自动化测试实现优劣

目前互联网测试中，几乎所有团队、所有测试人员都在做自动化测试。但要评价自动化测试实现的优劣，就需要拿具体的数据来说话了。究竟自动化测试的效果如何呢？自动化测试有没有真正发挥出来其作用，又如何来评价一个团队自动化测试工作做得好坏呢？以下就跟大家分析一下自动化测试实现的优劣。

　一、背景

　　从自动化测试方法论层面来说，之所以要实现自动化测试，大致有以下几个方面的原因：

　　1、提升测试效率

　　2、提升测试覆盖度，包括深度和广度

　　3、提升测试发现问题后的解决效率

　　4、补充手动测试无法覆盖/不易覆盖的场景

　　以上是一些实现自动化测试方向性的指导原则，但要评价自动化测试实现的优劣，就需要拿具体的数据来说话了。下面就自己的一点经验，来说说自己对自动化测试优劣的一些体会，不足之处，欢迎大家交流指正。

 

二、评价自动化测试优劣的常见指标

　　互联网公司中，由于绝大多数团队都在重点攻克自动化测试，因而每个团队都指定了相应的评价指标。虽然各个公司，各个团队对指标的侧重不同，但几乎都会关注如下指标。

　　1、自动化运行通过率/成功率

　　这里排除了代码bug导致的失败。为了避免自动化运行经常失败，大部分团队都会将自动化运行通过率作为一项重要指标，来评判不同模块/业务线自动化实现的好坏。还将这个指标设置一定的阈值，例如，经历过的有个团队要求自动化运行成功率要大于90%+，最好能100%运行成功。

　　这个指标是几乎所有团队都会强调的一个指标了，因为自动化运行通过率/成功率是自动化发挥作用的前提条件。但看这个指标，其实也无法评估自动化实现效果，只能说明自动化运行的比较稳定。

　　2、自动化执行频率

　　这里的执行频率，排除业务测试，特指每天定时的自动执行。不同团队，根据实际情况不同，有不同的要求。例如，有的团队要求早晚至少各一次，有的团队则要求每天至少执行一次，但无论哪一种，几乎都会形成这样一种现象：各个团队为了让定时自动执行时都通过，每天都要花费一定时间来维护自动化代码。

　　这个指标其实也是一种评估自动化运行是否稳定的指标。执行的频率越高，加上执行的通过率/成功率越高，说明自动化运行的越稳定。

　　3、自动化case数量/覆盖场景数

　　这个指标不同业务线之间，其实没有太大的可比性。但同一个业务线上，还是可以作为参考指标的。自动化case多、覆盖的场景多，至少一定程度上说明了自动化的覆盖范围。这个指标可以一定程度上来评估自动化测试的广度、深度。

　　4、自动化发现bug比例

　　如果说自动化运行通过率/成功率、自动化执行频率、自动化case数量/覆盖场景数还是评价自动化优劣的过程指标，那么自动化发现bug比例就是最有力的结果性指标了。试想一种极端情况，如果一个自动化项目，跑了N久后，还没有发现过bug，那么这个自动化的价值是不是要打一个大大的问号呢？

　　自己经历的团队，以及曾经接触过的团队，其实对自动化发现bug比例的侧重反而不是那么高。

　　这个指标可以说是众多指标中，最能立竿见影的说明自动化实现效果的指标了。自动化发现bug的比例越高，说明自动化在实际的项目中发挥的作用越大。甚至可以用自动化发现bug率是100%，来作为自动化测试的终极目标。

 

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三、评价自动化测试优劣的隐性指标

　　关于评价自动化测试的优劣，除了上述常见指标外，还有一些不太容易拿数据说话的指标，这里叫做隐性指标。

　　隐性指标主要包括：自动化的维护成本、自动化的运行成本

　　1、自动化的维护成本

　　针对同一个业务，不同的自动化测试实现方案，对应的维护成本可能天壤之别。诚然，自动化的维护成本，受业务成熟度、迭代速度、项目规范程度影响，但不妨考虑以下情况下，你的维护成本如何：

　　新增了一些逻辑(如，接口/服务/应用)，对新增部分维护自动化，你需要多长时间；

　　删除了一些逻辑(如，接口/服务/应用)，对删除部分维护自动化，你需要多长时间；

　　修改了一些逻辑(如，接口/服务/应用)，对修改部分维护自动化，你需要多长时间；

　　在项目迭代速度加快时，并伴有增删改逻辑时，你的自动化脚本还能跟得上吗？其实，这是不少团队都会面临的严峻考验。 一个正处于快速发展的业务，每次业务测试、回归时，可能都会想放弃自动化测试，转而来手工执行测试。因为，自动化测试还要不断调试自动化代码，大概率来不及这次的测试，还不如直接手动测试的效率高。

　　2、自动化运行成本

　　这里的自动化运行成本是说，从想执行自动化 ~?执行结束 需要符合的人力&时间成本。一般的自动化运行过程大致如下：

　　1）创造一些自动化执行条件。比如，找运行数据，设置运行环境等等，这一步如果没有被自动化掉，需要花费人力&时间；

　　例如，实现的自动化只能”一条腿走路“，即只实现了半自动化，并没有实现100%的自动化，运行前/中/后可能需要人为参与。

　　2）执行自动化。这里主要是自动化运行所需时间，时间越长，导致的等待时间越长。可能你会说，自动化执行的时候，你可以去干别的事情啊，没必要一直等待执行结束。但既然执行了自动化，肯定想像手工测试一样，”马上“看到执行结果，得到及时反馈，才能避免在不同工作间来回切换。

　　3）验证自动化结果。一般结果的验证都包含在上一个步骤里面了，但不排除有些验证仍然需要人工来check的情况。这种情况，其实也属于半自动化的一种实现形式。

　　4）自动化失败问题排查。各种各样的原因，都会导致自动化运行失败了，比如，数据问题、环境问题、自动化维护不及时、第三方问题等等。自动化失败后，能否比较清晰的给出失败原因，甚至能根据自动化失败结果，直接定位到失败原因，这些做到位了，会让你对自动化爱不释手。

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