职场经验：2023软件测试3大发展趋势，看看你都知道吗？ ...

软件测试行业前景如何？小白刚入行会出现什么样的问题？如何打破瓶颈？这一系列的问题，是很多在行业表面望的小白，以致是刚入行的萌新测试人员密切关注的！毕竟这关系到你未来的收入，以致关系到你的职业发展方向，以是下面就为你的问题做一些解答。
一 如今开始学习软件测试还来得及吗？

在互联网的浪潮下，如今各种规模的公司都非常器重软件测试。
几年前，软件测试行业照旧一个热门。随着转行者和结业生不绝涌入软件测试行业，如今软件测试行业的“缺口”基本饱和。
当然，我说的是最底子的功能测试的岗位要求很少，而自动化、性能、安全以致未来可能出现的大数据测试、AI测试的机遇照旧很多的。
软件测试发展太快了，纵观各大招聘网站，底子功能测试岗位需求难度渐渐增加，自动化测试和一连测试已经占据主流位置。

图片来源：职友集

对于测试发展的一点猜测
01是软件测试在未来的5年内发展会非常快

如今，人工智能和大数据的发展将互联网带入了一个新的期间，软件的复杂性和信息安全使得软件公司越来越必要专业的测试人员来控制质量，如果测试这关过不了，产品做出来也是死掉，软件测试非常告急。
02手工测试已无法站稳脚跟

很多测试人员的技术程度因为知识不成体系大概学的不敷踏实的缘故起因，只能照葫芦壶瓢的做一些简朴的工作。但是如今只会手工测试已然无法继续站稳脚跟，企业更多的是必要一些技术层级更高的人才，能做更多事变的测试开发，和经验丰富的性能、安全测试等。
二 2023年测试行业的发展会如何？

我翻阅了市面上主流的招聘网站，发现如今接口自动化岗位显着增多；性能测试的工资趋势也越来越高。

 01企业招人对于测试工程师的综合技能要求越来越高
下面特质会是加分项：
快速学习、系统学习、学以致用、系统思考、强大的推动力、技术思维、突出的沟通本领、有条理性、抗压性、乐观精神、抗挫折的本领、迅速调整的本领、迭代改进的意识、ownership、团队互助、愿景和规划。
这些特性表现了人的内核，有强大内核的人，做什么都行，技能临时不足，也肯定可以补足。以是，在招聘的时间往往对是否录用的判定起着决定性作用。

 02测试差异化的工资越来越大
熟练掌握一种语言你就凌驾了90%的应聘者，什么叫熟练掌握呢？
拿Java来说：熟练使用Java的常见API;
深入理解基于语言特性/系统特性的知识，比如Collections的实现机制、类型系统、I/O、网络、多线程等等;
熟知设计模式；
熟悉JVM的工作模式;
熟练使用调试排查工具办理性能问题;
掌握市面上常见的脚手架；
掌握周边知识(OPs相关、网络知识相关)；
有很好的实战开发经验(做过真正被生产查验的东西)；
对于测试开发，AOP，Java字节码技术黑白常告急的知识。
这是一个很长的学习清单，必要花几年时间来养成。做到了这点，实在你就可以拿到测试开发岗位的高薪了！
03技术更新迭代迅速，自学测试越来越难，时间成本越来越高。

