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
保持简单直观（KISS原则）您的自动化框架应该简单易懂。将复杂的测试分解成更小的、可重用的模块。这使得理解、维护和重用代码片段变得更加容易。给测试用例、方法和变量选择有意义的名称。避免过度设计。不要添加不必要的复杂性，如额外的设计模式或抽象，除非它们解决了眼前的问题。过度设计举例：使用单例模式的WebDriver增加了不必要的复杂性。因为当您需要并行运行测试时，它可能会造成问题，它会导致每个测试将
在软件工程不断演变的格局中，像GitHubCopilot这样的工具正在从根本上改变开发人员如何在编码中使用生成式人工智能（GenAI）。这一转变在软件测试领域尤为明显，因为AI生成的代码已经开始对客户环境产生重大影响。随着GenAI的出现，观察软件工程世界如何变革是一件令人着迷的事情——这感觉就像是看着一部科幻电影变成了现实。GitHubCopilot和类似的AI工具正在彻底改变开发人员编写代
你是否遵循了测试活动的最佳实践？请谨慎行事。最佳实践并不总是“最佳”的，它们并非你想象中的金科玉律，它们高度依赖于具体的项目情境。在一种情境下效果极佳的方法，在另一种情境下可能会适得其反。我将解释这一概念，剖析为何在测试环境中情境至关重要，并告诉你如何面对这些挑战。为何不存在通用的“最佳实践”“最佳实践”意味着它是一种万全之策。它表明，测试有一种普遍最优的方法，可以适用于任何情境。但事实并非如
介绍在软件开发中，关于测试存在许多神话。软件测试的本质是什么？“单元测试”类的软件测试的目的是什么？我们应该将其视为“单元测试”还是“集成测试”？为什么我们真的需要有人将“TDD”中的“T”替换为“B”，然后开始一场关于“T”和新“B”之间差异的哲学讨论？验收测试只是“BDD”的另一个替代或替换吗？在接下来的内容中，我将以一种非正统的思维方式展示我对这些问题的看法。那么，让我们从……开始。当然，“
每个单元测试的示例都从计算器开始，那么我们今天也这么做。来看一下这段代码。publicintadd(intx,inty){returnx+y;}那么，你觉得我们需要多少测试用例来覆盖这段代码呢？“覆盖”这个词其实相当模糊，是指“让你觉得可以放心发布你的代码的那些足够多的测试”吗？我在我的研讨会（不仅仅是单元测试研讨会）上总是问这个问题。我得到了各种各样的答案，比如1+1，2+2，大数和负数，这
作为一名年轻的软件工程师，与我的团队一起开发一个名为Xapi的API设计工具，是一次充满挑战但又非常有成就感的经历。这个最初令人兴奋的项目，突然变成了一个长达数周的调试和测试马拉松。尽管过程十分艰难，但这段漫长的测试过程揭示了许多问题，改变了我们的产品，也转变了我作为软件工程师的技能。在这篇文章中，我将与大家分享我的经历。揭示隐藏的问题当我们第一次发布产品时，大家都非常兴奋。用户界面非常流畅，
对被测系统及支持系统（如CI/CD）的全面理解使我能够有效地测试系统，因为我对它们的内部工作了如指掌。凭借这些知识，我能够理解应用程序的运行方式，确定错误所在的位置，最重要的是，思考测试策略。好消息：你已经是一个系统思考者了！本文的灵感来源于塑造我软件测试方法的现实生活经验。简单来说：日常生活的活动需要你思考系统，无论是否涉及“技术”。一旦你意识到自己已经在进行系统思考，你就可以更深入地理解你
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