自动化早已不是那个自动化了，谈一谈自动化测试现状和自我感受……

前言

从2017年6月开始接触自动化至今，已经有好几年了，从17年接触UI自动化（unittest+selenium）到18年接触接口自动化（unittest+requests）再到18年自己编写自动化平台（后台使用python的flask，前端使用element+vue，没有第三方自动化框架），不断的学习成长，加深了对自动化测试的理解，这边就总结下自己对自动化测试的认识。

首先，吐槽一下很多实际自动化经验不到1年的而且停留在靠度娘抄袭demo的甚至度娘抄袭的代码都不知道问题出在哪的小白（大神忽略，本人小白，只是吐槽一下行业现状），相信很多人从度娘上抄袭个uniitest（下文简称ut）,pytest,testNG甚至是RF（robotframework）就说自己熟练使用自动化了，你们真的了解自动化么？笔者使用的是python语言（不鄙视其他语言，任何语言都可以做自动化，只要你有能力），现在随便找几个python自动化相关的问题问一下，很多是企业真实实战会遇到的场景或者企业领导的需求，也包含笔者面试的口述和手写题。

下面笔者讲述一下笔者自己对于自动化的想法和感受：

1、UI自动化在很多小公司用于简单的回归是可以的，简单的回归其实单纯写几个小脚本，和你用什么po+ut+关键字驱动之类的，成本上没有多大区别，真正需要UI自动化的公司，起步也得有几百人上千人，且满足需要自动化的部分已经足够稳定的场景，这种规模的自动化，大多数人涉及不到，维护成本高，受环境影响因素大也是很多公司放弃UI自动化的原因，大环境因素上，UI自动化已经开始被AI自动化和图片识别自动化代替了，各大厂内部已经开始流行AI自动化和基于图片识别的自动化，例如网易开源的airtest，只需要截图即可生成自动化用例，脚本的维护也越来越简单。

2、App自动化和UI自动化差不多，app比ui多一个兼容问题（混合开发），维护同样非常复杂，单纯的selenium，appium，ua2实现自动化，要解决的问题非常多。

3、现在很多中小公司流行接口自动化，以及接口测试左移（在接口文档出来之后，后端开发完成之前，搭建mockserver，实现前端联调）接口自动化的执行速度快，回归效率高，是目前中小公司主流的喜爱。但是接口测试要想做好，对返回结果的断言是个非常高的要求，设计人员的能力和知识决定了断言的健壮性，对于设计人员的能力要求相对较高。

4、大厂目前主要流行的是拨测、图形识别、AI，拨测即录制和回放（很多小白看到这估计笑了，这不是早就被淘汰了么，笔者：呵呵，此操作非彼操作），笔者大概了解过阿里的doom系统（没有仔细研究，能力有限，说的不对的请忽略），通过中间件录制线上的流量数据储存起来，在被测试环境进行重放操作，以验证本次修改是否对线上数据产生影响，这中间涉及非常多的技术实现。图像识别可以参考airtest，AI测试目前几乎没有流出，测试之家里有一些理论文章可以参考。

5、性能自动化就不写了，笔者的能力有限，连性能测试都不敢说会更何况性能自动化。（要是会个工具随便打个压就算会的，当我没说，打个压看个报告啥的还是轻松的，代码写个性能脚本问题也不大，性能测试的精髓在于分析瓶颈、系统调优。）

写在最后

17年UI自动化刚兴起的时候，会个自动化脚本能评级到中级工程师，18年中级自动化需要自带框架了，到了19年，会个自动化脚本连初级都算不上，用第三方框架的基本上要有成熟的方案了，19年的薪资高一点的测开岗位都要你会写测试平台了，19年测试平台已经开始流行了，技术行业，更新就是这么快，不学习，不进取，仅靠度娘那点基础的教程，在20年21年22年只会越来越难走，年纪越来越大，能力却没年轻的强，竞争力越来越弱，才是你跳槽涨薪的绊脚石。

总有一些工作年限久的人，自以为自己经验老道而对工作年限低的人嗤之以鼻，笔者面过一个8年工作经验的人，只有一个总结，他的8年经验，只是在重复他第一年的事，只不过做的更熟练了一点，但是他又没能把第一年做的黑盒做到很好，这是很多老油条的常事，笔者只能送一句，要么把黑盒做好，要么发展自己的能力，大中华的行业情况就是如此，往后N年，好自为之。

自动化测试学习资源

这些资料，以及上方的自动化测试进阶线路详细讲解，对于想进阶测试的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程，希望也能帮助到你！凡事要趁早，特别是技术行业，一定要提升技术功底。希望对大家有所帮助…….