节点,测试工程师可构建高效、智能的测试流程,提升测试自动化能力。
|
6月前
|
运维 Prometheus 监控
3 年部署经验总结:用自动化工具轻松管理 300+ 服务器开源软件
三年前接手公司IT部门时,我满怀信心,却发现部署效率低下。尽管使用了GitLab、Jenkins、Zabbix等100+开源工具,部署仍耗时费力。文档厚重如百科,却难解实际困境。一次凌晨三点的加班让我下定决心改变现状。偶然看到一篇国外博客,介绍了自动化部署的高效方式,我深受启发。
279 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 测试技术
EdgeMark:嵌入式人工智能工具的自动化与基准测试系统——论文阅读
EdgeMark是一个面向嵌入式AI的自动化部署与基准测试系统,支持TensorFlow Lite Micro、Edge Impulse等主流工具,通过模块化架构实现模型生成、优化、转换与部署全流程自动化,并提供跨平台性能对比,助力开发者在资源受限设备上高效选择与部署AI模型。
523 9
EdgeMark:嵌入式人工智能工具的自动化与基准测试系统——论文阅读
|
4月前
|
人工智能 搜索推荐 UED
一个牛逼的国产AI自动化工具,开源了 !
AiPy是国产开源AI工具,结合大语言模型与Python,支持本地部署。用户只需用自然语言描述需求,即可自动生成并执行代码,轻松实现数据分析、清洗、可视化等任务,零基础也能玩转编程,被誉为程序员的智能助手。
|
5月前
|
自然语言处理 前端开发 测试技术
使用 Playwright MCP 实现 UI 自动化测试
本文介绍如何结合Playwright与MCP协议实现智能化UI自动化测试。通过自然语言指令控制浏览器,降低技术门槛,提升效率,并涵盖环境搭建、核心功能、实战案例及最佳实践,展现对话式自动化的未来趋势。
|
5月前
|
Java 测试技术 API
自动化测试工具集成及实践
自动化测试用例的覆盖度及关键点最佳实践、自动化测试工具、集成方法、自动化脚本编写等(兼容多语言(Java、Python、Go、C++、C#等)、多框架(Spring、React、Vue等))
313 6
|
6月前
|
人工智能 数据可视化 数据挖掘
团队日报不用愁!自动化生成工具亲测:任务进度实时同步
本文深入分析了传统手动日报在数据孤岛、格式混乱和时效性差三大痛点,并探讨了自动化日报带来的效率提升、决策优化等四大核心价值。通过对板栗看板、SmartBrief、n8n 等六款主流工具的功能、适用场景及实战效果进行测评,为企业提供科学的选型建议与实施路径。
团队日报不用愁!自动化生成工具亲测:任务进度实时同步
|
4月前
|
人工智能 缓存 自然语言处理
86_自动化提示:AutoPrompt工具
在当今人工智能领域,提示工程(Prompt Engineering)已成为释放大语言模型(LLM)潜能的关键技术。随着LLM规模和能力的不断增长,如何设计高效、精确的提示词成为研究和应用的焦点。然而,传统的手工提示工程面临着巨大挑战

热门文章

最新文章