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自动化测试是软件测试技术中比较常用的一种测试方法，而今天我们就通过案例分析来了解一下，自动化测试技术学习都有哪些注意事项。
认为自动化测试无所不能，只要有自动化，人工可以完全释放。对于复杂产品，目前来看，这几乎是不可能的。因此，目前市面上并没有类似“统一宇宙理论”的自动化测试工具。
自动化测试没技术含量(测试没开发有前途)，如果仅仅是对工具使用，没有创造力，那确实没有什么太高的技术含量。但是如果是在DevOps各个阶段发挥大价值，个人认为比传统意义的开发岗位难度更高，并且可发挥空间更大。举个例子，能否创造一种工具，能够根据视觉稿或者AppUI自动生成测试用例(啊?怎么可能，试想下人是怎么设计用例的，得益于AI技术的发展，这完全有可能，目前也有一些根据视觉稿生成前端代码的工具了)。我不觉得这是一个没技术含量或没有价值的自动化测试。近些年，质量领域的大会越来越多，大家也可以关注关注。例如QCon、MTSC、TICA、Tid等等。
自动化覆盖率至高无上。这部分往往来自人们对自动化测试过高的期望，为了提升覆盖率，未考虑好ROI，以至于南辕北辙，入不敷出。著名的测试金字塔给了好的解释。
人云亦云，泛而不专。相比于开发人员，个人认为QA开展自动化测试需要掌握的技术知识可能会更广泛，例如：开发人员可能专注于Android、iOS或者Java后端，亦或是某类AI算法，即对开发人员的要求是对某一技术掌握的足够深入，对QA来说，精力有限的情况下，可能又要懂点服务端、又要懂点客户端、又要懂点算法等等。再加上各种产品、技术形态不一，也衍生出了形形色色的工具和研究方向，初学者容易受到误导，不知所措。自动化测试和开发角色一样，也是一个逐步积累、实践的过程。
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