- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏软件测试
智能化测试已来，测试人员该何去何从？
在过去十年，软件测试从“手工验证”迈入“自动化时代”，而今天，我们正站在又一个转折点——智能化测试的大门已经打开。 本文将从趋势分析、角色重构、能力路径与未来展望四个层面展开，深刻剖析智能化测试对测试人员的影响与机遇，指引测试专业人士在AI时代破局而立、涅槃重生。 一、智能化测试，不再是遥远的未来，而是正在发生的现实1.1 智能化测试的内涵所谓“智能化测试”，并非简单地使用AI工具辅助测试流程，而是指： 以大语言模型为核心，通过自然语言理解、知识推理、上下文记忆、 ：传统“手艺人”式的测试工作正在被“智能化流程”替代。 面对“测试智能化”这股不可逆转的浪潮，我们不能躲，也不必怕。 唯有学习、思变、重构，才能掌握未来测试话语权。 智能化测试已来，测试人员唯有向内深耕、向外拓展，方能在新时代焕发新的专业荣光。
74710编辑于 2025-06-29 - 来自专栏深度学习与python
测试智能化的机会在哪里？| ArchSummit
智能化测试值不值得做？应该如何做？业界有哪些实践？是不是大家都可以做智能化测试？ 在即将到来的 12 月 2 日和 3 日，由 InfoQ 主办的 ArchSummit 全球架构师峰会（北京站）上，我们携手出品人美团李永刚，共同邀请了业界专家来分享智能化测试落地实践。 议题二 在美团微服务架构质量体系的建设中，美团采用了智能化的解决方案——服务链路分析。 演讲提纲 1、微服务架构对质量的挑战 2、解决方案介绍 3、实践效果说明 4、未来展望 议题亮点 1、图数据库在质量领域的应用 2、链路结构和链路属性的理解 3、聚类和挖掘等机器学习算法在质量领域的应用 活动推荐 ArchSummit 全球架构师峰会（北京站）2022 的演讲专题目前已上线【数字化场景下的业务架构】【低代码实践与应用】【国产化替代解决方案探索】【分布式架构落地实践】【智能化软件测试】【
2.3K20编辑于 2023-03-29 - 来自专栏DevOps时代的专栏
基于 Jmeter 生态的智能化性能测试平台
02 智能化性能平台的设计思路 对于理想的智能化性能测试平台，我们认为应该具备以下能力： 自动化测试需求识别能力，包括自动风险识别和测试需求生成，提高风险识别的全面性和准确性。 智能化测试结果分析和数据可视化能力，自动化分析并生成测试报告，帮助测试人员快速定位和解决性能问题。 测试管理和监控能力，支持测试任务和测试资源的管理，以及实时监控测试进度和测试报告。 一个完整的智能化性能测试平台应具备全面的智能化能力，可帮助测试人员提高测试效率、降低测试成本和提高测试质量，以支持应用程序的性能优化和改进。 3 智能数据构造 通过使用造数模板和解析数据库表元数据信息，结合训练机器学习聚类算法模型，我们构建了一款造数引擎。引擎能够智能地根据生产运维各表数据量和数据分布概要提供测试数据的智能造数能力。 04 智能化性能平台的未来展望 我们已经实现了智能化性能测试平台的建设，为智能化性能测试迈出了坚实的一步。随着不断有新的测试应用和场景接入，我们也发现了围绕智能化性能测试平台的丰富想象空间。
87021编辑于 2023-08-22 - 来自专栏网站漏洞修补
代码审计中渗透测试的智能化分析
在安全领域里，每一个安全防护科学研究人群在科学研究的环节中，也一样的一次又一次探究着怎样能够智能化的解决各行各业的安全性问题。在其中智能化代码审计便是安全防护智能化绕不过去的坎。 这次我们就一块聊聊智能化代码审计的发展历程，也顺带讲一讲怎样开展1个智能化静态数据代码审计的核心。 智能化代码审计 在聊智能化代码审计软件以前，最先我们必需要明白2个定义，少报率和漏报率。 在评论下边的全部智能化代码审计软件/构思/定义时，全部的评论规范都离不了这两个词，怎样去掉这两个方面亦或是在其中其一也更是智能化代码审计发展壮大的关键环节。 我们可以简洁明了的把智能化代码审计（这儿我们探讨的是白盒）分成两大类，一种是动态性代码审计软件，另一种是静态数据代码审计软件。
