自动化测试实践
自动化测试在大数据应用中的实践
自动化测试在大数据应用中的实践随着大数据应用的普及和发展，自动化测试在大数据应用中扮演着越来越重要的角色。
自动化测试通过减少人工干预，提高测试效率和准确性，为大数据应用的稳定性和可靠性提供了有力的保障。
本文将就自动化测试在大数据应用中的实践进行探讨，并介绍其应用场景、工具和实施步骤等相关内容。
一、自动化测试在大数据应用中的应用场景大数据应用通常具有海量数据、复杂规则和高性能要求等特点，因此自动化测试在这一领域中发挥着重要的作用。
以下是一些常见的自动化测试应用场景：1. 数据完整性测试：通过自动化测试工具，可以验证大数据应用在数据采集、处理和存储等环节中是否有数据丢失或损坏的情况。
2. 数据准确性测试：通过自动化测试工具，可以验证大数据应用在数据处理、清洗和分析等环节中的计算结果是否准确，是否符合预期。
3. 性能测试：通过自动化测试工具，可以模拟大数据量、高并发的场景，对大数据应用的性能进行评估和优化，以满足用户对实时性和响应性能的需求。
4. 安全性测试：通过自动化测试工具，可以发现大数据应用中的安全漏洞和风险，并提供改进措施，保护敏感数据的安全和隐私。
二、自动化测试在大数据应用中的工具选择选择适合的自动化测试工具是实施自动化测试的关键步骤。
以下是几种常用的自动化测试工具供参考：1. Apache JMeter：是一个开源的性能测试工具，支持对大数据应用进行负载测试和性能测试，具有可视化的测试结果和报告。
2. Selenium：是一个开源的Web应用程序测试框架，可以模拟用户行为，对大数据应用的用户界面进行自动化测试。
3. HadoopUnit：是一个开源的Hadoop集成测试工具，可以模拟Hadoop集群环境，用于测试大数据应用在分布式环境下的功能和性能。
4. KafkaUnit：是一个开源的Kafka集成测试工具，可以模拟Kafka集群环境，用于测试大数据应用在消息队列中的可靠性和性能。
选择合适的自动化测试工具需要根据具体的测试需求和技术栈来决定，可以结合实际情况进行评估和选择。
使用Jenkins进行自动化测试的流程与实践
使用Jenkins进行自动化测试的流程与实践自动化测试是软件开发过程中不可或缺的一部分，它能够有效地提高测试效率和测试质量。
Jenkins作为一种开源的持续集成工具，可以很好地支持自动化测试工作。
本文将介绍使用Jenkins进行自动化测试的流程与实践。
一、搭建Jenkins环境首先，我们需要在服务器上搭建Jenkins环境。
具体步骤如下：1. 在服务器上下载并安装Jenkins。
2. 启动Jenkins服务，在浏览器中输入相应的URL访问Jenkins控制台。
3. 完成Jenkins的初始设置，包括配置管理员账号和插件的安装等。
4. 创建一个新的Jenkins项目，命名为“自动化测试”。
二、配置自动化测试项目在Jenkins中配置自动化测试项目的过程如下：1. 进入“自动化测试”项目的配置页面。
2. 设置代码仓库地址，Jenkins会通过该地址获取测试代码。
3. 配置构建触发器，可以按照特定的时间间隔或者代码提交时触发构建。
4. 配置测试环境，包括测试框架、浏览器驱动等。
5. 配置构建步骤，在这里可以编写或调用测试脚本，选择测试套件等。
6. 配置邮件通知，可以将测试结果发送给相关人员。
7. 保存配置并启动自动化测试项目。
三、执行自动化测试当自动化测试项目配置完成后，可以手动或定期触发自动化测试的执行：1. 进入“自动化测试”项目，点击“立即构建”按钮手动触发测试执行。
