基于ChatGPT 的自动化测试教程

最近ChatGPT, Bing这些AI慢慢的被千家万户所使用，炒概念的时代已经过去了， 对于这些AI如何在我们日常生活中发光发热造福我们，吴叔准备做一套基于AI的自动化测试教程

废话不多说， 本次是第一部分。

自动化测试的构成

可能看起来很扫兴， 明明是标题是ChatGPT为啥又要讲自动化测试...这不是标题党吗？

这是一套零基础的教程，期望大家有手就能会的那种，所以前面会普及一些自动化测试相关的知识，可以转到文章末尾链接根据看官们的喜好自行选取

一个自动化测试程序抽象的说就是3部分构成：

1.数据

2.驱动

3.断言

以一个最简单的登录自动化测试为例：

image.png

从这个例子可以看出：

数据层是将一些在相同测试流程中、不同的测试用例中，动态的，经常变动的数据整合在一起，作为测试过程中的数据输入。

驱动层则是将测试的逻辑使用“自动化”的手段来进行实现，就是写一些代码来让程序自动的操作浏览器，windows程序，app等，实现自动化测试

断言层则是对当前页面是否与预期一致进行了自动化的断定。因为自动化在执行的时候是无人看守的，需要机器自己判断用例是否执行正确。这个判断的标准就是断言。

于是，你这样就会了一个自动化测试的“基础剑术”。

很简单，对吗？

实际上的自动化测试要更加复杂， 很多的自动化测试工程师在野蛮生长中也是疯狂的“整活”，但优秀的自动化测试程序通常都可以抽象成这三部分。读到这里，不妨来看看手边正在使用的自动化测试是不是符合这个结构呢？

一个自动化测试工程师在升级打怪的过程中大概率会有这样的经历：

• 拿到一个安装简单，使用简单，基本没有坑的工具，体验到了自动化的神奇

• 尝试着将这个工具应用到自己的项目中， 最开始很顺利，但用了一段时间后发现之前的用例开始频繁报错，可能有一些复杂的场景无法使用工具来完成。

• 于是走上了第一个岔路

  放弃自动化测试，一门研究业务 - The End.

  撞倒南墙，跟丫死磕

• 发现了一些高定制的化的框架，尝试着使用代码+框架的方法来实现自动化测试，将很多的异常情况写到了代码里，emmm...自动化终于变得聪明了

• 继续发现自己的代码维护起来非常吃力，经常会问自己：这一年前我到底做了个啥？

• 慢慢的对自己的语言驾轻就熟，坑越来少，发际线疯狂上移。

• 然后就是第二条岔路

  在自动化这条道路上渐行渐远，为信仰而战

  转开发，面包和理想都有了

  还是业务香 - The End, again。

• 深耕自动化测试领域，这时候的积累对应很多的场景都是风轻云淡，慢慢的琢磨如何才能更好的解决自动化测试的痛点，研究框架，看源码，优化效率，二开

• 开始思考自动化未来的走向，有了自己的见解和方向，践行自己的新东西并孤独的迭代着。

• 研究骑手赚钱还是滴滴赚钱，或者卖烤地瓜

大概是在第5步的时候，很多测试工程师会对这3段结构有一些了解，开始打磨自己的数据层，驱动层，还有断言层。

这个系列在后面会分为3个章节来展开，分别介绍这三个层面都是什么，怎么构造，以及AI如何能提高这三个层面的效率。

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今天就写到这里吧， 后面会继续更新剩下的部分。