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  • 中国自动化产业已经走过了五十年的历程。进入21世纪以来,自动化已经成为我国制造业实现可持续发展的重要支撑...随着自动化行业的发展,工业控制软件逐渐成为自动化行业发展的趋势和主流。 一、 工业控制软件特点...

    中国自动化产业已经走过了五十年的历程。进入21世纪以来,自动化已经成为我国制造业实现可持续发展的重要支撑与保证。在“满足用户需求,利用技术推动”的前提下,我国自动化产业正在不断出现新的可喜的变化。其主要特征是,产品实现数字化、智能化、网络化与综合集成化,并在性能上向着高精度、高可靠性、高适应性方向发展。随着自动化行业的发展,工业控制软件逐渐成为自动化行业发展的趋势和主流。
    一、 工业控制软件的特点
    工业控制软件除具有软件的性质外,还具有鲜明的行业特色,随着自动化产业的不断发展,通过不断积累行业知识,将行业应用知识作为发展自动化产业的关键要素,逐渐成为企业调整经济结构,转变经济增长方式的主要因素。
    1、工业控制软件离不开工艺的支持
    不同行业的工业控制软件,其服务对象均不相同,钢铁行业针对的是冶金工业,其控制软件很难适用机械行业,反之亦然。一套好的工业控制软件,不仅能够满足当前工艺的需要,而且在控制思想上,还有一定的超前意识,在一定时间内不会落后。
    2、工业控制软件要有行业数据知识库做支撑
    行业数据知识库,是指对行业控制软件起支撑作用的行业生产过程中经验积累的集合。特别需要指出的是行业生产过程中关键知识、软件、诀窍及数据等知识的汇集,也是我国自动化控制系统装上“中国脑”的基础。其主要内容包括:生产过程中采集到各种数据后,经验计算公式、技术诀窍、各种事故处理经验及各种操作经验,操作手册、技术规范、工艺模型、算法参数、系数及权重比例分配等。既包括以文档形式存在的技术规范,操作规范,国家标准等,也包括经验公式、模型算法等软件核心内容及解决工具。目前针对不同行业的工业控制软件产品的开发与生产正在兴起,各个行业的数据知识库正在成为工业控制软件的核心性,基础性要素的发展与壮大,这样也是我们的优势所在,建设好行业数据知识库,将使行业知识变成行业工业控制软件发展的动力,并推动我国工业控制软件的技术水平更好的完成由低端向着高端的转换。
    二、 工业控制软件是软件产业的重要组成部分
    工业控制软件要想做大做强,就一定要作为软件产业来抓。研制与生产过程都要实行标准化作业,按照CMMI内容要求规范软件产业的发展,CMMI全称是capability Maturity Model integration,即集成的能力成熟度模型,是国际通用的反应系统工程和软件工程的集成成熟度模型,CMMI共分五个等级,第五等级是最高级,他是一套融合多学科的、可扩充的产品集合,同时他也是工程集成与管理的最佳办法。CMMI是评价一个软件企业项目管理与研发实力的国际准则。他标志着企业走上标准化、规范化、国际化的发展之路,在国际上具有较高的认知度。CMMI认证可帮助企业提高软件质量和提升软件开发水平,是通向国际软件外包市场的“通行证”。
    不仅如此,提高工业控制软件的质量也是发展软件产业的重要内容之一。为了进一步提高软件开发的工程化,规范化和系统化水平、加强软件开发的质量管理,1995年国家标准局颁布了国标GB/T 8566-1995,规定了软件从需求分析到使用终止的系统开发、操作和维护中所需要实施的过程、活动和任务,他反应了对软件生存周期各项活动的组织方式。对此我们都要有一个明确的认识。
    软件生存周期中的活动可分成七个基本的、主要生存期过程,既管理过程、获取过程、供应过程、开发过程、操作过程、维护过程、支持过程。工业控制软件的生存周期也同样遵循着七个过程。
    一个软件企业的发展,一般都要经历从无到有,从小到大,从弱到强这样一个过程。在初始阶段,一般都是从编制程序开始。但要明确的是,工业控制软件的开发不仅仅是要会编程序,而是涉及到系统架构、控制思想、算法选择、参数优化等诸多方面,是一个由工艺人员、计算机人员、数学人员共同组成的一个开发团队、应用团队,而不是一个个人小作坊式的生产研发方式。这也是经过多年摸索找到的一个比较认可的工业控制软件的研发与生产方式。
    三、 数学模型是工业控制软件的核心技术
    在工业控制软件中,数学模型是对控制对象的表征,是对象可执行的表述,正在由于它与自动化控制技术、信息技术、工艺能力的有效结合,并发挥了重要的指挥与优化的作用,所以我们才把数学模型称之为自动化控制软件的核心技术。数学模型是对过程要素的数学描述,这种数学描述再用计算机语言准确地表达出来,并选择适合的参数或系数。数学模型包含三大要素,数学公式或算法,公式的求解及参数或系数的选择。无论是机理模型、数理统计统计模型和人工智能模型,在工业控制软件中都得到了广泛的应用。
