前言
從2017年6月開始接觸自動化至今，已經有好幾年了，從17年接觸UI自動化（unittest+selenium）到18年接觸介面自動化（unittest+requests）再到18年自己撰寫自動化平臺（后臺使用python的flask，前端使用element+vue，沒有第三方自動化框架），不斷的學習成長，加深了對自動化測驗的理解，這邊就總結下自己對自動化測驗的認識，
首先，吐槽一下很多實際自動化經驗不到1年的而且停留在靠度娘抄襲demo的甚至度娘抄襲的代碼都不知道問題出在哪的小白（大神忽略，本人小白，只是吐槽一下行業現狀），相信很多人從度娘上抄襲個uniitest（下文簡稱ut）,pytest,testNG甚至是RF（robotframework）就說自己熟練使用自動化了，你們真的了解自動化么？筆者使用的是python語言（不鄙視其他語言，任何語言都可以做自動化，只要你有能力），現在隨便找幾個python自動化相關的問題問一下，很多是企業真實實戰會遇到的場景或者企業領導的需求，也包含筆者面試的口述和手寫題，
下面筆者講述一下筆者自己對于自動化的想法和感受：
1、UI自動化在很多小公司用于簡單的回歸是可以的，簡單的回歸其實單純寫幾個小腳本，和你用什么po+ut+關鍵字驅動之類的，成本上沒有多大區別，真正需要UI自動化的公司，起步也得有幾百人上千人，且滿足需要自動化的部分已經足夠穩定的場景，這種規模的自動化，大多數人涉及不到，維護成本高，受環境影響因素大也是很多公司放棄UI自動化的原因，大環境因素上，UI自動化已經開始被AI自動化和圖片識別自動化代替了，各大廠內部已經開始流行AI自動化和基于圖片識別的自動化，例如網易開源的airtest，只需要截圖即可生成自動化用例，腳本的維護也越來越簡單，
2、App自動化和UI自動化差不多，app比ui多一個兼容問題（混合開發），維護同樣非常復雜，單純的selenium，appium，ua2實作自動化，要解決的問題非常多，
3、現在很多中小公司流行介面自動化，以及介面測驗左移（在介面檔案出來之后，后端開發完成之前，搭建mockserver，實作前端聯調）介面自動化的執行速度快，回歸效率高，是目前中小公司主流的喜愛，但是介面測驗要想做好，對回傳結果的斷言是個非常高的要求，設計人員的能力和知識決定了斷言的健壯性，對于設計人員的能力要求相對較高，
4、大廠目前主要流行的是撥測、圖形識別、AI，撥測即錄制和回放（很多小白看到這估計笑了，這不是早就被淘汰了么，筆者：呵呵，此操作非彼操作），筆者大概了解過阿里的doom系統（沒有仔細研究，能力有限，說的不對的請忽略），通過中間件錄制線上的流量資料儲存起來，在被測驗環境進行重放操作，以驗證本次修改是否對線上資料產生影響，這中間涉及非常多的技術實作，影像識別可以參考airtest，AI測驗目前幾乎沒有流出，測驗之家里有一些理論文章可以參考，
5、性能自動化就不寫了，筆者的能力有限，連性能測驗都不敢說會更何況性能自動化，（要是會個工具隨便打個壓就算會的，當我沒說，打個壓看個報告啥的還是輕松的，代碼寫個性能腳本問題也不大，性能測驗的精髓在于分析瓶頸、系統調優，）
寫在最后
17年UI自動化剛興起的時候，會個自動化腳本能評級到中級工程師，18年中級自動化需要自帶框架了，到了19年，會個自動化腳本連初級都算不上，用第三方框架的基本上要有成熟的方案了，19年的薪資高一點的測開崗位都要你會寫測驗平臺了，19年測驗平臺已經開始流行了，技術行業，更新就是這么快，不學習，不進取，僅靠度娘那點基礎的教程，在20年21年22年只會越來越難走，年紀越來越大，能力卻沒年輕的強，競爭力越來越弱，才是你跳槽漲薪的絆腳石，
總有一些作業年限久的人，自以為自己經驗老道而對作業年限低的人嗤之以鼻，筆者面過一個8年作業經驗的人，只有一個總結，他的8年經驗，只是在重復他第一年的事，只不過做的更熟練了一點，但是他又沒能把第一年做的黑盒做到很好，這是很多老油條的常事，筆者只能送一句，要么把黑盒做好，要么發展自己的能力，大中華的行業情況就是如此，往后N年，好自為之，
自動化測驗學習資源
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