自动化测试自学方法：从零开始也能上手

很多人觉得自动化测试是高级工程师的专属领域，其实只要方法对，普通人也能自学成才。比如你每天用Excel处理数据，突然发现重复操作特别费时间，这时候如果能写个小脚本自动跑一遍，省下的时间喝杯咖啡不香吗？自动化测试也是这个道理，核心就是让机器帮你做重复的事。

先搞明白你要测什么

别一上来就学Selenium或者Pytest。先问问自己：你想测网页？接口？还是数据库里的数据一致性？比如你在公司做报表，每次改完SQL都要手动核对几百条数据，那你的目标可能就是自动化校验数据库查询结果。方向明确了，学习路径就清晰了。

选一门语言打底

Python是新手最友好的选择。语法简单，库又多。比如你想验证某个数据库任务是否按时执行，可以写个脚本定时查一下日志表：

import sqlite3
import datetime

def check_job_status():
    conn = sqlite3.connect('task_log.db')
    cursor = conn.cursor()
    today = datetime.date.today()
    cursor.execute("SELECT status FROM job_log WHERE date = ?", (today,))
    result = cursor.fetchone()
    if result and result[0] == 'success':
        print("今日任务已完成")
    else:
        print("警告：任务未完成！")
    conn.close()

这段代码不复杂，但已经是一个简单的自动化检查了。跑起来之后，你可以把它加到系统计划任务里，每天早上自动提醒你数据有没有更新。

动手写第一个测试脚本

别等“完全学会”再开始。比如你刚学了Python的unittest框架，那就马上写个测试来验证一个函数是否正确计算了两个数的和：

import unittest

def add(a, b):
    return a + b

class TestMathFunction(unittest.TestCase):
    def test_add(self):
        self.assertEqual(add(2, 3), 5)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

跑通之后你会有种“我真行”的感觉。这种正反馈比看十小时视频都有用。

结合数据库场景练实战

假设你是电商公司的运营，每周都要确认会员积分有没有正常发放。你可以写个自动化脚本，连接数据库，查上周末的发放记录，并对比总人数和发放总额：

def verify_points_distribution():
    cursor.execute("SELECT COUNT(*), SUM(points) FROM user_points WHERE week = ?", (last_week,))
    count, total = cursor.fetchone()
    expected_count = 5000  # 预期发放人数
    expected_total = 500000  # 预期总积分
    assert count == expected_count, f"人数不符：期望{expected_count}，实际{count}"
    assert total == expected_total, f"总额不符：期望{expected_total}，实际{total}"

一旦出错，脚本直接报异常，你不用再一条条翻数据。这就是自动化带来的效率。

用工具减轻负担

学完基础后，可以试试Postman做接口测试，或者用Airflow管理定时任务。这些工具都有可视化界面，学起来不枯燥。比如你发现某个API返回的数据会影响数据库写入，就可以在Postman里写个测试脚本，每次调用后自动检查状态码是不是200。

关键是别追求一步到位。今天写个查表脚本，明天加上邮件通知，后天再整合进定时任务，慢慢你就发现自己已经走在自动化测试的路上了。