    按照目前我国制造业自动化、信息化、应用发展状况,一般将企业的自动化、信息化系统分成BAS(基础自动化系统)、PCS(过程控制系统)、MES(制造执行管理系统)及ERP(企业资源规划)四级。在BAS级,也就是一级系统中的工业控制软件中的模型,我们也叫基础模型或一级模型,它一般是由简单算法构成的底层模型,完成比较简单的运算与控制。在PCS级,也就是二级系统中的工业控制软件中的模型,我们也叫过程控制模型或二级模型。过程控制模型是工业自动化控制的重点内容。在过程控制模型中,利用线性控制技术是比较广泛的,也是十分有用的。线性控制系统中的比例环节、积分环节、微分环节、一阶惯性环节、二阶惯性环节、一阶微分环节、二阶微分环节和延迟环节的协同与应用,是开发过程控制模型的主要技术手段。
    过程控制模型是一个工业控制模型组件的集合,只有通过许多模型组件的协同与配合,并在性能上向着高精度、高可靠性、高适应性方向发展。不仅如此,过程控制模型应用的物理环境以及应用背景都是过程控制模型的重要组成部分。随着自动化整体行业的发展,会使“中国脑”即工业控制软件的得到进一步发展,模型的应用才能发挥到极致。
    参数或系数的选择需要做艰苦工作。同一套控制模型系统由于应用的环境不同,甚至控制对象处于生产前期阶段、中期阶段或者末期阶段,其参数或系数都有可能不同,这既需要历史经验,也需要现实数据经过推理演绎与实验才能最终确定。
    对生产数据的利用也决定了工业控制模型应用的质量,特别是在线数据分析技术的应用,对于提高过程控制模型的自诊断、自适应等功能,效果是十分明显的。所有数据在利用之前,都要进行处理,将无关数据、异常数据等进行处理后,在进行使用。效果会更好。处理的手段很多,结合实际应用现状进行数据处理是比较有效的方法。利用数据挖掘技术,对数据资源进行充分利用,是提高工业控制模型应用质量和精度的一个新的技术层面的内容,同时也是工业控制软件和管理软件走向融合的一个很好的切入点,双方共用一套数据库,对数据有充分共享的自由,对数据的真实性、可靠性、实时性有充分的保证,以数据为媒,管理软件与控制软件、软件与服务对象就有了共同的语言,并形成新的管控一体化系统,使整套系统的自动化、信息化水平得到进一步优化与提高。
    利用数学模型与数据挖掘技术,首钢成功开发了集冷连轧生产过程控制、生产管理和工艺分析于一体的冷连轧生产工艺数据动态分析系统。该系统以在线数据采集为主要手段,离线数据采集为补充,以钢卷为单位长期采集和存储主要工艺过程数据,满足轧后对轧制过程和产品质量的追溯;在轧制过程中,利用非线性多项式寻优方式,对摩擦系数模型和变性抗力模型进行回归分析,从而使模型系统更加适应工艺需要,提高了模型系统的控制精度和水平;在冷连轧板形控制工艺知识的指导下,以获取冷连轧板形过程中的板型控制规律为目标,利用模糊聚类分析和关联规则分析等数据挖掘方法,对冷连轧轧制过程中产生的海量过程数据进行数据挖掘,为提高冷连轧带钢板形质量提供了新的分析方法。该系统投入使用后,起到了生产过程管控、轧后产品追溯、生产过程精细化管理的作用。同时,通过对海量工艺数据的分析, 挖掘数据背后的工艺控制规律,为模型系统优化和关键参数的优化提供了手段,对冷轧生产线生产能力的发挥起到了积极的作用。
    四、 工业控制软件也是服务
    软件即是服务。这不单单是一个概念,而是一个过程、一个体系、是一项系统工程。不仅软件是服务,明确的讲,工业控制软件也是服务,更是现代服务业的重要组成部分。我国明确将信息服务业等五大分类标准界定为现代服务,并对现代服务业明确定义为:是指伴随信息技术和知识经济的发展产生,用现代化的新技术,新业态和新服务方式改造传统产业,创造需求,引导消费,向 社会提供高附加值、高层次知识型的生产服务和生活服务的服务业。前面我们曾对数学模型是这样定义的:数学模型是对控制对象的表征,是对象可执行的表述,由此我们也可以理解为工业控制软件就是为控制对象服务的。
    当前我国制造业正在经历着一场走“新型工业化道路”的深刻变革,通过两化融合,实现可持续发展。无论是改造传统产业,还是发展现代产业,其主要技术手段是自动化技术的普及与推广,特别是发展具有自主知识产权的工业控制软件更是首当其冲。换个角度来思考这个问题,就是工业控制软件对传统产业,现代制造业提供一流的知识型服务,满足他们的需要。所以在当前这场走“新型工业化道路”的深刻变革中,为工业控制软件的服务内容提供了更广阔的空间,对服务质量也提出了更高的要求。,这种服务已经不是传统认识上的服务,不再是制造业的附属品,也不附带任何政治色彩,而是在市场力的推动下成为制造业新的核心功能。这种服务是以系统化、规范化、标准化、流程化的方式建设的一种新型的软件服务保障体系。
    这种软件服务保障体系,是以软件工程中的软件生存周期为中心,以服务对象为服务载体,以制度管理、软件维护、资料管理、安全管理、软件质量、软件维护周期等专业管理为手段,以软件专业技术为条件,以人员素质、软件物理环境、应用背景等条件为基础,以软件应用零故障为目标,为用户提供有力的软件专业服务与保障。

