腳本自動化測試報告腳本自動化測試報告

一、概述

本報告旨在全面呈現(xiàn)腳本自動化測試的結(jié)果與分析。自動化測試是通過編寫腳本模擬用戶操作，對軟件系統(tǒng)進行功能驗證、性能評估和回歸測試的過程。本報告將涵蓋測試環(huán)境、測試范圍、測試執(zhí)行過程、測試結(jié)果及改進建議等內(nèi)容。

二、測試環(huán)境

（一）硬件環(huán)境

1.測試服務(wù)器

-CPU：IntelXeonE5-2680v4（16核32線程）

-內(nèi)存：128GBDDR4ECCRAM

-存儲：2TBSSD（RAID1）

-網(wǎng)絡(luò)：1Gbps以太網(wǎng)

2.客戶端設(shè)備

-操作系統(tǒng)：Windows10Pro64位

-瀏覽器：Chrome96.0.4664.93（最新版）

（二）軟件環(huán)境

1.自動化測試工具

-SeleniumWebDriver（版本：4.6.0）

-Appium（版本：1.22.0）

2.測試框架

-TestNG（版本：7.4.0）

-JUnit（版本：5.8.2）

3.依賴庫

-ApacheCommonsIO（版本：2.8.0）

-Log4j2（版本：2.14.1）

三、測試范圍

（一）功能模塊測試

1.用戶登錄模塊

-測試用例數(shù)量：120

-覆蓋場景：正確賬號密碼、錯誤密碼、用戶名不存在、特殊字符輸入

2.數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出模塊

-測試用例數(shù)量：85

-覆蓋場景：CSV格式導(dǎo)入、Excel格式導(dǎo)出、大數(shù)據(jù)量處理（>10萬條記錄）

3.報表生成模塊

-測試用例數(shù)量：60

-覆蓋場景：實時報表、定時報表、多維度篩選

（二）性能測試

1.并發(fā)用戶數(shù)

-測試場景：50并發(fā)用戶登錄、100并發(fā)用戶數(shù)據(jù)導(dǎo)入

-關(guān)鍵指標(biāo)：響應(yīng)時間、系統(tǒng)資源占用率

2.壓力測試

-測試場景：連續(xù)24小時高負(fù)載運行

-關(guān)鍵指標(biāo)：內(nèi)存泄漏檢測、CPU使用率峰值

四、測試執(zhí)行過程

（一）測試腳本開發(fā)

1.腳本開發(fā)流程

(1)需求分析

(2)素材準(zhǔn)備（UI元素定位）

(3)腳本編寫（使用Python+Pytest）

(4)單元測試

2.代碼規(guī)范

-統(tǒng)一命名規(guī)則：`module_name_test_case.py`

-異常處理：使用`try-except`捕獲所有異常

-日志記錄：使用`logging`模塊記錄詳細(xì)操作步驟

（二）測試執(zhí)行

1.執(zhí)行方式

-分批次執(zhí)行：每日凌晨2點執(zhí)行回歸測試

-并行測試：使用Jenkins并行執(zhí)行不同模塊

2.缺陷管理

-使用Jira記錄缺陷

-缺陷分級：嚴(yán)重（P0）、高（P1）、中（P2）、低（P3）

五、測試結(jié)果

（一）功能測試結(jié)果

1.測試覆蓋率

-總用例數(shù)：265

-通過用例數(shù)：252（成功率95.3%）

-失敗用例數(shù)：13

2.典型缺陷案例

(1)導(dǎo)出功能：超過100萬條數(shù)據(jù)時出現(xiàn)內(nèi)存溢出

(2)報表模塊：篩選條件組合超過5個時響應(yīng)超時

（二）性能測試結(jié)果

1.50并發(fā)用戶登錄

-平均響應(yīng)時間：1.2秒（目標(biāo)≤2秒）

-內(nèi)存占用：512MB（峰值768MB）

2.100并發(fā)用戶導(dǎo)入

-平均響應(yīng)時間：3.5秒（目標(biāo)≤5秒）

-CPU使用率：65%（峰值80%）

六、改進建議

（一）技術(shù)層面優(yōu)化

1.代碼重構(gòu)

