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什么是自动化测试结构？
自动化检测试是为自动化检验脚本供应实行环境的脚手架。结构为用户供应了各种优势，帮忙他们有用地开发、实行和陈说自动化检验脚本。它更像是一个专门为自动化组织的检验而创建的系统。简而言之，我们可以说结构是各种辅导政策、编码规范、概念、进程、实践、项目层次、模块化、陈说机制、检验数据注入等要素的建设性混合，以此支撑自动化检验。因此，用户在自动化应用程序以运用各种生产性效果时可以遵循这些辅导原则。
这些优势可以是不同的方法，如易于编写脚本、可伸缩性、模块化、可了解性、进程定义、可重用性、本钱、维护等。因此，为了可以取得这些长处，主张开发人员运用一个或多个自动化检验结构。此外，当有一群开发人员在同一个应用程序的不同模块上作业时，以及当我们希望防止每个开发人员完结自己的自动化方法的情况下，需求一个统一的规范检验自动化结构。

自动化检验结构的类型
市场上的自动化检验结构或许因支撑不同的要害因素（如可重用性、易维护性等）而有所不同。如以下几种类型：
●依据模块的检验结构
●检验库架构结构
●数据驱动检验结构
●要害字驱动检验结构
●混合检验结构
●行为驱动开发结构
自动化检验结构的优势
除了自动化检验所需的最少的手动干涉外，运用检验自动化结构还有许多长处：
●更快的上市时间：
通过容许检验用例的持续实行，运用一个好的检验自动化结构有助于削减应用程序的上市时间。一旦自动化，检验库的实行将比手动检验更快，工作时间也更耐久。
●前期缺陷检测：
关于检验团队来说，软件缺陷的文档记载变得适当简略。它前进了全体开发速度，一同保证了跨区域的正确功用。问题发现的越早，处理本钱就越低，选用自动化检验结构的效益也就越高。
●前进检验功率：检验占有了整个开发生命周期的重要部分。即使是全体功率的最细微的改进也会对项目的整个时间结构发生巨大的影响。虽然开端的设置时间较长，但自动化检验毕竟所占用的时间要少得多。它们实际上可以在无人值守的情况下工作，在进程的最终时间对效果进行监视。
●更高的出资回报率：虽然开端的出资或许较高，但自动化检验可以长时间为组织节省开销。这是因为工作检验所需的时间削减，然后导致作业质量更高。这反过来降低了发布后的缺点概率，然后降低了项目本钱。
●更高的检验覆盖率：在自动化检验中，可以对应用程序实行更多的检验，这将带来更高的检验覆盖率。增加检验覆盖率可以检验更多的特性和应用程序的质量。
●自动化检验的可重用性：在检验自动化中，检验用例的重复性可以帮忙软件开发人员评估程序的反应，以及相对简略的设置配备。自动化检验用例可以通过不同的方法来运用，因为它们是可重用的。
十大自动化检验结构
1.机器人结构
假设是希望在检验自动化作业中运用python检验自动化结构，Robot结构是最佳选择。Robot结构依据Python，但也可以运用Jython（Java）或IronPython（.NET）。Robot结构运用要害字驱动的方法来简化检验的创建。Robot结构还可以检验MongoDB、FTP、Android、Appium等。它有许多检验库，包括Selenium WebDriver库和其他有用的东西。它有许多API来帮忙它尽或许地扩展。Robot结构运用的要害字方法关于那些现已了解其他依据供应商的要害字驱动的检验东西的检验人员非常有用，这使得他们更简略过渡到开源。
2.网络驱动（WebDriverIO）
WebdriverIO是一个依据Node.js的自动化检验结构。它有一个集成的检验工作器，可以为web应用程序和本地移动应用程序工作自动化检验。一同，它可以在WebDriver协议和Chrome Devtools协议上工作，使它对依据Selenium WebDriver的跨浏览器检验或依据Chromium的自动化都有用。因为WebDriverIO是开源的，你可以得到一堆插件来满足你的自动化需求。“Wdio装置导游”使装置简略和简略。
3.Citrus
Citrus是一个开源结构，您可以运用它自动化任何消息传递协议或数据格式的集成检验。关于任何类型的消息传递，如REST、HTTP、SOAP或JMS，Citrus结构将适宜检验消息传递集成。假设您需求与用户界面交互，然后验证后端流程，那么可以将Citrus与Selenium集成。例如，假设您必须单击“发送电子邮件”按钮并在后端验证电子邮件是否已收到，柑橘可以接纳此电子邮件或UI触发的JMS通讯，并验证后端效果，全部这些都在一个检验中完结。
4.Cypress