2. 或者等待定期触发器按照预定的时间间隔自动执行测试。
四、查看测试报告测试执行完成后，可以在Jenkins中查看测试报告：1. 进入“自动化测试”项目的构建记录页面。
2. 找到与刚刚执行的构建对应的记录，点击查看测试报告详情。
3. 在测试报告中可以查看测试用例的执行结果、失败原因以及代码覆盖率等信息。
五、持续集成和自动化测试实践1. 执行更多的自动化测试类型，如单元测试、接口测试、UI测试等，以提高测试覆盖率和质量。
2. 结合版本控制工具，如Git，来管理测试代码的版本。
自动化测试框架的构建与实践案例分析
自动化测试框架的构建与实践案例分析在当今的软件开发领域，自动化测试已经成为确保软件质量和提高开发效率的关键手段。
而构建一个高效、稳定且可扩展的自动化测试框架则是实现自动化测试目标的重要基石。
本文将深入探讨自动化测试框架的构建方法，并结合实际案例进行详细分析，希望能为广大软件测试人员和开发团队提供有益的参考。
一、自动化测试框架的概述自动化测试框架是一组用于组织、管理和执行自动化测试用例的工具、技术和规范的集合。
它的主要目的是提高测试效率、降低测试成本、增强测试的可靠性和可维护性。
一个良好的自动化测试框架应该具备以下特点：1、可重用性：测试脚本和测试组件能够在不同的项目和测试场景中重复使用，减少重复开发的工作量。
2、可扩展性：能够方便地添加新的测试用例和测试功能，以适应不断变化的软件需求。
3、稳定性：在不同的环境和条件下，能够稳定地执行测试，确保测试结果的准确性。
4、可读性和可维护性：测试代码结构清晰、易于理解和维护，方便测试人员进行修改和优化。
二、自动化测试框架的构建要素1、测试工具选择选择适合项目需求的自动化测试工具是构建框架的第一步。
常见的自动化测试工具包括 Selenium、Appium、TestNG、JUnit 等。
例如，对于 Web 应用的自动化测试，Selenium 是一个广泛使用的工具；而对于移动应用的自动化测试，Appium 则更为合适。
2、测试框架设计框架的设计应遵循分层架构的原则，将测试代码分为不同的层次，如页面层、业务逻辑层、数据层等。
这样可以使测试代码更加清晰、易于维护，并且提高代码的复用性。
3、测试数据管理有效的测试数据管理是确保测试准确性和覆盖度的关键。
测试数据可以存储在数据库、Excel 文件或其他数据存储介质中，并通过数据驱动的测试方法来实现测试用例与测试数据的分离。
4、测试环境搭建搭建稳定的测试环境，包括硬件环境、操作系统、浏览器、移动设备等，以确保测试的一致性和可靠性。
软件研发使用AI自动化测试的实践经验
软件研发使用AI自动化测试的实践经验随着人工智能技术（AI）的快速发展，软件研发领域也开始广泛应用AI自动化测试。
AI自动化测试在软件研发过程中的作用不可忽视，它不仅可以提高测试效率和准确性，还可以节省成本和人力资源。
本文将从实践经验角度探讨软件研发中使用AI自动化测试的方法和效果。
一、AI自动化测试简介AI自动化测试是指在软件测试过程中，使用人工智能技术来实现测试用例的自动生成、执行和分析的过程。
通过机器学习、自然语言处理和数据挖掘等技术，AI自动化测试可以深入分析软件系统，提取关键信息，自动生成测试用例，并对测试结果进行全面分析。
二、AI自动化测试的优势1. 提高测试效率：AI自动化测试可以为软件测试过程提供快速、准确的结果。
相较于传统手动测试，AI自动化测试可以大大减少测试时间，提高测试效率。
2. 节省成本和资源：传统的软件测试需要大量的人力、时间和经济资源，而AI自动化测试可以在较短时间内完成大量测试用例，从而减少了人力成本和时间成本。
