摘要
我有个副业（免费的，但是要点缘分，毕竟时间不够），刚好在指导一些毕业的程序员找工作。我发现，能力差别体现在后天的努力上，职业发展的差距形成于认知。同时也整理了最近两个月最新的软件测试资源（视频教程，PDF文档，面试题）。
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谈到什么能组成一次自动化测试的"恰当实施"，经常会关注你需要用的工具，但是那仅仅是一部分。巴斯 迪杰斯特拉详细说明了你需要考虑的其他四件事，它们如何有助于你的自动化测试的成功，以及未关注它们任一件事会存在适当的风险。
对组织机构来讲，指望快速交付质量，执行自动化测试是软件开发周期中一个重要组成部分。测试自动化，无论如何，当恰当实施时只能成功。论及什么组成测试自动化的"恰当实施"经常关注于任务必须使用的什么工具，或者最好（假如甚至有这样一个事物）或者最高效的为给予的任务使用特定工具的方法。
依我看来，虽然，使用的工具只是整体自动化测试的一个部分。任何成功的自动化测试的实施是有五个独特的部分组成的。
在这篇文章，我们看一看这些部分的每一个，它们如何致力于你的测试自动化实施的成功，以及关联到不能适当关注它们中任一件的风险。
一、测试自动化工具
虽然不是在成功的测试自动化实施中充当角色的唯一因素，工具显然在你的自动化努力整体结果中起了影响。选择一款工具与你测试的应用程序不兼容的工具，或者一个不适合你的自动化团队的技能的工具，将导致不太理想的结果。
然而甚至比选择工具更重要的是，自问什么正是你的自动化测试想要覆盖的，然后再决定更高效的获取那个结果的方法。一个要被问到的问题的典型例子是在什么级别上一个特定的功能模块或者业务逻辑需要被确认。
你想要确认你的用户能打开你的网店，搜索一个特定的产品，随后加入购物车并支付一个订单吗？你可能将想要使用端到端的用户接口驱动测试去检查这个。假如你正要确认一块逻辑的正确性以决定是否一个用户被允许去购买一个特定的物品（比如由于国家或国家层面的规定），然后你将可能在较低的级别上编写测试，将其连接到你的应用程序中，比如一个应用程序接口或者甚至简单的代码分类。这构成了一个不同的测试范围和方法，因此需要一个不同的工具。
简而言之，确保你首先知道花时间在如何达到预期结果之前你的自动化测试需要验证什么。记住在使你的工具做它并不被设计的事上有一个重大风险。
二、测试数据
任何严肃的测试自动化解决方案的另一个重要的因素是管理测试数据的方法。测试范围越广，越重要，而且也要求更高的，测试数据管理来了。
当在单元测试里你能远离模拟所有你的测试依赖的数据，当你开始在集成上工作时或者端到端测试，你将需要在测试下呈现你应用程序里特定的数据。并且，为了使事情更加复杂，你将经常在处于试验阶段同时在某一个特定的国家里要其他系统里的数据以与你的连通的应用程序交互。
有一些在这些测试类型中处理测试数据的方法：
- 在测试开始阶段创造要求的测试数据
- 在开始测试前为了存在的测试数据去查询系统
- 开始测试执行前在测试阶段初始化你的应用程序数据库
- 这些方法每一个都有它的潜在危险：
- 在测试的开始阶段创建测试数据增加测试执行时间，在测试本身甚至开始启动前增加失败的风险，并且导致很多无用的测试数据假如没有合适的数据清理程序。
- 当你在开始测试前为存在的测试数据去查询系统时，你启动了偶然使用非法测试数据的风险，或者没有有着合适的优先级出现在系统里的测试数据。
- 在测试执行前初始化数据库让你能够管理和保持最新的数据库快照–那就是，如果允许你首先执行一个数据库恢复过程。
注意没有合适的为集成和端到端测试的测试数据处理方法。无论如何，选择错误的程序，或者根本未能定位测试数据问题，将可能导致自动化测试解决方案变得不可重复利用，不可维护，或者不可测量。