-對高失敗率的模塊（如報表篩選）進行重構(gòu)

-引入PageObject模式提高腳本可維護性

2.性能優(yōu)化

(1)數(shù)據(jù)導(dǎo)入：采用流式處理替代一次性加載

(2)緩存機制：對頻繁查詢的報表結(jié)果添加Redis緩存

（二）流程層面優(yōu)化

1.測試環(huán)境管理

-建立測試環(huán)境與生產(chǎn)環(huán)境的差異矩陣

-定期進行環(huán)境一致性檢查

2.自動化覆蓋率提升

-對當(dāng)前未覆蓋的UI元素（如彈窗操作）編寫自動化腳本

-采用視覺測試工具（如Applitools）補充界面測試

七、結(jié)論

本次腳本自動化測試驗證了系統(tǒng)核心功能的穩(wěn)定性，發(fā)現(xiàn)并解決了多項潛在問題。建議在下一階段測試中重點優(yōu)化數(shù)據(jù)導(dǎo)入和報表篩選性能，同時擴展自動化測試范圍至新開發(fā)模塊。通過持續(xù)優(yōu)化測試腳本和流程，可進一步提升產(chǎn)品質(zhì)量和測試效率。

腳本自動化測試報告

一、概述

本報告旨在全面呈現(xiàn)腳本自動化測試的結(jié)果與分析。自動化測試是通過編寫腳本模擬用戶操作，對軟件系統(tǒng)進行功能驗證、性能評估和回歸測試的過程。本報告將涵蓋測試環(huán)境、測試范圍、測試執(zhí)行過程、測試結(jié)果及改進建議等內(nèi)容。

二、測試環(huán)境

（一）硬件環(huán)境

1.測試服務(wù)器

-CPU：IntelXeonE5-2680v4（16核32線程）

-內(nèi)存：128GBDDR4ECCRAM

-存儲：2TBSSD（RAID1）

-網(wǎng)絡(luò)：1Gbps以太網(wǎng)

2.客戶端設(shè)備

-操作系統(tǒng)：Windows10Pro64位

-瀏覽器：Chrome96.0.4664.93（最新版）

（二）軟件環(huán)境

1.自動化測試工具

-SeleniumWebDriver（版本：4.6.0）

-Appium（版本：1.22.0）

2.測試框架

-TestNG（版本：7.4.0）

-JUnit（版本：5.8.2）

3.依賴庫

-ApacheCommonsIO（版本：2.8.0）

-Log4j2（版本：2.14.1）

三、測試范圍

（一）功能模塊測試

1.用戶登錄模塊

-測試用例數(shù)量：120

-覆蓋場景：正確賬號密碼、錯誤密碼、用戶名不存在、特殊字符輸入、驗證碼識別（數(shù)字/字母混合）、會話超時處理、記住密碼功能驗證

2.數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出模塊

-測試用例數(shù)量：85

-覆蓋場景：CSV格式導(dǎo)入（包含空值/異常格式）、Excel格式導(dǎo)出（列寬自適應(yīng)）、數(shù)據(jù)校驗（導(dǎo)入前與導(dǎo)入后數(shù)據(jù)一致性）、大數(shù)據(jù)量處理（>10萬條記錄）、文件類型限制（僅允許.xlsx/.csv）

3.報表生成模塊

-測試用例數(shù)量：60

-覆蓋場景：實時報表生成延遲測試、定時報表觸發(fā)時間準(zhǔn)確性、多維度篩選（部門/時間/產(chǎn)品類型組合）、報表導(dǎo)出格式（PDF/Excel）、數(shù)據(jù)可視化圖表正確性（柱狀圖/折線圖/餅圖）

（二）性能測試

1.并發(fā)用戶數(shù)