3. 提高测试准确性：AI自动化测试可以通过大数据分析、模式识别等技术准确地发现软件系统中的潜在问题和缺陷。
这可以帮助开发团队及时修复问题，提高软件质量。
三、AI自动化测试的实践经验1. 数据准备：AI自动化测试需要大量的测试数据作为训练集，以便生成准确的测试用例。
因此，在进行AI自动化测试之前，首先需要准备充足的测试数据，包括各种正常和异常的数据情况。
2. 模型训练：AI自动化测试需要通过机器学习算法训练模型，以便生成合适的测试用例。
在进行模型训练时，需要选择适当的算法和模型参数，并使用已准备好的测试数据进行训练。
3. 测试用例生成：经过模型训练后，AI自动化测试可以根据现有的测试数据生成大量的测试用例。
测试用例可以覆盖各种不同的情况和边界条件，以全面评估软件系统的性能和可靠性。
4. 测试执行：生成的测试用例可以通过AI自动化测试工具自动执行，无需人工干预。
自动化测试在航空航天领域的应用实践
自动化测试在航空航天领域的应用实践自动化测试是指利用软件工具或脚本执行测试任务，以代替人工执行测试的过程。
在航空航天领域，自动化测试发挥着重要的作用，可以提高测试效率、降低测试成本，保证软件的质量和安全。
本文将就自动化测试在航空航天领域的应用实践进行探讨。
一、航空航天领域的测试需求航空航天领域的软件系统具有复杂性、高可靠性、高安全性等特点，对软件的测试要求非常严格。
在航空航天领域，常见的测试需求包括功能测试、性能测试、安全测试等。
传统的人工测试方式难以满足这些需求，因此需要引入自动化测试来提高测试的效率和准确性。
二、自动化测试在航空航天领域的好处1. 提高测试效率：自动化测试可以实现大规模的测试任务，快速执行测试用例，减少测试的耗时。
相比人工测试，自动化测试可以极大地提高测试的效率。
2. 提高测试的准确性：自动化测试可以完全按照预定的测试用例进行执行，减少了测试过程中人为的错误和遗漏。
测试结果的准确性也得到了有效的保证。
3. 降低测试成本：自动化测试可以减少测试的人力资源投入，降低了测试的成本。
在航空航天领域，系统变更频繁，测试周期较长，自动化测试可以有效地节省测试的时间和人力成本。
4. 增强测试的可复用性：自动化测试可以将测试用例进行脚本化或模块化，提供了测试用例的可复用性。
随着软件的升级和扩展，测试用例可以进行相应的修改和调整，保证了测试的稳定性和可回归性。
三、航空航天领域的自动化测试实践案例1. 功能测试：航空航天领域的软件系统通常具有复杂的功能需求，需要对其功能进行全面测试。
自动化测试可以通过脚本编写和执行的方式，对系统的各项功能进行验证。
例如，可以通过自动化测试脚本模拟用户的各种操作，验证系统在各种情况下的功能是否正常。
2. 性能测试：航空航天领域的软件系统对性能要求非常高，需要在实际负载情况下进行性能测试。
自动化测试可以模拟大量用户并发访问，对系统的性能进行全面测试。
通过性能测试脚本的执行，可以获取系统在不同负载下的性能数据，并对性能进行评估和优化。
自动化测试实践总结
⾃动化测试实践总结 引⾔ 内容已经有了，但是标题想了很久，最终还是决定⽤这个。
简单清楚明了——总结⼀场失败的⾃动化测试案例。
⽂笔⽋佳，如有阅读不适，请见谅！ ⾃动化测试 如今，软件测试⾏业⾥，⼈⼈都在讲⾃动化测试，⼈⼈都在做⾃动化测试。
如果谁说⾃⼰不会⾃动化测试，都不好意思去⾯试。
现在各⼤公司招聘信息都是必须会⾃动化测试，⼀部分公司招⼈只招测试开发。
甚⾄有些⼤头公司都不分测试与开发两个职位。
