引言如果你还不了解什么是软断言（SoftAssert），请阅读《软断言——为何你应在单元测试和集成测试中使用它们？》。本文是《优雅断言：使用AssertJ创建自定义断言以实现更整洁的代码》的续篇，该文章向你展示了如何使用AssertJ创建自定义断言。在这里，你将学习如何在其方法的基础上进行扩展，从而在自定义断言之上使用软断言方法。使用AssertJ创建自定义软断言你可以使用AssertJ库中的
“嗯，在我的机器上可以运行”我相信在我们的职业生涯中，我们都曾听过开发人员对我们这样说过，我们也都会对此翻白眼。显然，这并不只是你机器上的问题……我们最好将同样的“它不应该只在我的机器上运行”理念应用到我们的测试中：团队中的每个人都应该能够运行它们。测试自动化的核心在于快速反馈，只有当运行测试快速、顺畅且无缝时，你才能获得这种反馈。此外，测试应该能够按需运行，无需等待有人设置机器、准备必要的测
有一个关于用人工智能取代开发人员和测试人员的有趣笑话：“要用机器人取代程序员，客户必须准确描述他们想要什么。所以我们很安全。”尽管人工智能被认为能够通过机器学习持续学习和扩展其智能与意识，但它仍远未达到完美的程度。无论如何，人工智能在软件测试中将成为不可或缺的一部分。但具体是如何、何时以及为何呢？让我们来看看使用人工智能如何帮助质量保证(QA)工程师更智能、更高效地进行工作。为什么软件测试人员
人工智能（AI）的出现及其对人类的影响最近成为热门话题。尽管关于AI仍有许多未解之谜，但其发展的速度以及它如何渗透到社会的各个方面，绝对不容忽视。上个月，我参加了两个截然不同的科技会议，分别是TestBash2024和ScotSoft2024，这两个会议中（无论好坏）很大一部分演讲都围绕着AI展开。因此，我一直在思考一个问题：AI驱动系统的兴起未来将对软件测试和高质量产品交付意味着什么？我之前在另
在我的第一篇文章《测试用例设计心态一览》中，我讨论了如何在创建测试用例时确保质量，使用了下订单API和排球类比。虽然那篇文章的重点是发现漏洞，但在当今快节奏的软件开发环境中，预防漏洞变得更加至关重要。选择合适的测试策略是确保产品质量、加快发布速度并避免生产环境中昂贵漏洞的关键。一种广为人知的平衡测试方法是测试金字塔（TestPyramid），由MikeCohn在他2009年的书《成功使用敏捷：
引言我在担心当前的一种趋势。我也感到沮丧。每个测试人员曾经在职业生涯的某个时刻都说过：“你无法测试一切。”如果你留心的话，你只需要在职业生涯中完成一项测试任务就能意识到这一点。在我看来，有些高级管理人员并没有说过这个和/或没有听他们雇佣的专家的话。问题我可以向你保证，任何认为自己是专业的测试人员都不会完全遵循测试脚本。也许他们只是在遵循一个一般想法的标题，事实就是这样。现在，如果你确定你的团队没有
这周晚了——我以为我已经发布了……长期读者（感谢大家！）知道，我通常在这里写一些关于领导力的主题，偶尔也会涉及软件开发和徒步旅行的故事。你们也知道，我有时会写关于为什么我认为大多数软件团队不需要专职测试人员的内容。但是——我意识到，我从来没有真正写过关于如何进行这种过渡的内容。我们都听说过那些取消测试人员职位的公司，他们没有任何计划来确保过渡的顺利进行，最终完全失败了。这并不一定意味着他们的团队确
行为驱动开发（BDD）是一种备受推崇的方法，它通过将应用需求编写为描述各种情境下行为的场景，来明确需求。BDD源自敏捷开发运动，并在其强调测试驱动开发（TDD）的基础上更进一步，超越了简单的用户故事，记录了用户在使用系统时的行为。在BDD中，通常使用Gherkin语法来编写用户场景，具体方式如下：Given（给定）：描述场景开始时的初始上下文，包含一个或多个子句；When（当）：触发场景的事件
在使用Playwright进行自动化测试时，有时需要设置等待时间，因为如果它不等待某些事件（例如某个事件的发生），测试就会失败。比如，你可能需要等待页面加载完成才能进行下一步操作。可以通过设置“等待”一段时间来让测试暂停，比如说5秒钟。如果这样做，无论是否必要，测试都会等待这段时间，从而导致测试过程比实际需要更慢。在编写Playwright测试时，最好让测试等待一些具体的内容，比如等待定位器渲
人工智能（AI）已经改变了自动化RestAPI测试的设计和执行方式。通过应用机器学习（ML）和自然语言处理技术，AI可以分析庞大的数据集和API规范，自动生成全面且相关的测试用例。这加快了测试过程，并通过识别未被探索的质量领域来提高测试的有效性。在本文中，您将学习如何使用StackSpotAI的情境化代码助手来创建自动化RestAPI测试，从而简化自动化项目的开发和编码。了解StackSpot
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