新一代自动化测试工具需要具备的功能

简介: 新一代自动化测试工具需要具备的功能

大家好,我是阿萨。一聊到自动化,我们大部分人就会说Selenium和Appium。都会提到不就是模拟用户定位元素和操作元素然后校验结果么。更多一些并发运行用例,数据和逻辑分离等。No,No,No。


虽然有很多新的测试框架层出不穷但是新技术在不断发展,新的测试框架也需要支持新的功能。上面那些已经无法满足最新的技术发展了,


今天阿萨就列举一些新的测试框架要支持的新技术,自动化测试工具必须具备的能力。今天是个提出问题的文章,并没有答案。也欢迎这些领域的专家可以共享一下自己用到的技术。


生物认证技术


生物特征认证对于提供高质量的移动应用程序用户体验越来越重要。


通过允许客户登录他们的应用程序或通过验证他们的生物特征数据来验证他们的交易,领先的银行和其他企业正在提供既方便又安全的移动体验。


图像注入


需要使用摄像头的移动应用程序功能也在不断增加,比如从条形码阅读器到银行支票扫描仪。图像注入有助于将测试这些功能的用例添加到自动化测试套件中。所以需要能加图片自动读取并识别的功能。


图像注入获取存储在存储库中的图像(.jpeg、.jpg、.png或.bmp格式),并将其呈现给应用程序,就像设备摄像头读取了它一样。这允许测试应用程序与相机的不同方式,例如不同类型的焦点和图像放置。


网络虚拟化


所有移动应用程序开发人员和测试人员都面临着同样的挑战:确保应用程序无论在什么地方、在什么条件下都能正常地响应。这些条件包括飞行模式、无网络连接、网络连接差以及2G、3G或4G网络速度。


如果用户正在使用银行应用程序,然后走进电梯或地铁,应用程序是否能优雅地处理这种情况?


语音识别


如何测试语音识别?

许多行业最近开始将某种形式的语音助手或语音识别系统作为其移动应用程序的一部分。银行业是在这一领域取得长足进步的一个主要行业,采用虚拟助理帮助客户节省基本银行任务的时间。


零售商和杂货连锁店也在追赶语音识别的潮流,将Siri、Alexa和谷歌voice等主要平台作为与客户互动的另一种方式。


地理定位测试


地理定位测试是从不同地理位置的ip对web或移动应用程序进行测试。一些用例包括检查通知、性能、通知等。


应用程序可以从一个位置成功加载,但当用户移动到另一个位置时就不像预期的那样了。此外,应用程序将根据用户的位置显示上下文弹出消息。因此,使用地理位置测试为每个用户运行所有可能的测试场景是至关重要的。


双因子身份验证


双因子身份验证(2FA)是一种常见的加强应用程序安全性的方法,它需要两种方法来验证你的身份。我们在电子邮件、短信、银行应用程序和许多其他平台上都能看到2FA。


如果2FA是一个非常重要的功能,并且正在成为一种必需品,那么测试2FA必须是优先考虑的事情。自动化您的2FA测试是改善和保护您的在线和移动应用程序的重要一步。


质量的可见性


DevOps强制向需要快速验证的客户快速发布新价值。快速和持续地验证软件质量只能通过智能测试自动化来完成。


根据应用类型的不同,会有不同的质量限制和考虑因素。这些可以是工具、覆盖需求、市场事件等等。你不能评估和衡量你看不到的东西,这就是为什么高质量的可见性对团队至关重要。围绕开发生产力和质量定义适当的kpi,并不断地审查它们,这将导致停滞不前和持续增长组织的成熟度之间的区别。


移动用户体验测量


移动应用程序是当今世界不可或缺的一部分,预计到2025年,移动应用程序市场将产生超过6130亿美元的收入。用户对移动应用程序有很高的期望——他们希望它们能完美地运行,没有延迟或中断。


用户对手机应用的期望比以往任何时候都要高,因此你必须在手机设备上设计积极的体验,并为此进行测试。


测试覆盖率


随着设备的发展和增加,不断更新测试覆盖率是很重要的。根据用户、他们的位置、设备趋势和对风险的舒适度,对测试覆盖率做出战略决策。


在测试实验室中混合使用真实的设备、模拟器和模拟器可以帮助确保已经覆盖了基本场景。


可访问性测试


随着老龄化的到来,越来越多应用都会提供针对不同人群的可访问性。自动化大部分移动可访问性测试,并减少运行它们所需的总时间。此外,也需要生成一个可访问性测试报告,可以帮助开发人员提前发现和修复可访问性问题。


工具确保你的应用程序与屏幕阅读器、语音识别软件、屏幕放大等一起工作。针对手动非功能性测试可以简单轻松的进行验证并给出结果。


以上是阿萨工作中常见的一些需要自动化解决的场景,有没有同行业的小伙伴,可以交流一下?欢迎关注公众号,并留言。

相关实践学习
达摩院智能语音交互 - 声纹识别技术
声纹识别是基于每个发音人的发音器官构造不同,识别当前发音人的身份。按照任务具体分为两种: 声纹辨认:从说话人集合中判别出测试语音所属的说话人,为多选一的问题 声纹确认:判断测试语音是否由目标说话人所说,是二选一的问题(是或者不是) 按照应用具体分为两种: 文本相关:要求使用者重复指定的话语,通常包含与训练信息相同的文本(精度较高,适合当前应用模式) 文本无关:对使用者发音内容和语言没有要求,受信道环境影响比较大,精度不高 本课程主要介绍声纹识别的原型技术、系统架构及应用案例等。 讲师介绍: 郑斯奇,达摩院算法专家,毕业于美国哈佛大学,研究方向包括声纹识别、性别、年龄、语种识别等。致力于推动端侧声纹与个性化技术的研究和大规模应用。
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