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，是很多在行业外观望的小白，甚至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，甚至关系到你的职业发展方向，所以下面就为你的问题做一些解答。

　　一、现在开始学习软件测试还来得及吗？

　　在互联网的浪潮下，现在各种规模的公司都非常重视软件测试。

　　几年前，软件测试行业还是一个热点。随着转行者和毕业生不断涌入软件测试行业，目前软件测试行业的“缺口”基本饱和。

　　当然，我说的是最基础的功能测试的岗位要求很少，而自动化、性能、安全甚至未来可能出现的大数据测试、AI测试的机会还是很多的。

　　软件测试发展太快了，纵观各大招聘网站，基础功能测试岗位需求难度逐渐增加，自动化测试和连续测试已经占据主流位置。

　　对于测试发展的一点猜测

　　目前，人工智能和大数据的发展将互联网带入了一个新的时代，软件的复杂性和信息安全使得软件公司越来越需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，软件测试非常重要。

　　02手工测试已无法站稳脚跟

　　很多测试人员的技术水平因为知识不成体系或者学的不够扎实的原因，只能照葫芦壶瓢的做一些简单的工作。但是现在只会手工测试已然无法继续站稳脚跟，企业更多的是需要一些技术层级更高的人才，能做更多事情的测试开发，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，发现现在接口自动化岗位明显增多；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

　　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、突出的沟通能力、有条理性、抗压性、乐观精神、抗挫折的能力、迅速调整的能力、迭代改进的意识、ownership、团队合作、愿景和规划。

　　这些特性体现了人的内核，有强大内核的人，做什么都行，技能暂时不足，也一定可以补足。所以，在招聘的时候往往对是否录用的判断起着决定性作用。

　　02测试差异化的工资越来越大

　　熟练掌握一种语言你就超过了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解决性能问题;

　　· 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(做过真正被生产检验的东西)。

　　对于测试开发，AOP，Java字节码技术是非常重要的知识。

　　这是一个很长的学习清单，需要花几年时间来养成。做到了这点，其实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普及，各公司对软件测试的要求也在持续迭代与增加。目前，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紧密协作。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

　　目前，很多组织已采用了敏捷与DevOps, 用敏捷来响应快速变化的需求，用DevOps响应对速度的要求。

　　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。对于正在寻找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解决方案。

　　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“速度质量”。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

　　为了有效地实施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。

　　软件团队需要寻找机会用自动化测试取代手工测试。由于测试自动化被认为是DevOps的一个重要瓶颈，大多数回归测试都应该自动化。

　　鉴于DevOps的普及和测试自动化没有被充分利用的事实，只有不到20%的测试是自动化的，所以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，以便更好地利用自动化。

　　现有的流行自动化工具，如Selenium、Katalon和TestComplete，都在不断开发新的功能，使自动化变得更简单、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，这些变化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和服务的时候，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断地增加，这可能超过最终用户在用户界面上使用的功能。

　　拥有适合的API自动化测试流程、工具和解决方案要比以往任何时候都重要。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

　　尽管应用人工智能和机器学习(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，但最近AI/ML拥有大量可用数据，这一优势为在测试中应用AI/ML提供了新的机遇。

　　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，生成更好的测试用例、测试脚本、测试数据和报告。预测模型将有助于确定测试点、测试内容和时间。智能分析和可视化帮助团队检测故障，了解测试覆盖范围，高风险区域等。

　　在未来几年，我们希望看到更多的AI/ML应用于解决质量预测、测试用例优先排序、故障分类和分布等问题。

　　大数据测试

　　目前各类企业都会根据业务相关的大数据，制定适合自身情况的最佳营销策略。

　　在大数据测试中，软件测试人员主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，能否有效处理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。我们需要根据不同的特性(包括一致性、有效性、准确性、完整性、可重复性等)来检查数据的质量。

　　三、自学软件测试我真的可以吗？

　　自学不是不可以，但必须需要几个前提条件——对自己职业定位的清晰认识，对自己应该去什么岗位的认识，以及科学的职业规划。根据职位有一个专业的判断，知道自己需要掌握哪些技能，应该按照什么顺序依次学习。在第二点的基础上，有系统的学习资料和相应的实践项目去操作，从而摆脱“0经验”的状态。

　　有可以提问的人或者资源，可以跨越学习路上的一切障碍(当然也有可能有能力撞车)。

　　被录用只是第一步，被录用后站稳脚跟更重要。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友中，大部分都没有那么顺利。他们遇到了以下问题:

　　1、完全不懂IT，自己碎片化搜索各种信息，搜索完了也没有专业判断能力。

　　2、花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，花大量时间去网上寻找资料，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、哪里不对，没人可问。

　　5、对入职后的实际工作不了解，也不知道现有的知识点到时候该如何落地。

　　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，比如担心学习能力，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，这个时候，能给出的最实际的建议就是:(请对号入座)

　　1.如果你对自己的学习能力、执行能力、搜索整理新信息的能力、适应新事物的能力都非常自信，那么自学绝对没有问题。收集好资料，按照计划一条一条完成就行了。你唯一需要的是坚定和坚持。

　　2.如果你担心自己学习能力一般，坚持不下去，不知道如何处理未知带来的问题，那么我建议你找一个靠谱的机构报班，帮你梳理前期学习计划，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，都能到达自己喜欢的彼岸~