测试自动化在许多方面大大改进了软件测试。 对于初学者来说,它允许比手动测试更快地执行软件测试。 这有助于测试人员在更短的时间内完成测试,从而加快产品发布。 它还提供了其他好处,例如测试结果的一致性、改进的覆盖率、更低的费用、测试脚本的可重用性和持续集成。
人工智能、神经网络和机器学习是技术领域最热门的话题之一,软件测试也加入了这一趋势。 许多自动化工具现在都在使用人工智能来改进软件测试并减少质量保证的繁琐方面。
本文以结合人工智能的自动化测试工具为例,讨论人工智能对软件测试的好处。
人工智能如何影响测试自动化
尽管是软件测试过程中相对较新的补充, 基于人工智能的自动化测试工具 已经彻底改变了自动化测试的执行方式,因此在软件测试过程中发挥了重要作用。 通过利用人工智能的力量,这些工具能够提供高级功能和更高的效率,从而带来更好的整体测试体验。 以下是人工智能影响测试自动化的一些方式。
测试用例生成
人工智能可以创建测试用例来测试软件,而无需人工测试人员的输入。 它可以分析源代码并自动生成测试用例。 它还可以根据代码覆盖率、风险以及缺陷或错误的可能性等因素对测试用例进行优先级排序。 这将帮助您确保首先处理最关键的案例,从而提高软件测试的效率。
您还可以使用 AI 生成更有可能识别应用程序中的错误和缺陷的测试用例。 它还可以监视代码并在开发人员更改代码时自动创建测试用例。
测试执行
人工智能可以通过多种方式使测试执行更加高效和准确。 它通过同时调度和执行多个测试来实现并行测试执行,从而减少测试时间。 它还可以实时监控测试执行以识别任何瓶颈并进行必要的调整以改进测试执行。
测试优化
人工智能可以通过分析被测系统 (SUT) 来识别和删除冗余或不必要的测试步骤来优化测试。 这有助于测试用例运行得更快。 它还可以监控系统以预测系统何时可能发生故障并相应地准备以安排维护或测试。
缺陷预测
使用基于 AI 的自动化工具可以更轻松地预测缺陷。 它可以审查被测系统以发现表明代码缺陷的模式或异常。 人工智能还可以利用机器学习算法来研究缺陷的历史数据并识别模式以预测未来的缺陷。
不断从数据生产中学习
人工智能和测试自动化协同工作以观察用户如何与应用程序交互以识别正常的用户行为。 然后它使用洞察力根据实际生活数据创建测试用例。 这有助于该工具执行数据驱动的软件测试。
已成功将 AI 融入其流程的测试工具示例
以下是一些使用 AI 进行软件测试的测试工具示例。
应用工具
Applitools 是一种基于云的自动化工具,可帮助用户测试 Web 和移动应用程序的视觉外观。 它可以帮助测试人员识别 Web 和移动应用程序中的视觉缺陷。 它采用 AI 辅助计算机视觉技术(也称为视觉 AI)来查找系统中的功能和视觉回归。 它还具有报告功能,允许用户开发测试结果。
严格测试
TestRigor 是一种基于云的自动化工具,可帮助测试人员使用基本的英语命令创建 AI 驱动的测试脚本。 它具有广泛的集成,可在桌面、移动和 Web 平台上快速执行。 它还具有基于 AI 的测试优化功能,可识别关键测试用例和系统中缺陷可能性较高的部分。 您还可以将其与 持续集成和持续交付 工具,例如 Jenkins、GitLab 和 Bamboo。
西格玛
TestSigma 是一种开源自动化工具,用于在 Web、移动和 API 平台上进行测试。 它采用自然语言处理 (NLP) 来创建和执行基本英语句子中的测试用例。 NLP 将自然语言输入转换为自动化测试脚本,使非技术用户更容易开发测试用例。 它支持与持续集成和持续交付工具集成,包括 Jenkins、Travis、GitLab 和 Bamboo。
功能化
Functionize 是一种自动化工具,它采用机器学习和人工智能来创建、执行和管理不同类型的软件测试。 它支持无代码自动化,允许用户在没有先决条件编码知识的情况下创建测试用例。 它还雇用 自然语言处理 (NLP) 了解用户意图并根据用户操作生成测试用例。 Functionize 可以与 Jenkins、Bamboo 和 GitLab 等持续集成和持续交付工具集成。
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