73822发布于 2020-10-11 - 来自专栏Golang语言社区
LollipopGolibrarylollipopcommon 测试3
可以快速创建博客及商城等 git地址：https://github.com/Golangltd/lollipopgo /* Golang语言社区(www.Golang.Ltd) 作者：cserli 时间：2018年3月
1.2K90发布于 2018-03-05 - 来自专栏自学测试之道
接口测试3
上篇讲解到了一次性运行多个测试用例和运行结果的情况，这边继续说下测试报告的内容输出和可视化显示以及邮件抄送等 一、增加测试报告输出 1、首先在代码目录下新建一个文件夹test_report用来保存测试结果 2、导入测试报告库文件HTMLTestRunner_PY3（这个文件在网上可以下载后[https://blog.csdn.net/cjh365047871/article/details/80181530 3、定义测试用例和测试报告存放路径、读取测试用例方法和测试报告格式 #! q=keitwo&page=1&type=note # @QQ交流 : 3227456102 import unittest,time import HTMLTestRunner_PY3 if _ 3、导入发送邮件模块 ? 4、运行结果 ?
52120发布于 2019-09-29 - 来自专栏ceshiren0001
智能化测试基础架构：软件质量保障的新纪元
在快速迭代与追求极致用户体验的今天，传统测试手段已难以满足现代软件开发的需求。面对复杂多变的业务场景和频繁的产品更新，一种新的解决方案——智能化测试基础架构应运而生。 动态执行调度中心：无缝连接手工测试、自动化测试（包括AI驱动的自动化）与AI探索性测试，智能分配资源，优化用例执行过程。 二、测试智能体：数字领域的专家助手作为智能化测试架构的核心组成部分，测试智能体是特定领域的“AI工程师”，能够：支持Web、App、HTTP/RPC接口等不同类型的测试，并可根据具体需求定制专用智能体， 智能化测试架构的优势这种新型架构不仅提高了工作效率，还加深了测试覆盖范围，增强了对业务变化的适应性，实现了专家经验的大规模应用，并促进了质量控制点向前端转移。 对于希望迈向智能化测试的企业来说，可以从构建核心业务知识图谱、试点关键领域的测试智能体（比如API测试）开始，逐步引入LLM辅助用例生成与报告分析，最终实现全面的智能化测试转型。
39510编辑于 2025-07-30 - 来自专栏测试技术圈
《自动的自动化测试智能化一站式API测试服务》
陈磊从智能化测试框架、智能化API测试框架打造过程、自解耦&自测试的检测装置和智能化解耦服务与智能化测试结合四方面讲述API测试服务。 智能化测试框架 智能化测试框架当今主要两种叫法，一种是AI Driven Testing，另外一种是AI for Softwaretesting。 智能化测试框架分为6级： L0 原始级 L1 辅助级 L2 部分自动化级 L3 有条件的自动化级 L4 高度自动化级 L5 全量自动化级 L0 原始级 测试工程师还是在做测试用例设计、执行、 L3 有条件的自动化级 测试工程师能建立自己的测试基线与准则，在测试过程中会定位Bug，但是不会设定Bug的优先级别。 目前所有的测试框架大部分都是L1级，有一小部分在向L2级发展。但是要发展到L3级及以上还需要很长时间的技术探索。接下来，陈磊给出了一些比较好的或者是比较有名的商业化的工具平台用来测试。
2.6K21发布于 2019-10-16 - 来自专栏流柯技术学院
Monkey测试3——Monkey测试结果分析
