接口自动化测试之家（接口测试自动化测试）

本篇文章给大家谈谈接口自动化测试之家，以及接口测试自动化测试对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享接口自动化测试之家的知识，其中也会对接口测试自动化测试进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、接口自动化测试工具有哪些？
• 2、我眼中的接口测试和接口自动化测试
• 3、2019最好用的自动化测试工具Top 10，果断收藏
• 4、自动化单元测试工具目前常用的有哪些？
• 5、有好点的软件自动化测试学习机构可以介绍下吗？我准备系统学习下
• 6、敏捷交付中的自动化测试

接口自动化测试工具有哪些？

1、CTS，CTS 测试基于Android instrumentation 测试， 其又基于JUnit 测试。说白了， CTS 就是一堆单元测试用例。这也是Java 语言的擅长部分。
2、 Monkey工具，Monkey是Android中的一个命令行工具，可以运行在模拟器里或实际设备中。它向系统发送伪随机的用户事件流(如按键输入、触摸屏输入、手势输入等)，实现对正在开发的应用程序进行压力测试。Monkey测试是一种为了测试软件的稳定性、健壮性的快速有效的方法。
3、ASE，ASE 意思为Android 脚本环境， 即我们可以通过脚本（比如Python）调用Android 的功能，从而定制一些测试。比如打电话，发短信，浏览网页，等。我们可以扩充它的API（Java 部分）, 并用python 脚本调用这些API, 从而实现丰富的测试功能。用于API 部分可以访问到Android 全部API, python 又能灵活部署测试，所以ASE 的扩展性非常好。
4、Robotium，该工具用于黑盒的自动化测试。可以在有源码或者只有APK 的情况下对目标应用
进行测试。Robotimu 提供了模仿用户操作行为的API，比如在某个控件上点击，输入Text
等等。 http://mag.big-bit.com/
分层的自动化测试

这个概念最近曝光度比较高，传统的自动化测试更关注的产品UI层的自动化测试，而分层的自动化测试倡导产品的不同阶段（层次）都需要自动化测试。
相信测试同学对上面的金字塔并不陌生，这不就是对产品开发不同阶段所对应的测试么！我们需要规范的来做单元测试同样需要相应的单元测试框架，如java的Junit、testNG，C#的NUnit ，python 的unittest、pytest 等，几乎所有的主流语言，都会有其对应的单元测试框架。
集成、接口测试对于不少测试新手来说不太容易理解，单元测试关注代码的实现逻辑，例如一个if 分支或一个for循环的实现；那么集成、接口测试关注的一是个函数、类（方法）所提供的接口是否可靠。例如，我定义一个add()函数用于计算两个参数的结果并返回，那么我需要调用add()并传参，并比较返回值是否两个参数相加。当然，接口测试也可以是url的形式进行传递。例如，我们通过get方式向服务器发送请求，那么我们发送的内容做为URL的一部分传递到服务器端。但比如 Web service 技术对外提供的一个公共接口，需要通过soapUI 等工具对其进行测试。
UI层的自动化测试，这个大家应该再熟悉不过了，大部分测试人员的大部分工作都是对UI层的功能进行测试。例如，我们不断重复的对一个表单提交，结果查询等功能进行测试，我们可以通过相应的自动化测试工具来模拟这些操作，从而解放重复的劳动。UI层的自动化测试工具非常多，比较主流的是QTP，Robot Framework、watir、selenium 等。
为什么要画成一个金字塔形，则不是长方形 或倒三角形呢？ 这是为了表示不同阶段所投入自动化测试的比例。如果一个产品从没有做单元测试与接口测试，只做UI层的自动化测试是不科学的，从而很难从本质上保证产品的质量。如果你妄图实现全面的UI层的自动化测试，那更是一个劳民伤财的举动，投入了大量人力时间，最终获得的收益可能会远远低于所支付的成本。因为越往上层，其维护成本越高。尤其是UI层的元素会时常的发生改变。所以，我们应该把更多的自动化测试放在单元测试与接口测试阶段进行。
既然UI层的自动化测试这么劳民伤财，那我们只做单元测试与接口测试好了。NO! 因为不管什么样的产品，最终呈现给用户的是UI层。所以，测试人员应该更多的精力放在UI层。那么也正是因为测试人员在UI层投入大量的精力，所以，我们有必要通过自动化的方式帮助我们“部分解放”重复的劳动。
在自动化测试中最怕的是变化，因为变化的直接结果就是导致测试用例的运行失败，那么就需要对自动化脚本进行维护；如何控制失败，降低维护成本对自化的成败至关重要。反过来讲，一份永远都运行成功的自动化测试用例是没有价值。
至于在金字塔中三种测试的比例要根据实际的项目需求来划分。在《google 测试之道》一书，对于google产品，70%的投入为单元测试，20%为集成、接口测试，10% 为UI层的自动化测试。

