【51CTO.com快译】在传统的软件开发中，测试专业人​​员除了手动进行各种测试以外，更多时候需要依赖自动化的测试工具，来反复执行某些相同的测试任务。对于一些按照硬编码值执行、且无需任何修改的简单测试任务而言，记录和回放工具能够通过录入用户的操作步骤，在相同的条件下，以相同的方式多次执行相同的步骤。
虽然自动化测试的优势在于减少了测试大量用例所耗费的时间，但是其劣势在于必须使用相应的自动化测试脚本。因此，测试人员往往需要花费时间去学习测试目标所对应的编程语言，以满足特定的测试需求，或是需要四处寻找现有的脚本资源。同时，他们需要维护现有的测试用例，按需进行调整，以跟上测试目标的修改。
另外，自动化测试的缺点还包括：  受限的可定制性：只有当测试人员具有一定的编程技能，并且测试工具能够支持将测试用例按照其首选的语言予以导出时，才能提供对于测试记录的定制。 受限于屏幕的大小与分辨率：测试工具在录制测试对象所处的屏幕位置时，可能会因为在不同场景下，显示器分辨率的调整，以及应用程序的大小变化，而失去原有的定位和功能。 
显而易见，由于大多数自动化测试任务，都要求能够使用一系列的测试数据，而且能够在不同的条件下、以及不同的环境中执行测试，因此，记录和回放工具只能自动化其中一小部分。
当然，客观而言，记录和回放工具对于那些自动化测试的初学者，以及对于应用程序更改并不频繁的场景而言，确实是理想的解决方案。
在测试界，人们往往把“无脚本自动化测试工具()”与“记录和回放工具”混为一谈。记录和回放为工作脚本提供了经由硬编码的输入值，用户可以在此基础上对其进行自定义。而借助无脚本自动化测试，您可以根据目标应用上的用例，自动生成相应的测试脚本，这是对于传统记录和回放功能的升级。因此，无脚本测试自动化是一种更有条理的模型。通过可重用的脚本，用户能够轻松地自动化大多数测试用例。
经历了多年的发展与迭代，如今市面上有着许多易于编写和维护的无脚本测试方案。下面我们来一起讨论其中最为流行的十种方案：
1.自然语言处理(NLP)
目前，一些最新的无脚本自动化测试工具能够通过采用NLP语法，来创建各种测试用例。就像编写简单的英语语句一样，用户可以轻松地实现测试用例的自动化。此类工具一般会带有AI驱动的内核，因此大幅节省了用户对其维护的时间。
由于用户只需要了解用于创建测试用例的正确语法，并根据实际情况将其运用于繁简不同的测试场景中。此类工具的学习曲线并不陡峭。目前市场上用到NLP的典型自动化测试工具包括：Testsigma和Functionize等。
2.基于模型的测试
不同于多数只创建测试脚本的工具，以TOSCA为代表的基于模型的测试技术，可以为被测应用创建自动单元测试(AUT)模型。此类工具一般具有测试用例自动化所需的三个组件：AUT技术细节、测试方案逻辑和测试数据，它们可以在测试中被合并使用。
每当检测到AUT中的任何更改时，中央模型会自动更新已存储的有关AUT的所有技术细节。因此，此类测试技术更适合于处理那些需要频繁进行维护的繁琐任务。
为了能够覆盖所有需要测试的用例，同时忽略掉那些无需涉及的部分，TOSCA除了用到了基于模型的测试技术之外，还会利用基于风险的测试技术，来按需执行测试用例。
3.录制屏幕截图
采用“录制屏幕截图”作为测试步骤与动作的工具，主要针对的是视觉效果方面的应用测试。当已有的屏幕快照与当前的待测应用之间存在差异时，它们会立即生成相应的报告。
Testim和Screenster是使用此类方法的两款典型工具：  Testim.io以录制屏幕截图的形式，记录下用户每次操作时测试用例。同时，该工具还提供了重新分组和重用测试步