news 2026/7/7 12:41:13

接口自动化不是救命稻草

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
接口自动化不是救命稻草

接口自动化的内容写了很多了,本来以为没什么东西再聊。这两天和两个不同团队的测试负责人交流,发现大家对于接口自动化的落地还是很多疑问,接口自动化到底能不能在短期内帮助到团队呢?

01

它不是救命稻草

自动化并不是提升效率的万能药。很多团队开展接口自动化的初衷或者说期待是降本增效,这是没错的,但都忽略了一件事,那就是接口自动化的前期投入。接口自动化的效率提升,是需要在更长时间维度上体现的(个人认为这个接口自动化要能真实地产生效益,至少要有3个月的前期投入)。

如果你的团队现状是时间紧、任务重,但是项目的周期只有几个月,或者半年,那就堆人吧,搞什么自动化。引入接口自动化,所产生的效益在前期基本上是看不到的。你还要花费额外的人力去做场景梳理和脚本维护。

所以,接口自动化并不是紧急项目的救命稻草,特别是没有规范化的接口管理之前。

02

接口自动化的前期投入

对于想要开展接口自动化的团队,在真正落地到工具上之前,至少需要完成以下几个步骤:场景梳理、接口核对、用例编写、执行验证、扩大范围。

场景梳理:首先要花时间和精力去梳理哪些场景适合做接口自动化,核心场景、高频场景还是利益相关的场景,需要有人去梳理出完整的业务流程。在存量系统中,做单接口的测试意义不大,必须以场景用例为主。

接口核对:根据梳理出来的场景,和开发确认涉及的接口和参数。这是工作量最大、难度最高的投入。如果有规范化的接口文档,还好些,如果没有这类规范化的基础,仅通过抓包来分析,那投入的时间就更大了。

用例编写:基于前面两步,选择合适的工具反而是最简单的事了,现在不论是工具还是平台,对于接口测试的支持都非常友好,可供选择的范围也很多。

执行验证:先选1~2个场景,把脚本写好(前期可以不考虑过多的封装和规范),然后Run起来,看看场景和数据是否能够跑顺,跑通,数据是否真实落到系统当中去,当系统异常时,是否能发现问题。最常见的做法是:收回某些用户权限,或者删除某些关键数据,用例要能正常发现这些问题(所谓的用例有效性验证,只有这样,用例才是有效的。没有合适断言的自动化用例,没有任何意义)。

扩大范围:当前面的步骤都完成并验证可行后(看看这些前期的投入),再分场景或者模块给不同的人,把量补上来。

这里面的核心,还是对接口本身的了解程度,哪些场景会涉及哪些接口?这些接口参数的意义和来源是什么,要梳理清楚。而大部分团队其实是没有这部分能力的。盲目地开展接口自动化,只会流于形式。

03

作为团队的管理者,需要对接口自动化的投入成本和效果有比较好的认知,知道开展接口自动化需要准备些什么,能有什么收益。如果只是跟风开展,盲目追求覆盖率,认为有了接口自动化就能在短期内提升效率,那么大概率是做不好的。

技术没有捷径,技术也有成本。

那么,在接口自动化的前期投入中,如何向上汇报成果呢?个人认为,最有价值的一点,就是通过梳理场景和接口,你会对业务和被测系统有更深入的了解,能够发现很多功能用例没有覆盖到的场景,以及,在分析接口的过程中,发现哪些不合理的接口设计,非常好玩,相信我。

感谢每一个认真阅读我文章的人,礼尚往来总是要有的,虽然不是什么很值钱的东西,如果你用得到的话可以直接拿走:

这些资料,对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程,希望也能帮助到你!有需要的小伙伴可以点击下方小卡片领取

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/7/4 1:43:19

Python强大且流行的爬虫库!

Python能稳居爬虫开发首选语言,核心得益于丰富且强悍的爬虫类库加持,可轻松搞定从基础网页爬取到高难度反爬突破的所有需求。本文将为大家介绍6个强大且流行的Python爬虫库!1、BeautifulSoupBeautifulSoup是最常用的Python网页解析库之一,可将…

作者头像 李华
网站建设 2026/7/2 2:41:17

【高性能计算必看】C++中量子比特数组的最优内存排列方案

第一章:量子计算模拟中的C内存布局挑战 在开发高性能量子计算模拟器时,C的内存布局直接影响状态向量的存储效率与操作速度。量子态通常以复数向量表示,其维度随量子比特数指数增长,因此对内存连续性、对齐方式和缓存局部性提出了严…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/26 11:11:07

Docker安装失败?常见错误排查指南(针对深度学习镜像)

Docker安装失败?常见错误排查指南(针对深度学习镜像) 在深度学习项目开发中,你是否曾遇到这样的场景:刚准备开始训练模型,执行 docker run 后却卡在“pulling”不动,或者容器启动后网页打不开、…

作者头像 李华
网站建设 2026/7/1 19:53:28

TensorFlow 2.9镜像中CUDA和cuDNN版本对应关系

TensorFlow 2.9 镜像中 CUDA 和 cuDNN 版本对应关系深度解析 在构建深度学习训练环境时,开发者常常面临一个看似简单却极易出错的问题:为什么代码没问题,但一运行就崩溃?为什么 GPU 显示可用,训练速度却和 CPU 差不多&…

作者头像 李华