取代或轉型？人工智能對軟件測試的影響（內附工具推薦）

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在當今快速發展的數字環境中，從移動App到基于Web的平台，軟件已成爲我們日常生活和工作不可或缺的一部分。然而，隨著軟件系統變得越來越複雜，如何確保其質量和可靠性已成爲開發人員和測試人員所面臨的一大重要挑戰。

這就是軟件測試中的人工智能（AI）成爲顛覆性技術的地方，它改變了軟件測試的執行方式。

一、軟件測試中的傳統挑戰

傳統上，軟件測試是一項耗費人力和時間的過程。測試團隊一直依賴手動測試技術，即逐個執行測試用例並根據預期結果驗證應用程序的行爲。這種方法繁瑣且容易出現人爲錯誤，從而導致遺漏或忽略可能的缺陷。

此外，随着敏捷開發方法和持续交付实践的出现，对更快、更高效的测试方法的需求变得更加迫切。手动测试根本无法跟上快速的发布周期和现代软件应用程序日益增加的复杂性。

AI对软件测试的影响-1

二、軟件測試中的人工智能是什麽？

在軟件開發領域，人工智能測試已成爲一種強大的方法，它采用機器學習、自然語言處理、大語言模型和計算機視覺等人工智能策略，改變了測試操作的方式。這些人工智能解決方案充分利用其從先前數據中學習、識別設計並得出明智結論的能力，從而自動化和豐富測試的各個部分。

从长远来看，这为软件质量确认带来了更高效、更富有成效的策略，确保交付高质量的産品。虽然人工智能测试提供了许多好处，但重要的是，人类测试人员仍然通过开发测试用例、分析结果和确保软件满足用户需求发挥关键作用。

人工智能在自動化測試中发挥着越来越重要的作用，以下是一些人工智能技术在自動化測試中的应用：

機器學習

機器學習可以用于测测试数据的分析和模式识别，幫助发现潜在的缺陷和问题。例如，可以使用機器學習算法来分析历史测试数据，识别模式并预测可能的缺陷或需要更彻底测试的区域。

自然語言處理（NLP）

NLP可以用于分析测试用例的文本描述，幫助自动生成测试脚本或识别重复的测试用例，从而减少人工工作。然而，执行这些测试用例仍然需要周密的监督。

計算機視覺

計算機視覺技术可以用于自動化測試中的图形用户界面测试。通过图像识别技术，可以模拟用户操作，验证应用程序的界面和功能。

深度學習

深度學習技术可以用于测试数据的分析和模式识别，幫助发现隐藏的缺陷和问题。例如，可以使用深度學習算法来识别异常行为或异常模式，以便及早发现问题。

AI对软件测试的影响-2

三、用于測試自動化的AI測試工具和框架

已經出現了一些使用人工智能進行軟件測試的工具和框架，爲開發人員和QA團隊提供了強大的自動化功能。以下是我爲大家推薦的AI測試工具和框架：

1.Testsigma

Testsigma是一个基于云的、由人工智能驱动的测试自动化平台，允许用户创建和执行自動化測試而无需编写任何代码。它使用自然语言处理和機器學習。因此，它可以掌握用户需求，自动生成测试用例。此外，它还具有自我修复能力。因此，它可以适应应用程序的变化，减少测试维护。

2.Applitools

Applitools是最好的AI自动化工具之一，它利用AI和計算機視覺进行视觉测试。它将应用程序屏幕截图与基线进行比较，自动识别视觉缺陷。这确保了一致、可靠的跨平台用户体验。

3.Katalon Studio

Katalon Studio集成了广泛的测试自动化功能。此AI测试自动化解决方案包含支持测试生成、执行和审查的AI技术。跨框架支持涵盖Selenium、Appium等。值得注意的功能包括自修复测试、自动测试创建和AI支持的对象识别。

4.Selenium

Selenium是一个开源测试自动化框架，也是最好的Web应用程序软件测试工具之一。它提供跨不同浏览器和平台的测试自动化功能，既可以在本地进行，也可以通过Selenium Grid进行分布式测试。Selenium通过WebDriver绑定支持多种语言，并提供Selenium IDE等功能用于记录和回放。它旨在实现Web测试自动化，并在不同环境中扩展/分发脚本。

5.Digital.ai

Digital.ai持续测试是一种可扩展的Web和移动测试解决方案，可以大幅扩展测试覆盖范围并幫助组织做出数据驱动的选择。此AI测试解决方案可幫助测试团队广泛执行功能、性能和可访问性场景，并结合简化的AI测试创建，允许任何团队成员自动生成测试脚本。

6.ZTF

目前市面上的自動化測試框架主要分为单元测试框架和某种领域的自動化測試框架，这些框架往往与各个语言绑定，需要将这些自動化測試框架的测试脚本统一管理起来，ZTF自動化測試框架由此被开发出来。ZTF聚焦于自動化測試的管理功能，提供了自動化測試脚本的定义、管理、驱动、执行结果的回传、Bug的创建以及和其他自动化测框架的集成。

ZTF解決如下問題：

用例信息的管理；

測試腳本的執行；

測試結果的比對；

缺陷Bug的提交。

ZTF具有语法简单、跨平台、跨语言、跨框架、工程化、跨场景的特点，可很好地驱动8种单元测试框架、3种自動化測試框架来执行测试，并把最终结果回传给禅道，进行统一的报告展示，打通了項目管理和持续集成工具之间的沟壑，贯穿持续集成、持续测试、持续部署等DevOps生命周期的不同阶段.

ZTF

7.ZenData

与前面的自動化測試框架不同，ZenData并不是测试框架，而是辅助自動化測試的工具。现在的自動化測試面临大规模、工程化的挑战，其中最重要的一环是测试数据的灵活、大规模的管理。

ZenData以数据生成和数据解析两大功能，成为可以通用的测试数据生成工具。ZenData通过定义简单的字段取值列表、前缀后缀等配置，即可实现测试数据维护的目的。它简洁、高效、灵活，是做单元测试、接口测试、功能自動化測試、性能测试、压力测试、打桩mock的有力帮手。

Zendata特性：

不懂代碼也可以使用，輕松上手；

數據格式完全自定義，無任何限制；

一鍵生成百萬條數據，毫無壓力。

ZenData可以用于手工测试场景下面测试数据的准备，也可以用于自動化測試脚本里面的数据生成和解析，还可以一键生成海量数据用于性能和压力测试，是助力自動化測試的通用数据生成利器！

Zendata