测试工具可能非常有用。实际上，某些工具是必不可少的。例如-事件跟踪系统。通常，工具旨在提高测试的效率和准确性。因此，非常重要的一点是，我们认真选择工具并正确实施它们。很多时候，人们已经观察到，好的工具也无法正确实施，从而导致效率低下。同样，脚本和数据的持续维护对于获得测试工具的好处也非常重要。
在大多数情况下，自动化等同于测试执行自动化。虽然在大多数情况下是正确的，但测试的其他方面也是自动化的。
测试自动化策略：
首先，应该清楚地理解，测试工具并不等同于拥有自动化策略。期望获得工具将解决测试问题是不现实的。因此，以下是一些重要的测试自动化策略：
- 首先-
长期自动化-自动化一组只能运行几次的测试用例不是一个好主意。就工具的成本(如果已获得许可)和创建脚本的努力而言，这不会给您带来投资回报(ROI)。 - 仅自动化那些可自动化的测试，即可以无人值守运行的测试，不需要人工判断即可解释测试结果。
- 如果手动完成，则自动化容易出错的测试，例如数据加载，回归测试。
- 仅对具有有效业务案例的测试进行自动化，即，您应该具有以下想法：在自动化之间直到被测试的应用程序退出之前，测试需要运行多少次。如果测试用例是一次可能很少运行的一次性方案，并且是边缘方案，则没有自动化的意义。
- 自动执行需要在多个浏览器/设备/操作系统/环境/硬件/配置上进行测试的测试。它将提供良好的投资回报率。
- 自动化测试策略应针对项目量身定制，以提供最佳结果。我们可以有一个通用的策略，但它可能无法给出最佳或最佳结果。我们应该始终为自动化量身定制策略。
- 在无法进行手动测试的地方实现自动化测试。示例—性能测试。
- 自动化可随时间维护的测试：很多时候，创建了自动化测试，并且仅在很少的运行中成功，并且随着UI布局的改变，测试需求也随之改变。但是，由于各种原因，测试不会更新，或者新团队可能不知道在哪里进行更改。因此，脚本应该是模块化的，并且易于理解以使其可维护。
测试自动化成本：
在任何任务中，我们都需要确定成本，风险和收益。关于成本-我们可以将其分为初始成本和经常性成本。自动化的初始成本包括-
- 评估并选择正确的工具。不要选择工具，以后再练习。
- 购买工具许可证或适应开源工具或开发自己的自定义工具。
- 学习或培训使用该工具
- 将工具与整个测试过程以及过程中的其他工具集成在一起。
经常性费用：
- 脚本和工具的维护成本
- 在使用许可工具的情况下，持续的许可费用。
- 工具支持费(如果有)。
- 随着团队的不断变化和团队成员的不断变化，持续的培训成本。
- 基于技术升级的脚本不断改进。
在最终确定工具之前进行POC总是一个好主意。但是，请注意，进行POC时通常会遗漏经常性费用。因此，如果成本是决定项目/组织工具的驱动因素，请谨慎行事。
测试自动化风险：
- 不切实际的期望–
首要风险是工具的不切实际期望。这是相当普遍的，尤其是在先前的自动化经验有限的项目和组织中。测试工具不会将一个困难的测试问题变成一个简单的问题。 - 低估了引入该工具所需的时间，成本和精力–
建立测试框架，与其他工具集成，计划和培训将要使用该工具的人员始终需要付出巨大的努力。 - 低估了获得积极的自动化回报所需的时间和精力–
自动化投资的正回报意味着减少了总体测试工作量，缩短了测试执行时间，增加了覆盖范围。一个组织可能要花费数年的时间才能获得自动化的积极回报。 - 供应商问题–
就像无法提供技术支持，无法通过软件测试平台中的更改来更新自动化工具一样，免费工具也会随着时间的推移获得许可。 - 低估了手动测试的需要-
作为自动化专家，我们应该了解并非所有测试都可以自动化。因此，总体上将需要持续的手动工作。同样，通过重复的自动化测试，我们最终可能会遇到一个名为“农药悖论”的问题，而在该问题中我们没有发现任何新问题。因此，我们应该仔细地将手动测试器和自动化结合起来。 - 测试脚本和数据的可维护性–
您可能会生成易碎，难以维护的脚本和框架。这是组织和项目所犯的一个重大错误，后来又因无法获得自动化投资的回报而遭受损失。因此，我们应该仔细设计可维护，健壮和模块化的框架，以便可以重复使用测试脚本和数据，并减少缺乏脚本可维护性的风险。
测试自动化的好处：
- 节省时间，减少工作量，更好的覆盖范围，更好的执行时间可预见性是自动化的一些明显好处。
- 可靠性，自动化测试工具比人工软件测试器更可靠，更一致，因为一旦设计了健壮的脚本，测试就不会那么容易出错了。
- 更适合重复测试，适用于使用不同数据集测试重复步骤，跨浏览器测试，回归测试。
- 使用性能测试之类的工具可以进行无法手动完成的测试。这有助于降低风险。