图片来自（DALL-E）
1. 简单点 KISS 原则你的自动化框架最好是简单明了的，易于理解。
- 将复杂的测试分解为更小的、可重用的模块。这样可以使得代码片段更易于理解、维护和重用。
- 给测试用例、方法和变量选择有意义的名字。
- 避免过度工程。尽量不要添加不必要的复杂性，比如多余的模式或抽象，除非它们解决了当下的问题。
过度设计示例：使用单例模式来实现WebDriver会增加不必要的复杂度。当你需要并行测试时，这会让每个测试共用同一个WebDriver对象，这会带来一些问题。
static关键字在测试中会阻止并行测试执行。当你使用静态对象（尤其是可变对象如 WebDriver）时，意味着测试无法同时进行，因为它们共享同一资源。这会阻止并发测试并减慢你的测试套件执行速度。为了实现并行测试，避免使用静态对象（如 WebDriver），确保每个测试都能独立运行，不相互干扰。
2. 模块化一个测试自动化框架应当采取模块化的方式，其中组件应当松散耦合。框架中一个部分的改动不会影响到其他部分。这意味着测试数据、实用的方法、页面对象和测试执行应该各自独立，成为单独的模块。
例子：
- 创建一个用于 处理测试数据 的模块：将所有测试数据放置在外部文件中，如 JSON 或 XML 文件。
- 创建一个用于 工具 的模块：常见的函数，如读取 JSON 文件或截屏，可以放在这里。
- 创建一个用于 测试用例 的模块：所有的测试用例都放在这里，可以使用 TestNG 注解编写。
- 使用 页面对象模式 进行 UI 自动化：POM 将测试逻辑与页面结构分开。每个网页由一个 Java 类表示，其中包含网页元素作为变量和用于与它们交互的方法。这简化了 UI 更改时的维护工作。
在进行UI自动化测试时，最好通过API或数据库来准备测试数据和预条件，而不是通过UI本身。与通过API或数据库驱动的测试相比，UI测试更脆弱。通过API或数据库设置测试数据比通过UI导航更快，从而减少了整体测试执行时间。通过将数据设置分离，UI测试可以专注于需要测试的内容：用户界面。这将使测试更专注和更准确。
4 避免在自动化测试框架中使用 Excel表格不要在自动化框架中使用 Excel 来管理测试数据，原因有几方面，有几个原因。
- 版本控制和协作上的挑战
Excel 文件在 Git 这样的版本控制系统中较难管理，导致协作困难。 - 性能问题
Excel 在读写速度上比 JSON、XML 或数据库等格式慢，使测试执行速度变慢。 - 数据完整性
Excel 文件容易被损坏或格式错误，导致测试失败。文本格式更为可靠。 - 不适合处理复杂数据
在 Excel 中处理复杂数据结构比较困难，JSON 和 XML 更适合处理这种情况。 - 自动化支持有限
处理 Excel 需要额外的库，增加了框架的复杂性及依赖性。 - 持续集成难度大
将基于 Excel 的测试集成到 CI/CD 管道中比使用代码框架更具挑战。
使用 JSON、XML、数据库或 CSV 等替代方案可以让您的自动化系统更快、更易于管理，且更稳定。
5. 使用设计模式 - 自动化测试设计模式（设计模式）可以提高测试自动化框架的结构清晰度和可维护性，从而提高效率和代码质量。
工厂模式：
工厂设计模式是一种灵活且可重用的方式，用于以灵活且可重用的方式创建对象。想象你有一个超类带有多个子类，根据某些输入，你需要返回特定子类的一个实例。工厂设计模式通过工厂类来创建这些对象，从而帮助你实现这一点。
- 父类和子类：我们有一个父类（例如
Driver）和多个子类（例如AndroidDriver和IOSDriver）。 - 工厂类：一个工厂类（例如
DriverFactory）根据输入（如平台类型）创建这些子类的实例。
策略模式：
策略模式是一种行为模式，它允许你定义一系列算法，将每一个算法封装起来，并使它们可以互相替换。这种模式让算法能够独立于使用它的客户端而变化。
