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目录

一、为什么自动化测试需求分析不能少？

二、自动化测试需求分析的核心内容

2.1 明确测试范围：先筛掉“不适合自动化”的场景

2.2 梳理测试用例：把“手动逻辑”转化为“自动化可执行逻辑”

2.2.1 明确输入输出与校验规则

2.2.2 拆分依赖步骤

2.2.3 剔除不可自动化的步骤

2.3 确定测试环境与数据：为自动化搭建“稳定的基础”

2.3.1 测试环境需求

2.3.2 测试数据需求

2.4 定义测试产出与验收标准：明确“做成功的标准”

2.4.1 测试产出物

2.4.2 验收标准

三、自动化测试需求分析的常用方法

3.1 访谈法：跟相关方“聊”出需求

3.2 文档分析法：从现有文档中“挖”出需求

3.3 场景演练法：通过“实际操作”验证需求

四、自动化测试需求分析的注意事项

4.1 避免“为了自动化而自动化”

4.2 关注需求变更，及时更新分析结果

4.3 不要忽视非功能需求

4.4 充分考虑团队能力和资源

从事测试开发这么多年，见过不少团队栽在“盲目自动化”上——上来就撸起袖子写脚本，框架搭得花里胡哨，最后却发现做出来的自动化用例覆盖不到核心场景，要么跑不通生产环境，要么跟手动测试重复劳动。其实问题根源很简单：没把自动化测试的需求分析做扎实。很多人觉得“需求分析是产品的事”，但对自动化测试来说，这步是决定最终效果的关键前提。

先放一张核心脉络图，帮大家快速建立整体认知，后面我们逐部分展开细说。

一、为什么自动化测试需求分析不能少？

在聊具体怎么做之前，先跟大家掰扯清楚：为啥非要花时间做自动化测试的需求分析？难道不能直接照着手动测试用例改写成自动化脚本吗？

还真不行。手动测试的核心是“人驱动”，可以根据现场情况灵活调整，但自动化测试是“脚本驱动”，一旦前期方向错了，后期修改的成本会非常高。我之前接触过一个汽车行业的接口自动化项目，一开始没做需求分析，直接把所有手动接口用例都改成了自动化脚本，结果跑了没两个月就出问题了——部分接口是临时调试接口，频繁变更导致脚本天天报错；还有些接口依赖的第三方服务不稳定，自动化用例通过率长期低于60%，最后这个项目只能推倒重来。

总结下来，自动化测试需求分析的核心价值就三点：

• 明确边界：知道哪些该做、哪些不该做，避免无效劳动；

• 统一认知：让开发、产品、测试各方对自动化测试的目标达成一致；

• 降低风险：提前识别环境、数据、依赖等潜在问题，减少后期返工。

二、自动化测试需求分析的核心内容

这部分是重点，也是最容易踩坑的地方。很多人做需求分析只停留在“列个测试范围清单”，但真正完整的需求分析，需要覆盖以下4个核心模块。

2.1 明确测试范围：先筛掉“不适合自动化”的场景

自动化测试不是“万能钥匙”，有些场景做自动化不仅费力不讨好，还会拉低整体效率。所以第一步不是“找要做的”，而是“筛掉不要做的”。

先给大家一个判断标准，结合我在互联网和汽车行业的实战经验，适合自动化的场景通常满足这几个条件：

1. 重复执行频率高：比如回归测试中每次都要跑的用例；

2. 输入输出明确：有固定的输入参数和可预期的输出结果，比如接口测试、数据校验场景；

3. 稳定性强：被测对象（接口、页面、服务）不会频繁变更；

4. 执行耗时久：手动执行需要大量时间，比如批量数据验证、长时间性能监控场景。

对应的，不适合自动化的场景也很明确：

• 需求频繁变更的场景：比如产品迭代初期的新功能，需求还没稳定；

• 主观性强的场景：比如UI界面的美观度校验、用户体验测试；

• 一次性测试场景：比如临时的专项测试、数据迁移后的一次性校验；

• 依赖环境不稳定的场景：比如依赖第三方未上线服务的测试场景。

举个例子，在互联网产品的登录功能中，“账号密码正确登录”“账号不存在登录失败”这些核心场景，需求稳定、重复执行，就适合做自动化；而“登录页面的按钮样式是否美观”就不适合。在汽车行业的车载系统接口测试中，“发动机状态查询接口”需求稳定、输入输出明确，适合自动化；而“车载屏幕的触控灵敏度测试”就更适合手动。