    转载于:https://www.cnblogs.com/cppss/p/3766059.html

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  • 随着科技的不断发展,越来越多的产品开始实施自动化测试,自动化测试也是未来发展的一个趋势,面对这种趋势,我们应该怎么来实施自动化测试呢 ,如何来选择自动化测试框架呢,下面我就来谈谈自动化测试框架 ...
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  • GUI自动化测试 自动化测试适用于: 1.软件需求变动不频繁 2.项目周期足够长 3.自动化测试脚本可重复使用 自动化测试应用场景: 1.回归测试 2. 重复性较强的测试 3.跨平台产品测试 自动化测试的局限: 1.不能完全取代...

    GUI自动化测试

    自动化测试适用于: 1.软件需求变动不频繁 2.项目周期足够长 3.自动化测试脚本可重复使用
    自动化测试应用场景: 1.回归测试 2. 重复性较强的测试 3.跨平台产品测试
    自动化测试的局限: 1.不能完全取代手工测试 2.手工测试比自动化测试发现缺陷更多 3.对产品质量的依赖性更强

    工具:

    Selenium IDE :特点:非常容易在页面上进行录制和回访,能通过id,name,class 等定位页面元素。脚本能够断言,转化各种语言,设置断点
    缺点:繁琐,脚本不稳定,无控制结构

    线性脚本的特点

    优点:易理解,脚本独立,可以单独运行,脚本组织简单便利
    缺点:代码量大,冗余,重用性差,当页面元素出现变化,维护性差

    模块化测试特点

    1.可维护性强,可重用,减少冗余,高内聚低耦合

    数据驱动

    核心思想: 将测试代码与测试数据分离,是最关键驱动的低级版本,控制的是函数级
    数据驱动的实现: 1.case包,用例包,每个模块的测试用例放case
    2.Common包:公共包,存放公共的模块和类库
    3.Util包:工具包,处理excel,数据库,日志等所用到的代码工具
    4.Test_data包:测试数据包,存放测试需要用到的数据

    Web Driver常用API

    1.dr = webdriver.Chrome() 实例化
    2.dr.close()只是关闭当前窗口
    3.dr.quit()
    4.dr.set_window_size(200,500),dr.maximize 最大化, dr.minimize_window()最小化
    4.前进和后退
    dr.back() , dr.forward()

