有同学问了我这样一个问题：我想学习并且在工作中落地接口自动化测试，我该学Java还是Python，用哪个测试框架和工具更好？有什么推荐的学习资料和测试框架吗？
又是一个很典型的问题，也是新手最容易纠结的点。这篇文章分享一些我的经验和思考。
自动化测试框架选型
其实关于测试框架选型，要考量的无非是如下几点：
- 个人技术基础如何，框架的学习难易曲线；
- 框架功能是否丰富，官方文档是否详细，框架生态是否成熟；
- 框架本身的扩展性如何，是否支持多语言，开源还是商业的；
如果个人技术基础比较薄弱，建议选择功能丰富开箱即用，且学习曲线比较平滑的。有些框架入门简单，但是进阶和落地难度就会特别高；有些框架入门难度稍微高点，但整体的学习难易曲线比较平滑，适合不断打怪升级，这点需要看个人适配程度和喜好。
第二点，功能丰富意味着落地实践阶段二次开发封装的成本投入较低。详细的官方文档可以帮助新手更快的入门，且其中也会有不少的案例。所谓的生态就是用这个框架的人多不多，用的多自然遇到的问题多，解决问题的方法也有更多人在前面趟坑。
至于第三点，就是选型后落地方面的考量。支持多语言，意味着和研发团队的技术栈以及被测应用更为匹配；开源意味着更低的直接成本，扩展性则是是否支持团队级别的定制化选项。
自动化测试落地实践路径
自动化测试框架和工具都很成熟了，落地实践的案例也不少，但具体落地过程肯定会遇到各种各样的问题，解决问题的过程需要考量具体的业务特性，基础设施建设，项目迭代频次等很多因素，很难说有普适性的通用案例可以参考。
我想换个角度，从自动化测试相关的面试题来聊聊它的落地路径，也许你能收获不一样的思路和方法。当然，下面列举的面试问题是由浅及深的，且会列出考察点和回答问题的逻辑，希望能对大家有所帮助。
1、自动化测试是如何做的？
回答思路：从问题出发，要解决什么问题，采用了什么工具/框架，原因是什么？自动化测试的流程，重点是哪些方面，要面临哪些挑战，如何解决的，是否有更好的方式。
2、选择自研框架和开源框架？
回答思路：这个问题考察两方面，一方面是对开源/商用框架优缺点的了解程度，以及和自身团队及业务的匹配性；另一方面则是自研框架和团队及业务的是配性更强，但成本更高。
3、自动化测试主要投入和产出是什么？
回答思路：同样考察两方面，一方面是前期的产出和效果肯定是低于成本投入的，自动化需要长期持续建设且项目相对稳定，才能在大后期收益覆盖成本。另一方面则要表达出自己对自动化测试的理解，比如自动化就是用来辅助测试，解决重复性高的执行工作，如果最开始奔着提升效率，那大概率最后会不了了之。
4、如何管理自动化测试数据？
回答思路：分阶段用不同的方法。单人或者刚开始落地，以简单易懂为主，比如Excel；规模稍微起来或者参与自动化测试工作的人多了，就要考虑配置文件或者函数生成方式；大规模覆盖阶段则要考虑造数工厂方式。
测试数据管理是自动化测试中特别重要的一环。特别是团队扩大，业务复杂度上升之后，如何高效合理管理测试数据，需要很深入的思考和大量的实践。 重要的是要有持续迭代和优化的做事方式，而不是从一开始就求大而全。
5、自动化测试如何融入CICD交付流水线？
回答思路：单纯的做自动化测试，产出和价值并不高，自动化测试如果不能持续集成，融入到持续交付流水线中，那只能说是测试用例自动化执行。更好的方式是让自动化测试成为整个研发交付流程的一部分，为研发交付提供辅助和支撑。
当然，CICD的交付流水线是整个技术团队要发力做的事情，需要解决很多前置问题，比如编码规范、代码分支命名规范、版本管理、完善监控，也需要技术团队内部各团队协同配合。
回答这个问题，可以从推动和参与CICD流水线建设来讲，解决了哪些问题，最终达成了什么效果。
6、如果让你来负责整体的质量保障工作，你会从哪些方面入手？
回答思路：这个问题看似和自动化测试没有直接关联，但实际上很考验测试工程师的全局思维和技术视野，以及对业务和技术关系的理解。
在质量保障体系中，流程建设、需求/风险/进度管理、质量门禁、团队赋能、工具提效、人员培养、知识库沉淀等多个方面都需要进行建设，自动化测试是质量门禁、工具提效辅助和团队赋能的重要抓手。
7、从零开始从零开始落地自动化测试，你会如何做？列举重要的几个方面。
- 前期摸底：业务情况、团队的技术基础设施、团队成员的技术能力等。
- 调研对比：商用&开源&自研框架的优劣势，做demo，拿到数据支撑结论，然后出落地方案。
- 分阶段落地：不同阶段的重点是什么，要解决什么问题，采用什么方法和手段，需要的资源和面临的挑战。
- 更进一步思考：能否为测试团队赋能，怎么做？能否推动整个研发交付流水线流程，有什么好的想法和思路。
以上就是我在面试候选人时，关于自动化测试经常问的几个问题。至于自动化测试的落地路径，答案都在上面的几个问题中包含了。从我的角度来说，无论是面试回答问题，还是技术工程落地，注意如下几点即可。
- 事前-分析和思考：逻辑清晰条理明确。
- 事中-推动解决问题：合理的方法，以拿结果为导向。
- 事后-持续复盘改进：跟随业务和团队的变化，不断改进，使之更符合团队需要。
