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最近小編在逛技術交流社區，在一條討論自動化測試落地面臨的痛點及可以創造的價值下面，有這樣一條回復頗有感觸，分享如下：
如果你讓兩個相互不認識、來自不同公司的測試工程師自由討論，我猜他兩寒暄的第一個問題會是：你們公司的自動化是怎么做的？
如果你問一個質量部門的測試架構師：你家的測試平臺有什么功能？你能聽各種天花亂墜的功能、自動化能力，讓你嘆為觀止！
但同時讓你問該廠的某位業務測試工程師：你們的自動化測試怎么樣？對方很有可能告訴你：啥？自動化？哪有自動化？
很有意思吧？隨著人工智能的發展，“AI+自動化測試”一定會成為主旋律。為什么會出現這樣的現象呢？今天，我們就來聊一聊在絕大公司都存在的、而且很可能不愿意被外人知曉的問題：為什么我們公司/產品/項目的自動化測試做不起來？也就是自動化測試體系落地難的問題。
首先,我們針對“自動化測試”進行分詞拆解。
所謂“自動化”，它是相對于手工而存在。它可以替代很多重復性的、非智力性的和非創造性的，并要求做到準確精細的工作。這中間的關鍵點在于：一是流程；二是標準。
所謂“測試”，它的本質是度量，是對質量進行全方位的定量評估。無論采用何種方式，最終的目的是要對每次迭代和變更帶來的質量變化有一個定量的結果，然后針對性改進，這也是質量保障的目的。
所以，“流程+標準+質量保障”是自動化測試的核心要素。近十年來的各個技術熱門話題，諸如敏捷、devops、自動化測試等等，最終能真正落于實地且被大規模應用和認可的，也就devops了，也說明了這點。
為什么？因為devops的對象，是對軟件研發交付流程過程的標準化和優化，諸如代碼管理、變更和驗證都是可以標準化的，且這些流程的標準化都是大家認可的。
而自動化測試要想真正落地拿到好的結果的前提：一定是對測試對象進行流程標準化。
那么除了流程標準化，自動化測試還有哪些前提條件呢？小編整理了以下4條：
1. 需求變動不頻繁測試腳本的穩定性決定了自動化測試的維護成本。如果軟件需求變動過于頻繁，測試人員需要根據變動的需求來更新測試用例以及相關的測試腳本，而腳本的維護本身就是一個代碼開發的過程，需要修改、調試，必要的時候還要修改自動化測試的框架，如果所花費的成本不低于利用其節省的測試成本，那么自動化測試便是失敗的。
2. 項目周期足夠長自動化測試需求的確定、自動化測試框架的設計、測試腳本的編寫與調試均需要相當長的時間來完成，這樣的過程本身就是一個測試軟件的開發過程，需要較長的時間來完成。如果項目的周期比較短，沒有足夠的時間去支持這樣一個過程，那么自動化測試便成為笑談。
3. 自動化測試腳本可重復使用如果費盡心思開發了一套近乎完美的自動化測試腳本，但是腳本的重復使用率很低，致使其間所耗費的成本大于所創造的經濟價值，自動化測試便成為了測試人員的練手之作，而并非是真正可產生效益的測試手段了。
4.在手工測試無法完成，需要投入大量時間與人力時也需要考慮引入自動化測試。比如性能測試、配置測試、大數據量輸入測試等。
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