    Web Driver 常用API元素的简单定位

    find_element_by_id(),
    name(),
    class_name()
    css_selector()
    tag_name()
    xpath()
    xpath: 1:从根节点开始的元素层次定位:所有的节点以“/”开头
    2.从任意子节点开始层次定位:任意节点开始定位需要使用“//”
    3.根据元素所在序号进行定位,如“//img[ 1 ]”表示找到第一个图像元素
    4.根据元素属性进行精准定位,语法规则// input[ @type=text ]
    超链接定位:find_element_by_link_text()
    find_element_partial_link_text()
    对话框 dr.switch_to.alert.text获取对话框文本信息
    dr.switch_to.alert.accept()点击对话框的确认按钮
    dr.switch_to.alert.dismiss()点击对话框的取消按钮
    隐式等待 dr.implicitly_wait() 强制等待 time.sleep

    Frame嵌套应用
    switch_to.frame()方法,把当前焦点切换到B frame里面
    dr.switch_to.frame( dr.find_element_by_xpath(//div[4]/iframe))
    使用switch_to.default_content(),把焦点从B frame切回A
    多窗口切换应用(句柄)
    获取当前页面句柄 dr.current_window_handle()
    获取所有句柄 dr.window_handles()
    切换 dr.switch_to.window(句柄)
    切换思路:通过遍历句柄判断来切换句柄,获取句柄,切换窗口

    模拟键盘与鼠标事件
    1.ActionChains
    单击 click 双击double_click 右键context_click
    webdriver.ActionChains(dr).context_click(定位元素).perform()
    必须用perform来执行ActionChains中存储行为,必须使用此方法来实现鼠标对元素的操作
    键盘操作:
    k = PyKeyboard()
    k.type_string( " hello 或者传文件路径 " )
    k.press_key(" H ")模拟按压H
    k.release_key( “H” )释放H
    k.tap_key(“H” , n=x , interval = y)点击H键,n次,每次间隔y秒
    k.tap_key(k.function_key [ x ]) 点击功能键F(n)

    截图
    dr.save_screenshot( 文件名 )截全图
    get_screenshot_as_file( filename),获取当前window截图

    APP测试
    app测试流程:
    第一:UI测试:对照UI交互设计文档,检查每个页面设计菜单、对话框、窗口、风格、布局等
    第二:功能测试:基本测试用例、用户场景、业务逻辑
    第三:专项测试:
    1.稳定性测试:monkey测试
    2.兼容性测试:手机按键、系统设置、外部设备、与其他应用同时开启
    3.流量测试
    4.电量测试
    5.弱网测试
    6.性能测试
    第四:安全性测试:下载各种安全管家,软件,扫描检查是否存在木马,病毒
    基于Appium的Android自动化测试
    Appium:Appium是一个开源、跨平台的自动化测试工具,支持IOS,Android平台。Appium驱动Android的UIAutomation
    Appium通信原理:Appium的核心是一个web服务器,提供了一套REST接口。它接收到客户端的连接,监听到命令,接着在移动设备上执行命令,接执行结果放在HTTP响应中返还给客户端。
    adb常用命令
    adb version显示adb的版本信息
    adb devices显示adb的设备信息
    adb connect 127.0.0.1:62001连接设备
    adb install -r 应用程序名.apk 安装应用程序
    adb uninstall apk 主包名 卸载应用程序
    adb pull 获取模拟器中的文件
    adb push向模拟器写文件
    adb shell 进入模拟器的shell模式 可直接运行Linux命令
    adb monkey 在Android设备上执行测试
    adb kill-server 关闭adb服务 adb start-server开启adb服务
    Monkey高级应用
    adb shell monkey -p pkgname 对指定的包名进行测试
    adb shell logcat 打印Android的系统日志
    adb bugreport>d:\bugreport.log 打印缺陷日志报告到指定文件
    adb shell getprop ro.serialno 获取设备序列号
    adb get -serialno 获取设备ID号
    脚本字典参数:platformName,platformVersion,deviceName,
    app …
    1.automationName:制定自动化测试引擎,如果是Android6.0以上,,则必须确定指明是automationName = “uiautomator2”
    2. platformName:制定要测试的手机操作系统 ,如IOS,Android
    3. platformVersion:移动设备操作版本
    4. deviceName:使用的手机类型或模拟器类型,在IOS中,必须使用instrument -s devices 命令得到的设备编号
    5. app:制定待测试应用程序

