全网最详细，自动化测试与自动化框架总结，你不知道的都在这了...

目录：导读

- 前言
- 一、Python编程入门到精通
- 二、接口自动化项目实战
- 三、Web自动化项目实战
- 四、App自动化项目实战
- 五、一线大厂简历
- 六、测试开发DevOps体系
- 七、常用自动化测试工具
- 八、JMeter性能测试
- 九、总结（尾部小惊喜）

前言

单元测试框架

单元测试指的是对软件最小单元 (方法、函数、类等)进行测试。

常用的单元测试框架：
Java：Junit、TestNg
Python：Unittest、Pytest

而在自动化测试中，一个用例就一个方法，所以在自动化测试中也同样适用单元测试框架。

单元测试框架的作用？

组织并执行测试用例：
根据实际的测试需要，从大量测试用例中，选择出合适的用例批量执行，如：冒烟测试用例集、回归测试用例集等

测试判断：
任何测试都需要对实际结果和预期结果进行判断单元测试框架都提供了丰富的断言方法

测试报告：
记录测试的结果：测试用例通过率、执行时间、失败用例详情等

自动化测试框架

自动化测试是让代码来执行测试，要顺利实施自动化测试，要尽量减少人工的干预、减少脚本开发的成本和维护成本，提高测试的效率。

一个好的测试框架，是让不懂代码的人也能够通过这个框架去实现自动化测试。

自动化测试框架和单元测试框架的关系

自动化测试框架中会使用到单元测试框架，一个完整的自动化测试框架，需要借助很多其它工具来达成自己的目标(降低脚本开发成本、易于维护管理、提升测试效率等等)。

比如：
selenium：实现对浏览器的操作等
pytest/unittest：组织用例的批量执行等
PO设计模式：提升脚本编提升代码的重用性，写和维护的效率
数据驱动：实现数据和代码分离
关键字驱动：数据驱动的升级，降低了自动化脚本的开发成本和难度
此外还有日志、配置文件等等

自动化优势
可重复性；
可程序化：可以进行编程、对格式进行规范标准；
可靠：没有情绪化、稳定；
提高测试精确度；
提升测试资源的利用率：人力资源、时间资源等；

手工测试和自动化测试的区别
手工测试发现的缺陷多：因为人是有智慧的，可以自觉判断更多的问题和现象，找出更多的缺陷；
手工测试的质量更高：因为手工测试可以发现更多计划外的缺陷；
自动化测试与开发更贴近：因为自动化测试需要编写程序代码；
两者各自的局限性：手工测试相比较而言工作效率低、容易情绪化导致工作内容不稳定；自动化测则不能像人一样思考；

自动化测试软件件分类
功能测试：
UFT：界面层、付费
selenium：免费、写代码 web自动化、安装包小

性能测试：
loadrunner：收费、功能强大、50%使用率
rational robot
jmeter

测试管理工具：
禅道& jira：成本高
接口测试工具：postman
自主研发的工具：满足业务需求、针对性强
开源测试工具：费用低、灵活、易用性差
商业工具：功能强大、易用性好、价格贵、交互界面考虑全面

自动化工作流程
自动化测试决定–>测试工具获取–>自动化测试引入–>测试计划设计与开发（脚本）（最重要）–>测试执行与管理（最麻烦）–>测试评审和评估

自动化测试考虑的因素
项目的影响：自动化测试对项目的精度、覆盖率风险有积极作用，让开发更敏捷
复杂度：自动化是否容易实现，包括数据和其他环境的影响
时间：自动化测试的实现需要多长时间
需求：早期需求和代码的稳定
工作量：代码是否相对稳定、功能特性是否会进化
覆盖率：能不能覆盖程序的关键特性和功能
资源：测试人力资源、硬件资源
自动化执行：是否有时间和技能去运行

自动化测试使用适用
适用：
回归测试：在软件新版本开发时执行之前的测试；
更多更频繁的测试；
手工测试无法实现的工作；
跨平台的测试：web测试的兼容性测试；
重复性较强的操作；

不适用：
软件版本不稳定；
设计与物理设备交互的测试；
测试结果较容易通过人工判断的测试；

自动化测试工具选择
买对的、不买贵的
选择主流的测试工具
分阶段、逐步引入测试工具
选择技术支持完善的产品
如需多种工具、尽量选择一个公司产品

企业常用自动化测试框架
接口自动化测试方向：Python+requests+pytest+yaml+alluer+Jenkins；
web自动化测试方向：Python+selenium4+pytest+POM+allure+Jenkins；
app自动化测试方向：Python+appium+POM+pytest+allure+Jenkins；

下面是我整理的2023年最全的软件测试工程师学习知识架构体系图