是否符合预期后，如不符合则进入维护保鲜环节及时进行处置，待处置成功后继续循环 构造流程。处置措施一般包括以下三方面： 1.若判断是场景发生变化，需重新评估； 2.若判断是场景中功能发生变化，需定位到具体功能，重新梳理更新场景； 3.其他问题：例如环境不可用等，需进一步排查解决。 四、实践成效 截至目前，已将该方法论应用到信贷领域的多个长链路业务场景，成效明显，极大 提升了测试数据准备的效率。 1：图像识别方法 im1 = pyautogui.screenshot(region=(截图区域左上角 X 轴坐标, 截图区域左上角 Y 轴 坐标,截图区域的宽度, 截图区域的高度)) # 在 im1 区域内定位 img 图像 grayscale=True 开启灰度识别 confidence=0.7 相似度 匹配阈值。 loc = pyautogui.locate(img, im1, grayscale=True

码的功能，以确保你的小修改没有对应用整体造成破坏——这太费时间了。 尤其是当你发现自动化测试能在几秒钟之内帮你完成这件事时，就更会觉得手动测试实在是太浪费时 间了。当某人写出错误的代码时，自动化测试还能帮助你定位错误代码的位置。 有时候你会觉得，和富有创造性和生产力的业务代码比起来，编写枯燥的测试代码实在是太无聊了， 特别是当你知道你的代码完全没有问题的时候。 然而，编写测试还是要比花费几个小时手动测