    UnitTest框架
    需要继承,unittest.TestCase
    具体详情笔记
    流程
    1.写好TestCase,之后由TestLoader加载TestCase到TestSuite
    2.TextTestRunner来运行Testsuite
    3.运行结果保存到TextTestResult中,打印结构
    suite = unittest.TestSuite()
    suite.addTests()
    runner = unittest.TextTestRunner()
    runner.run( suite )
    生成HTML报告

    with open("xxx.html","w") as f:
    		runner =	HTMLTestRunner.HTMLTestRunner(stream = f(必输字段),verbosity = 2,title = "单元测试报告")
    		runner.run( suite )
    		
    
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  • 与传统的手工测试技术相比,自动化测试具备了良好的可操作性、可重复性和高效率等特点,能够更加全面、快速地执行测试用例,在保证产品质量的前提下实现软件产品的快速迭代。(图片来自于网络)关于自动化测试的定义...

    随着移动互联网的发展,软件研发模型逐步完善,软件交付质量越来越受到软件公司的重视,软件测试技术特别是自动化测试技术开始在软件系统研发过程中发挥着越来越重要的作用。

    与传统的手工测试技术相比,自动化测试具备了良好的可操作性、可重复性和高效率等特点,能够更加全面、快速地执行测试用例,在保证产品质量的前提下实现软件产品的快速迭代。

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    (图片来自于网络)

    关于自动化测试的定义,本文不再详细赘述。一般来说,自动化测试是指:从局部或全部代替人工,结合测试工具和测试规范,自动执行测试脚本及提高测试效率的过程。因此,我们可以将自动化测试理解为一个集成体系,在这一体系中包含测试功能的函数库、测试数据源、测试对象标准,以及各种可重用的模块。

    自动化测试相对于手工测试而言,其主要进步在于自动化测试模型的引入,自动化测试工具是“死”的,它不具备任何想象力。因此,自动化测试的好坏,完全取决于测试工程师对于测试模型的选择,性能更高的测试模型,会带来更快的测试速度和更高的测量精确度。

    自动化测试模型都有哪些?

    自动化测试发展至今,先后产生了五种测试模型:线性模型、模块化驱动模型、数据驱动模型、关键字驱动模型和行为驱动模型。

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    线性模型

    通过录制或编写脚本,一个脚本完成一个场景(一组完整功能操作),通过对脚本的回放进行自动化测试。

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    测试脚本如下图所示:

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    从上图可以看出,线性测试模型的优势就是每一个脚本都是独立的,任何一个脚本文件拿出来就能单独运行;当然,其缺点也很明显,就是测试用例的开发与维护成本很高,这种模式下数据和脚本是混在一起的,如果数据发生变化就需要对脚本进行修改,其用例的复用性较差。

    模块化驱动模型

    将脚本中重复可复用的部分拿出来写成一个公共的模块,需要的时候就调用它,这样可以大幅提高测试人员编写脚本的效率。

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    测试脚本如下图所示:

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    如上图所示,模块化驱动模型是将测试脚本中相同的部分代码独立出来,形成模块或库,这样做有两个好处:

    1. 提高了开发效率和代码复用性,测试人员不用重复的编写相同的脚本,如果提前写好了一个测试模块,后续只需要进行调用即可,不同重复造轮子。
    1. 简化了代码的维护工作,如果测试模块发生了变化,只用修改login.py 文件中相应模块的代码即可,所有调用该模块的脚本不用做任何修改。

    即便如此,模块化驱动模型仍未能完全实现将数据和用例分离,对后期的维护工作会产生一定影响。

    数据驱动模型

    为了解决线性模型和模块化驱动模型的短板,数据驱动模型就此诞生。该模型会根据数据的变化而引起测试结果的改变,这显然是一个非常高级的概念和想法。简单地说,该模型是一种数据的参数化呈现,即通过输入不同的参数来驱动程序执行,输出不同的测试结果。

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    测试脚本如下图所示:

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    该模型的最大优点,就是实现了测试数据和测试脚本分离,不管我们读取的是数组、字典、函数,还是csv、txt 等文件,我们都可以通过传递参数,驱动脚本执行,返回不同的测试结果。

    关键字驱动模型

    这是一种通过关键字的改变而引起测试结果改变的功能自动化测试模型。QTP、robot framework 等都是以关键字驱动为主的自动化测试工具,这类工具典型的特征就是具备一套易用的可视化界面,测试人员需要做的就是将测试脚本按照“填表格”的方式填入,并考虑三个问题就可以了:我要做什么? 对谁做?怎么做?

