前面讲到了对把软件项目从看到的具体的界面往底层一点抽象成数据的方法。其实还有一些更底层更绝的对软件的数据还可以更底层一点和物理世界建立关联这已经不好用“抽象”或者“具象”来描述了。
本部分的内容已经和应用软件的测试的话题有点扯远了纯粹就当科普吧。
从更广泛的角度来看一个计算机系统它给人的体验上本质上是做了如下的处理
人的所有的直观体验都是来自于对模拟量物理量的体验人的交互输入也是来自于模拟量的输入。
人敲击键盘向计算机系统输入文字键盘将不同一键位产生的脉冲电流传入计算机系统计算机系统通过芯片和驱动将这些电流信号转化成数字信号然后交付数字芯片处理。这样人就完成了 信息的输入 。
计算机系统对这些数据进行计算存储传输等等最后在LCD显示器上通过点亮不同位置的点阵以形成光学的模拟量输出传送到人的眼睛里面人就完成了 信息的获取 。
以上的例子可以简化为力学物理量产生电学物理量进行输入计算机数字系统处理后光学物理量进行输出。
输入装置各种传感器都可以作为输入的主力比如现在蓬勃发展的智能硬件以及炒得火热的 物联网。
输出装置除了光学的LCD显示器还有声学的扩音器还有滚动的轮式机械力学还有人形走路的机械手臂力学设备。
由于电子技术和通讯领域往往检测的都是物理量肉眼是很难量化的所以测试门槛会很高但是各种检测仪器反而发展得相当好自动化程度相当高。反观IT行业的上层的应用软件层人却都过多的依赖于人工去操作肉眼去观察了反而忽视了自动化导致测试行业一直人员素质不高技术实力太弱这显然是很不可取的至少是很不符合目前软件工程行业的时代需求的。
在示教器软件左下方点击“新建”默认选择新建类型为“程序”输入程序名点击确定即可。注意程序名须为字母、数字、下划线c;不能包含中文。
工业机械手臂子程序通常在同一个程序下即可以编写保存在工业机械手臂子程序较多且需要跨文件共享的时候可以新建“工业机械臂子程序”这样将生成 LIB 库文件其属性为全局属性可以为任意一个主程序调用(即是通常所称的工业机械手臂子程序。工业机械手臂子程序命名也只能采用字母、数字、下划线的形式。且工业机械臂子程序名不能含有字母 J(有的系统版本存在含有字母 J 的工业机械手臂子程序加载不了的问题)。
选择需要在其后添加代码的一行。譬如需要在第 13 行添加代码则点击第 12 行随后点击下方工具栏的“指令”将弹出菜单以供选择。在这里我们选择“运动指令”中的“MOVE”
随后将弹出相关对线c;用于添加相关数据数据添加完成后点击右下角“确定”即可完成指令的添加。点击左下角的“取消”则会放弃添加的操作
如图可以手动输入代码进行修改也可以点击“选项”进行操作。
在这里点击“选项”可以手动输入代码进行修改也可以点击“选项”进行操作。在这里点击“选项”保存当前位置到运动指令以前文所述 MOVE 指令为例选中该行点击“更改”弹出的界面与添加MOVE 指令时基本一致
可以看到有“记录关节”、“记录笛卡尔”选项记录关节选项则记录工业机器人当前点的各个关节坐标并保存在 P1 中记录笛卡尔则记录工业机器人当前 TCP 点在当前笛卡尔坐标系下的坐标值并保存在 P1 点中。P1(以及 P2、P3 等)是用于保存位置的变量名为防止误更改系统将这些变量存放在文件名和程序名相同但后缀为.dat 的文件中用户在示教器权限为 normal 级别时不可见。在备份程序时工业机械臂示教器将同时自动备份.dat 文件。点击“记录关节”数据将在右侧显示
在之前的文章里面提到过做自动化的首要本领就是要会透过现象看本质落实到实际的IT工作中就是透过界面看数据。
掌握上面的这样的本领可不是容易的事情必须要有扎实的计算机理论基础才能看到深层次的本质东西。
数据库应用系统可能是最典型的网络应用程序了关于它的软件架构如下
将数据库抽象出来的对象进行拼接成具体的业务逻辑对象并对之进行流程组织
存储数据对数据进行持久化不同的客户端进行数据共享
对于初级测试人员来说可能对软件的理解只能停留在UI层于是在测试时候能做到的事情就是日复一日年复一年地用鼠标点点点了。
在前一部分里面提到的应用软件的基本架构虽然是在“C/S”时代提出来的但是后面却一直延续到现在 。直到今天最普遍的“ABC/S”模式
其实本质上就把UI这一层放在客户端把UI以下放在Server端。
客户端在不同的平台下面有不同的表现形式就形成了现在流行的所谓的“ABC/S”模式的架构这个基本上已经成为目前的互联网产品的标配了。具体的架构如下
服务器端和客户端之间采用Http/Https的通讯协议数据交换的格式为Xml/Json格式。
基于以上模式之后软件测试的方法论就发生了一些变化
最高的“基于于通讯编码格式的接口测试”属于花20%就能解决80%的工作