2.2 梳理测试用例：把“手动逻辑”转化为“自动化可执行逻辑”

确定了测试范围后，下一步就是梳理测试用例。这里要注意，自动化测试用例不是手动用例的简单复制，而是要在手动用例的基础上，进行“自动化适配”——把模糊的描述转化为明确的、可被脚本识别的逻辑。

具体要做这3件事：

2.2.1 明确输入输出与校验规则

手动用例中可能会有“输入合法的账号密码”这样的描述，但自动化脚本需要明确“合法账号是多少”“密码是多少”“登录成功的校验标准是什么（比如返回code=200、返回token）”。

比如针对一个用户注册接口，手动用例可能写“输入已存在的手机号，验证注册失败”，转化为自动化用例后，需要明确：

• 输入参数：手机号=13800138000（已存在）、密码=123456、验证码=666666；

• 输出校验规则：返回code=400、返回msg=“该手机号已注册”、数据库中未新增用户记录。

2.2.2 拆分依赖步骤

很多测试场景存在依赖关系，比如“下单功能”依赖“登录功能”，“支付功能”依赖“下单功能”。在梳理自动化用例时，需要把这些依赖步骤拆分开，要么在自动化脚本中通过前置步骤实现，要么准备好依赖数据。

比如测试“下单功能”的自动化用例，需要先明确：是在脚本中先执行登录步骤获取token，还是直接使用提前准备好的有效token？如果选择前者，就要把登录步骤整合到下单用例的前置逻辑中；如果选择后者，就要在需求分析阶段明确token的获取方式和有效期。

2.2.3 剔除不可自动化的步骤

手动用例中可能会有一些需要人工干预的步骤，比如“等待短信验证码并输入”“手动校验验证码是否正确”，这些步骤需要在自动化用例中剔除，或者通过其他方式替代。

比如“短信验证码登录”的场景，自动化测试中可以通过调用后台接口获取验证码（需要开发配合提供测试接口），或者使用预设的测试验证码，避免人工干预。

2.3 确定测试环境与数据：为自动化搭建“稳定的基础”

自动化测试的稳定性，很大程度上依赖于测试环境和数据的稳定性。这部分需求分析要明确“在哪里测”和“用什么数据测”。

2.3.1 测试环境需求

需要明确测试环境的类型、配置、依赖服务等信息，避免因环境不一致导致自动化用例在不同环境中执行结果不同。

具体要确认的信息包括：

• 环境类型：是开发环境、测试环境、预发布环境还是生产环境（自动化测试一般不建议在生产环境执行，除非是特定的监控场景）；

• 环境配置：服务器配置（CPU、内存、磁盘）、操作系统版本、数据库版本、中间件版本（比如Tomcat、Nginx）；

• 依赖服务：是否需要依赖第三方服务、消息队列、缓存服务等，这些依赖服务是否稳定、是否有测试环境可用；

• 网络环境：是否需要特定的网络权限、是否需要访问内网服务。

比如在汽车行业的车载系统测试中，自动化测试环境可能需要搭建模拟的车载网关、ECU（电子控制单元）服务，这些都需要在需求分析阶段明确，确保测试环境能够模拟真实的车载场景。