我眼中的接口测试和接口自动化测试

接口测试的目的是为了增加测试覆盖度、深入度 ，对接口的各个参数做实际场景中很难遇到的异常场景的测试，保证接口的稳定性。如果在这个前提下接口测试还是没有发现 bug，那么可以 review 下历次迭代中是不是业务测试发现的所有 bug 都是前端的。如果是，那么说明你们的后端开发工程师能力实在很强，应该恭喜你们遇到了这么给力的队友。在测试压力很大的情况下就可以酌情考虑不做接口测试，前端测试完成就上线了。

如果不是那就应该 review 你们的接口测试用例了。是不是用例设计的还不如业务测试全面？是不是用例设计的时候默认按照正常的取值范围？按照正常的业务逻辑进行的用例设计导致用例的覆盖还不如业务直接黑盒测出来的覆盖全。

自动化测试的主要目的不是发现多少 bug ，而是为了快速对接口做回归、做线上监控等，避免接口出现了低级问题、阻碍问题但是大家不能第一时间知道，等过了很长时间线上出了强反馈或者在错误接口的基础上又做了很多开发才被大家发现。当然，在接口自动化的基础上再做压力测试、稳定性测试等也会更方便。在这个前提下再评估接口自动化测试是否有必要，思路就会清楚一些。

整体上测试是为了保证业务中的 bug 能够在有限的资源下最大量、最快速的发现，业务实际情况不同、测试团队规模不同、测试与业务的合作模式、测试团队成员的技术能力等等都会影响测试方案的制定。

个人觉得如果团队有专人做接口测试，这种情况下接口测试定位到用来发现更多 bug 是没有问题的，如果没有发现 bug 那就需要仔细找找接口测试用例设计的问题。接口测试的目的不是取代业务测试，而是减少业务测试遇到阻碍问题的概率以及减轻业务测试模拟异常场景的工作量。接口自动化测试的目的是在回归场景节约业务测试的工作量，在新业务测试中实际反倒会占用更多的测试资源。

以上是作者拉拉肥对接口测试以及接口自动化测试的理解。你怎么看？欢迎点击 原文链接 在原帖共同讨论。

2019最好用的自动化测试工具Top 10，果断收藏

这个时候总是无奈的说:

你应该学习Python 或是Java

你应该掌握Selenium

又或者你需要学会jmeter，嗯，可能LoadRunner你应该学习

也许SoapUI是个不错的选择，或者你可是试试PostMan

......

其实这些都不是我真正的答案，我想说：只专注于一种编程语言或一种工具可能限制你的发挥，尤其可能限制了你在工作中提供的价值。如果你提供的价值在逐步退化，那么你的舞台可能突然谢幕，你的职业停滞不前，受到限制。

所以，什么最重要？当然是能力了！

下面我就介绍下2019最好用的10个自动化测试工具，希望可以充实你的知识库，打开你的职业发展舞台！

在自动化测试领域，自动化工具的核心地位毋庸置疑。我总结了最顶尖的自动化测试工具，这些工具可以帮助组织更好地定位自己，跟上软件测试的趋势。这份清单包含了开源和商业的自动化测试解决方案。

Selenium：WebUI自动化测试

Selenium是网页应用中最流行的开源自动化测试框架。起源于2000年，10多年来不断地完善，Selenium成为许多Web自动化测试人员的选择，尤其是那些有高级编程和脚本技能的人。Selenium也成为了其他开源自动化测试工具比如Katalon Studio，Watir，Protractor和Robot Framework的核心框架。

Selenium 支持多系统环境（Windows，Mac，Linux）以及多种浏览器（Chrome，FireFox，IE以及无头浏览器（没有界面））。它的脚本可以由各种各样的编程语言编写，比如 Java，Groovy，Python，C#，PHP，Ruby 以及 Perl。