接口测试完全可以进行自动化而且不必强制和开发项目使用相同的语言可以统一使用效率较高的脚本语言
天然就具有稳定性的需求所以自动化测试项目不会存在反复折腾的现象
有了抽象成数据的能力之后那么很多看到的东西就可以进行合理的等价转换了
等价于以20为参数调用充值接口再对比前后两次调用账号查询的接口相差刚好是充值的参数值
在数据层次编程进行比较就变得很容易了因为这些都是计算机擅长处理的领域了自动化也很自然地实现了。
前面讲到了对把软件项目从看到的具体的界面往底层一点抽象成数据的方法。其实还有一些更底层更绝的对软件的数据还可以更底层一点和物理世界建立关联这已经不好用“抽象”或者“具象”来描述了。
本部分的内容已经和应用软件的测试的话题有点扯远了纯粹就当科普吧。
从更广泛的角度来看一个计算机系统它给人的体验上本质上是做了如下的处理
人的所有的直观体验都是来自于对模拟量物理量的体验人的交互输入也是来自于模拟量的输入。
人敲击键盘向计算机系统输入文字键盘将不同一键位产生的脉冲电流传入计算机系统计算机系统通过芯片和驱动将这些电流信号转化成数字信号然后交付数字芯片处理。这样人就完成了信息的输入。
计算机系统对这些数据进行计算存储传输等等最后在LCD显示器上通过点亮不同位置的点阵以形成光学的模拟量输出传送到人的眼睛里面人就完成了信息的获取。
以上的例子可以简化为力学物理量产生电学物理量进行输入计算机数字系统处理后光学物理量进行输出。
各种传感器都可以作为输入的主力比如现在蓬勃发展的智能硬件以及炒得火热的物联网。
除了光学的LCD显示器还有声学的扩音器还有滚动的轮式机械力学还有人形走路的机械手臂力学设备。
由于电子技术和通讯领域往往检测的都是物理量肉眼是很难量化的所以测试门槛会很高但是各种检测仪器反而发展得相当好自动化程度相当高。反观IT行业的上层的应用软件层人却都过多的依赖于人工去操作肉眼去观察了反而忽视了自动化导致测试行业一直人员素质不高技术实力太弱这显然是很不可取的至少是很不符合目前软件工程行业的时代需求的。
本文对应用软件进行了逻辑上的分层来阐述了软件自动化测试和基本原理在文章的后半部分对目前流行的智能硬件所涉及的电子技术的自动化测试也进行了简单的探讨希望能够给从来 自动化测试的人也有一点启发。
总结起来对于想入这行而且想有深入发展的人有如下几个结论和建议
手续的关于测试的方法论都是建立在之前的文章里面提到的观点
本系列选择的测试语言是python脚本语言。由于其官方文档已经对原理有了比较清楚的解释本文就不做一些多余的翻译工作了。偏向于实战部分而且为了偏向实战也会结合IDE工具和项目组织来进行讲解。
在正式进入到自动化测试的领域之前先要建立这样的价值观。在Google内部工程师发布的软件测试的出版物里面提到
“软件的自动化测试是有成本的而且成本不低基本上相当于在原有的功能开发工程的基础上再建立一个平行的测试开发工程”。
也就是说如果你对自动化测试有你的期望值那么就肯定是要付出相应的代价和精力的。好的东西也是需要优秀的人花大量的时间去完成的。
使用python作为自动化编程语言那么就自然的使用pyunit作为自动化测试框架了。
如下部分的内容主要来自于 pyunit 的官方文档本文仅仅做了一些翻译和结构上的简单调整。这部分属于测试框架的基本原理和概念部分在进行代码编写前有必要进行了解。
为一个或者多个测试用例做一些准备工作例如连接一个数据库创建一个目录或者开启一个进程
测试用例是测试行为的最小单元通过对一些输入输出值的对比来进行测试检查
将测试用例或者测试用例集合聚合组织起来的集合。可以批量执行一个测试套件内所有的测试用例
组织安排测试脚本执行活动的组件。测试执行器通过一些图形界面文本界面或者返回一些特殊的值来展示测试脚本的测试结果。主要用于生成测试报告
不同的编写形态会有不同的组织方式具体的可以看官方文档。本文作者研究过官方文档后最喜欢第三种方式多用例测试类,也就是上面基本示例的方式这种方式具有如下特点
前面的基本例子的main函数采用的最简单的方式直接运行所有的测试用例并生成默认的文本报告。其实只需要对调用函数做一些简单的修改可以将这些测试用例进行合理组织并获取其实有用的数据信息以便和信息系统进行集成形成较好的扩展。
显然上面的输入结果已经将测试的结果进行了统计这些数据都是一次测试活动中的重要指标这些数据可以入库和测试信息管理系统集成后期生成仪表盘或者统计报表形成稳定和产品测试线c;这些都是和开发相关的了在此不再多叙述了。
结合上面的具体例子我们也可以找到上一节的理论部分对应的具体实现对象
对应TestCase类或者更细化的对应里面的测试脚本函数
