금융 거래 시스템 테스트에 대한 투자는 다른 시스템보다 훨씬 많지만, 복잡한 테스트 단계가 반복되고, __INLINE_CODE_0__은 너무 낮습니다. 프로젝트 및 인력 교체로 인해 피할 수 없는 변수가 발생하고, 흔히 A 인터페이스의 특정 필드를 수정하면 B 인터페이스 결과에 영향을 미치는 경우가 발생합니다. 버전 출시 때마다 위험이 누적됩니다.

이론적 지식

• 如何衡量自动化的价值？

자동화 테스트 사례 ROI = (수동 실행 시간) * (실행 횟수) / (개발 비용 + 유지 보수 비용)

• 哪些功能需要做自动化测试？

사용자가 자주 사용하는 기능, 자주 변경되지 않는 기능에 대한 자동화 테스트 코드를 작성하는 것이 가장 효과적입니다

• 为什么选择这个时间点推动自动化测试？

프로젝트 출시 임박 시점이 아니라 지금이 가장 적절합니다. 장거리 물은 당장의 갈증을 해소하지 못하고, 자동화는 장기적인 효과 모델입니다. 프로젝트가 生产环境에 이미 출시되었고 안정적인 배포 주기를 맞이하고 있으므로, 지금이 가장 적합합니다.

프레임 선택

관련 경험이 부족한 상태에서 자동화 테스트라는 업무를 맡았으니, 일반적인 시작은 다음과 같다: 검색 엔진을 열어 현재 시스템에 적용 가능한 도구와 프레임워크를 찾아 사용 설명서를 훑어보고 작업을 시작한다. 바로 적합한 도구를 찾았다면 축하한다, 完美开局 .

먼저 잘못했다고 말씀드립니다. 관련 자료를 확인해 보니 없다는 게 아니라 프레임워크 자체가 너무 복잡하고, 배포에 필요한 리소스도 과도합니다. 초보자 입문에는 작고 간결한 것이 필요하며, 테스트팀 동료들과 상의 결과 INLINE_CODE_0 자체 프레임워크를 구축하는 것이 좋다는 의견이 나왔습니다. 간단히 말해 기존 유닛 테스트 프레임워크를 활용하여 자동화 테스트 프레임워크로 묶는 방식입니다.

참고할 프로젝트 디자인 아이디어: https://github.com/wintests/pytestDemo

프레임워크가 왜 필요할까요?

서비스는 개발 환경, 테스트 환경, 온라인 테스트 환경 등 다양한 배포 환경을 가지고 있으며, 프레임워크는 계층 분리 및 테스트 케이스와 데이터 분리에 역할을 합니다. 각 환경에 맞는 사례 데이터를 구성하고 공통 데이터도 지원합니다.

핵심적인 논리는 자동화 활용률을 높이기 위한 것이다. 시나리오가 더 복잡해지고, 환경별 데이터가 서로 다르고 관련이 없다면, 설정 사례 데이터를 추가할 때 INLINE_CODE_0 태그를 사용하여 현재 데이터가 지원하는 환경을 지정하면 된다.

참고 자료

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