自动化测试不是个简单的任务，而是个项目。作为项目就必须有他的流程与规范。
一、项目启动阶段
1、可行性分析
评估项目当前是否合适启动自动化测试？如果项目不适合，需要找出不适合原因与上级领导沟通。
自动化的启动时间的切入点很关键，切入点时间可以分散到模块，先稳定的模块先开展自动化。
2、抽样分析
通过可行性分析后需要进行抽样分析，也就是写几个自动化测试脚本，通过实际案列再次看看自动化测试工作是否能顺利开展，也可以在此过程中发现部分技术上的疑难或是否存在致命的问题，在这过程中也可以发现有那些需要开发、测试、运维、产品配合或改进的地方。
有经验的工程师通过抽样分析，能对自动化测试工作开展有个大体的轮廓，为后面的工作开展打下基础。
抽样分析方式推荐采用自动化冒烟测试抽样，也就是将实现冒烟测试用例作为抽样的样本，将系统的手工冒烟测试转换为自动化测试用例，自动化测试的用例数量需控制在5个左右，这样既有成果又贴合实际。
注意：抽样分析时不要搭建完整的测试框架，可以只线性的实现自动化测试用例，它的主要工作还是抽样分析。
二、自动化测试准备阶段
1、自动化测试需求筛选与评审
测试需求筛选主要时明确自动化测试的的目标，整理出需要实现自动化测试的业务需求，以及自动化测试深度。需求分析完成后要对其内容进行评审，只有项目组评审通过后才能有效。
UI自动化测试不可能做到100%覆盖，所以我们主要从实际的业务场景方面考虑，首先需要贴合用户使用的正向场景，然后再筛选出重要的逆向场景。
API自动化测试，需要对整个系统的API进行整理，根据API的重要程度和使用率来划分等级，确定API自动化测试的深度。对API自动化测试的覆盖率要求都会在70%以上，也有公司要求达到100%覆盖率。
API 变更频率比 UI 低，而且 API 测试脚本的执行效率高，出错率低，可测试的覆盖率也比 UI 高，它的维护成本也较低。所以现在很多公司将 API 作为自动化测试的重点。
2. 制定自动化测试计划
由 PM 和自动化测试负责人编写计划，与手工测试的测试计划过程一致，在测试计划中要明确做什么，什么时候做。自动化测试计划包含自动测试的组织架构、工作任务分配、工作量估计、人力物力资源的分配、进度的安排、风险的估计和规避、各任务通过准则等。
3、制定自动化测试方案
测试方案编写需要由有经验的工程师编写，测试方案要明确自动化该怎么做。方案写得越详细，后面遇到的坑就越少。主要从以下方面考虑：
自动化的目标？
测试的范围？
工具的设计和选择？
开发语言的选择？
自动化测试框架的设计？
持续集成的规划？
UI自动化的场景与规划？
API自动化场景与规划？
用例的设计原则？
测试脚本编写的原则？
测试脚本的管理？
测试数据的管理？
自动化测试环境的规划？
脚本的执行策略？
4、搭建自动化测试框架
自动化测试框架是由基础模块、用例管理模块、报告统计模块等组成的工具集合；它用于组织、管理和执行自动化测试用例，在测试完成后统计测试结果生成HTML测试报告。
自动化测试框架需要保证测试脚本的分布执行，用例的模块化，测试数据的管理，清楚的日志分析与错误截图，通俗易懂的测试报告，基本的公共对象库，基础的操作方法封装，可实现环境的配置，还要各种异常处理和场景恢复等。
在设计测试框架的时，要尽可能的将这些模块功能有机的结合起来，要能将脚本有效的组织和连贯应用，提高测试脚本的可维护性和可读性。测试框架还要做到高内聚低耦合。高内聚，每个模块尽可能独立完成自己的功能，不依赖于模块外部的代码；低耦合，模块与模块之间接口的尽量简单。
对于中小型企业，不必自己编写一套自动化测试框架，现在开源的自动化测试框架有很多如：Python + unittest+ selenium/Appium/requests(推荐)，Robot framework(推荐)，Serenity，Phoenix Framework，Tellurium，Gauge 等等。