既然需要开发代码的生产力那么就需要介绍一款IDE工具--Pycharm。不可否认它是目前最专注/专业的Python语言的IDE了。在对Pyunit也有比较好的支持。
可视化控制用例执行这个在开发调试阶段很方便可以方便控制指定代码单元运行
其中运行一个测试类的某个测试脚本比较有用适合在开发阶段快速地对单个脚本进行开发和运行调试。
如果要断点调试则使用Debug模式即可对单个函数运行和断点调试了。
可以看到全部运行通过。如果刻意将其中一个弄成不通过的则会显示如下的结果
Pycharm也提供了测试结果报告的导出功能在测试结果显示框上的一个功能按钮上。
当然如果不考虑和信息系统集成不考虑后续的仪表盘和测试统计工作仅仅只是要生成报告这个功能已经足够了。
一般情况下做自动化测试和开发上面的那些那些技能已经完全能够满足要求了接下来要做的事情就是利用各种计算机基本知识面对不断增加的业务需求而不断地增加测试用例脚本了。
功能开发项目原理都很简单但是随着量的增加都会形成规模测试开发工程也是一样。
之前对测试用例的开发调试态的工具进行了介绍。但是如果真正的要纳入到持续集成的自动化体系就显然不能依赖于IDE了。而是使用python语言的组织和调用方式了比如要有__main__函数来作为执行入口等等。
详细的技术实现细节在后面有机会将再会写相应的文章进行介绍。
关于如何自动化生成测试报告这个测试产物现在有一些平台能够提供接口调用及报告展示和分享功能详情参考
本小部分的内容主要是讲基于 python 语言的 自动化测试框架 pyunit的一些设计思想和基本使用示例。其实工具的使用方法很简单但是如何利用好这些工具来进行软件生产则需要其它的计算机技能了在后续的文章中将会从工程方面和技术方面来对此框架的应用进行深入的扩展。
关于测试的方法论都是建立在之前的文章里面提到的观点
目前互联网行业流行的“一服务多客户端”的架构是一种可测试性好的架构架构图如下
基于如上特点此系统的接口自动化测试简化表述就是需要做如下事情
当然以上纯粹是从技术的角度来阐述问题如果要和具体的项目结合起来 还需要设计不同的步骤和数据来满足不同的业务逻辑需求。
对于如上4个目的有如下几个框架或者工具可以实现
一个Http请求库号称是让Http的请求对人更友好此框架也确实达到此目的了。
pyunit自动化框架提供了大量的assert断言方法来自动化进行数据逻辑判定
作为一个强大的IDE其在项目组织方面的表现也同样是极其出色的
关于JSON的使用介绍目前已经不言而喻。虽然在好多年前曾经有XML和JSON在数据编解码领域平分秋色的说法但是这么多年过去后JSON的势头越来越好而XML的声音则越来越小。
目前JSON显然已经成为了互联网上字符型数据交换的标准编解码的中坚力量作为互联网的开发人员是很有必要了解它运用它的。
一般情况下loads,dumps使用得最多因为大部分的程序运算都是内存运算即主要是对字符串变量进行处理以下是官网的示例。
关于python标准数据类型和Json的数据类型之间转化的对应关系请见官网[2]
requests库是一个专门封装的对用户极其友好的一个Http请求库其目的就是为了让python下面的Http请求变得更简单而且它确实也达到它的目的了。
目前的一般的Web应用程序都是基于get或者post请求对于这两种Http请求requests库都提供了十分优雅的解决方案。
再结合一下pyunit的判断库就可以根据如下流程做一个最简单的接口自动化测试脚本
下面是对一个用户登录的接口进行测试按照设计文档此接口如果登录成功则返回的字符格式是
通过上面运行结果的提示我们可以看出指定的数据输入经过服务端接口后并没有返回我们期望的值。这个时候我们就可以排查是不是服务端的接口出问题了或者是谁修改了测试数据导致结果不符合预期。
本小部分的内容主要是讲如何利用requests库和json库来轻松构建Http接口自动化测试的项目。基本上如果掌握了如上技能测试开发人员就具备了自动化脚本开发的能力了后面主就是结合具体的项目需求来进行逻辑设计和数据准备了。
只需要这一步你就迈入了自动化测试之门了恭喜。
聚沙成塔无数的上文提到的接口自动化测试脚本就可以汇集成一个自动化化测试项目而此自动化测试项目则是 持续集成快速迭代必备条件最后作为测试人员也能成为整个项目推进中很重要的一环了。
等搬运定位系统，应用的效能发挥更大，节省操作时间及更多的人力，提高生产效率，使传统的效率低下的工作不再是生产线上的瓶颈。能同时
的首要本领就是要会 透过现象看本质 ，落实到实际的IT工作中就是 透过界面看数据。 掌握上面的这样的本领可不是容易的事情，必须要有扎实的计算机理论基础，才能看到深层次的...