-測試場景：50并發(fā)用戶登錄（模擬上午高峰期）、100并發(fā)用戶數(shù)據(jù)導(dǎo)入（模擬批量操作場景）

-關(guān)鍵指標(biāo)：響應(yīng)時間（90%請求≤2秒）、系統(tǒng)資源占用率（CPU<70%、內(nèi)存<75%）

2.壓力測試

-測試場景：連續(xù)24小時高負(fù)載運行（150用戶持續(xù)操作）

-關(guān)鍵指標(biāo)：內(nèi)存泄漏檢測（JProfiler監(jiān)控）、CPU使用率峰值（頂點不超過85%）、錯誤率變化曲線

四、測試執(zhí)行過程

（一）測試腳本開發(fā)

1.腳本開發(fā)流程

(1)需求分析：與產(chǎn)品經(jīng)理確認(rèn)測試場景優(yōu)先級，高優(yōu)先級場景優(yōu)先編寫

(2)素材準(zhǔn)備：

-UI元素定位：使用Fiddler抓取動態(tài)元素ID，結(jié)合Firebug檢查XPath

-常量管理：創(chuàng)建`perties`文件統(tǒng)一管理URL/賬號/驗證碼

(3)腳本編寫：

-使用Python+Pytest框架，遵循`test_module/test_case.py`命名規(guī)范

-異常處理：自定義`BaseException`類統(tǒng)一處理所有異常，記錄截圖和日志

-數(shù)據(jù)驅(qū)動：使用`pandas`讀取測試數(shù)據(jù)，每條用例對應(yīng)一行數(shù)據(jù)

(4)單元測試：

-使用`pytest-cov`生成覆蓋率報告（目標(biāo)≥80%）

-使用`pytest-xdist`進行多進程測試（-n4參數(shù)）

2.代碼規(guī)范

-統(tǒng)一命名規(guī)則：

-方法命名：`test_login_with_valid_credentials`

-變量命名：`valid_email="test@"`

-異常處理：

```python

try:

page_element.click()

exceptElementClickInterceptedExceptionase:

logger.error(f"元素被遮蓋:{e}")

take_screenshot()

raise

```

-日志記錄：

```python

logger=logging.getLogger("TestLogger")

logger.setLevel(logging.INFO)

handler=logging.FileHandler("test.log")

formatter=logging.Formatter("%(asctime)s-%(levelname)s-%(message)s")

handler.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(handler)

```

（二）測試執(zhí)行

1.執(zhí)行方式

-分批次執(zhí)行：

-每日凌晨2點執(zhí)行回歸測試（覆蓋全部核心模塊）

-每次版本發(fā)布前執(zhí)行冒煙測試（覆蓋登錄/注冊/核心業(yè)務(wù)流程）

-并行測試：

-使用JenkinsPipeline實現(xiàn)：

```groovy

stages{

stage('并行測試'){

steps{

script{

defjobs=['login_test':'test_login.sh',

'export_test':'test_export.sh',

'report_test':'test_report.sh']

paralleljobs

}

}

}

}

```

2.缺陷管理

-使用Jira記錄缺陷：

-缺陷字段：優(yōu)先級（P0/P1/P2）、模塊、復(fù)現(xiàn)步驟、截圖（使用`Pillow+base64`編碼）、日志文件

-缺陷分級：

-P0：會導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰/核心功能無響應(yīng)

-P1：嚴(yán)重功能缺陷但可繞過（如報表數(shù)據(jù)錯漏）

-P2：功能可用但體驗問題（如按鈕位置偏移）

-P3：次要問題（如文案錯誤）

五、測試結(jié)果

（一）功能測試結(jié)果

1.測試覆蓋率

-總用例數(shù)：265

-通過用例數(shù)：252（成功率95.3%）

-失敗用例數(shù)：13（其中P0級1個，P1級12個）

2.典型缺陷案例

(1)導(dǎo)出功能：超過100萬條數(shù)據(jù)時出現(xiàn)內(nèi)存溢出

-復(fù)現(xiàn)步驟：

1.登錄系統(tǒng)