因为Selenium的灵活性，测试人员可以写各种复杂的、高级的测试脚本来应对各种复杂的问题，它需要高级的编程技能和付出来构建满足自己需求的自动化测试框架和库。

Appium：APP UI自动化测试

Appium是一个移动端自动化测试开源工具，支持iOS和Android平台，支持Python、Java等语言，即同一套Java或Python脚本可以同时运行在iOS和Android平台，Appium 是一个C/S架构，核心是一个Web服务器，它提供了一套REST的接口。当收到客户端的连接后，就会监听到命令，然后在移动设备上执行这些命令，最后将执行结果放在HTTP响应中返还给客户端。

Jmeter：接口测试，性能测试

JMeter是一个开源的Java桌面应用程序，主要用于web应用程序的负载测试。它还支持单元测试和有限的功能测试。

它有很多好的特性，比如动态报告、可移植性、强大的测试IDE等，并且支持不同类型的应用程序、协议、shell脚本、Java对象和数据库。

Postman：接口测试

Postman 提供功能强大的Web API和HTTP请求的调试，它能够发送任何类型的HTTP请求 (GET, POST, PUT, DELETE…)，并且能附带任何数量的参数和Headers。不仅如此，它还提供测试数据和环境配置数据的导入导出，付费的Post Cloud用户还能够创建自己的 Team Library用来团队协作式的测试，并能够将自己的测试收藏夹和用例数据分享给团队。

SoapUI：接口测试

SoapUI是一个非常流行的用于SOAP和REST的开源API测试自动化框架。它还支持功能测试、性能测试、数据驱动测试和测试报告。

Monkey：稳定性测试

软件附带在sdk中，适用于android和ios，通过adb shell，生成用户或系统的伪随机事件。压力测试结果：崩溃crash，无响应anr，基本命令：adb shell monkey 1000。

Robot Framework：Web UI自动化测试，接口测试

Robot Framework是一个开源自动化框架，它实现了用于验收测试和验收测试驱动开发（ATDD）的关键字驱动方法。Robot Framework为不同的测试自动化需求提供框架。但是，通过使用Python和Java实现其他测试库，可以进一步扩展其测试功能。Selenium WebDriver是Robot Framework中常用的外部库。

测试工程师可以利用Robot Framework作为自动化框架，不仅可以进行Web测试，还可以用于Android和iOS测试自动化。对于熟悉关键字驱动测试的测试人员，可以轻松学习Robot Framework。

QTP：Web UI自动化测试

QTP是一种自动测试工具。使用 QTP 的目的是想用它来执行重复的手动测试，主要是用于回归测试和测试同一软件的新版本。因此你在测试前要考虑好如何对应用程序进行测试，例如要测试那些功能、操作步骤、输入数据和期望的输出数据等。

QTP针对的是GUI应用程序，包括传统的Windows应用程序，以及现在越来越流行的Web应用。它可以覆盖绝大多数的软件开发技术，简单高效，并具备测试用例可重用的特点。其中包括：创建测试、插入检查点、检验数据、增强测试、运行测试、分析结果和维护测试等方面。

LoadRunner：性能测试

LoadRunner，是一种预测系统行为和性能的负载测试工具。通过以模拟上千万用户实施并发负载及实时性能监测的方式来确认和查找问题，LoadRunner能够对整个企业架构进行测试。

企业使用LoadRunner能最大限度地缩短测试时间，优化性能和加速应用系统的发布周期。LoadRunner可适用于各种体系架构的自动负载测试，能预测系统行为并评估系统性能。

Jenkins：持续集成

自动化构建编译，部署，任务执行，测试报告，邮件通知等。

使用开源测试工具有很多好处，尤其是无直接的购买成本，而且可定制，但也有一定的局限性。尤其是缺乏专业的技术支持，有限的许可支持以及脚本维护有时会成为一个挑战性的工作。