所以，绝⼤部分公司都有⼈在搞⾃动化测试，甚⾄有⼀部分公司有⼀套成熟的⾃动化测试体系。
你可以把它看成标准化流⽔线，类似现在讲的Devops。
这⾥，我讲的当然是我在公司的⼀次⾃动化测试体会。
由于保密协议，这⾥简单介绍： 背景 公司是⼀线⼤⼚的⼦公司，也可以称为合作伙伴。
类似华为旗下的荣耀。
公司去年年初，由于业务越来越繁多，所以⼈员也是疯狂扩展，所以迭代相当频繁，标准是⼀周⼀个迭代，紧急⼩迭代，也有过两三天的时候。
有⼈会说怎么做到的? 拼⼈啊，加班啊。
测试团队 先说我们测试团队吧，扩展后测试团队⼈数⼤概是40左右，其中职位有⾃动化测试，测试开发，性能测试，安全测试。
唯独没有测试⼯程师。
因为公司不招单纯的功能测试。
有⼈可能会质疑，那业务测试谁来做？ 在这⾥，我们公司业务测试全职测是⾃动化测试⼯程师，他们兼任业务测试和所负责业务中的⼀部分⾃动化测试需求。
⽽测试开发是专职于测试体系建设中。
性能和安全测试有时候会⽀援业务测试，但是他们也是专职于性能和安全⽅⾯的测试，⾯向全公司所有系统。
测试体系发展 起初测试团队是没有对测试技术体系思考，⼤家做⾃动化测试都是各⾃做各⾃负责的业务系统那⼀块，⽤的⼯具与⽅法各有千秋，编程语⾔⽅⾯⼤致分两派java和python。
这种分散的⾃动化测试带来的弊端就是： 1、数据⽆法可视化； 2、脚本维护难； 3、增加了学习成本； 4、易⽤性、移植性差； 5、⽆法统⼀管理； ... ... 这种分散的，⼩作坊形式的很快就不适应快速迭代的需求和市场变化。
软件测试自动化的实践与挑战
《软件测试自动化的实践与挑战》
摘要：随着软件系统的日益复杂和规模的不断扩大，软件测试自动化成为提高测试效率和质量的重要手段。
本文聚焦于软件测试自动化的实践与挑战。
详细阐述了自动化测试工具的选择标准，包括功能覆盖、易用性、与开发环境的集成等方面。
通过对不同类型自动化测试（如单元测试、集成测试、系统测试）的实践分析，揭示了自动化测试在提高测试效率、可重复性和回归测试方面的优势。
同时也指出了在测试环境搭建、脚本维护和测试数据管理等方面面临的挑战。
正文：- 对常见的自动化测试工具（如Selenium、JUnit、TestNG 等）进行对比分析。
- 以一个大型企业级软件项目为例，展示如何利用Selenium 进行Web 应用程序的自动化测试，包括测试用例设计、元素定位和脚本编写。
- 讨论自动化测试在持续集成和持续部署（CI/CD）环境中的重要性，以及如何与Jenkins 等CI/CD 工具集成。
- 分析自动化测试脚本的维护问题，如当界面元素发生变化时如何快速更新脚本，以及如何对测试数据进行有效管理以提高测试的覆盖度和准确性。
- 探讨自动化测试在面对复杂业务逻辑和动态界面时的局限性，以及如何结合人工测试进行有效的测试策略制定。
自动化测试的最佳实践异常处理与报告分析
自动化测试的最佳实践异常处理与报告分析自动化测试的最佳实践：异常处理与报告分析自动化测试是软件开发过程中的关键环节，它可以提高测试效率、减少人为错误以及降低测试成本。
然而，在进行自动化测试时，异常处理与报告分析是不可忽视的重要环节。
本文将通过介绍最佳实践，探讨自动化测试中异常处理与报告分析的方法和技巧。
一、异常处理在进行自动化测试时，异常是不可避免的。
良好的异常处理机制可以帮助测试团队更好地定位和解决问题，提高测试的可靠性和稳定性。
以下是一些异常处理的最佳实践：1. 异常捕获和记录：在自动化测试脚本中，合理地捕获异常并将其记录下来是非常重要的。