2.進入數(shù)據(jù)管理頁面

3.選擇全部記錄（>100萬條）

4.點擊導(dǎo)出按鈕

-原因分析：

-Java虛擬機參數(shù)-Xms512m/Xmx1024m不足

-數(shù)據(jù)處理未使用流式API

-修復(fù)方案：

-調(diào)整JVM參數(shù)至-Xms1g/Xmx2g

-修改數(shù)據(jù)處理邏輯為分批處理（每10萬條創(chuàng)建一個臨時文件）

(2)報表模塊：篩選條件組合超過5個時響應(yīng)超時

-復(fù)現(xiàn)步驟：

1.登錄系統(tǒng)

2.進入報表中心

3.選擇"年度銷售報表"

4.勾選全部篩選條件（部門+時間+產(chǎn)品+地區(qū)+客戶類型+渠道=6個）

-原因分析：

-后端SQL查詢未優(yōu)化（JOIN數(shù)量過多）

-緩存策略未生效（條件參數(shù)變化未觸發(fā)緩存）

-修復(fù)方案：

-重構(gòu)SQL為分步查詢（先按時間/部門分組）

-添加參數(shù)白名單，超過5個條件的請求直接返回默認(rèn)報表

（二）性能測試結(jié)果

1.50并發(fā)用戶登錄

-平均響應(yīng)時間：1.2秒（目標(biāo)≤2秒）

-內(nèi)存占用：512MB（峰值768MB）

-CPU使用率：45%（峰值60%）

-網(wǎng)絡(luò)請求分析：

-登錄接口：POST/api/auth/login（成功率99.8%）

-首頁接口：GET/api/dashboard（成功率100%）

2.100并發(fā)用戶導(dǎo)入

-平均響應(yīng)時間：3.5秒（目標(biāo)≤5秒）

-內(nèi)存占用：1.8GB（峰值2.4GB）

-CPU使用率：75%（峰值85%）

-性能瓶頸：

-文件解析階段（Python`csv.reader`處理速度瓶頸）

-數(shù)據(jù)入庫階段（PostgreSQL批量插入觸發(fā)鎖等待）

六、改進建議

（一）技術(shù)層面優(yōu)化

1.代碼重構(gòu)

-對高失敗率的模塊（如報表篩選）進行重構(gòu)：

(1)采用PageObject模式，將篩選組件抽象為獨立類

(2)使用參數(shù)化注入替代硬編碼的篩選值

-實現(xiàn)用例隔離機制：

```python

@pytest.fixture(scope="function")

defisolation():

before=copy.deepcopy(config)

yield

config=before測試后恢復(fù)原始配置

```

2.性能優(yōu)化

(1)數(shù)據(jù)導(dǎo)入：

-采用流式處理替代一次性加載：

```python

defstream_import(file_path):

withopen(file_path,'r',newline='',encoding='utf-8')asf:

reader=csv.DictReader(f)

forrowinreader:

insert_data(row)分行處理函數(shù)

```

-添加批量插入優(yōu)化：

```python

definsert_data_batch(data_list):

iflen(data_list)<500:

insert_data_single(data_list)

else:

chunk_size=len(data_list)//10

foriinrange(0,len(data_list),chunk_size):

insert_data_single(data_list[i:i+chunk_size])

```

(2)緩存機制：

-對頻繁查詢的報表結(jié)果添加Redis緩存：

```python

@cache.cached(timeout=300,key_prefix="report:")

defget_department_sales(department_id):

緩存失效后重新計算

pass

```

（二）流程層面優(yōu)化

1.測試環(huán)境管理

-建立測試環(huán)境與生產(chǎn)環(huán)境的差異矩陣：

|項目|測試環(huán)境|生產(chǎn)環(huán)境|備注|

|||||

|內(nèi)存容量|128GB|256GB|后期升級計劃|

|網(wǎng)絡(luò)帶寬|1Gbps|10Gbps|需要升級|

|數(shù)據(jù)量|50萬條|500萬條|后期擴展計劃|

-定期進行環(huán)境一致性檢查：

-每周五使用`diffoscope`工具比較測試服務(wù)器與生產(chǎn)服務(wù)器的配置差異

2.自動化覆蓋率提升

-對當(dāng)前未覆蓋的UI元素（如彈窗操作）編寫自動化腳本：

(1)視覺測試：

-集成Applitools進行界面差異檢測：

```python

fromapplitoolsimportEyes

eyes=Eyes()

eyes.setApiKey("YOUR_API_KEY")

eyes.open("自動化測試","彈窗驗證",browser.get_window_size())

screenshot=browser.get_screenshot_as_png()

eyes.check_window("彈窗截圖",screenshot)

eyes.close()