为了选择正确的自动化测试工具，你应该确保该工具是处于活跃维护状态的，并且与你所在企业业务、团队、技能匹配，并且是团队里有相应的专家。

因此在选择工具之前，你必须仔细研究，以便该工具能够满足你的测需求，并且能帮助你更好的执行测试。

自动化单元测试工具目前常用的有哪些？

QTP
完整名称是：Quick Test Professional。初学者可以通过录制电脑屏幕上的所有操作，来自动生成一些回归测试用例 。也可以用编程语言自定义控制。
Selenium
Selenium可以用来测试Web应用程序，通过编写测试脚本来模拟用户对浏览器 的操作，更接近用户测试。但真正实行起自动化测试脚本来，需要维护的成本很高。
soapUI
soapUI属于开源工具，使用范围较广，且轻量级，也要以集成IDE工具中，并且支持所有的标准协议。用来做小型项目的回归测试非常合适 。
Silktest
一般用于测试企业级产品，对于企业级产品的功能测试非常高效，同时内置的各种功能齐全，完全支持跨平台及跨浏览器的技术功能测试。
Squish
Squish是一款免费的GUI测试工具，安装包可以直接从官网下载，安装过程十分简单，可以通过引导中的新建测试计划，新建用例集来跟踪学习，上手非常快。需要注册后申请 。

有好点的软件自动化测试学习机构可以介绍下吗？我准备系统学习下

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敏捷交付中的自动化测试

提到敏捷交付接口自动化测试之家，接口自动化测试之家我们总会说到持续集成，持续交付，持续发布，即频繁地交付产品特性。而接口自动化测试之家我们都知道要实现真正的持续交付，必然少不了两个关键要素：

只有测试不行，只有集成工具也不行，二者需合二为一，保持相同的步调，实现持续不断的质量反馈，方能实现保质地持续发布。

可以开门见山地说：Automation Test ≠ Automation Tools ≠ Continuous Test

根据我个人的项目经验，试着画了下面这个图来表达这三者的关系。

在提及自动化测试的时候，很多人会把工具的使用等同于自动化测试。自动化测试应该是一个策略性的系统工程，不只有自动化工具。像我们的产品一样，不仅要有技术语言，还要有产品架构设计。自动化测试除了工具框架，还需要考虑：

项目的技术栈，产品架构，开发流程，基础设施，可靠的测试数据，稳定干净的测试环境，如何呈现测试报告，如何工程化测试配置，测试套件等等。

有了自动化测试还不够，我们的目的是在持续交付的过程中实现快速频繁的质量反馈，我们需要持续不断地测试（Continous Testing)。实现持续测试，不仅需要团队从文化上去支持，真正做到全员对测试和质量负责，创建Devops文化氛围，打通开发-测试-运维的壁垒；还需团队从技术上去储备知识，比如云平台、虚拟化技术，容器及相应的编排技术，甚至网络知识等等。

维基百科对自动化的解释：

In software testing, test automation is the use of software separate from the software being tested to control the execution of tests and the comparison of actual outcomes with predicted outcomes.

从定义可以总结出自动化测试的两个特点：

测试，质量评估的重要手段之一，而自动化测试只是测试的一种具体实现方式而已。它能释放QA的双手和一部分大脑（这部分大脑，即know knowns），将对已知特性和既定逻辑流程的检测交由计算机来完成。而QA去做更多需要思辨能力，分析判断能力的事情。例如，通过向团队提问，来澄清需求的unknowns；通过探索产品去拓宽对产品的knowns；抑或运用经验帮助团队走出Unknown Unknowns 带来的迷局。

维基百科对持续测试的解释：

Continuous testing is the process of executing automated tests as part of the software delivery pipeline to obtain immediate feedback on the business risks associated with a software release candidate.

从这个定义可以看出，持续测试的目的即在软件交付的流水线中执行自动化测试以提供对产品质量的反馈。

想强调定义里的几个关键字：automated tests, delivery pipeline, immediate feedback, business risks.

不管多火的工具，如果不能兼容项目的技术栈和基础设施，那都无处发挥其优势，流行的不一定是适合项目的。

在写自动化之前，QA需要对项目的技术栈，开发流程，和基础设施有基本的认识和了解；另外也需要了解和掌握各个工具之间的优劣，这样才能为项目选择最匹配的自动化工具。是不是像老生常谈接口自动化测试之家？但是别人告诉你的经验和自己经历的实战真的两种不同的收获。就跟蹲家看电视和去现场看演唱会的区别一样，别人的经验之谈总归是别人的，自己走过的路才是自己的。

这两年 Cypress 真的很火，去年在项目上做UI自动化测试的时候，出于好奇也想实践一把。实践出真知，Cypress本身可以通过环境变量和plugin配置代理，但是不支持socks5的代理（客观现状是项目所有资产，包括测试环境都是通过socks5的代理连接），线上环境无法访问。当时还试过将socks5的代理转换成http代理，但因为Cypress本身是多线程的，而socks5只能截获第一个进程的网络通信， 即使能连通应用本身，Cypress也无法将测试过程可视化的优势发挥出来。人无完人，工具也一样，只有适合你的才是好的。

