人工智能自动化测试探索

　　自动化测试技术从最初的模拟硬件方式，到基于数据驱动，基于关键字驱动，再到现在基于功能和指令驱动的自动化测试技术，在各类软件项目中的应用也越来越多，越来越成熟。自动化测试技术有良好的可重复性，高并发和高效率的特点，为各类测试项目中显著的提高了测试效率，将测试人员从繁琐的执行中解放了出来;但是在实施自动化测试过程中，往往测试准备，测试复测，结果分析和案例维护等方面需要耗费大量的时间和资源。

　　随着人工智能的普及，期望在自动化测试的过程中还需大量投入人力的环节进行优化和重构;终极的目的是使得自动化测试能够尽可能脱离人工，实现真正意义上的自动化。

　　项目目标：

　　形成一套智能的自动化测试解决方案，能实现各种移动app的全自动bug探索测试工作。

　　1、通过一套自动测试框架/脚本实现任意APP的全路径bug探索测试工作。

　　2、实现对APP功能模块的自动探索，形成功能导图。

　　3、实现失败案例自动分析和复测，测试结果的智能化分析。

　　4、实现执行过程的可视化，使得定位问题更加清晰准确。

　　可行性分析

　　一.智能识别被测对象

　　1.通过android工具的LazyUIAutoMatorViewer可以自动获取控件对象信息。

　　2.根据控件的特征，通过人工智能提取特征训练进行业务功能的识别。

　　二.根据被测对象特征，智能化的开展测试

　　1.对移动应用测试的操作方法进行归类和封装(参见 4、控件对象的操作封装)。

　　2.根据不同的业务功能，形成特定的测试脚本。

　　3.根据被测应用的对象和业务情况，智能化的开展测试执行。

　　三.智能分析测试结果，针对性补测

　　1.根据错误的特征，通过人工智能识别并分类。

　　2.通过分析形成的业务功能导图，针对失败的节点结合错误特征开展补测。

　　环境信息

　　测试APP：某手机银行APP、微信APP

　　测试平台：Android+Appium

　　人工智能工具：Sklearn，ANN

　　脚本语言：Python3.6

　　以上内容为大家介绍了人工智能自动化测试探索，希望对大家有所帮助，如果想要了解更多接口自动化测试相关知识，请关注多测师。https://www.aichudan.com/xwzx/