Monkey测试结果分析 一. 初步分析方法： Monkey测试出现错误后，一般的差错步骤为以下几步： 1、 找到是monkey里面的哪个地方出错 2、 查看Monkey里面出错前的一些事件动作，并手动执行该动作 3、 若以上步骤还不能找出 ，可以使用之前执行的monkey命令再执行一遍，注意seed值要一样 一般的测试结果分析： 1、 ANR问题：在日志中搜索“ANR” 2、 崩溃问题：在日志中搜索“Exception” 二. 详细分析monkey日志： 将执行Monkey生成的log，从手机中导出并打开查看该log；在log的最开始都会显示Monkey执行的seed值、执行次数和测试的包名。 首先我们需要查看Monkey测试中是否出现了ANR或者异常，具体方法如上述。
2K10发布于 2018-08-30 - 来自专栏叨叨软件测试
性能测试--3、性能测试过程
POC一般来说，会包含以下几个部分：1、为了验证概念所需的技术架构，如Framework、Pattern；2、利用UML语法所建构的概念模型；3、模拟解决方案；4、可被实际执行的解决方案原型(Prototype ）； 确保测试周期汇中，都会把代码冻结应用于测试环境； 确保性能测试中，不会受到其他用户的影响（防止对性能测试执行和结果造成影响）； 确定所有性能测试的目标，并征求各利益方（整个测试团队和相关人员）的同意 内部性能测试额外关注的点： 团队成员以及汇报制度（建立专门的性能测试团队或有内部测试专家组成的核心团队（大型公司）； 最起码要确保您有一位项目经理和足够的性能测试工程师）； 准备好性能测试中需要用到的测试工具和资源 第四步：创建性能测试场景 考虑如下几点： 你所做的性能测试属于哪种类型的性能测试： 基准测试、负载测试、渗透测试（疲劳测试）、压力测试（峰值测试）、非性能测试； 设置思考时间和步进时间（压力测试除外）， 第六步（后测试阶段）：分析测试结果、撰写测试报告和环境恢复 数据收集（收集并备份所有在性能测试项目中生成的数据）； 对比项目需求设定的性能目标和测试结果，确定性能测试是否达标（提前确定性能指标的“一致性
4.9K20发布于 2020-04-14 - 来自专栏自动化测试
2026年国内智能化测试供应商选型对比指南
本文将基于设备覆盖、AI能力、行业适配、生态集成四大维度，对国内主流智能化测试平台展开深度评测，帮助企业在复杂市场中找到适配的测试解决方案。 3、垂直领域专业测试服务商: 友声科技友声科技在行业垂直领域树立了极高的技术和服务壁垒。 其自研的多款自动化测试平台集成了多种AI智能化技术，能够支撑企业复杂的业务场景和测试需求，支持定制化开发和私有化部署。 3. 、华为云测试认证测试鸿蒙智联官方认证华为DevEco Certification Centre结语2026年是国内智能化测试平台发展的关键之年。
87010编辑于 2026-03-13 - 来自专栏自动化测试实战
Jmeter性能测试 -3
测试环境和生产环境不同，该如何做性能测试呢？ 3、区别 1）一个线程只能属于一个进程，而一个进程可以有多个线程； 2）线程是进程工作的最小单位； 3）一个进程会分配一个地址空间，进程与进程之间不共享地址空间，即不共享内存； 4）同一个进程下的多个不同线程共享父进程的地址空间 进程的优点 1）每个进程相互独立，不影响主程序的稳定，子进程崩溃不影响其他进程 2）通过增加CPU就可以扩充性能【但损耗也会递增】 3）可以尽量减少线程加锁与解锁的影响，极大的提高了性能 进程的缺点 1 ，最大内存地址受限 2）线程之间的同步和加锁不易控制 3）一个线程的崩溃可能影响到整个程序的稳定性 Linux监控命令 一、实时监控 top：能够实时监控系统的运行状态，并且可以按照CPU及内存等进行排序 二、实时监控 - CPU mpstat：可以查看多核心CPU中每个计算核心的统计数据(前面3个命令不可以)。