可以使用try-catch语句块来捕获异常，并将异常信息写入日志文件或报告中，以便后续分析。
2. 异常分类和定位：捕获到异常后，需要对异常进行分类和定位。
可以根据异常的类型、消息内容、发生时间等进行分类，然后通过日志或报告中的详细信息，快速定位异常发生的原因和位置。
3. 异常处理策略：对于不同的异常，可以采用不同的处理策略。
比如，对于可预期的异常，可以在代码中预先定义好处理方式；对于不可预期的异常，可以将其记录下来，并通知开发团队来进一步调查和解决。
二、报告分析生成准确、清晰的测试报告是自动化测试中不可或缺的一环。
通过报告分析，我们可以对测试结果进行统计、归纳和总结，为开发团队提供准确的问题反馈，并评估测试的有效性。
以下是一些报告分析的最佳实践：1. 结果统计和趋势分析：通过对测试报告中的数据进行统计和分析，可以了解测试用例的通过率、失败率、错误类型等信息，并绘制相关的统计图表，以便对测试结果进行全面的评估和比较。
2. 问题分类和优先级：将测试结果中的问题进行分类，并为每个问题设置优先级，可以帮助开发团队更好地了解问题的严重程度和解决的紧迫性。
通常可以按照功能模块、严重程度、重复性等维度进行分类和排序。
3. 问题跟踪和回归测试：在测试报告中记录每个问题的详细信息，包括重现步骤、环境配置、问题描述等。
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很高兴今天有机会和大家讨论一下软件测试自动化的实践，今天的话题分为两个部分：一是软件自动化功能测试；还有一部分会介绍一下软件自动化性能测试。
实践主要包含两个部分：一部分是介绍HP在软件的功能和性能自动化测试的理念，以及产品和技术在这方面的支持。
另一部分是一些实践案例，包括在国内外哪些用户使用我们的测试工具，他们是如何去做的。
首先是自动化功能测试，我们讨论一下他的适用范圉，或使用时机是何时。
对于一个新的项U,比如项□周期很紧的功能测试项U,如果临时分配30个人，按测试方案进行手匸测试的效率可能要比自动化测试工具录制脚本在测试的效率好的多。
那么自动化测试工具的价值在什么地方？我们可以看一下，很多客户如果想增加一些新的功能，或者是修复bug,经常会推出产品新的版本，在推出的过程中，我们也知道，除了测试修改过的模块外，每次都要重复测试有关联的模块，这样很多时候会做大量的重复工作，人员很疲惫也达不到测试效果，自动化功能测试丄具就可以创建整个测试生命周期的可車用模块，同时还能覆盖大部分的系统测试，更主要的是录制好脚本以后，自动去执行，机器去操作，减少了人为主观的错误，同时使测试人员解脱出来，专注新的模块。
自动化测试最大的价值在于回归测试。
在产品提交过来之后要执行“冒烟测试”，自动化测试丄具能够节省时间和金钱。
图中是国际上某金融机构的统讣，在过去三年内使用使用自动化测试工具的投资回报率达到1500%o下面我们看一下自动化测试的原理是什么。
自动化测试发展到现在，很多厂商走的技术路线都是类似的，一是通过录制生成脚本，业务人员或测试人员按正常的业务执行流程，同时自动化工具录制并生成脚本，要注意的是，它录制的不是鼠标和键盘的操作，而是对象的操作，如某个button被click 了一下，或某个文本框输入了数据，这样的好处是当button位置发生了变化，脚本会根据对象的属性精确定位到对象，然后进行脚本回放，可以不需要反复修改，来执行自动化测试。
当录制好脚本后，可能要执行测试数据的参数化。
录制的可能是一套数据，如录制登录操作，可能录制的是正确的用户名和密码，但实际执行测试的时候可能需要很多的组合，比如正确的用户名、错误的密码，空用户名、空密码等等，这时候你需要对输入的数据进行参数化。
