第二步Evaluation（评估）：如何量化评估自动化测试规模并选择合适的工具？

　　俗话说：“工欲善其事，必先利其器”，工具对自动化测试的成败是一个非常关键的因素，选择合适的工具会使我们进行自动化测试事半功倍。

　　从技术的角度考虑，要做出准确的评估，我们必须要弄清楚以下两点：

　　（1）测试项目的软件特征和测试特征

　　（2）同族各种工具的细微差别，包括支持程度、可扩展性等等

　　以上都是从技术角度出发阐述的，在现实中我们并不是想选择哪个工具能选择的，但掌握前面两点对于项目自动化的实施同样是至关重要的，例如：实施自动化过程中遇到问题，你能根据对项目和工具的了解快速地确定是哪方面的原因造成的。

　　第三步Architecture（构建）：如何构建和设计自动化测试？

　　自动化测试不能理解成测试工具简单的录制与回放过程。实际上，从实现成熟度来说，自动化测试分五个级别：

级别

说明

优点

缺点

用法

一级

录制和回放

自动化的测试脚本能够被自动的生成，而不需要有任何的编程知识

拥有大量的测试脚本，当需求和应用发生变化时相应的测试脚本也必须被重新录制

当测试的系统不会发生变化时，实现小规模的自动化

二级

录制、编辑和回放

减少脚本的数量和维护的工作

需要一定的编程知识；频繁的变化难于维护

回归测试时，用于被测试的应用有很小的变化

三级

编程和回放

确定了测试脚本的设计，在项目的早期可以开始自动化的测试

要求测试人员具有很好的软件技能，包括设计、开发

大规模的测试套件被开发、执行和维护的专业自动化测试

四级

数据驱动的测试

能够维护和使用良好的并且有效的模拟真实生活中数据的测试数据

软件开发的技能是基础，并且需要访问相关的测试数据

大规模的测试套件被开发、执行和维护的专业自动化测试

五级

使用动作词的测试自动化

测试用例的设计被从测试工具中分离了出来

需要一个具有工具技能和开发技能的测试团队

专业的测试自动化将技能的使用优化的结合起来

　　综合现有的技术储备和实践困难度考虑，我们将根据四级-数据驱动测试的程度引入自动化测试。因而我们需要设计一个便于实施的自动化框架来支撑整个过程，具体框架目录设计如下：

　　1.  公共函数库（存放不同项目都可能会用到的函数，例如数据比对函数）

　　2.  公共脚本库（存放项目中不同功能可能会用到的脚本、函数，例如登录脚本）

　　3.  项目脚本库（存放项目的核心功能脚本）

　　4.  数据驱动库（存放各脚本、函数中所需的驱动数据，当前以Excel形式保存）

　　5.  GUI对象库（存放项目中会用到的所有对象集合）