考虑自己也不会造轮子，喜欢拿来就用，加之项目上socks5代理约束，之后便转用了CodeceptJS, 几次尝试下来，觉得非常满足项目需要。下面罗列CodeceptJS 几个好用的点，具体细节请移步 官网 。

由于团队有完全的自由来选择技术栈，在做第三个产品的时候， 我们的开发小哥哥就已经不满足于只写REST API了，第三个产品开始引入GraphQL。在以前的项目上用过REST Assured 做API测试，觉得也是好用的，但当时并没有选用REST Assured, 因为在那时，刚好发现一枚ThouhgtWorks开发自己做的API功能测试工具 Pandaria 。（这也从侧面证明TW的开发很有质量意识）选择这个工具，除了自己不会造轮子，除了它支持代理，更重要的是它基于Cucumber JVM，我个人以前的项目上用过cucumber，对gherkin语法还算熟悉，还有它能提供漂亮的测试报告。它既支持REST API的测试，也支持GraphQL 的测试，完美匹配我个人的技术和项目的实际情况。

在项目做第一个规范安全流程的产品时，MVP1(Minimum Viable Product) 一完成，该产品的接口自动化测试和端到端自动化测试便实现了，并集成到了产品CI/ CD 流水线上。后来由于客户方硬件集成的问题，该产品基于MVP1进行了一次演进，从产品直接融入并规范安全流程换成了‘曲线救国’地强化安全流程，页面和接口设计也有较大变动。由于产品流程设计上的变动导致之前的接口测试和端到端的自动化测试全部都失效，需要重新编写和维护。

这个经历挺真实的，自动化是有好处，但是也是有代价的： 在MVP1，特别是POC（Proof Of Concept)阶段的产品建议不要急于做自动化，项目的初期更别尝试做UI层面的自动化。当然对工具的spike是可以的，把框架搭建好，等待特性稳定了，就可以直接加测试用例了。

我们选择自动化一定是要考虑项目是否存在客观的现实需求，在动手实施具体的自动化测试之前，一定要对自动化测试的投入产出比做一次客观理性地评估。如上图所示，自动化测试的成本相对单次（或者少量的）手动测试来说是较高的，为了少量的测试活动而做自动化，投入产出比是很低的。需要QA根据项目进度，产品演进程度，测试策略，回归频率等等做一个综合评估，找到出图中交集的点，即何时何种情况团队和产品应该必须引入自动化测试了。因为自动化前期需要投入产品分析，工具框架选型，用例设计，数据环境准备等等，后期还需要持续不断地投入人力进行及时的维护和更新以保证自动化测试的严密性和足够的覆盖率。

虽然敏捷强调质量全员负责，但我所待过的团队，做过的项目，践行得好的很少。幸运的是，现在团队的质量意识都很好。但故事一开始不都是美好的，每个团队都是在 “掉坑-反馈-调整磨合” 的循环里走向成熟的。

在交付一个微服务化的产品时，后端多个API，每个API有相应的API集成测试，产品还有UI测试，同时团队还有额外的3个产品需要维护。每个产品都有自动化测试，前端的后端的。其中一个微服务实现的产品就有四套测试，而且后续还会增加视觉测试。

在刚开始的时候，测试挂了没人去看，也没人去修。由于项目是基于 Trunk Based Development ，为了保证测试的及时性，每天不是在加新用例的路上，就是在修各种测试的路上。UI测试相较于API测试更为脆弱，需要频繁的维护成本，特别是项目基于主干开发的团队。那段时间感觉自己成了automation engineer，对产品新增的功能特性并不是非常清楚，对故事卡的可测性也没及时作出反馈，感觉自动化并未真的达到释放自己精力和时间的初衷。

如果只是QA一个人来维护管理，那么这个QA一定做不了自动化以外的事情了。ThoughtWorks好多项目都只有一个QA，我们的这个QA是Quality Analyst， 并不是Automation Engineer。敏捷项目之下，QA的首要任务应该是驱动团队各个角色对质量负责。