落实到实际的IT工作中就是透过界面看数据。掌握上面的这样的本领可不是容易的事情必须要有扎实的计算机理论基础才能看到深层次的本质东西。
可能是最典型的网络应用程序了关于它的软件架构如下
来说可能对软件的理解只能停留在UI层于是在测试时候能做到的事情就是日复一日年复一年地用鼠标点点点了。
时代提出来的但是后面却一直延续到现在 。直到今天最普遍的“ABC/S”模式
客户端在不同的平台下面有不同的表现形式就形成了现在流行的所谓的
模式的架构这个基本上已经成为目前的互联网产品的标配了。具体的架构如下
的通讯协议数据交换的格式为Xml/Json格式。基于以上模式之后软件测试的方法论就发生了一些变化
最高的“基于于通讯编码格式的接口测试”属于花20%就能解决80%的工作
接口测试完全可以进行自动化而且不必强制和开发项目使用相同的语言可以统一使用效率较高的脚本语言
天然就具有稳定性的需求所以自动化测试项目不会存在反复折腾的现象
有了抽象成数据的能力之后那么很多看到的东西就可以进行合理的等价转换了
本部分的内容已经和应用软件的测试的话题有点扯远了纯粹就当科普吧。
从更广泛的角度来看一个计算机系统它给人的体验上本质上是做了如下的处理
人的所有的直观体验都是来自于对模拟量物理量的体验人的交互输入也是来自于模拟量的输入。
人敲击键盘向计算机系统输入文字键盘将不同一键位产生的脉冲电流传入计算机系统计算机系统通过芯片和驱动将这些电流信号转化成数字信号然后交付数字芯片处理。这样人就完成了
。计算机系统对这些数据进行计算存储传输等等最后在LCD显示器上通过点亮不同位置的点阵以形成光学的模拟量输出传送到人的眼睛里面人就完成了
。以上的例子可以简化为力学物理量产生电学物理量进行输入计算机数字系统处理后光学物理量进行输出。
由于电子技术和通讯领域往往检测的都是物理量肉眼是很难量化的所以测试门槛会很高但是各种检测仪器反而发展得相当好自动化程度相当高。反观IT行业的上层的应用软件层人却都过多的依赖于人工去操作肉眼去观察了反而忽视了自动化导致测试行业一直人员素质不高技术实力太弱这显然是很不可取的至少是很不符合目前软件工程行业的时代需求的。
所涉及的电子技术的自动化测试也进行了简单的探讨希望能够给从来 自动化测试的人也有一点启发。后面的系列文章将从技术层次来落地这些理论。
总结起来对于想入这行而且想有深入发展的人有如下几个结论和建议
\关键摘要\\Axiz的原型使用成品硬件组件搭建而成，包括基于3D视觉的自校准系统和基于Arduino的四轴机器人
。它通过外置的CMOS 1080...\\t诸如Appium、Robotium和UIAutomator之类的框架可以实现一定程度的
的驾驶方式目前达到了什么样的层次？ 对今天而言，智能座舱已经实现了车内的娱乐系统、导航、驾驶辅助系统等相关控制单元的互动，而且操作非常便利。整车娱乐系统的架构，因为在不断发展...
（2）自动化基本技术原理1 概述在之前的文章里面提到过：做自动化的首要本领就是要会 透过现象看本质 ，落实到实际的IT工作中就是 透过界面看数据。掌握上面的这样的本领可不是容易的事情，必须要有...
系统引入微纳米机器人，像流水线一样把细胞传送过来，用微纳米机器人把药放在细胞的特定位置上进行高速筛选并观测各项生物指标来
的首要本领就是要会 透过现象看本质 ，落实到实际的IT工作中就是 透过界面看数据。 掌握上面的这样的本领可不是容易的事情，必须要有扎实的计算机理论基础，才能看到深层次的本质...
的首要本领就是要会——透过现象看本质，落实到实际的IT工作中就是，透过界面看数据。掌握这样的本领可不是容易的事情，必须要有扎实的计算机理论基础，才能看到深层次的本质东西。 2.应用软件逻辑结构 ...
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