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概述软件测试工程师通常会面临着一个普遍的问题：软件测试工程师工作中需要写代码吗？在理清这个问题前，我们有必要先的了解下软件测试的各种角色。一般而言软件测试大体可以分为两类角色：业务型测试通常在系统开发完成或大体完成的情况下参与验证测试系统的功能及其完整性。该角色属于非技术类，一般情况下不需要写代码。技术型测试技术型测试所关注的层面不同于业务型测试，要求掌握或是具备数据库、编程能力、系统架构、数据设计和应用接口等技术能力。通常情况下技术型测试人员在开发阶段便介入测试工作，从代码层面开始进行测试，因此技术型的测试会面临更多的挑战。可以使用错误推测法追加一些测试用例，这需要依靠测试工程师的智慧和经验。太仓软件测试培训班那个好

更轻松地编写测试降低测试脚本的维护工作量更少的片状测试让非技术人员开始自动化更容易CI/CD集成更多的可重用测试例如，我使用Cucumber，Java和Appium构建了一个自动化框架。尽管我在编写自定义代码以执行各种操作时拥有强大的框架和很大的灵活性，但我经常遇到常见的维护问题。当开发人员更改已由我的自动化测试覆盖的元素的属性时，测试开始失败。因此，我花了很多时间来维护这些测试，而不是编写新的自动化代码来覆盖已实现的新功能。这个问题现在可以通过使用AI从文档对象模型（DOM）中提取的动态定位器来解决。AI实时分析DOM中的所有对象树和属性，并可为特定元素创建不同属性的列表。所以，当一个元素的一个属性发生变化时，AI会尝试去列表中的下一个属性来定位该元素并继续浏览该列表，直到该元素被定位。测试更稳定，测试的创作和执行速度更快，测试人员不得不花费更少的时间进行维护。闵行区软件测试培训班那个好安全性测试是测试软件在没有授权的内部或外部用户的攻击，是否能保证软件与数据的安全。

所有QA环境都需要标准化测试思维模式从“完成对该模块的测试”变为“在候选版本中已经减轻的业务风险？”所有上述变化的关键是自动化。DevOps和自动化并驾齐驱-缺一不可。这就是智能人员和工具可以帮助实现更短，更可靠的发布周期。我曾在一家开发，测试和运营团队之间进行限度协作的公司工作。我们发现SDLC周期存在很多缺陷，包括进入生产的错误增多，CI/CD基础设施不稳定，以及对生产监控和统计的可见性较低。注意到这些差距，团队决定实施DevOps实践，每个人都开始在SDLC的每个阶段进行合作和贡献。这从需求收集开始，一直延伸到生产发布和监控。

但是，人工智能却可代替以上方法，可通过以下方式来解决这些问题:使用人工智能机器，80%的重复性任务可以由人工智能机器人完成，剩下的20%工作可以由人类利用他们的创造力和推理能力去完成。因此，人工智能可以做重复性的任务，如：测试数据的数量、回归测试等，而测试人员可以专注于处理类似于系统集成的创造性的和困难的任务。使用人工智能机器人，测试人员可以重构测试以合并新的参数，这会使得测试的覆盖率增加却不会给测试团队带来额外的工作量。人工智能可以自动创建测试用例，这降低了使用内置标准的工作级别(LOE)。界面类测试是验证软件界面是否符合客户需求，包括界面布局是否美观、按钮是否齐全等。

1）持续地测试、持续地反馈。软件测试贯穿着整个软件开发生命周期，随时发现需求、设计或代码中问题，及时将发现的问题反馈给用户、产品设计人员、开发人员等，主动、积极地交流，持续提高软件产品质量，这在敏捷测试中更为重要。2）80/20原则。在有限的时间和资源下进行测试，找出软件中所有的错误和缺陷是不可能的，因此测试总是存在风险的。测试的一个重要目标是尽量减少风险，抓住重点进行更多的测试。根据80/20原则，即帕累托法则（ParetoPrinciple），用户80％的时间在使用软件产品中20％的功能。“重点测试”就是测试这20％的功能，而其他80％的功能属于优先级低的测试范围，占测试20%的资源。H模型将测试活动完全了出来。姑苏区豪之诺软件测试培训班

这个数据是国际公认的，不是我自己说的。从数据看，大家一目了然，测试在软件开发中的重要性不言而喻。太仓软件测试培训班那个好

1、该调试平台有助于分析开发人员存在的“错误集群”现象，总结易出错的地方，对缺陷多的部分进行深入测试，并提醒开发人员避免该类缺陷。2、缺陷填写指南：缺陷级别（崩溃、很严重、小错误、文字等）、分类（代码错误、界面优化、用户体验）、缺陷状态（新建、反馈、认可、已分派、已解决、已关闭）3、缺陷描述要素：可以借助截图、应用位置、模块等方式来描述缺陷发现的环境，让开发人员能够根据描述快速的重现缺陷。4、测试总结报告：用于报告和总结测试用例的执行结果，对比分析测试中存在的问题为后续工作做出提示并记录遗留的问题注：缺陷就是我们俗称的bug

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