那么需要这种参数表对参数进行定义。
接下来笫三点是自动化测试以功能测试是否正确作为结果来判断的，它需要定义正确的检查点，就是说我能够通过对象的属性或界面的文字去判断我的功能执行是不是正确的。
还有一个比较重要的，也是很多朋友容易忽略的，就是最后的测试报告。
测试运行完以后，我需要根据我的检查点去判断我的运行结果怎样，有的产品的报告可能是文字型的，但实际上对于很多测试需要图形化的报告，可以看到我的检查点是什么，执行的时候是什么情况，为什么会出现错误。
基于以上这些，我们可以看到当使用软件测试自动化工具的时候需要考虑什么问题：
1.II具要有对对象很好的识别和维护的能力，支持各种传统和新的技术，象今
天上午的调研报告里反映的，很多朋友也都关心自动化测试工具是否支持一些新的技术，另外，还需要统一的对象库，脚本可以基于对象库统一管理对象，当对象库的某一对象发个变化时，如中文版的button ±是“确定”，英文版
可能就是“ok”，可以更改对象库中对象的属性，就不需要打开每个脚本进行修改，还有一个比较重要的是对象库的图形化操作，可能会有些对象库的合并、分拆等等。
2.就是脚本要易于修改和维护，不仅仅是脚本的语言，更主要的是要提供脚本图形化的编辑。
虽然测试人员很多是从开发人员转换过来的，但测试人员不等于开发人员，那么1：具的使用是要易于理解和掌握，像有的用户祺至是业务
人员和开发人员一起录制脚本，这时候工具对于业务人员要易于理解和掌握，要能够知道L1具是如何用的。
还有就是离线编辑，不用起应用也能够进行脚本编辑。
3.测试数据的驱动，数据表要易于编辑和维护，数据参数化操作。
4.检查点，支持多种检查点，如对象、文本、位图。
5.结果报告，刚才我们也提到，结果报告的图形化也是很有必要的，而且要易于浏览。
下面我们看看惠普提供的相关功能测试套件，上午的调研报告中我很高兴的看到，对自动化测试丄具在企业中应用的调查结果，附nRunner是排在笫一位的，但实际上HP同时还有另外一个自动化测试工具产品，就是Quit Test Professional,即QTP。
前，HP 是把 WinRunner 和QTP 作为整体的功能测试套件提供。
WinRunner比较关注传统的应用，如早期的Delphi、PowerBuilder； QTP 关注新兴技术,如.NET、新的WebService> 无线、VMWare 桌面支持的测试，QTP都可以支持。
同时这两个产品乂有通用的覆盖面，包括
像Web、VB、ActiveX等等,但我们向用户推荐QTP,因为它具有灵活、易用、
简单的特性。
它不仅提供脚本语言的编辑，同时还提供关键字视图界面。
在界面中它对每一个对象进行梳理、提取，同时下面乂提供数据表和实时的捕捉，这样用户可以很方便的编辑。
同时也可以把对象选择进来，离线编辑脚本。
另外还提供ActiveScreen技术，可以界面快照，然后对快照添加验证点、测试步骤，甚至离线编辑。
下面是我们在长期的丄作过程中总结的自动化功能测试的原则：
・就是选择合适的被测应用：
•就是要选择合适的案例：
•设计自动化功能测试框架；
•门动化测试实际上是这种规模效应,覆盖率达到一定规模，他的效果才能体现出来，同时也是要不断积累和完善的。
1.选择合适的被测应用：
工具对应用界面开发技术的支持程度
•牛-命周期长，但是经常变更和升级
•界面变化相对不大
•开发己经基本完成
•冋归测试阶段
•检查己知错误是否重现
•发现修改造成的新错课
2.选择合适的案例
