自动化测试与测试用例的编写

今天聊得是自动化测试与测试用例的编写，首先来聊一聊框架(Framework)。

框架是工程学上一个非常重要的概念。在计算机和软件工程领域，我们可以轻松列举出一些耳熟能详的框架。例如，Windows软件开发框架.NET，Web开发框架React JS、 Angular JS、Python Django、Ruby on Rails, 机器学习框架TensorFlow、Caffe，等。

那么，什么是一般意义上的框架呢？
　　首先，框架是一个“架子”。这个架子能够完成领域内基础的、重要的功能。基于这个已有的架子，我们可以将重心放在面向业务的开发上。其次，框架也是一个“框框”。“框框”为我们设置了有形和无形的约束。所谓有形的约束，就是我们的开发工作需要符合框架的定义、与框架兼容。所谓无形的约束，就是我们的开发工作需要承受框架的缺点和不足(毕竟，没有十全十美的框架)。

回到测试自动化领域，什么是测试自动化框架呢？
顾名思义，就是用于测试自动化的框架。具体来说，它提供了自动化测试用例编写、自动化测试用例执行、自动化测试报告生成等基础功能。我们只需要基于这个框架，完成和业务高度相关的测试用例设计和实现即可。另外，框架会为我们处理好复杂度与扩展性的问题，我们无需为此操心。

相比手动测试，自动化测试更加注重框架。毕竟，自动化测试本质上也是一种软件开发活动，也需要适当的软件框架。在多个项目中，使用一致的自动化测试框架，可以让复用自动化测试成为可能。

在某一领域，经常存在着多种类型的框架。测试自动化也不例外。那么，有哪些种类的测试自动化框架呢？它们各自有什么特点？

线性框架：又指录制和回放(play and record)框架。在这种框架中，测试人员通常不需要编写测试脚本，只需要录制某一次测试的过程(自动生成测试脚本)，然后在后续的测试中回放这次录制的结果(执行测试脚本)即可。线性框架最大的好处是无须手动编写测试代码，因此门槛较低、易于上手。然而线性框架的不足之处也很明显：录制的脚本是固定的(hardcode)。这意味着，当应用发生微小变化时，上一次录制的脚本可能就无法使用了，需要重新录制(rework)，从而产生大量的后期维护成本。
　　
数据驱动框架：
　　　在数据驱动框架中，测试数据和测试脚本是分离的。在许多测试场景中，需要使用不同的测试数据多次测试同一功能或特性。如果测试数据是hardcode进测试脚本的，那么每更换一次测试数据都需要修改测试脚本。这是很大的工作量。此时，可以使用数据驱动框架。具体来说，测试脚本是固定的，而测试数据可以从外部的数据文件，以Excel、CSV、SQL等形式作为参数传入测试脚本。这样，我们只需要维护一份脚本和一份数据文件即可。总体来说，这种框架最大的好处就是易于维护。但是识别与格式化数据、编写通用测试脚本等需要花费技术和时间。

关键词驱动框架：
在关键词驱动框架中，测试数据和测试脚本也是分离的。不同的是，这个框架更进一步地将测试脚本中的通用功能剥离出来，形成关键词(keyword)。测试脚本本质上就是对一系列通用的或者自定义的关键词的调用。这样做的好处是关键词可以在多个测试中复用，并且测试脚本更加易于维护。不过，实现这样一个框架并非易事。

除了上述三种类型，测试自动化框架还有：模块化框架、库结构框架、混合框架等类型。

需要指出的是，业界已经有了实现上述各种测试自动化框架的工具。通常来说，我们并不需要重新发明一个新的框架，而是基于已有的框架完成自动化测试工作。那么，面对一个新的自动化测试框架，如何着手工作呢？笔者认为，我们应该聚焦在以下四个问题上。

如何生成测试用例？
不同的框架，生成测试用例的方法不一样。对于线性框架来说，无须编写脚本，只需要点击预设的按钮就能够生成测试用例；对于多数框架来说，生成测试用例需要编程。当然，不同框架使用的编程语言、编程风格有差异。对于Selenium框架来说，使用的是通用编程语言Java；对于Robot Framework来说，使用的是其专用的Robot Framework编程语言。一般来说，使用框架编程的过程很多时候就是调用库接口的过程。因此作为前提，在编写用例之前，我们需要熟悉框架提供的库的种类和功能，以及这些库所提供的API的使用方法。

如何执行测试用例？
　当测试用例完成之后，我们需要运行测试用例。自动化测试是通过GUI图形界面来触发，还是通过CLI命令触发，这因框架而异。当然，仅仅知道如何触发测试是不够的。我们通常有更多的需求。例如，如何选择性地执行满足特定条件的测试用例子集？如何设置全局的执行参数(超时时间、日志路径、报告形式、…)？如何动态地给测试用例集传入参数？一般来说，一个完整的框架需要提供足够多的控制选项，从而让我们根据需求定制执行测试的方式。以Robot Framework为例，其执行用例的命令具有30多个不同的选项。这提供了足够的自由度和一些非常棒的功能。例如其dryrun选项，可以让我们在不实际执行用例的情况下，快速检查出测试用例中参数不匹配、语法不正确、关键词找不到、库导入失败等错误，非常实用。

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