课程概要

案例背景:
随着业务复杂度越来越高，产品需求的迭代速度日益增长，客户端的版本的不断更新需要在不同的硬件及系统版本环境下进行大量的兼容性测试。为了满足产品的敏捷开发和业务的快速迭代，如何确保高的交付质量显得尤为重要。自动化测试的优点很多，比如可以避免重复工作、提高测试效率、保证测试结果的一致性、减少人力成本同时也保证了代码质量。UI自动化测试由于其稳定性不高，case维护成本高，编写复杂等问题一直很难落地持续运用在实际项目中。

解决思路:
TARS 系统通过自研方案，使用人工智能图像识别技术，OCR 文字识别技术，以及通用 UI 元素查找引擎，可以做到跨端，跨平台。通过强大的case管理系统和mock工具解决数据及稳定性的问题；通过page object model设计模式和辅助功能的封装解决维护成本高的问题。结合 Jenkins 等持续集成工具，搭建一套自研 UI 自动化测试系统。

成果：
项目上线接近一年，公司内部反馈不错，机票，酒店，门票都全部采用，接入到日常的提测发布流程，大量问题都被阻断在上线前，极大的提高发布质量，项目发布再无p2以上bug，同时降低了测试人力，人力节省超过1000pd。

听众收益

一， 了解UI自动化测试的现状
二， 了解UI自动化的核心组成
三， 了解UI自动化实施过程中的痛点