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  关于评价自动化测试的优劣,除了常见指标外,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。

  

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  2、自动化运行成本

  这里的自动化运行成本是说,从想执行自动化到执行结束需要符合的能力&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,能否比较清晰地给出失败原因,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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