67430编辑于 2022-02-25 国产软件测试平台崛起：关键领域软件测试困局的智能化解决方案
Gitee Test：破解关键领域软件测试困局的智能化解决方案随着数字化进程加速推进，国家关键领域软件系统正面临前所未有的安全与质量挑战。 这种严苛的合规环境要求测试工具不仅要具备常规功能验证能力，更需要内置智能化安全审计模块，能够自动识别潜在的安全漏洞和合规风险。系统架构的极端复杂性是另一大技术壁垒。 智能化测试平台构建全生命周期质量防线Gitee Test的用例管理中枢彻底改变了传统测试文档的碎片化状态。 其创新性地将脑图可视化技术与测试用例库深度融合，支持测试人员以思维导图形式直观展现用例逻辑关系。某船舶研究所的实际应用表明，这种创新设计使测试用例编写效率提升40%，维护成本降低60%。 其最新研发的智能模糊测试引擎，通过深度学习算法可自动生成异常测试数据，将边界条件测试覆盖率提升至95%以上。在国产操作系统适配测试中，该技术帮助发现了17个深层次兼容性问题。
31410编辑于 2025-08-29- 来自专栏测试开发基础
详解接口测试（3）- 构造测试数据
前言 大家好，我是洋子，我们在进行接口测试的过程中，常常会遇到缺少测试数据的情况 举个例子（1），比如有一个赠送礼物，然后将送礼用户展示在排行榜的需求，该榜单可以一次性展示100位上榜的用户，我们在测试时就需要模拟这 ，往往需要先去构造测试数据，才能进行正常的测试流程 构造数据方法 根据构造数据量不同，我们有不同的构造数据的策略 构造少量数据 对于上面例子（2）是我们经常碰到的情况。 2, 18, 155, "女", "南京", "7783434", "1654855117", "1654855117" ); 最后用select SQL语句查询一下指定数据，有了测试数据后就可以开始测试了 先介绍一下工程结构 bean目录：存放类 controller目录：入口 dao目录：数据库相关操作 service目录：处理业务逻辑 utils目录：存放工具类 项目使用方法如下： （1）安装Python 3. 以及必要的依赖库，项目当中已经包含requirements.txt，所以在执行pip install -r requirements.txt即可安装依赖库 （2）Pycharm里面启动Flask Web服务 （3）
61520编辑于 2022-09-28 - 来自专栏漫谈测试
聊聊未来智能化测试主要体现在哪些方面？
“智能化测试”通常指的是利用人工智能、机器学习、大数据分析、自然语言处理等技术来增强、自动化甚至部分取代传统的手动和自动化测试活动，使测试过程更高效、更精准、覆盖更全面、预测性更强。 智能化测试面临的挑战也不少，智能化测试依赖数据质量，如果历史数据不足或有偏差，模型效果会打折扣。而且AI生成的测试用例需要人工审核，不能完全依赖机器。 二、智能化测试的核心能力与方向智能测试用例生成基于需求/用户故事： 利用 NLP 自动解析需求文档，生成初步的测试场景和用例。 提升测试人员价值： 测试人员从重复劳动中解放，转向更高阶的分析、策略制定、模型训练和结果解读工作。未来智能化测试将深度融合AI、大数据和云计算技术，实现从自动化到智能化的跨越。 智能化测试是软件测试领域不可逆转的未来趋势。
37510编辑于 2025-07-20 - 来自专栏深度学习与python
美团李永刚：测试智能化的机会在哪里？