Cypress是一个以开发人员为中心的检验自动化结构，它使检验驱动开发(TDD)成为开发人员的实际。它的规划原则是可以打包和捆绑全部东西，使整个端到端检验领会愉快和简略。Cypress的架构与Selenium不同;Selenium WebDriver远程工作在浏览器外部，而Cypress工作在浏览器内部。这种方法有助于了解浏览器内部和外部发生的全部，然后供应更共同的效果。它不需求您处理方针序列化或在线协议，一同为您供应对每个方针的本机拜访。当您将应用程序拉入浏览器时，Cypress可以同步告诉您浏览器内发生的每一件事情，这样您就可以本机拜访每个DOM元素。它还使得在应用程序中放置调试器变得很简略，这反过来又使开发人员东西的运用变得更简略。
5.Selenium

web应用程序最盛行的开源检验自动化结构之一。Selenium还可以作为许多其他检验东西的基础，因为它具有跨途径和跨浏览器的功用。Selenium支撑多种编程言语，如Java、C#、PHP、Python、Ruby等。它易于维护，因为它具有最大的在线支撑网络之一。Selenium可以通过广泛的库和api进行高度扩展，以满足每个人的需求和需求。Selenium是检验人员的首选，因为它可以编写更高档的检验脚本来满足各种复杂程度。它为检验编写供应了一个回放东西，无需学习特定的脚本言语。
6. Cucumber

它是一个跨途径的行为驱动开发（BDD）东西，用于编写web应用程序的检验检验。Cucumber可以快速且简略地设置实行，并容许在检验中重用代码。它支撑Python、PHP、Perl、.NET、Scala、Groovy等言语，以易于阅读和了解的格式完结函数验证的自动化。一个好的特性是规范和检验文档都被上传到一个最新的文档中。Cucumber使不了解检验的事务涉众更简略阅读代码，因为他们可以轻松地阅读代码，因为检验陈说是用商业可读的英语编写的。该代码可以与Selenium、Watir、Capybara等其他结构一同运用。
7.Gauge

它是一个开源东西无关的检验自动化结构，适用于Mac、Linux和Windows。从事TDD和BDD作业的人会喜爱Gauge专注于创建动态/可实行文档。规范——量规自动化检验是在现有的ide（如visualstudio和Eclipse）中运用C、Java和Ruby的降价言语编写的。Gauge的功用也可以通过对插件的支撑进行扩展。它是作为一个BYOT（自带东西）结构开发的。因此，您可以运用Selenium，也可以运用任何其他东西来驱动检验UI或API检验。假设你想要一个可读的非BDD方法来完结自动化，你应该试试Gauge。
8.Serenity

假设您正在寻找一个与cumber和JBehave等行为驱动开发（BDD）东西集成的依据Java的结构，那么Serenity或许是适宜您的东西。它的目的是使编写自动化检验和回归检验更简略。它还容许您将检验场景保持在较高等级，一同在陈说中包容较低等级的完结细节。
Serenity充任Selenium WebDriver和BDD东西的包装器。它抽象了许多您有时需求编写的样板代码，这使得编写BDD和Selenium检验变得更简略。Serenity还供应了很多的内置功用，例如处理并行工作的检验、WebDriver处理、截屏、处理进程之间的情况、促进Jira集成，全部这些都不需求编写一行代码。
9.Carina
Carina运用盛行的开源处理计划构建，如Appium、TestNG和Selenium，这削减了对特定技术栈的依赖。您可以检验移动应用程序（本机、web、混合）、web应用程序、REST服务和数据库。Carina结构支撑MySQL、sqlserver、Oracle、PostgreSQL等不同类型的数据库，供应了MyBatis ORM结构完结DAO层的惊人领会。它支撑全部盛行的浏览器和移动设备，并且在IOS/Android之间重用检验自动化代码高达80%。API检验依据Freemarker模板引擎，它在生成REST央求方面供应了极大的灵活性。Carina是跨途径的，可以在Unix或Windows *** 作系统上轻松地实行检验。
10.ZTF

Zentao Testing Framework，简称ZTF，是一款开源自动化检验处理结构。与市面上已有的自动化检验结构比较，ZTF更聚集于自动化检验的处理功用。ZTF供应了自动化检验脚本的定义、处理、驱动、实行效果的回传、Bug的创建以及和其他自动化测框测的集成。ZTF运用go言语开发，可以支撑各种途径。ZTF支撑常见的编程言语，您可以选择您喜爱用的言语来开发自动化检验脚本。通过禅道自研的ZTF自动化检验东西，可很好地驱动8种单元检验结构、3种自动化检验结构来实行检验，并把毕竟效果回传给禅道，进行统一的陈说展示。禅道ZTF打通了项目处理和持续集成东西之间的沟壑，贯穿持续集成、持续检验、持续布置等DevOps生命周期的不同阶段。
总结
以上列出的东西大多是已老练且盛行的，它们运用AI/ML供应了检验自动化功用，以处理组织现在面临的快速交给及质量的应战。此列表还包括供应API和服务检验的东西，这些东西关于成功的DevOps转换至关重要。人工智能、无代码、大数据和物联网检验等新式技术正在前进检验自动化的功率，一同也为现有的东西和新的参与者创造了时机，使其可以为检验社区带来价值。
自动化东西的选择不仅应该满足当前需求，还应该重视潜在的趋势和改进。有用的检验自动化东西应该支撑根本的优化、数据生成、更智能的处理计划和剖析。到目前为止，组织中的检验自动化水平很低，在14%到18%之间。但是组织正在极力将自动化覆盖率前进到80%。API和服务检验也是未来发展的趋势。