突发奇想！自动化测试在测试过程中该怎样提升效率？

测试能力分层的组织架构下，一提到效率提升，可能大多数人，首先想到的是测试开发团队，亦或是成败在于此。假如我们也是这样想，我想我们可以尝试换一个角度，也许会有更多的收获。

两个必要问题

解决效率问题，其本身包含两个必要问题，二者缺一不可：

“适不适合”做
“能不能够”做

“适不适合做” 衡量的是意义价值，即必要性，引入自动化测试是为了能够切实解决某些问题，而不是单纯为了自动化而做自动化。

“能不能够做”衡量的是能力水平，即可行性，重点关注的是具体开展过程中的自动化设计、开发、维护、使用等问题，如何通过更优雅的方式降低开发、维护成本，比如数据驱动等等。

结合以往经验，在只解决上述问题中的其一或者二者不解决的情况下，可能会出现以下情况：

只解决“适不适合做”的问题，可能会导致：

没有掌握完整的自动化测试技术栈，开发成本高。
没有选择合适的框架或解决方案，无法从整体上降低用例的编写、维护成本，在持续投入下，投入产出比大概率为负。

只解决“能不能够做”的问题，可能会导致：

传统瀑布开发模式下，迭代周期长，次数少。几个版本下来，等同测试覆盖下，自动化测试投入可能大于手动测试投入。
频繁的需求变更，自动化用例维护成本高，自动化测试逐渐废弃。

“适不适合做”、“能不能够做”的问题都不解决，可能会导致：

如果是这样，那这只能是 “闹着玩”，也许昙花一现、也许半途而废。

因此，在我们的自动化开展过程中，引入了自动化需求澄清环节，主要研判的就是上述两个问题。这个过程，业务方作为需求提出方主要研判“适不适合做“的问题，测开方作为需求承接方主要研判“能不能够做的问题”，根据以往经验，前者问题难度更高更复杂。

因此，我们不难发现，要做到有效的提升、这两个问题是绕不过去。在解决这两个问题的前提下，我们才能够正确地明确其目标，才有了目标才能正确制定其具体实施方案。

为何而做（目标度量）

接下来，聊一聊目标，自动化测试度量指标，我们近几年尝试过很多种维度去度量，例如，从自动化用例数量、到覆盖率、再到ROI、效率提升率，我们发现这些度量维度不难计算，通过自动或手动统计的方式都可以统计计算出结果，但度量数据反映的情况与实际情况存在较大的差异性（效率、质量），例如度量数据呈现出的效率提升率在变高，但实际业务测试周期似乎没有变化，等等。

那么这个问题出在哪里？—— 当我们与真相一步步靠近时，这其中每一步都是有意义的。

问题也许出在 “目标” 本身，目标即导向。那么效率提升的本质是不是“用例数量多“、”覆盖率多”、”ROI高”？好像也并不是，差一点意思。我认为本质应该是简单的、直接的：

在定时任务的背景下，快 → 时间缩短
在定量任务的背景下，快 → 人数减少

我们可以尝试以效率提升最本质的目标作为驱动，也许将更有效、更直接。

在具体指标设定时，除了“定性”、不可避免的还要“定量”，“定量”一方面是为了度量其绝对值，另一方面是与其“定性”相互佐证。

定性：时间缩短 → 例如，平均项目测试周期缩短 X % 。
定量：累计节省人力投入（或累计节省额外人力投入） → 例如，累计节省额外人力投入X 人月。

如何去做

这是万事俱备，只欠东风的一步，当然这也是最重要的一步。有一些项目可能会有疑问，上述的问题，我们都一定程度解决掉了，但自动化测试仍然没有达到预期的效果。

大概可能是以下原因导致：

缺乏整体测试用例执行设计，用例覆盖目的性弱，具有随机性、随意性，低覆盖，无法真正的缩短执行效率。
只做到了自动执行，但没有做到自动验证，无法真正的在保证质量的提前下，提高执行效率。
“自动化孤岛”，缺乏持续性、未引入到流程当中。

“缺乏整体测试用例执行设计”的问题解决思路

我们在手动执行测试用例时，为了缩短执行时间，避免某些操作的重复执行，通常，我们会先设计执行场景，一个场景下，尽可能根据执行顺序，覆盖更多的测试用例。

比如，结合上述业务流程Demo,我们需要自动化测试覆盖所有功能服务接口，我们的会怎样设计测试用例？从单接口的角度还是场景的角度？

对于这种包含业务流程或是用户使用场景的功能测试分析，建议从场景的角度去覆盖，通过场景的流程分解，逐步拆分，然后对拆分后的流程环节进行测试分析，提取测试点。

最后，根据流程串联各个环节的测试点，最大程度地复用流程，降低测试覆盖过程的重复性操作，以覆盖一个场景为最小有效单位。例如，1-2-4-5-7, 1-3-6-7 。

假如，我们在自动化覆盖的时候，不按照场景的方式，单个接口逐一覆盖，此时若“关注商品”暂时没有进行覆盖，还是采用手动执行的方式验证该功能，单从自动化覆盖率、用例数量等指标看，与场景的方式无异。但在实际手动执行时，会发现在有意或无意地在操作自动化已经覆盖的“查询商品”等功能，那么从提效的角度来看，手动执行自动化已经覆盖的测试点，相当于自动化的提效作用被抵消。

因此，无论我们在冒烟测试、回归测试的用例设计中，尽可能保障覆盖功能点在操作上的闭环，以覆盖一个场景为最小有效单位，这个场景的定义就是连续性操作的闭环，可能是N个功能、也可能是一个功能。

只做到了自动执行，但没有做到自动验证

翻阅平台的自动化用例，不乏只有验证响应状态的用例出现，也许是在手动测试的时候，只是关注了下状态，剩余的一扫而过。

一条严谨有效的测试用例，需要对响应内容全面覆盖，考虑到响应内容可能存在一些非幂等性的属性，比如当前时间，目前提供的关键字中，也灵活的支持过滤掉哪些属性不校验的功能。

避免在提升效率的过程中，忽略了质量的基本要求。这也是今年自动化平台需要延展的功能—— 测试用例设计风险预警。

“自动化孤岛”，缺乏持续性、未引入到流程当中。

这个大家应该都明白，那就是引入到持续集成中，是最直接、有效的解决方法。

同时，在流程中的提测环节、在系统集成前，做好自动化测试通过率、代码覆盖率的卡点。

最后

自动化测试，起初的定义是用于回归测试等操作具备重复性，且对象具备稳定的场景中，主要考虑到功能的稳定性和投入成本的问题，前期项目功能变更的风险较高、同时周期往往紧张，自动化覆盖存在一定的开发、维护成本。

这其中的主要矛盾是“成本问题”，试想自动化覆盖成本在不断降低时，矛盾在逐渐弱化，那么这个局限性就会被打破。自动化测试同样可以用于首轮测试、甚至是在与研发功能设计有良好的契约下，在提测前也可以完成。

上述，我们在探讨自动化测试如何做到有效的效率提升，除此之外，还可以去尝试结合代码覆盖率，不断提高自动化覆盖率；结合代码改动范围，精准运行对应测试用例，从机器逐渐演变成智能…

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