2.3.2 测试数据需求

测试数据是自动化测试的“燃料”，需要明确测试数据的类型、来源、准备方式和清理方式。

常见的测试数据类型包括：

• 基础数据：比如用户信息、产品信息、配置信息等，这些数据相对稳定，可提前准备；

• 测试专用数据：比如用于测试异常场景的无效数据（空值、非法格式、超出范围的值）；

• 临时数据：自动化测试过程中产生的数据（比如新增的用户、下单记录），需要明确测试结束后如何清理，避免影响后续测试。

测试数据的准备方式有多种，比如：

• 手动准备：适合少量稳定的基础数据；

• 脚本生成：通过Python脚本批量生成测试数据，适合需要大量数据的场景；

• 数据库备份恢复：测试前恢复到指定的数据状态，适合需要固定数据环境的场景；

• 接口调用：通过调用后台接口创建测试数据，适合依赖特定业务逻辑的数据。

这里给大家一个用Python脚本批量生成测试用户数据的示例，基于Python 3.8.6：

这个脚本可以批量生成50条测试用户数据，包含用户名、手机号、密码、邮箱等信息，并保存到json文件中，方便自动化测试时读取使用。

2.4 定义测试产出与验收标准：明确“做成功的标准”

很多团队做自动化测试，只关注“脚本能不能跑通”，却忽略了“跑通之后能产出什么”“怎么判断自动化测试做成功了”。这部分需求分析要明确测试产出物和验收标准，避免后续出现“做了半天不知道有没有用”的情况。

2.4.1 测试产出物

常见的自动化测试产出物包括：

• 自动化测试脚本：包含所有测试场景的可执行脚本；

• 测试报告：包含用例执行情况（通过率、失败用例详情）、执行时间、错误日志等；

• 测试数据：测试过程中使用的基础数据、生成的临时数据清单；

• 环境配置文档：测试环境的搭建步骤、依赖服务配置信息。

这里给大家一个用Pytest生成测试报告的示例，先看代码目录结构：

其中，test_login.py是登录功能的自动化测试脚本，conftest.py用于配置Pytest的前置后置操作，run_test.py是执行测试的入口脚本。

test_login.py代码：

run_test.py代码（用于执行测试并生成HTML报告，需要提前安装pytest和pytest-html库：pip install pytest==7.1.3 pytest-html==3.1.1）：

执行run_test.py后，会在项目根目录生成test_report.html文件，打开后可以看到详细的测试报告，包括用例执行情况、失败原因、执行时间等信息。

2.4.2 验收标准

验收标准是判断自动化测试是否达到预期目标的依据，需要明确、可量化。常见的验收标准包括：

• 用例通过率：比如核心场景用例通过率达到100%，非核心场景通过率不低于95%；

• 执行效率：比如自动化测试执行时间比手动测试缩短60%以上；

• 脚本稳定性：比如连续执行10次，用例通过率不低于98%；

• 维护成本：比如需求变更后，脚本修改时间不超过1个工作日/10个用例。

需要注意的是，验收标准要根据项目实际情况制定，不能盲目追求“100%通过率”，比如对于一些依赖第三方服务的场景，由于第三方服务的不稳定性，通过率可以适当降低，但需要明确阈值和改进措施。

三、自动化测试需求分析的常用方法

知道了要分析哪些内容，接下来聊聊具体怎么分析。结合我的实战经验，这3种方法最实用，大家可以根据项目情况组合使用。

3.1 访谈法：跟相关方“聊”出需求

访谈法是最直接有效的方法，通过与产品、开发、手动测试等相关方沟通，了解他们对自动化测试的期望、需求和痛点。

访谈前要准备好问题清单，避免聊得太散。比如：

• 对产品：这个功能的核心业务目标是什么？哪些场景是必须保证稳定的？需求变更的频率大概是多少？

• 对开发：这个接口的输入输出格式是什么？有没有什么隐藏的依赖？是否提供测试环境和测试接口（比如获取验证码的接口）？

• 对手动测试：这个功能手动测试时最耗时的环节是什么？哪些用例最容易出错？有没有什么测试数据的准备难点？

访谈时要注意记录关键信息，尤其是关于“边界条件”“异常场景”的描述，这些往往是自动化测试的重点和难点。访谈后要把记录的信息整理成文档，发给相关方确认，避免理解偏差。