```

(2)新功能自動化：

-建立功能模塊與測試用例的映射關(guān)系表：

```excel

|模塊名|需求點|用例ID|覆蓋率|自動化狀態(tài)|

||||||

|用戶管理|密碼復(fù)雜度校驗|TC-UM-05|100%|已實現(xiàn)|

|訂單管理|優(yōu)惠券抵扣計算|TC-OM-12|0%|未實現(xiàn)|

```

七、結(jié)論

本次腳本自動化測試驗證了系統(tǒng)核心功能的穩(wěn)定性，發(fā)現(xiàn)并解決了多項潛在問題。建議在下一階段測試中重點優(yōu)化數(shù)據(jù)導(dǎo)入和報表篩選性能，同時擴展自動化測試范圍至新開發(fā)模塊。通過持續(xù)優(yōu)化測試腳本和流程，可進一步提升產(chǎn)品質(zhì)量和測試效率。

腳本自動化測試報告

一、概述

本報告旨在全面呈現(xiàn)腳本自動化測試的結(jié)果與分析。自動化測試是通過編寫腳本模擬用戶操作，對軟件系統(tǒng)進行功能驗證、性能評估和回歸測試的過程。本報告將涵蓋測試環(huán)境、測試范圍、測試執(zhí)行過程、測試結(jié)果及改進建議等內(nèi)容。

二、測試環(huán)境

（一）硬件環(huán)境

1.測試服務(wù)器

-CPU：IntelXeonE5-2680v4（16核32線程）

-內(nèi)存：128GBDDR4ECCRAM

-存儲：2TBSSD（RAID1）

-網(wǎng)絡(luò)：1Gbps以太網(wǎng)

2.客戶端設(shè)備

-操作系統(tǒng)：Windows10Pro64位

-瀏覽器：Chrome96.0.4664.93（最新版）

（二）軟件環(huán)境

1.自動化測試工具

-SeleniumWebDriver（版本：4.6.0）

-Appium（版本：1.22.0）

2.測試框架

-TestNG（版本：7.4.0）

-JUnit（版本：5.8.2）

3.依賴庫

-ApacheCommonsIO（版本：2.8.0）

-Log4j2（版本：2.14.1）

三、測試范圍

（一）功能模塊測試

1.用戶登錄模塊

-測試用例數(shù)量：120

-覆蓋場景：正確賬號密碼、錯誤密碼、用戶名不存在、特殊字符輸入

2.數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出模塊

-測試用例數(shù)量：85

-覆蓋場景：CSV格式導(dǎo)入、Excel格式導(dǎo)出、大數(shù)據(jù)量處理（>10萬條記錄）

3.報表生成模塊

-測試用例數(shù)量：60

-覆蓋場景：實時報表、定時報表、多維度篩選

（二）性能測試

1.并發(fā)用戶數(shù)

-測試場景：50并發(fā)用戶登錄、100并發(fā)用戶數(shù)據(jù)導(dǎo)入

-關(guān)鍵指標(biāo)：響應(yīng)時間、系統(tǒng)資源占用率

2.壓力測試

-測試場景：連續(xù)24小時高負(fù)載運行

-關(guān)鍵指標(biāo)：內(nèi)存泄漏檢測、CPU使用率峰值

四、測試執(zhí)行過程

（一）測試腳本開發(fā)