随着数字化技术应用广泛遍及，各公司对软件测试的要求也在一连迭代与增加。如今，越来越多的公司和组织都相继采用了Agile和DevOps之类的软件开发方法，来鼓励和促进测试团队与开发团队间的精密协作。总而言之，我认为软件测试行业以下几大重点发展方向值得大家关注：
敏捷与DevOps
如今，很多组织已采用了敏捷与DevOps, 用敏捷来相应快速变革的需求，用DevOps相应对速率的要求。
DevOps 有助于集成开发和运维的活动（实践，规则，流程和工具），以减少开发到运维的时间。对于正在探求缩短软件的生命周期，从开发到交付和运维方法的组织来说，DevOps已成为一种广泛接受的办理方案。
敏捷DevOps的采用有助于团队更快地开发和交付高质量的软件，这就是所谓的“速率质量”。在过去的五年中，敏捷和DevOps的采用取得了巨大的回报，并将在未来几年中继续得到增强。
测试自动化
为了有效地实行DevOps实践，软件团队不能忽视测试自动化，因为它是DevOps过程的基本元素。
软件团队必要探求机遇用自动化测试取代手工测试。由于测试自动化被认为是DevOps的一个告急瓶颈，大多数回归测试都应该自动化。
鉴于DevOps的遍及和测试自动化没有被充分使用的毕竟，只有不到20%的测试是自动化的，以是在组织中增加测试自动化的采用还有很大的空间。应该在项目中引入更先进的方法和工具，以便更好地使用自动化。
现有的盛行自动化工具，如Selenium、Katalon和TestComplete，都在不绝开发新的功能，使自动化变得更简朴、更有效。
API和服务的测试自动化
解耦客户端和服务器是设计Web和移动应用程序的趋势。
API和服务在多个应用程序或组件中被重用。因此，这些变革要求团队去测试独立于应用的API和服务。
当跨客户端应用程序和组件使用API和服务的时间，测试它们比测试客户端更有效和高效。趋势是API和服务测试自动化的需求不绝地增加，这可能凌驾终极用户在用户界面上使用的功能。
拥有得当的API自动化测试流程、工具和办理方案要比以往任何时间都告急。因此，为你的测试项目学习最佳API测试工具是值得的。
人工智能测试
只管应用人工智能和呆板学习(AI/ML)方法来应对软件测试中的挑战在软件研究领域并不新鲜，但近来AI/ML拥有大量可用数据，这一优势为在测试中应用AI/ML提供了新的机会。
然而，AI/ML在测试中的应用仍处于早期阶段。组织将找到优化AI/ML测试实践的方法。
开发AI和ML算法，天生更好的测试用例、测试脚本、测试数据和陈诉。预测模型将有助于确定测试点、测试内容和时间。智能分析和可视化资助团队检测故障，了解测试覆盖范围，高风险地域等。
在未来几年，我们希望看到更多的AI/ML应用于办理质量预测、测试用例优先排序、故障分类和分布等问题
大数据测试
如今各类企业都会根据业务相关的大数据，制定得当自身环境的最佳营销策略。
在大数据测试中，软件测试人员重要验证目标应用在使用各种商用集群服务和调用其他支撑元素时，能否有效处置惩罚TB级数据。
这种测试通常集中在功能和性能方面。当然，数据质量也是大数据测试的关键因素。我们必要根据不同的特性(包括同等性、有效性、准确性、完备性、可重复性等)来查抄数据的质量
三 自学软件测试我真的可以吗？

自学不是不可以，但必须必要几个条件条件——对自己职业定位的清楚熟悉，对自己应该去什么岗位的熟悉，以及科学的职业规划。根据职位有一个专业的判定，知道自己必要掌握哪些技能，应该按照什么顺序依次学习。在第二点的底子上，有系统的学习资料和相应的实践项目去操纵，从而摆脱“0经验”的状态。
有可以提问的人大概资源，可以跨越学习路上的一切障碍(当然也有可能有本领撞车)。
被录用只是第一步，被录用后站稳脚跟更告急。因此，在学习的过程中，我们应该学会如何将知识付诸实践。
然而现实中，我接触的几百个打算自己转行的朋侪中，大部门都没有那么顺利。他们遇到了以下问题:
1、完全不懂IT，自己碎片化搜刮各种信息，搜刮完了也没有专业判定本领。
2、耗费大功夫整理出了不少知识点，但却发现内容太过细碎且衔接不上。
3、学习中遇到问题，花大量时间去网上探求资料，但也不知道这些答案对不对，费事无效。
4、针对技能点的学习，不知道怎么做实操，做出来不知道对不对、那里不对，没人可问。
5、对入职后的现实工作不了解，也不知道现有的知识点到时间该如何落地。
6、找工作拿不出系统的实战作品，高不成低不就。
…...
诸如此类的，还有很多活生生的例子，比如担心学习本领，担心不能坚持，担心没有实战项目，等等，等等。
因为，在有限的时间里，有太多的未知，太多的阻碍，无法有效地完成一件你从未接触过的新事物。
稍有不确定，情绪动摇，一切都会功亏一篑。
那么，这个时间，能给出的最现实的建议就是请对号入座)
1.如果你对自己的学习本领、执行本领、搜刮整理新信息的本领、适应新事物的本领都非常自负，那么自学绝对没有问题。收集好资料，按照筹划一条一条完成就行了。你唯一必要的是刚强和坚持。
2.如果你担心自己学习本领一般，坚持不下去，不知道如那边理未知带来的问题，那么我建议你找一个靠谱的机构报班，帮你梳理前期学习筹划，帮你系统学习，帮你摆脱0经验状态，带你度过从0到1最艰难的时期。
还有一点，不管你选哪个，都不要浪费时间。毕竟时间成本也是钱。我们要做的“跳出自己的舒适区”是一项大事业，一旦决定了，就不能拖。
希望无论走什么路，都能到达自己喜好的彼岸~
最后：下方进去可以领取一份完备的软件测试视频教程，朋侪们如果必要可以自行免费领取 【保证100%免费】

 

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