，他从软件测试的发展历程入手，为我们分享了智能化测试案例、自动化测试与智能化测试异同以及企业如何做到智能化测试等等，本文为采访整理文，期待对你有所启发~ 智能化测试 InfoQ：在您看来，软件测试历史可以分为几个阶段 智能化测试应该如何定义？ 永刚：智能化测试目前还没有一个准确的定义，至少还没有在业界形成广泛共识。 InfoQ：经常听到自动化测试，智能化测试与自动化测试的最大区别在哪里？如果增加了智能这一项，智能化测试用例的维护成本是否会高于其节省的测试成本？判断标准是什么？企业什么时候可以做智能化测试？ 我认为最重要是有合理的预期：首先要对探索智能化测试的困难有心理准备，智能化测试不是更容易，而是不一样，对人的专业知识技能和工作思路都有不同的要求；其次是对智能化测试的效果，智能化测试不是万灵丹，不会因为用了所谓的先进技术就一步迈入完全智能化的天堂 智能化技术的成熟度、团队对相关技术的应用能力、技术路线选择与待解决问题的适应性都会影响智能化测试的效果甚至成败。 InfoQ：如何做到智能化测试？我们否真的可以做到智能化或半智能化？
1K31编辑于 2022-06-11 - 来自专栏IT码农
写Laravel测试代码(3)
本文主要聊一聊写测试时如何mock第三方json api数据。 在开发时经常会调用第三方API接口，抓取json api data后进行加工处理，那如何写测试呢？如何mock数据呢？ andReturn(\GuzzleHttp\json_decode(file_get_contents($file->getRealPath()), true)); } } } 这样执行测试时就实现了读取本地的真实 两个测试的response数据的确来源于本地json文件的数据： ? 其实，就是一句话，写测试时如果调用了第三方 json api 读取数据时，使用Mockery库去mock数据，数据来源于本地文件夹的数据，且是真实有效的数据。至于mock部分的代码想咋写就咋写。
95631发布于 2019-09-03 - 来自专栏python3
iperf3 ---网络测试
如： C:\ 2)dos界面进入对应的文件路径下 如： C:\iperf-3.1.3-win64> iperf工作模式： 服务器模式 iperf3 -s 客户端模式 jperf3 -c ---- dos 命令测试带宽命令示例 ? 3） C:\iperf-3.1.3-win64>iperf3 -c iperf.he.net -t 60 -i 1 -4 -u -b 1000M -M 1500 -t 时间 单位s -u UDP -b 设置UDP带宽（-b） -M MTU -4 ipv4 -i 报告间隔（-i） -p 设置端口（-p） -W 设置套接字缓冲区大小（-w） 下周一测试我们用客户端模式，HK设置server模式。
3K10发布于 2020-01-09 - 来自专栏python3
第3章章节测试
3，下列哪两个参数用于计算度量？ A 跳数 B 正常运行时间 C 带宽 D 管理距离 4，默认情况下哪种路由协议具有最可信的管理距离？ A 2 B 3 C 4 D 6 6,哪一条命令可以显示路由的管理距离？
69240发布于 2020-01-13 - 来自专栏啄木鸟软件测试
软件性能测试（连载3）
1.5性能测试环境 性能测试对环境是非常重要的，特别是网络环境。 ? 图3-13 测试环境与工作环境在一起 ? 图3-14 测试环境各个客户端不在一个网下 在图3-13中，测试环境与工作环境在一起，既使得别人的正常工作不能进行，也使得测试的数据不准确。 在图3-14中，测试环境各个客户端在两个不同的网段下进行（这里是C类网），大家都知道跨网段是需要路由的，路由里面有软件，会干扰性能测试的数据，从而也会造成测试数据不准确。图3-15的环境是正确的。 图3-15 正确的性能测试环境 1.6 观察性能的四个维度 图3-16展示的是通过终端用户、系统运维人员、软件设计开发人员和性能测试人员四个维度来观察系统的性能。 ? •应用集群的可扩展性是否经过测试和验证。 •缓存集群的可扩展性是否经过测试和验证。 •数据库的可扩展性是否经过测试和验证。 3）性能最佳实践准则 •代码实现是否遵守开发语言的性能最佳实践。
93520发布于 2020-02-19
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号