3.2 文档分析法：从现有文档中“挖”出需求

如果项目有完善的文档，可以通过分析这些文档获取需求信息，比如产品需求文档（PRD）、接口文档、测试用例文档、用户手册等。

分析产品需求文档时，重点关注功能描述、业务流程、输入输出要求、异常处理规则等内容，这些是确定测试范围和测试用例的基础。

分析接口文档时，重点关注接口地址、请求方法、请求参数（类型、必填项、取值范围）、响应参数（格式、字段含义）、错误码等信息，这些是编写接口自动化脚本的核心依据。

分析测试用例文档时，重点关注手动测试用例的测试场景、输入数据、预期结果，然后在此基础上进行自动化适配。

需要注意的是，现有文档可能存在不完整、不一致的情况，比如接口文档中的参数描述与实际开发的接口不一致，这时候需要跟开发确认，确保需求信息的准确性。

3.3 场景演练法：通过“实际操作”验证需求

对于一些复杂的业务场景，光靠聊和看文档可能无法完全理解，这时候可以通过场景演练的方式，实际操作被测功能，感受业务流程，发现潜在的测试需求。

场景演练的步骤：

1. 在测试环境中，按照手动测试用例的步骤，实际执行被测功能；

2. 记录执行过程中的关键步骤、依赖条件、数据流向；

3. 思考哪些步骤可以自动化，哪些步骤需要人工干预，哪些地方容易出现问题；

4. 根据演练结果，补充和完善测试范围、测试用例、环境需求等内容。

比如在测试一个电商的下单支付流程时，通过实际演练可以发现：下单需要先加入购物车，加入购物车需要先登录，支付需要选择支付方式并输入密码，这些依赖关系需要在自动化测试中处理；同时，支付成功后需要校验订单状态、库存变化等，这些校验点也需要明确。

四、自动化测试需求分析的注意事项

最后，跟大家分享几个实战中总结的注意事项，避免踩坑。

4.1 避免“为了自动化而自动化”

自动化测试的核心目标是“提高测试效率、保证产品质量”，如果一个场景做自动化的成本比手动测试还高，或者自动化后无法带来明显的价值，就没必要做。比如一个一年只执行一次的测试场景，手动执行只需要10分钟，而编写自动化脚本需要2天，这种场景就不适合自动化。

4.2 关注需求变更，及时更新分析结果

产品需求不是一成不变的，尤其是在互联网和汽车行业，产品迭代速度快，需求变更频繁。自动化测试需求分析不是一次性的工作，需要随着需求的变更及时更新，避免自动化脚本与实际需求脱节。比如产品修改了接口的参数格式，就需要及时更新测试用例和脚本中的校验逻辑。

4.3 不要忽视非功能需求

很多人做自动化测试需求分析，只关注功能需求，却忽略了非功能需求，比如性能、安全性、兼容性等。比如在汽车行业的车载系统测试中，除了测试接口的功能是否正常，还需要测试接口的响应时间（性能需求）、是否存在数据泄露风险（安全需求）、是否兼容不同版本的ECU（兼容需求），这些非功能需求也需要纳入自动化测试的范围。

4.4 充分考虑团队能力和资源

自动化测试需求分析要结合团队的实际能力和资源，不能制定超出团队能力范围的目标。比如如果团队成员不熟悉Pytest框架，就不要要求短期内完成基于Pytest的复杂自动化脚本；如果测试环境资源有限，就不要同时开展多个大型模块的自动化测试。

其实自动化测试需求分析，核心就是“把模糊的需求变清晰，把不确定的条件变确定”。它不是一个额外的“负担”，而是让自动化测试从“做了”到“做好”的关键前提。

希望这篇文章能帮到正在做自动化测试的你。如果在实际操作中遇到了具体的问题，比如某个场景不知道该不该做自动化、测试数据准备有难点，都可以在评论区交流。后续我也会分享更多自动化测试相关的实战内容，记得关注哦！