你正在开发一个自动化测试框架，该框架需要支持不同的浏览器进行测试。而不是为每一种浏览器单独编写代码，你可以使用策略模式来实现定义各种浏览器的具体策略，并轻松地在它们之间进行切换。
建造者模式：帮助我们一步步地构建复杂的东西。
6. 使用如SonarLint之类的静态代码分析工具像 SonarLint 这样的工具可以帮助发现代码中的潜在问题，比如 bug、安全漏洞等。
例如：SonarLint 可以突出显示诸如未使用的变量和函数等潜在问题，这有助于保持代码的清晰和高效。它直接与您的IDE集成，并在您编写代码时提供即时反馈。
7 数据驱动测试 (https://testsigma.com/data-driven-testing)采用数据驱动的方式可以让你对多组数据执行相同的测试脚本。这提高了脚本的重用性，并且可以在较少的努力下确保更广泛的测试覆盖。
8. 异常处理和日志正确的异常处理和日志记录对于理解测试失败非常重要。框架中的每个动作都应该被记录下来，测试失败时应抛出有用的异常。
9. 确定要自动化的测试重点放在那些可预测、重复且重要测试上，以提高效率和准确性。目标应该是识别那些适合自动化的测试，而不是需要自动化所有可能的测试。
- 选择那些经常执行的测试。
- 对于 UI 自动化，尽量自动化那些覆盖你业务核心路径的测试。
- 创建可以在任何顺序下运行或并行执行的独立测试，这有助于提高测试套件的性能，增强其可靠性并简化调试过程。
- 每个测试都应该自己设置预条件并清理环境，确保在下一个测试开始前环境处于干净的状态。
- 每个测试必须独立，不依赖于先前测试的结果。
- 避免像
Thread.sleep()这样的硬编码等待时间
避免使用像Thread.sleep()这样的硬编码等待时间，因为它们会使测试变得缓慢且不可靠。 - 集中等待逻辑
创建一个专门的等待工具类来封装所有的等待逻辑，使其更容易维护和修改。 - 使用显式等待而不是隐式等待
专注于等待特定条件满足，例如某个元素可点击或可见。 - 参数化超时时间
允许根据不同的情况自定义超时时间，并设置合理的默认值。 - 超时策略
设置现实的超时时间以避免长时间的延迟。选择一个平衡点，确保元素能加载但又不会使测试变慢。过度使用等待（即使是显式的等待）会使测试变得迟缓。只等待必要的条件，并优化轮询时间间隔
使用POJO(普通的Java对象)在API自动化中有诸多好处。虽然有些团队可能会因为简单而跳过使用POJO类，但使用它们的理由很充分。
- 强类型和编译时的安全性
POJO 类提供了强类型，确保你处理的数据具有明确的结构。编译时错误可以在早期捕获类型不匹配或缺少字段等问题，避免在直接处理 JSON 时出现的运行时错误。 - 代码可读性和可维护性
使用 POJO 时，数据结构清晰，使代码更易读且更易于维护。
这避免了需要通过嵌套的映射或 JSON 字符串来提取字段，这对于复杂的 API 来说，可能会变得易错且不可读。 - 更简单的重构过程
当 API 响应发生变化时，你只需更新 POJO 类，而不需要在代码的多个地方进行修改。 - 完整响应验证
POJO 类可以用于自动映射并验证整个 API 响应。工具如Jackson或Gson允许进行 JSON 到对象的转换，并验证字段类型。
这可以防止部分验证问题，当你手动检查 JSON 结构时，可能会遗漏某些字段。
长期来看，使用POJOs进行API自动化是一种更可扩展、易于维护且健壮的方法。虽然这可能会带来一些初始的创建负担，但在可读性、测试结构、类型安全和灵活性方面的优势远远超过了投入的时间和精力。跳过POJOs在某些情况下可能有效，但对于复杂且API不断变化的应用来说，POJOs提供了更好的控制和灵活性，并减少了不稳定的或脆弱测试的可能性。
12. 遵循DRY原则（不要重复代码）- 避免重复使用定位器（XPath）