1.腳本開發(fā)流程

(1)需求分析

(2)素材準(zhǔn)備（UI元素定位）

(3)腳本編寫（使用Python+Pytest）

(4)單元測試

2.代碼規(guī)范

-統(tǒng)一命名規(guī)則：`module_name_test_case.py`

-異常處理：使用`try-except`捕獲所有異常

-日志記錄：使用`logging`模塊記錄詳細(xì)操作步驟

（二）測試執(zhí)行

1.執(zhí)行方式

-分批次執(zhí)行：每日凌晨2點執(zhí)行回歸測試

-并行測試：使用Jenkins并行執(zhí)行不同模塊

2.缺陷管理

-使用Jira記錄缺陷

-缺陷分級：嚴(yán)重（P0）、高（P1）、中（P2）、低（P3）

五、測試結(jié)果

（一）功能測試結(jié)果

1.測試覆蓋率

-總用例數(shù)：265

-通過用例數(shù)：252（成功率95.3%）

-失敗用例數(shù)：13

2.典型缺陷案例

(1)導(dǎo)出功能：超過100萬條數(shù)據(jù)時出現(xiàn)內(nèi)存溢出

(2)報表模塊：篩選條件組合超過5個時響應(yīng)超時

（二）性能測試結(jié)果

1.50并發(fā)用戶登錄

-平均響應(yīng)時間：1.2秒（目標(biāo)≤2秒）

-內(nèi)存占用：512MB（峰值768MB）

2.100并發(fā)用戶導(dǎo)入

-平均響應(yīng)時間：3.5秒（目標(biāo)≤5秒）

-CPU使用率：65%（峰值80%）

六、改進建議

（一）技術(shù)層面優(yōu)化

1.代碼重構(gòu)

-對高失敗率的模塊（如報表篩選）進行重構(gòu)

-引入PageObject模式提高腳本可維護性

2.性能優(yōu)化

(1)數(shù)據(jù)導(dǎo)入：采用流式處理替代一次性加載

(2)緩存機制：對頻繁查詢的報表結(jié)果添加Redis緩存

（二）流程層面優(yōu)化

1.測試環(huán)境管理

-建立測試環(huán)境與生產(chǎn)環(huán)境的差異矩陣

-定期進行環(huán)境一致性檢查

2.自動化覆蓋率提升

-對當(dāng)前未覆蓋的UI元素（如彈窗操作）編寫自動化腳本

-采用視覺測試工具（如Applitools）補充界面測試

七、結(jié)論

本次腳本自動化測試驗證了系統(tǒng)核心功能的穩(wěn)定性，發(fā)現(xiàn)并解決了多項潛在問題。建議在下一階段測試中重點優(yōu)化數(shù)據(jù)導(dǎo)入和報表篩選性能，同時擴展自動化測試范圍至新開發(fā)模塊。通過持續(xù)優(yōu)化測試腳本和流程，可進一步提升產(chǎn)品質(zhì)量和測試效率。

腳本自動化測試報告

一、概述

本報告旨在全面呈現(xiàn)腳本自動化測試的結(jié)果與分析。自動化測試是通過編寫腳本模擬用戶操作，對軟件系統(tǒng)進行功能驗證、性能評估和回歸測試的過程。本報告將涵蓋測試環(huán)境、測試范圍、測試執(zhí)行過程、測試結(jié)果及改進建議等內(nèi)容。

二、測試環(huán)境

（一）硬件環(huán)境

1.測試服務(wù)器

-CPU：IntelXeonE5-2680v4（16核32線程）

-內(nèi)存：128GBDDR4ECCRAM

-存儲：2TBSSD（RAID1）

-網(wǎng)絡(luò)：1Gbps以太網(wǎng)

