如何学习自动化测试？

1）首先简单了解下QA在软件研发迭代过程中的定位

传统软件使用较多的是瀑布模型。测试人员的活动区域是有限的，活动的时间区域主要是提测至上线前。

传统瀑布模型中，QA发挥的空间比较有限，质量压力都集中在测试阶段。随着软件规模的扩大、部门职能的划分、敏捷迭代模式的发展，互联网或者大型软件项目绝大部分演变成了DevOps。DevOps是软件文化上的一次飞跃，它强调产品、开发、测试、交付、运维各个环节的沟通合作，将敏捷的方式延伸到整个产品。从QA的角度也有了测试左移和测试右移的概念。

2）QA做自动化测试应该掌握哪些技术？

测试理论基础

各个公司产品形态迥异，因此也制定了不同的软件研发流程。大多数大公司都设置有运营、产品、视觉/交互、开发、测试、运维、技术支持、客服等岗位，应当明白各个角色的职责，以及了解整个产品运转的逻辑。至少应该了解所在公司的研发流程以及当前主流的研发流程（如敏捷开发Scrum），并在项目过程中积极思考，形成自身的软件意识与理念。

通用计算机基础（其实就是计算机专业相关的大学课程）

建议至少掌握一门编程语言（C/C++/Java/Python，推荐Python，学习成本相对更简单一些）。相比于特定需求/领域的开发人员来说，测试人员对编码技术要求相对会弱化一些（当然并不意味着不需要极客精神、架构思想）。涉及到Web、桌面GUI、Android/iOS的可以到具体应用再学习相应的框架。

服务端：

白盒单元测试：Junit(Java)、unittest(Python)、gtest(C++)

(2)http接口测试：Postman

(3)抓包工具：Charles、Wireshark

(4)压测：Jmeter，在大厂里面都会有特定的一些写好的工具可以使用。

(5)链路依赖分析：梳理应用间的依赖关系，提供压测模型，大厂里面也有一些工具可以使用。

(6)监控&日志分析：应用稳定性监控，如qps、rt，服务器负载、cpu监控等。日志分析这块可以做一些基于规则的错误日志监控、甚至基于AI的方式（如：机器学习）对日志大数据进行聚类、问题分析/定位。

客户端（Android/iOS/H5）：

（1）UI：Appium、Macaca、Airtest

（2）性能（CPU/内存/帧率）：Android Studio、Instruments(iOS)

（3）稳定性：Monkey

（4）兼容性：各种云真机平台

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