三、测试环境
莫诺利斯正在快速地重蹈恐龙的覆辙。现代信息技术系统由许多相互连通的组件，服务，和为传递业务价值而工作一起的应用程序组成。对测试目的，无论如何，这通常不是好消息：必须管理和依赖相关项的可用性，尤其是那些在你的控制循环外的那些，对于你的集成和端到端测试，可能会导致大量开销，挫败，和测试时间的延迟。当你想要创造和使用自动测试作为你的测试方法的一部分时可靠性和易管理的测试环境仍然是关键。
减少失败或者不存在测试环境风险的一个办法是使用仿真技术比如桩，模拟，和服务虚拟化以复制在你的测试环境下关键性的而难获取的独立性的行为。做模拟真实的独立性行为的仿真足够完成你想要执行的测试用例，还能大大提升你的自动化测试速度–因此也提升你的开发工作力度。
此外，当虚拟环境被恰当地创建（比如，通过杠杆作用集装箱化）时，重建一个相同测试环境的新实例，完成相同的测试数据和其他特性，使它可能从一个自动化移向确实的持续性测试，假如你正要适应持续性的传递时这作为一个越灵活的方法且更好地对市场需求增长的反应继而成为先决条件。
四、报告
自动化测试执行作为结果生成的报告，应该成为任何可靠的测试自动化方法的重要的一部分。创造好的测试结果报告经常被忽略，然而，在任何测试自动化项目里保存任务，这是一个潜在的时间（和生命）。好的报告远超乎展示测试运行的数量，通过的，和失败的，虽然只有它也比什么都没有好。
为了使一份测试执行报告变得确实有价值，需要被执行的测试（注意为了任何好的报告清晰的命名你的测试并且不含糊的格式是基础的）是什么可视化并且不仅是结果是什么（通过或失败），而且万一测试失败一些导致错误的东西在哪里，尽可能精确地详细说明。
这与提供信息过载不同，只需将任何东西复制到你的测试报告中—这将不必要地延迟测试失败的根本原因。一份好的报告展示了错误的一些东西，在测试错误发生处（在什么步骤上），错误信息是什么（取决于你的报告用户，这就像堆栈跟踪一样简单，但是其他案例里你可能需要提供也可被非技术人员读的错误的信息），以及在测试下应用程序的状态是在失败的时候（比如说，为用户接口驱动测试使用一个截图）。
注意，良好的报告策略可能涉及在每次测试运行时创建多个报告。假如你的测试是一个可持续集成构建管道的一部分，你可能想创建低层次的报告，可以由你的构建引擎解释，以决定是否继续构建。但是你也可能想要以 HTML 格式创建一个可读性的报告，按测试目的的原文描述完成，在失败的测试情况下还有人类可读的信息和屏幕截图。它都取决于用户。
五、技能
最后，最重要的是为创建一个强有力且有效的测试自动化解决方案而设计的难题是负责实施它的人。没有熟练的自动化顾问、架构师、工程师和开发人员关注本篇文章中提到的所有测试自动化的其他方面，你的测试可能很快就会结束。
你的测试自动化团队应该在测试领域都是熟练的，因此他们能回答为什么测试自动化将首先是一个合适的解决方案，同时什么测试要被自动化；并且对软件开发熟悉，这意味着他们知道如何去创建一个既强大又可维护的测试自动化实现。这不意味着你的测试自动化每一个成员需要在这两个领域都很熟练，但是作为一个整体，为了软件交付你的团队需要这两者的达到平衡。
把它所有的放在一起
一个好的测试自动化解决方案需要关注更多不仅仅是驱动测试的工具。为了自动化真正的成功，你需要想办法在你的测试数据策略上，在你如何管理你的测试环境上，并且在你通知你的用户关于你自动化的测试执行结果的方式上。最重要的是，无论如何，它是关于创建一个知道如何做以上所有的团队。
最后：福利
技术行业，一定要提升技术功底，丰富自动化项目实战经验，这对于你未来几年职业规划，以及测试技术掌握的深度非常有帮助。
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