将定位器集中管理和存储在页面对象类中，而不是在多个测试用例中重复它们（定位器）。 - 明智地使用继承
当不同测试需要使用相同的公共功能时，可以利用继承来共享相同的函数。但要注意不要过度使用继承，以免造成紧密耦合。 - 可重用的测试设置和清理
使用一个基础测试类来统一设置和清理测试环境，而不是在每个测试中重复设置相同的逻辑。
识别那些在多个测试用例中重复出现的测试步骤，并将它们提取成可重用的方法或函数。
独立的测试不仅使并行执行成为可能，还让维护更加便捷。虽然完全独立可能并不总是现实，但设计能够单独运行的测试用例被视为最佳实践。这种方法提高了可靠性，减少了依赖，并允许进行更快更高效的测试。
14. 避免硬编码 — 使用配置文件把 URL、凭证等数据放在配置文件里，而不是直接写死。
15. 按照SOLID原则来遵循SOLID原则能够提升代码的可维护性和灵活性。
16. 定期回顾和重构- 定期检查并更新您的测试自动化框架： 这可以确保其保持有效并适应不断变化的需求。
- 识别改进领域： 寻找优化性能、增强可维护性或增加测试覆盖率的机会。
- 保持您的框架使用最新的技术和工具： 更新过时的库和工具。
- 删除冗余或不必要的代码： 精简您的测试脚本以提高效率。
- 确保您的测试充分涵盖所有相关场景。 改进测试覆盖率。
您的报告应该可以自定义。并不是所有的项目都需要一样的详细程度，所以报告应该可以配置显示或隐藏部分内容，比如屏幕截图、日志文件或者环境信息。
优化那些运行缓慢或经常失败的测试，以改善你的测试过程。
在报告的顶部包含总结统计信息，以快速了解测试的整体执行情况。
18. 黄瓜——其实不是自动化测试工具许多组织错误地使用了Cucumber，导致不必要的复杂性而没有达到BDD预期的好处。除非完全致力于BDD流程，否则请使用更简单的工具或方法。
19. 选择恰当的自动化工具选错工具可能会影响项目的成功。工具的选择应根据项目的具体需求，而不是看它是否流行。
20. 使用小而专注的测试，仅测试单一的功能点或组件。自动化原子测试（AAT，Automated Atomic Tests 的简称）是小巧且专注的UI测试，用于快速验证单一功能，从而缩短测试执行时间并提高可靠性，通过将复杂场景分解为独立且快速运行的测试，这些测试能够并行运行。
优点：
- 快速失败法
- 减少测试的不一致，更易于维护
- 并行运行测试，提高性能
- 显著缩短总测试执行时间
- 专注于底部的单元测试（最快、最可靠）
- 中间的API测试较少
- 顶部的UI测试最少
(https://www.workwithloop.com/blog/keeping-your-test-data-clean-with-beforeeach-and-aftereach)
为每个测试创建和删除测试数据，这可以确保：
（注：原文可能希望表达更完整的意思，此处翻译为直译，具体可根据上下文调整为更自然的表达。）
- 测试隔离：每个测试独立运行，不受其他测试生成的数据干扰。
- 一致性：测试从已知状态开始，使其更可靠且更容易调试。
- 并行执行：测试可以并行运行且不互相干扰，从而加快测试套件的执行速度。
- 使用真实数据：理解API背后的企业逻辑和数据处理过程，从而创建真实的测试场景。
- 使用数据驱动动态断言：避免硬编码预期结果。使用动态断言可以更好地适应不同的测试场景，使测试更灵活和易于维护。
- 记录API响应：记录并存储API响应，以维护测试结果的历史记录。这有助于识别问题何时何地被引入，从而使得调试更加容易。
- 重用数据驱动的功能测试进行性能和安全测试：可以重新利用你的数据驱动的功能测试来进行性能和安全测试。这为这些测试增添了真实性，并最大化了你初始投资的价值。
这些建议仅供参考，根据您组织的具体需求灵活运用。
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