【软件测试】自动化测试到底怎么做（单元测试自动化，接口自动化，UI自动化）

【软件测试】自动化测试到底怎么做（单元测试自动化，接口自动化，UI自动化）

文章目录

• 前言
• 软件测试三层金字塔
• • 单元测试
  • 接口测试
  • UI测试
• 自动化测试三种类型
• • 单元自动化测试
  • 接口自动化测试
  • UI自动化测试
• 结束语

---

前言

大家好，我是洋子，自动化测试已经是测试领域老生常谈的话题了，今天给大家分享自动化测试到底该怎么做

软件测试三层金字塔

在讲自动化测试前，先看下软件测试的分层模型，如下图所示的“三层金字塔”，分为单元、服务和UI三个层级。尽管大家对此的具体描述各不相同（有人将三层分别定义为单元、接口、集成测试；也有人将整个金字塔划分为4-5个层级），但金字塔自底向上的结构是大家公认和遵循的

单元测试

单元测试是针对代码单元（通常是类/方法）的测试，单元测试的价值在于能提供最快的反馈，在开发过程中就可以对逻辑单元进行验证。好的单元测试可以帮助改善既有设计，在团队掌握 TDD的前提下，单元测试能辅助重构，帮助提升代码整洁度。

接口测试

接口（API）测试是针对业务接口进行的测试，主要测试内部接口功能实现是否完整。比如内部逻辑是否正常、异常处理是否正确。

接口测试关注的重点更多在于数据层面，如数据处理，数据状态，数据传递

接口测试的主要价值在于接口定义相对稳定，不像界面或底层代码会经常发生变化，所以接口测试比较容易编写，用例的维护成本也相对较低。在接口层面准备测试的性价比相对较高。手动进行接口测试的常用工具有Postman，浏览器F12调试工具

UI测试

UI测试从用户的角度验证产品功能的正确性，测的是端到端的流程，并且加入用户场景和数据，验证整个过程是否流畅。有时候在UI测试时，还会进行集成测试，集成测试的业务价值最高，它验证的是一个完整的流程，但因为需要验证完整流程，在环境部署、准备用例及实施等方面成本较高，实施起来并不容易。

自动化测试三种类型

前面我们了解到了软件测试的三层模型，所以自动化测试也是基于这三层模型进行展开的，我们可以在单元测试阶段进行单元自动化测试，接口测试阶段进行接口自动化测试，在UI测试阶段进行UI自动化测试。

单元自动化测试

因为单元测试关注的重点更多在于代码的实现与内部逻辑，所以要想进行单元自动化测试，对测试开发工程师的代码能力要求比较高。对于不同的开发编程语言，有对应的单元测试框架，比如Java 有Junit、testNG 。C#有Nunit 。Python 有UnitTest 、Pytest 。Go 有 testing 、GoConvey 、
GoStub、GoMock、GoMonkey。运用这些测试框架，再结合一些自动化测试（脚本）平台，CI流水线运行单测插件等我们就可以进行单元自动化测试了。

接口自动化测试

接口自动化当中，可以构造三种接口自动化case，分别是单接口、场景、diff 自动化case

单接口自动化case顾名思义就是对单个接口构造自动化case，包含请求方式，接口名和接口路径，传参，预期返回结果。在校验预期返回结果时通常是会进行断言，常用的断言方式可以选择键值对(键为返回的字段名，值为返回的数据)，JSON Schema和Yaml

场景自动化case则是将多个单接口自动化case根据业务场景集成起来，能够发现业务场景下的接口问题，比如超时，上下游异常等

diff测试简单来说就是比对相同接口在不同版本/不同环境下面的返回内容是否符合预期，diff测试目前很多互联网大厂已经在采用，我们在写自动化case同样要构造diff自动化case，构造的方法和单接口自动化case相同，只是我们需要不同的环境URL地址进行对比

如果使用Java语言，可选择TestNG或者REST Assured 作为测试管理框架，搭配Maven+HttpClient+Jenkins+Allure/ReportNG测试报告+MyBatis+mock+springboot 可以开发一套基于Java的接口自动化测试平台。如果使用Python语言，接口自动化测试管理框架可以是Pytest/Unitest/Airtest/Robot framework 四选一 。搭配Requests库+PyMySQL+Allure测试报告+Flask/Django可以开发一套基于Python的接口自动化测试平台

UI自动化测试

无论是Web端还是App端，UI自动化测试都是基于页面元素的识别和定位来模拟用户行为。UI自动化测试工具常见的有Appium，Selenium，搭配Pytest或者Airtest测试管理框架，可以开发出一套UI自动化测试平台。

结束语

自动化测试是一种比手工测试更快发现问题的手段，它能够提高测试效率和质量，近几年来互联网大厂针对人工智能领域，利用机器学习和深度学习算法做了许多探索，如用例自动生成，问题自动分析等等，学会自动化测试还是很有必要性。