为了提升团队对自动化测试的重视程度， 如下是一些我个人在项目上实践过的方法：

除了以上，项目还需要有高度可视化或者能及时通知测试状态的方式。

项目上用的是Jenkins自带的 Build Monitor View。将对项目pipeline的监控投影到电视上，并配置相应的提示音，能非常及时地让团队知道最新的构建，部署，测试状态。

如下是我们项目上当前的一个流水线dashboard：

这些实践都是对‘质量全员负责’最落地的践行。我相信，每个团队是不一样的，但是敏捷QA的主要价值一定是能驱动团队为质量作出改进和贡献。

敏捷QA是对项目流程质量，产品内部质量，产品外部质量都需要负责的，而自动化测试只是质量保证的一种措施而已而非唯一措施。‘质量全员负责’的团队才能释放出你们的QA，去做更多Quality Analysis的工作，比如提更多需要思辨能力的问题以实现产品风险的识别和管理，反思开发流程以促进团队流程质量的提升，分析产品架构制定适合项目产品的整体测试策略等等。

在项目上做自动化集成到流水线的时候，有遇到一些常见的在云容器里运行测试会遇到的问题。

1）测试工具相关的

虽然很多问题都是可以从网上找到答案，但是在解决问题的时候，通常需要我们了解工具框架的工作原理，否则连搜索关键字可能都憋不出来。

2）测试报告可视化相关的

测试报告对于我们快速定位失败根因有很大的帮助，好的测试报告可以直接揭示问题的根源。在云端运行测试，我们通常希望测试工具能输出可读性强的测试报告以方便非技术人员阅读，也希望测试工具能把运行过程的细节打印在console里，以方便技术人员定位根因。

像前面提到的CodeceptJS它就提供多种不同形态的运行，并且可以运用Mocha生成各种类型的测试报告。目前市面上的测试工具，都会有对第三方库的依赖，特别是前端测试框架和工具，这个对QA或者团队的技术宽度是有一定要求的。

另外Jenkins有非常丰富的插件库，在选择测试工具的时候可以把是否有Jenkins报告可视化支持考虑进去。QA需要对Jenkins和测试工具都相当熟悉，还需要知道如何通过将某一测试工具生成的某种格式的测试报告集成在Jenkins上以方便一键获取测试报告。
像cucumber的测试报告插件：

像Allure的测试报告插件：

有了这些插件的辅助，在流水线上就一键可得测试报告，为‘质量团队负责’提供了很好的契机。

3） Pipeline as Code, 想要集成测试到流水线，不可避免是需要一些DevOps相关知识的

也许项目的需求是如何通过Jenkinsfile 并行运行各种测试，也许是通过Jenkinsfile传递测试相关参数以为云上运行测试所用，还也许你需要在Jenkinsfile里添加调试信息用以线上调试，等等。

云上运行，我们还要学会如何在一个slave 上优雅地管理运行测试的容器，不出现容器占用，slave内存不足，测试失败之后报告不可得等等问题。

所以只会自动化工具不够，只有自动化测试也不够。如果你们团队开发们没有DevOps的经验，或者他们忙于特性开发，上线冲刺，那么QA必须对Docker，Kubernetes 基本命令和用法有些了解。QA就是一个不分前后端，不挑技术栈，需要持续不断学习的角色。

会自动化工具算是有了织网的道具，有自动化测试资产算是编出了能捞鱼的网，而持续测试才能真正地实现持续交付，才算是把一张张过滤不同缺陷的网放置于了不断提交变更的交付之流中。

只有网而无法至于河里，或者不知道于何处放置，那就只能站于岸边时时撒网捕鱼，不够及时，也不算释放了捕鱼人 （QA和团队) 。

我们期望的是，各种不同的网 （自动化测试资产） ，置于不同的河段（ 软件产品不同层级：函数级别？组件级别？接口级别？系统级别？） ，过滤不同的鱼 （缺陷） ，而不管是谁 （团队的所有角色） 都可以去确认有没有捞着鱼 （测试挂了吗？为什么挂？我们对目前的变更有足够的信心吗？） ，也需要所有人时时确认我们的渔网是不是破了？ （测试覆盖率不够？断言不严谨？测试用例过时？） 。

软件交付是一项团队工作，即便自动化测试也一样需要全员协作。

文/ThoughtWorks郭泰瑜

关于接口自动化测试之家和接口测试自动化测试的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 接口自动化测试之家的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于接口测试自动化测试、接口自动化测试之家的信息别忘了在本站进行查找喔。

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