自动化测试不是写完脚本就完事了
很多人以为自动化测试就是写好脚本，点一下运行，结果出来了就大功告成。但现实往往没这么顺利。上周我们团队上线一个新功能，自动化脚本在本地跑得好好的，一到CI环境就频繁报错，排查了整整一天才发现是浏览器版本不一致导致的元素定位失败。
这说明，调试才是自动化测试里最花时间也最关键的环节。
从日志里找线索
当脚本执行失败时，第一反应别急着改代码，先看输出日志。很多框架比如Selenium + TestNG或Pytest都会生成详细的执行记录。重点看异常堆栈信息，尤其是最后一行抛出的错误类型。常见的比如NoSuchElementException、TimeoutException，基本就能判断是页面加载慢还是选择器写错了。
有时候错误信息不够直观，可以临时在关键步骤加打印语句，比如记录当前URL、页面标题或者某个元素的文本值，帮助确认流程走到哪一步出了问题。
分段验证更高效
面对复杂流程，比如登录→下单→支付→查订单，如果整个链路失败，不要一口气全重跑。可以把流程拆开，在关键节点插入断点式检查。例如先单独跑登录部分，确认能进主页；再模拟已登录状态直接测下单逻辑。这样能快速锁定问题模块。
像Python的pytest就支持用-k参数运行指定测试用例，Java的TestNG也能通过分组控制执行范围，合理利用这些工具能省不少时间。
可视化调试不可少
纯靠日志有时候看不出问题。这时候建议开启屏幕录制或截图功能。Selenium可以通过TakesScreenshot接口自动保存失败时的页面快照，配合Allure这类报告工具，可以直接在报告里看到出错那一刻的界面长什么样。
有一次我们发现脚本总是在点击“提交”按钮时报错，看了截图才发现弹窗遮挡了按钮，肉眼一看就明白为啥点不到了。
模拟真实用户操作
有些问题只在特定操作顺序下出现。比如验证码输入太快被当成机器人，或者连续点击触发防抖机制。这时候要让脚本更“像人”，适当加入随机等待、鼠标悬停、滑动滚动条等动作。
下面是一个简单的随机等待示例：
import time
import random
# 模拟人类操作间隔
def human_wait(min_sec=1, max_sec=3):
time.sleep(random.uniform(min_sec, max_sec))
human_wait() # 随机等待1到3秒
driver.find_element_by_id("submit-btn").click()这种小技巧能在调试阶段避免很多误报。
环境差异要提前考虑
本地能跑通不代表线上没问题。操作系统、浏览器版本、网络延迟、安全策略都可能影响执行结果。建议在调试初期就把测试环境尽量贴近生产环境。
我们有个教训：本地用Chrome最新版测试，CI服务器却还在用旧版Chromium，导致一些新的JavaScript API不支持，脚本直接崩溃。后来统一了Docker镜像里的浏览器版本，这类问题才减少。
善用断言和重试机制
不是所有失败都需要人工干预。对于网络波动引起的短暂加载失败，可以加一层重试逻辑。比如页面加载超时后自动刷新再试一次，而不是直接标为失败。
同时，断言要写得具体。别只写“检查结果正确”，而是明确指出预期值和实际值，这样出错时一眼就知道差在哪。