2.客戶端設(shè)備

-操作系統(tǒng)：Windows10Pro64位

-瀏覽器：Chrome96.0.4664.93（最新版）

（二）軟件環(huán)境

1.自動化測試工具

-SeleniumWebDriver（版本：4.6.0）

-Appium（版本：1.22.0）

2.測試框架

-TestNG（版本：7.4.0）

-JUnit（版本：5.8.2）

3.依賴庫

-ApacheCommonsIO（版本：2.8.0）

-Log4j2（版本：2.14.1）

三、測試范圍

（一）功能模塊測試

1.用戶登錄模塊

-測試用例數(shù)量：120

-覆蓋場景：正確賬號密碼、錯誤密碼、用戶名不存在、特殊字符輸入、驗證碼識別（數(shù)字/字母混合）、會話超時處理、記住密碼功能驗證

2.數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出模塊

-測試用例數(shù)量：85

-覆蓋場景：CSV格式導(dǎo)入（包含空值/異常格式）、Excel格式導(dǎo)出（列寬自適應(yīng)）、數(shù)據(jù)校驗（導(dǎo)入前與導(dǎo)入后數(shù)據(jù)一致性）、大數(shù)據(jù)量處理（>10萬條記錄）、文件類型限制（僅允許.xlsx/.csv）

3.報表生成模塊

-測試用例數(shù)量：60

-覆蓋場景：實時報表生成延遲測試、定時報表觸發(fā)時間準(zhǔn)確性、多維度篩選（部門/時間/產(chǎn)品類型組合）、報表導(dǎo)出格式（PDF/Excel）、數(shù)據(jù)可視化圖表正確性（柱狀圖/折線圖/餅圖）

（二）性能測試

1.并發(fā)用戶數(shù)

-測試場景：50并發(fā)用戶登錄（模擬上午高峰期）、100并發(fā)用戶數(shù)據(jù)導(dǎo)入（模擬批量操作場景）

-關(guān)鍵指標(biāo)：響應(yīng)時間（90%請求≤2秒）、系統(tǒng)資源占用率（CPU<70%、內(nèi)存<75%）

2.壓力測試

-測試場景：連續(xù)24小時高負(fù)載運行（150用戶持續(xù)操作）

-關(guān)鍵指標(biāo)：內(nèi)存泄漏檢測（JProfiler監(jiān)控）、CPU使用率峰值（頂點不超過85%）、錯誤率變化曲線

四、測試執(zhí)行過程

（一）測試腳本開發(fā)

1.腳本開發(fā)流程

(1)需求分析：與產(chǎn)品經(jīng)理確認(rèn)測試場景優(yōu)先級，高優(yōu)先級場景優(yōu)先編寫

(2)素材準(zhǔn)備：

-UI元素定位：使用Fiddler抓取動態(tài)元素ID，結(jié)合Firebug檢查XPath

-常量管理：創(chuàng)建`perties`文件統(tǒng)一管理URL/賬號/驗證碼

(3)腳本編寫：

-使用Python+Pytest框架，遵循`test_module/test_case.py`命名規(guī)范

-異常處理：自定義`BaseException`類統(tǒng)一處理所有異常，記錄截圖和日志

-數(shù)據(jù)驅(qū)動：使用`pandas`讀取測試數(shù)據(jù)，每條用例對應(yīng)一行數(shù)據(jù)

(4)單元測試：

-使用`pytest-cov`生成覆蓋率報告（目標(biāo)≥80%）

-使用`pytest-xdist`進行多進程測試（-n4參數(shù)）

2.代碼規(guī)范

-統(tǒng)一命名規(guī)則：

-方法命名：`test_login_with_valid_credentials`

-變量命名：`valid_email="test@"`

-異常處理：

```python

try:

page_element.click()

exceptElementClickInterceptedExceptionase:

logger.error(f"元素被遮蓋:{e}")

take_screenshot()

raise

```

-日志記錄：

```python

logger=logging.getLogger("TestLogger")

logger.setLevel(logging.INFO)

handler=logging.FileHandler("test.log")

formatter=logging.Formatter("%(asctime)s-%(levelname)s-%(message)s")

handler.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(handler)

```

（二）測試執(zhí)行

1.執(zhí)行方式

-分批次執(zhí)行：

-每日凌晨2點執(zhí)行回歸測試（覆蓋全部核心模塊）

-每次版本發(fā)布前執(zhí)行冒煙測試（覆蓋登錄/注冊/核心業(yè)務(wù)流程）

-并行測試：

-使用JenkinsPipeline實現(xiàn)：

```groovy

stages{

stage('并行測試'){

steps{

script{

defjobs=['login_test':'test_login.sh',

'export_test':'test_export.sh',

'report_test':'test_report.sh']

paralleljobs

}

}

}

}

