Python 自动化测试全攻略：五种自动化测试模型实战详解：Python自动化测试全攻略：五

原标题：Python自动化测试全攻略：五种自动化测试模型实战详解
随着移动互联网的发展，软件研发模型逐步完善，软件交付质量越来越受到软件公司的重视，软件测试技术特别是自动化测试技术开始在软件系统研发过程中发挥着越来越重要的作用。
与传统的手工测试技术相比，自动化测试具备了良好的可操作性、可重复性和高效率等特点，能够更加全面、快速地执行测试用例，在保证产品质量的前提下实现软件产品的快速迭代。

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关于自动化测试的定义，本文不再详细赘述。一般来说，自动化测试是指：从局部或全部代替人工，结合测试工具和测试规范，自动执行测试脚本及提高测试效率的过程。因此，我们可以将自动化测试理解为一个集成体系，在这一体系中包含测试功能的函数库、测试数据源、测试对象标准，以及各种可重用的模块。
自动化测试相对于手工测试而言，其主要进步在于自动化测试模型的引入，自动化测试工具是“死”的，它不具备任何想象力。因此，自动化测试的好坏，完全取决于测试工程师对于测试模型的选择，性能更高的测试模型，会带来更快的测试速度和更高的测量精确度。
自动化测试模型都有哪些？
自动化测试发展至今，先后产生了五种测试模型：线性模型、模块化驱动模型、数据驱动模型、关键字驱动模型和行为驱动模型。

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线性模型
通过录制或编写脚本，一个脚本完成一个场景(一组完整功能操作) ，通过对脚本的回放进行自动化测试。

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测试脚本如下图所示(公开课后，可下载完整代码)：

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从上图可以看出，线性测试模型的优势就是每一个脚本都是独立的，任何一个脚本文件拿出来就能单独运行；当然，其缺点也很明显，就是测试用例的开发与维护成本很高，这种模式下数据和脚本是混在一起的，如果数据发生变化就需要对脚本进行修改，其用例的复用性较差。
模块化驱动模型
将脚本中重复可复用的部分拿出来写成一个公共的模块，需要的时候就调用它，这样可以大幅提高测试人员编写脚本的效率。

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测试脚本如下图所示(公开课后，可下载完整代码)：

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如上图所示，模块化驱动模型是将测试脚本中相同的部分代码独立出来，形成模块或库，这样做有两个好处：
?提高了开发效率和代码复用性，测试人员不用重复的编写相同的脚本，如果提前写好了一个测试模块，后续只需要进行调用即可，不同重复造轮子。
简化了代码的维护工作，如果测试模块发生了变化，只用修改login.py文件中相应模块的代码即可，所有调用该模块的脚本不用做任何修改。
即便如此，模块化驱动模型仍未能完全实现将数据和用例分离，对后期的维护工作会产生一定影响。
数据驱动模型
为了解决线性模型和模块化驱动模型的短板，数据驱动模型就此诞生。该模型会根据数据的变化而引起测试结果的改变，这显然是一个非常高级的概念和想法。简单地说，该模型是一种数据的参数化呈现，即通过输入不同的参数来驱动程序执行，输出不同的测试结果。

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测试脚本如下图所示：

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该模型的最大优点，就是实现了测试数据和测试脚本分离，不管我们读取的是数组、字典、函数，还是csv、txt等文件，我们都可以通过传递参数，驱动脚本执行，返回不同的测试结果。