银川学习软件测试学费怎么收

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   5.AI测试工具分类

   差分测试工具（DifferentialTools）

   利用AI和ML算法来识别代码相关问题、安全漏洞、回归等，是通过代码扫描、单元测试自动化等实现的。这一类工具包括:

   Launchable：基于ML算法，根据历史测试结果和软件源代码的变更预测每个测试用例失败的可能性。该工具允许用户记录测试套件，先运行可能会失败的测试。人们可以用这个工具动态选择有失败可能性的测试用例集合，从而让测试在几分钟内完成。

   谷歌OSS-Fuzz：是一个模糊测试工具，旨在使通用开源软件更加安全、稳定和可靠。这个工具结合了现代模糊技术和可伸缩的分布式执行，支持C/c++、Rust、Go和Python代码

   视觉测试工具（VisualTools）

   随着各种屏幕大小和配置的平台数量的不断增加，如何有效地进行UI测试已经成为测试工程师和开发人员的一项乏味的任务。此外，为了提供更好的用户体验，产品的UI层会不断变更，迫切需要视觉AI测试工具有效地测试UI的所有变体。这一类的工具包括:

   Applitools：是一个AI驱动的视觉测试和监控平台，被定义为一个由视觉AI赋能的下一代自动化测试平台，主要功能包括ApplitoolsEyes，有助于提高测试覆盖率和减少测试维护成本。超快网格有助于跨浏览器和跨设备的测试，并将功能和视觉测试速度提高了30倍。这个Applitools平台可以集成目前所有的现代测试框架，并与许多现有的测试工具（如Selenium、Appium、Cypress等）协同工作。

   Percy：BrowserStack公司的Percy是一个一体化的视觉审查平台，具有惊人的功能，如像素-像素之间的差异检查，响应时间的差异检查，快照（snapshot）稳定性检查。该工具允许跨浏览器渲染、高速渲染，并具有并行测试的功能。Percy帮助团队进行自动化视觉测试。它可以捕获屏幕截图，并将其与基准截图进行比较，显示视觉方面的差异。它增加了视觉测试的覆盖率，增强团队发布代码变更的信心。

   声明式测试工具（DeclarativeTools）

   这类工具旨在提高测试自动化的效率和稳定性，利用AI和ML，并具备基于机器人过程自动化(RPA)、自然语言处理(NLP)、基于模型的测试自动化(MBTA)和自主测试方法(AutonomousTestingMethods，AT)等方法的各项功能。这些方法的主要目的是通过智能的自动化来消除繁琐、容易出错、重复的任务。这一类的工具包括:

   Tricentis:AI驱动的下一代自动化测试工具，允许敏捷和DevOps团队实现测试自动化目标和基于AI的持续测试。这个工具对软件应用进行端到端的自动化测试，支持测试用例设计、测试自动化、测试数据设计和创建，以及测试分析等多个方面，从业务角度进行UI和API测试。

   UiPathTestSuite：用于测试自动化和测试过程的集成，帮助启动弹性机器人（resilientrobots），并确保测试自动化的质量。UiPathTestSuite由UiPathStudioPro、UiPathTestManagers，和UiPathOrchestrator三部分组成。UiPathStudioPro通过拖放界面开发自动化脚本；UiPathTestManager用来管理测试任务；UiPathOrchestrator用来执行测试任务。UiPathTestSuite全方位的提供测试支持，并帮助RPA开发人员开发更多的测试自动化，更好的执行测试任务，而且无需修复测试脚本。

   自我修复测试工具（Self-healingTools）

   在自动化测试中，测试的稳定性、可靠性和脚本维护的问题一直存在，这也是在测试自动化中引入AI和ML的主要原因之一。为了解决这些问题，有些公司已经开发出基于录制-回放机制的自我修复工具，ML引擎用于被录制脚本的自我修复。这一类的工具包括：

   Mabl：是为CI/CD（持续集成/持续交付）构建的的智能测试自动化平台。Mabl抓取应用程序屏幕，并开始运行大多数应用程序常见的默认测试。它还使用ML算法来改进测试执行和缺陷检测。

   Testim：使用AI和ML算法来实现测试的自动化。AI被用来加快测试脚本编写、执行和维护的速度。Testim基于ML实现自动化测试脚本的自主维护，能够编写稳定性高的测试脚本。

   5.结论

   随着技术的进步，越来越多的企业开始采用敏捷和DevOps实践。但是，随着这些方法的采用，对支持持续测试和持续发布的健壮工具的需求也在增加。于是，基于AI的测试自动化工具应运而生。AI驱动的测试自动化工具不仅支持DevOps实践，还带来了和人类相似的决策能力，终有助于在更短的时间内发布高质量的软件。

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