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    本文所使用的Selenium IDE 就是一种关键字驱动的自动化工具,Selenium IDE 的脚本通常包含:命令(command)、对象(target)和值(value)三部分,测试脚本可直接在浏览器中运行,就像真正的用户在操作一样。

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    通过上图的格式去描述不同的测试对象,就可以达到不同的测试结果。关键字驱动模型以对象为出发点,降低了自动化测试用例的编写难度,对于不懂代码的同学非常直观,可视化界面,带来了更高的工作效率和更低的维护门槛。

    行为驱动模型

    最后,本文将介绍一种在国外非常流行的测试模型——行为驱动模型,这套模型源自于敏捷开发方法:行为驱动开发(Behave Driven Development,简称BDD),即从用户的需求出发强调系统行为。

    通过将BDD借鉴到自动化测试中,便产生了行为驱动测试模型,这种模型通过使用自然描述语言确定自动化测试脚本,其优点是可使用自然语言编写测试用例。

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    测试脚本如下图所示:

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    如上图所示,用例的写法基本和功能测试用例的写法类似,这样具有良好协作的益处。行为驱动测试模型使每个人都可以参与到开发测试中,不仅仅是程序员。该模型下每个测试场景都是一个独立的行为,且已有的行为可以被重复使用。

    测试报告如下图所示:

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    扩展知识

    1. 目前在Python中最流行的 BDD 框架是Behave,它与其他基于 Gherkin 的 Cucumber 框架非常相似,当然还有其他BDD框架,比如pytest-bdd和radish等。
    1. 在使用Selenium执行自动化测试时,需要注意以下几点:

    - 查找网页元素的时候,注意网页中使用frame的情况,首先要使用browser.switchto.frame("contentFrame")命令进入frame中,才能选中所需的元素。使用之后要记得返回上一级frame,browser.switchto.parent_frame()。Webmtc主要使用id选择和xpath获取元素,webmtc网页中class使用的比较少。

    • 注意页面刷新之后代码也会找不到frame,比如呼叫建立之后页面会刷新,多点会议创建之后页面会刷新,点击设置界面和呼叫界面页面也会刷新。

    以上,就是这五种自动化测试模型的基本介绍

    最后,小编想说:我是一名python开发工程师,整理了一套最新的python系统学习教程,
    想要这些资料的可以关注私信小编“01”即可(免费分享哦)希望能对你有所帮助。
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  • 与传统的手工测试技术相比,自动化测试具备了良好的可操作性、可重复性和高效率等特点,能够更加全面、快速地执行测试用例,在保证产品质量的前提下实现软件产品的快速迭代。(图片来自于网络)关于自动化测试的...

    随着移动互联网的发展,软件研发模型逐步完善,软件交付质量越来越受到软件公司的重视,软件测试技术特别是自动化测试技术开始在软件系统研发过程中发挥着越来越重要的作用。

    与传统的手工测试技术相比,自动化测试具备了良好的可操作性、可重复性和高效率等特点,能够更加全面、快速地执行测试用例,在保证产品质量的前提下实现软件产品的快速迭代。

    

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    (图片来自于网络)

    

    关于自动化测试的定义,本文不再详细赘述。一般来说,自动化测试是指:从局部或全部代替人工,结合测试工具和测试规范,自动执行测试脚本及提高测试效率的过程。因此,我们可以将自动化测试理解为一个集成体系,在这一体系中包含测试功能的函数库、测试数据源、测试对象标准,以及各种可重用的模块。

    

    自动化测试相对于手工测试而言,其主要进步在于自动化测试模型的引入,自动化测试工具是“死”的,它不具备任何想象力。因此,自动化测试的好坏,完全取决于测试工程师对于测试模型的选择,性能更高的测试模型,会带来更快的测试速度和更高的测量精确度。

    

    自动化测试模型都有哪些?