```

2.缺陷管理

-使用Jira記錄缺陷：

-缺陷字段：優(yōu)先級（P0/P1/P2）、模塊、復(fù)現(xiàn)步驟、截圖（使用`Pillow+base64`編碼）、日志文件

-缺陷分級：

-P0：會導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰/核心功能無響應(yīng)

-P1：嚴(yán)重功能缺陷但可繞過（如報表數(shù)據(jù)錯漏）

-P2：功能可用但體驗問題（如按鈕位置偏移）

-P3：次要問題（如文案錯誤）

五、測試結(jié)果

（一）功能測試結(jié)果

1.測試覆蓋率

-總用例數(shù)：265

-通過用例數(shù)：252（成功率95.3%）

-失敗用例數(shù)：13（其中P0級1個，P1級12個）

2.典型缺陷案例

(1)導(dǎo)出功能：超過100萬條數(shù)據(jù)時出現(xiàn)內(nèi)存溢出

-復(fù)現(xiàn)步驟：

1.登錄系統(tǒng)

2.進入數(shù)據(jù)管理頁面

3.選擇全部記錄（>100萬條）

4.點擊導(dǎo)出按鈕

-原因分析：

-Java虛擬機參數(shù)-Xms512m/Xmx1024m不足

-數(shù)據(jù)處理未使用流式API

-修復(fù)方案：

-調(diào)整JVM參數(shù)至-Xms1g/Xmx2g

-修改數(shù)據(jù)處理邏輯為分批處理（每10萬條創(chuàng)建一個臨時文件）

(2)報表模塊：篩選條件組合超過5個時響應(yīng)超時

-復(fù)現(xiàn)步驟：

1.登錄系統(tǒng)

2.進入報表中心

3.選擇"年度銷售報表"

4.勾選全部篩選條件（部門+時間+產(chǎn)品+地區(qū)+客戶類型+渠道=6個）

-原因分析：

-后端SQL查詢未優(yōu)化（JOIN數(shù)量過多）

-緩存策略未生效（條件參數(shù)變化未觸發(fā)緩存）

-修復(fù)方案：

-重構(gòu)SQL為分步查詢（先按時間/部門分組）

-添加參數(shù)白名單，超過5個條件的請求直接返回默認(rèn)報表

（二）性能測試結(jié)果

1.50并發(fā)用戶登錄

-平均響應(yīng)時間：1.2秒（目標(biāo)≤2秒）

-內(nèi)存占用：512MB（峰值768MB）

-CPU使用率：45%（峰值60%）

-網(wǎng)絡(luò)請求分析：

-登錄接口：POST/api/auth/login（成功率99.8%）

-首頁接口：GET/api/dashboard（成功率100%）

2.100并發(fā)用戶導(dǎo)入

-平均響應(yīng)時間：3.5秒（目標(biāo)≤5秒）

-內(nèi)存占用：1.8GB（峰值2.4GB）

-CPU使用率：75%（峰值85%）

-性能瓶頸：

-文件解析階段（Python`csv.reader`處理速度瓶頸）

-數(shù)據(jù)入庫階段（PostgreSQL批量插入觸發(fā)鎖等待）

六、改進建議

（一）技術(shù)層面優(yōu)化

1.代碼重構(gòu)

-對高失敗率的模塊（如報表篩選）進行重構(gòu)：

(1)采用PageObject模式，將篩選組件抽象為獨立類

(2)使用參數(shù)化注入替代硬編碼的篩選值

-實現(xiàn)用例隔離機制：

```python

@pytest.fixture(scope="function")

defisolation():

before=copy.deepcopy(config)

yield

config=before測試后恢復(fù)原始配置

```

2.性能優(yōu)化

(1)數(shù)據(jù)導(dǎo)入：

-采用流式處理替代一次性加載：

```python

defstream_import(file_path):

withopen(file_path,'r',newline='',encoding='utf-8')asf:

reader=csv.DictReader(f)

forro