6.编程语言规范
广泛地讲，用于开发应用程序的编程语言在质量保证过程中起着重要作用。测试员经常选择过程语言，例如Perl，Python，Ruby等来为自动化测试用例创建脚本，因为这些编程语言通常更容易学，不需要汇编（这节省了不少时间），拥有大量用户群和库可供选择以解决各种自动化难题。使用一个面向对象的编程语言开发了测试脚本时，自动化经常选用面向对象的语言，如Java，C++，.NET等，这对于解决方案的体系结构十分重要。除了选择正确的工具和编程语言，测试员工分配也很重要。重复利用现有内部知识，经验和技巧比采用新技巧更有效。
7.运行时对象识别
功能和负载测试工具有个根本区别。功能测试工具在用户界面层进行，而负载测试工具是在协议层进行的。功能测试工具的运行时对象识别几乎从未达到过。如果对象识别成功率低于50%，那么测试自动化团队将执行这么多解决方案以击败测试自动化的对象。在负载测试中，这个问题并不重要。应用程序变化和它们对测试脚本中对象识别的影响对于测试自动化团队往往是个难题。独特的对象识别大大降低了变化的影响并简化了测试脚本维护。你必须了解并评估怎样在运行中使用特定工具进行对象识别，如果有可能的话，获取特定对象以便在收集对象库中的识别性能上轻松进行检查。
8.数据驱动输入
如今大多数app都是交互式的，需要用户在某些时候键入一些东西。知道应用程序如何回应各组输入对于将稳定有质量的产品推向市场很有必要。数据驱动测试帮助我们理解应用程序如何应对各种输入。不是让测试员手动将无穷的数据组合或硬-特定代码输入测试脚本，而是测试基础设施框架工作自动从数据源取值，将取出的数据输入应用程序，验证应用程序在用另一组值重复测试前反应正确。自动化数据驱动测试极大地扩大了测试覆盖面，同时减少了创建更多有不同变量的测试的需求。重视对数据驱动测试的使用可以确保应用程序是用来测试限制条件和无效输入的。数据驱动测试常常是基于模型的测试的一部分，具有覆盖广泛输入数据的随机性。为了确保拥有不同数据组合的测试执行，应该要恰当管理数据源。所选测试自动化工具应该包含驱动程序并支持多种数据格式，比如平面文件，电子表格和数据库存储。
9.结果和错误日志
在测试用例开发和执行期间，常常有必要记录展示更多开发人员特定信息的内容。可是对于测试经理来说，知道一个特定测试是通过还是失败足够了。根据要求，或许有必要自动抓取失败测试过程的截图和录像，让开发员可以更轻易地再现问题并找出其根本原因。自动化工具也应该要有必要的过滤器来根据类型，文本，优先级，时间及其他重要属性挖掘日志信息。允许从时间轴上的一个自动化测试运行到另一个查看日志总结并用于配置报告格式的工具也是挑选测试自动化工具时需要考虑的功能。
10.连续测试
连续测试方法背后的中心思想是，经常推进代码变化并快速得到关于这些变化对现有系统的影响的反馈。一个强大的测试自动化框架应该能够支持团队合作和自动化测试基础设施组件（比如：集成开发环境即IDE，测试框架，版本控制，测试配置管理，问题追踪，报告生成等等）的集成。连续测试以及使用现有质量保证工具和技术的集成对QA流程效率非常重要。不进行连续测试会让缺陷有机可乘。发现了缺陷，要在上面放更多代码，使得对后面所发现缺陷的修复更难更贵。即刻测试变化大大减少了找出缺陷的成本，因此自动化工具应该用每个提交触发生成并自动执行相关测试或中隔一段时间执行一次。此外，将测试集分解得更小，平行运行测试集，自动给正在弄已发现缺陷的代码的开发员分配缺陷是获得高质量结果的便宜快速的方法。该方法也给开发员提供了尝试的空间，同时从回归保护主代码库。如此，测试每段代码分支都和测试主代码一样严格。这样一个从连续集成到新分支的应用程序一旦建立可以帮助发现兼容问题并缓解后的集成。
11.定价模式
测试自动化经常被视作成本很高的一个主要原因是：自动化工作是单独完成的，与主开发工作完全分开。有效躲开阻碍测试的设计决策的后果，开发员继续创建几乎无法自动化的软件。有效的敏捷团队（团队中每个参与自动化测试的开发员）打破了这些限制，自动化测试进入一个开发者可以在里面检查他们的代码的常用库。这样大大减少了测试自动化的成本。有一些免费的开源和专门的测试工具可以用来评估。选好了开源工具，有机会检查工具评估有多稳定以及那些工具有多快能否支持技术的新变化。对于专门的解决方案，工具的价格是证明投资和ROI计算时需要考虑的关键因素之一。检查许可模式也很重要，比如按使用次数、节点、站点许可证、有效期等支付。另一个需要重点考虑的是加载项、支持和更新的可用性以及这些功能是否需要额外花费。后也是重要的一点，所选工具的易用性。工具的复杂度应该和测试团队接受新工具的能力，公司的编程能力相匹配。
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