    

    自动化测试发展至今,先后产生了五种测试模型:线性模型、模块化驱动模型、数据驱动模型、关键字驱动模型和行为驱动模型。

    

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    线性模型

    

    通过录制或编写脚本,一个脚本完成一个场景(一组完整功能操作),通过对脚本的回放进行自动化测试。

    

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    测试脚本如下图所示(公开课后,可下载完整代码):

    

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    从上图可以看出,线性测试模型的优势就是每一个脚本都是独立的,任何一个脚本文件拿出来就能单独运行;当然,其缺点也很明显,就是测试用例的开发与维护成本很高,这种模式下数据和脚本是混在一起的,如果数据发生变化就需要对脚本进行修改,其用例的复用性较差。

    

    模块化驱动模型

    

    将脚本中重复可复用的部分拿出来写成一个公共的模块,需要的时候就调用它,这样可以大幅提高测试人员编写脚本的效率。

    

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    测试脚本如下图所示(公开课后,可下载完整代码):

    

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    如上图所示,模块化驱动模型是将测试脚本中相同的部分代码独立出来,形成模块或库,这样做有两个好处:

    

    1. 提高了开发效率和代码复用性,测试人员不用重复的编写相同的脚本,如果提前写好了一个测试模块,后续只需要进行调用即可,不同重复造轮子。

    

    1. 简化了代码的维护工作,如果测试模块发生了变化,只用修改login.py 文件中相应模块的代码即可,所有调用该模块的脚本不用做任何修改。

    

    即便如此,模块化驱动模型仍未能完全实现将数据和用例分离,对后期的维护工作会产生一定影响。

    

    数据驱动模型

    

    为了解决线性模型和模块化驱动模型的短板,数据驱动模型就此诞生。该模型会根据数据的变化而引起测试结果的改变,这显然是一个非常高级的概念和想法。简单地说,该模型是一种数据的参数化呈现,即通过输入不同的参数来驱动程序执行,输出不同的测试结果。

    

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    测试脚本如下图所示:

    

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    该模型的最大优点,就是实现了测试数据和测试脚本分离,不管我们读取的是数组、字典、函数,还是csv、txt 等文件,我们都可以通过传递参数,驱动脚本执行,返回不同的测试结果。

    

    关键字驱动模型

    

    这是一种通过关键字的改变而引起测试结果改变的功能自动化测试模型。QTP、robot framework 等都是以关键字驱动为主的自动化测试工具,这类工具典型的特征就是具备一套易用的可视化界面,测试人员需要做的就是将测试脚本按照“填表格”的方式填入,并考虑三个问题就可以了:我要做什么? 对谁做?怎么做?

    

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    本文所使用的Selenium IDE 就是一种关键字驱动的自动化工具,Selenium IDE 的脚本通常包含:命令(command)、对象(target)和值(value)三部分,测试脚本可直接在浏览器中运行,就像真正的用户在操作一样。

    

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    通过上图的格式去描述不同的测试对象,就可以达到不同的测试结果。关键字驱动模型以对象为出发点,降低了自动化测试用例的编写难度,对于不懂代码的同学非常直观,可视化界面,带来了更高的工作效率和更低的维护门槛。

    

    行为驱动模型

    

    最后,本文将介绍一种在国外非常流行的测试模型——行为驱动模型,这套模型源自于敏捷开发方法:行为驱动开发(Behave Driven Development,简称BDD),即从用户的需求出发强调系统行为。

    

    通过将BDD借鉴到自动化测试中,便产生了行为驱动测试模型,这种模型通过使用自然描述语言确定自动化测试脚本,其优点是可使用自然语言编写测试用例。

    

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    测试脚本如下图所示:

    

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    如上图所示,用例的写法基本和功能测试用例的写法类似,这样具有良好协作的益处。行为驱动测试模型使每个人都可以参与到开发测试中,不仅仅是程序员。该模型下每个测试场景都是一个独立的行为,且已有的行为可以被重复使用。

    

    测试报告如下图所示:

    

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    扩展知识

    

    1. 目前在Python中最流行的 BDD 框架是Behave,它与其他基于 Gherkin 的 Cucumber 框架非常相似,当然还有其他BDD框架,比如pytest-bdd和radish等。

    

    1. 在使用Selenium执行自动化测试时,需要注意以下几点:

    - 查找网页元素的时候,注意网页中使用frame的情况,首先要使用browser.switchto.frame("contentFrame")命令进入frame中,才能选中所需的元素。使用之后要记得返回上一级frame,browser.switchto.parent_frame()。Webmtc主要使用id选择和xpath获取元素,webmtc网页中class使用的比较少。

    

    • 注意页面刷新之后代码也会找不到frame,比如呼叫建立之后页面会刷新,多点会议创建之后页面会刷新,点击设置界面和呼叫界面页面也会刷新。

    以上,就是这五种自动化测试模型的基本介绍

    最后,小编想说:我是一名python开发工程师,整理了一套最新的python系统学习教程,

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