•高业务风险
•J - I.测试复杂度高
•实现自动化测试难度低
・前期测试发现缺陷比较多
案例评估方法
这个片子是介绍如何评估业务的风险。
主要从业务风险评估和技术风险评估两方面来说。
从不同的维度來评估你的业务是不是具有高风险。
3.规模效应，不断完善积累
•设计先行
•覆盖率越高，价值越明显
•覆盖率和投入成正比
•不要一开始就期盖率
•逐步使用，逐步发展，逐步完善
另外一方面，对于自动化功能测试仅仅录制回放是不够的：
•设计自动化功能测试框架
•业务人员和技术人员的协同工作
•大批量脚本的调度
•重用需要实现脚本调度
•数据驱动的要求
•界面一旦变化的维护要求
4.自动化功能测试设计框架
这里我们提出的自动化功能测试设计框架应该包含的内容，首先最关键的是中心管理，我们首先应该有自己的库(Central Management),去集中管理所有的自动化测试脚本；上面一层是功能库(Functional Lib),是一些可以提取的函数；再上面一层是业务组件(Logic Components),把被测系统可重用的组件提取出來；再上面一层是控制器(Controller),可以控制、组织业务组件，形成
一个个业务流程；再上面是调用的脚本(Load Scripting),实现脚本的调度。
下面我们来看一下，传统的自动化功能测试是序列化的，从登录、创建订单、查看订单到退出，是一步步做的，数据往往和脚本是捆绑在一起的，对脚本的调用还是需要用写代码的方式来维护。
而HP的业务流程测试
(Business Process Testing) 一基于Web的无测试脚本的功能测试,它与传统的自动化功能测试的区别是：
•使业务人W参1动化功能测试的设讣和使用，及早进行测试规划
•业务人员使用自然语書定义组件；测试人员脚本实现
•使用应用界面流和数据创建测试案例
・大量减少自动化测试案例维护时间
・QTP/WR与TD for QC集成实现
外面的展厅中，我的同事会有一些实时的dem。
展示，大家如果感兴趣可以在间歇的时候去看一下，业务流程测试怎么样方便的帮助用户实现自动化功能测试的框架。
这个图是HP的质量中心的框架图，在软件质量管理讲演中会对它详细介绍，这里我就不详细介绍了。
笫二部分给大家介绍软件自动化性能测试。
讲解之询，我首先问大家一个问题，有多少人用过LoadRunner?好，我本来想如果用的人多的话我就着重介绍一些新的特性，现在看来大家用的不多，我还是详细介绍一下。
询面我们介绍的是功能测试，主要是在功能上看产品和业务的对应情况，能不能满足业务需求。
但同时我们也知道产品的使用往往不是一两个人，少则儿十，多则上千，那么产品上线以后是不是能够支撑这么多用户，因此要做性能测试，他与功能测试还有个区别是，功能测试还是可以徐人力去做，但性能测试往往无法靠人力做的，因为没有办法做到这么多人同时做一个操作，并讣算响应时间。
作为性能测试，我们往往面临一些问题：1.性能测试LI标不明确：2.业务部门和测试团队缺乏通用语言；3.脚本能否录制和回放：4.场景如何接近真实地模拟；5.瓶颈定位。
HP LoadRunner作为业界领先的自动化压力测试工具，它具有很多功能：1.使用成白上千的虚拟用户代替真实用户；2.从单一控制点对系统产生精确的，可测量和可重复的负载，并且提供无代理的监控；3.强大的分析器，协助查明系统瓶颈。
然后我们可以看一下LoadRunner如何工作？
•将业务流程录制为自动化脚本，例如》公易应用中的“买入”：
•添加事务，参数化输入数据，添加验证点；
•模拟用八行为，例如网络连接类型，频率等…。