提升回归测试自动化：数据驱动与GUI状态恢复策略

本文主要探讨了自动化回归测试的技术和实现策略，由李刚毅和金蓓弘两位专家共同撰写，发表于2006年。回归测试在软件开发过程中扮演着关键角色，它旨在确保软件在修改或更新后仍能维持原有的功能行为。作者提出两种创新方法来提升自动化回归测试的效率和灵活性。 首先，他们介绍了一种数据驱动的方法。这种方法的核心思想是将测试脚本设计成通用的，能够驱动所有类似的测试用例组。通过这种方式，测试者无需为每个特定用例编写独立的脚本，而是编写一个能适应多种场景的数据驱动测试框架。这种分离测试执行与测试逻辑的设计使得维护和修改测试用例变得更加便捷，提高了代码的复用性和可维护性。 其次，作者提出了利用动态链接库来增强软件图形用户界面（GUI）自动化测试的稳定性。动态链接库允许在不修改原软件代码的情况下，恢复被测应用在不同状态下的GUI行为。这样做的好处在于，即使被测软件的状态发生变化，测试系统也能有效地应对，减少了因软件状态变化而引起的测试失败，从而提高了整个自动测试系统的健壮性。 这两项技术不仅提升了回归测试的自动化水平，也考虑到了测试的可扩展性和适应性，对于软件开发团队来说，具有很高的实用价值。论文的关键词包括“软件测试”，“回归测试”以及“Silktest”，后者可能是作者所使用的自动化测试工具。文章遵循了《计算机工程与应用》（1001-3695）的分类标准，并在2005年1月6日提交，经过修订后于同年3月29日发表。 本文深入分析了自动化回归测试的关键技术，并展示了如何通过数据驱动和动态链接库技术来优化测试过程，对于软件质量保证和测试流程的改进具有重要的参考价值。