目录：导读
- 前言
- 一、Python编程入门到精通
- 二、接口自动化项目实战
- 三、Web自动化项目实战
- 四、App自动化项目实战
- 五、一线大厂简历
- 六、测试开发DevOps体系
- 七、常用自动化测试工具
- 八、JMeter性能测试
- 九、总结（尾部小惊喜）
前言
自动化要解决什么问题？
在传统的软件研发交付流程中，大致有五个阶段：需求-设计-编码-测试-发布。
测试更多的只是这个流程中的一环，主要负责QC(质量检测)，即分析需求，评估测试点，设计测试用例，执行case，发现并追踪BUG。
由于测试处在软件产品发布前的最后一环，且在前面几个阶段往往有各种原因(比如需求变更、临时需求)导致延期提测，真正用于测试活动执行的时间会被压缩。
这就导致了一个问题：
测试要用更少的时间为可能更多的工作量来兜底。线上正常发布没什么问题还好，如果出了问题大多第一时间找测试问责。
自动化测试，就是将手动执行的部分交给机器或者工具自动执行，通过一定的规则和判断逻辑自动出具结果，提高执行的过程效率，让测试人员单位时间内的执行效率可以有大幅提升。
随着软件工程和质量保障的相关理念不断发展，以及各种开源商用工具平台的出现，自动化测试从一开始的提高执行效率向着更多方向扩展，比如造测试数据、线上业务场景巡检，这些其实也对应着测试左移右移。
总结一下，自动化测试要解决的问题主要如下：
测试准备阶段：提高测试活动开展前准备工作的执行效率(造数据)；
测试执行阶段：提高测试活动执行过程的效率(UI/API/UNIT自动化测试)；
测试跟踪阶段：提高软件线上发布后的跟踪和信息反馈效率(线上主流程巡检)；
但如果我们换个思维来看待自动化测试，我们会发现自动化测试最大的价值在于：缩短了各个阶段的信息反馈链路。
即通过提高效率，可以更快的发现可能存在的风险，风险越早发现修复的成本越低，对质量的影响也越小。
为什么自动化难以落地？
自动化测试属于高度和业务场景绑定的技术项目，要落地就要解决以下问题：
需求的稳定性：如果需求经常变更，那只会造成自动化测试的大量重复返工。
环境的稳定性：测试用例的执行和结果验证需要一个稳定的环境，而目前很多中小型公司对测试环境的稳定性不那么重视，甚至是选择性忽略。
人员的稳定性：自动化测试用例大多要结合具体的业务场景来设计，且相关的测试数据也需要考虑场景的复杂性，如果测试同学在不同的项目和需求间疲于奔命，那很难保证测试用例以及数据和被测场景的高度匹配。
目标的稳定性：自动化测试属于技术实践，合理明确的目标和阶段里程碑就很重要。但很多测试同学在落地自动化测试时，根本没考虑清楚到底要怎么做，要解决什么问题，通过什么手段解决问题，只想着我要用某个高大上的框架或者工具，别人在做我也要做。
系统的简洁性：这点可以理解为系统架构的设计是否清晰，调用关系明确，请求链路可观测。
大部分自动化测试都是调用各种API或者元素执行case，如果系统架构设计混乱，不同服务和模块间的调用关系混乱，那么就需要花费大量的时间去梳理这些才能开展后续的工作。前期大量的时间精力投入会极大的影响后续工作的开展，因为这意味着成本的增加。
总的来说，自动化测试有很显著的对质量保障和提升效率的优点，但要实践落地依然要面临诸多挑战。
而发现问题，用合理可行的方法解决问题，并考虑投入产出比，这些才是落地一个技术项目的根本要素。
如何达到预期效果？
我们在做一件事之前，一般都会对其赋予目标，比如开展自动化测试是为了提供测试过程效率。所谓的预期结果，就是针对做这件事所设定的度量指标，比如自动化测试的预期结果是降低版本回归测试的耗时。
有了指标就需要对其进行可量化的考核，才能保证结果是否符合预期，比如原来版本回归耗时2人/日，通过自动化测试希望达到0.5人/日。
自动化测试要落地达到预期效果，在我看来主要有这几点需要考量：
明确的目标：落地自动化测试的目的是什么，是为了提高效率还是单纯的想学习一个新工具/框架。
合理的评估指标：评估指标的制定要和目标有直接关联，而不是照抄大厂，大厂的指标也许更好但不一定最合适。
多维度的度量数值：度量指标要从多个维度制定，而不是单一维度；度量指标依然是一个辅助决策工具，而不是决定性的给出结论；
合理可执行的过程方式：要达到好的目标，最关键的还是回到执行过程中。执行过程建议先划分为不同阶段，每个阶段制定合理的小目标和明确的时间节点，然后根据具体的执行情况及时调整。
比较合理的执行过程可以参考下列内容：
将大目标拆成比较小的几个目标，以自动化测试来说：刚开始只覆盖核心业务场景的P0场景，先拿到好的结果，然后再扩大覆盖范围，细化case的粒度，直至最终目标。
则是小步快跑，做出MVP结果(最小可行性方案)，用好的结果说服团队和上级，扩大覆盖范围，不断改进和优化自动化测试的提效效果。
制定自动化测试的落地里程碑，以及预期的交付时间和交付效果。比如第一周demo跑通，第一个月覆盖主流程P0场景，第二个月覆盖P0+P1场景，提升回归测试效率30%。
可落地可执行，有明确的落地时间+执行方式+预期结果。
目前主流测试技能：自动化测试，测试开发，性能测试，安全测试等等，掌握其中之一将更有优势
接口自动化测试方向：Python+requests+pytest+yaml+alluer+Jenkins；
web自动化测试方向：Python+selenium4+pytest+POM+allure+Jenkins；
app自动化测试方向：Python+appium+POM+pytest+allure+Jenkins；
| 下面是我整理的2026年最全的软件测试工程师学习知识架构体系图 |
一、Python编程入门到精通
二、接口自动化项目实战
三、Web自动化项目实战
四、App自动化项目实战
五、一线大厂简历
六、测试开发DevOps体系
七、常用自动化测试工具
八、JMeter性能测试
九、总结（尾部小惊喜）
人生最珍贵的不是终点站的奖杯，而是追梦路上那个永不放弃的自己。当你觉得撑不住时，请记住：每个伟大的故事都写在最艰难的章节之后。你的坚持，正在创造别人眼中的奇迹！
别被暂时的风雨模糊了双眼！那些让你流泪的磨练，正在雕刻更璀璨的未来。当别人选择放弃时，你的坚持就是胜利的宣言。向前奔跑吧，整个世界都在等待你的光芒绽放！