记住：没有万能的测试框架，适合自己项目的，能提高工作效率的就是好框架
5、测试用例标准化与制定编码规范
测试用例标准化对提高代码的重用性和复用率直接相关，它对测试脚本的可靠性和可维护性也有很大影响。
用例标准化需要有统一的设计模式，统一的编码规范与约束，共有的模块化函数与类库，统一的命名规则。
三、自动化测试脚本开发
1、测试用例设计
自动化测试的用例设计重中之重，不要在没设计自动化测试用例之前就进行编码，自动化测试用例他是对自动化测试场景的整理与综合。
很多自动化测试脚本开发直接使用手工测试用例，然而手工用例之间的相关性高，到最后造成测试脚本繁重，用例维护难，遇到问题难定位。
自动化用例设计要保证测试对象的明确性；每个用例都是一个完整的场景；每个功能点一个测试用例；尽量降低用例的复杂度，每个脚本独立，脚本之间不要产生关联性。在写用例过程中需要将共性功能或操作抽象出来模块化，提高测试脚本的可维护性与代码的重用性。
不管是UI自动化还是API自动化，编码前必须设计测试用例。
具体内容太多，后面开单独章节讲自动化测试用例的设计。
2、公共脚本开发
在自动化用例设计时已经将共性的功能或操作抽象出来，在脚本编写前需要将这些操作模块化放入公共模块。
3、测试脚本开发
根据自动化测试用例实现测试脚本的开发，在开发测试脚本时要将脚本的可靠性和维护性放在首位，每写一行都需要考虑它的可靠性和可维护性，代码编写必须严谨、规范。
脚本的执行必须智能、高效、稳定、可靠。
脚本开发完成后要在不同的环境运行3次以上，确认脚本没有问题才能提交代码库。提交代码库的代码后，需要进行代码评审并在自动化测试平台运行通过，然后才能合并到主分支。
四、自动化测试的执行与维护
1、自动化测试执行
自动化测试的执行策略有三种：定时执行、自动触发、手工触发
定时执行，多用于监控代码版本的质量。如，每天早晚二次固定时间执行精选的中高级用例，实时监控版本质量。
自动触发，多用于冒烟测试。如，精选出冒烟用例(执行时间控制在10分钟内)，在开发提交代码合并到主分支时自动触发冒烟测试，有问题邮件通知对应人员。
手工触发，多用回归测试。如，一周或一个sprint为周期触发两次左右的全量执行，要结合实际情况手动触发。
2、自动化测试结果分析
自动化测试结果分析主要靠测试报告，测试报告要求通俗易懂，不能过于复杂。
每个sprint结束后需对自动化测试结果进行深入分析，以此来调整自动化测试方案和优化自动化测试脚本。
3、 自动化测试用例和脚本的维护
系统发生变更时需要及时更新自动化测试用例和修改测试脚本。
测试用例和测试脚本的维护是个长期过程，用例与需求挂钩，测试脚本与用例挂钩，必须先更新测试用例，然后才能修改测试脚本。用例和脚本的每次更新需留下维护的记录，以便 review 和 问题查找。
4、自动化测试脚本的持续优化
测试脚本需要每个大版本检查一次，对脚本进行优化。测试脚本不是写好了，需求没有变更，运行无报错就放在哪里。
每过段时间检查脚本代码，当发现测试的方法可优化的地方，就需要对代码进行修改。只有持续对测试脚本进行优化，才能让脚本更智能、更高效、更稳定、更可靠。
最后：
欢迎关注公众号：程序员一凡，领取一份300页pdf文档的Python自动化测试工程师核心知识点总结！
这些资料的内容都是面试时面试官必问的知识点，篇章包括了很多知识点，其中包括了有基础知识、Linux必备、Shell、互联网程序原理、Mysql数据库、抓包工具专题、接口测试工具、测试进阶-Python编程、Web自动化测试、APP自动化测试、接口自动化测试、测试高级持续集成、测试架构开发测试框架、性能测试、安全测试等。