在AI技術日益滲透到各行各業(yè)的今天，軟件測試領域也不例外。上回《別再做“點點點”測試了！AI時代測試工程師的隱形技能樹，你點亮了幾個？》提到測試人員也該學門語言、懂點代碼，這話題在圈里激起千層浪，反響強烈。

之所以用“爭議”形容，是因為不少小伙伴覺得測試人員學代碼，要么難如登天，要么性價比太低。非計算機專業(yè)出身的，壓根沒接觸過；計算機專業(yè)但沒深造好的，基礎薄弱；從開發(fā)轉行測試的，隔行如隔山，時間一長也都忘得差不多了。

今天，我就專門針對這個爭議點，和大家好好聊聊。

先說說我自己的經歷。我在測試領域摸爬滾打快10年了，是從硬件行業(yè)跨界過來的。剛入行時，我對數據庫、Linux這些概念一竅不通，是個徹頭徹尾的小白?？扇缃?，我不僅精通多個核心系統的業(yè)務，還能熟練搞定數據庫調優(yōu)、服務器監(jiān)控這些技術活。

最開始，我做測試就是打開界面，這兒點點，那兒戳戳，發(fā)現個問題就像撿到寶一樣興奮，趕緊記下BUG。后來，我學會了通過日志定位問題。再到現在，面對新業(yè)務或迭代更新，我的第一反應是打開GIT，查看程序的變動，仔細review代碼的修改是否全面、能否真正解決問題。

很多時候，我會結合自己對系統整體代碼的理解，對比研發(fā)人員的修改思路和我的預期，分析哪種更優(yōu)，是否存在被忽視的漏洞。如果review代碼時發(fā)現明顯問題，我會直接找開發(fā)討論；要是有疑問，就會在后續(xù)的功能測試中重點留意。

這種基于代碼review的測試方式，目前是我最常用的。當然，我知道這未必適合所有人，但我堅信，透過代碼洞察本質，開展更接近白盒測試的測試工作，絕對是未來測試行業(yè)的一大發(fā)展方向。尤其是在AI技術的輔助下，測試人員通過代碼分析可以更快速地識別潛在問題，利用機器學習模型預測軟件缺陷，甚至自動化生成測試用例。

所以，我堅定地站在正方陣營，認為測試人員看懂代碼不僅重要，更是十分必要。接下來，我就從幾個關鍵點，詳細說說看懂代碼的必要性。

一、生產問題復現

作為一名測試人員，經常要和生產環(huán)境中的問題打交道，很多時候需要第一時間去排查。這些問題大多是通過客服或者運維人員反饋過來的，但客戶提供的信息往往并不完整，這就給問題的重現帶來了很大的困難。比如：

有一天，客服團隊向測試組反饋了一個客戶投訴：客戶在下單過程中，支付成功后發(fā)現除了有一筆付款成功的訂單外，還出現了一筆待支付的訂單?？蛻魮目赡軙恢貜涂劭?，所以進行了投訴。

針對這樣的投訴，測試人員首先嘗試在灰度環(huán)境進行復現。下單并支付成功后，查看訂單情況，發(fā)現只有一筆付款成功的訂單，復現失敗。

由于客戶反饋的情況比較特殊，測試人員決定從代碼邏輯入手進行分析。通過查看代碼，可以確定客戶調用的是購買接口。順著代碼的執(zhí)行路徑進行跟蹤，發(fā)現了一個潛在的問題：如果第一次扣款操作超時或者失敗，客戶換卡重新支付時，由于冪等校驗邏輯存在缺陷，系統可能會重新創(chuàng)建一筆訂單并發(fā)起支付。這樣一來，之前的訂單就會一直處于待支付狀態(tài)。

基于這一發(fā)現，測試人員通過客服與客戶進一步溝通確認，得知客戶第一次選擇的銀行卡余額不足，因此換卡支付時出現了上述問題。

由此可見，如果測試人員能夠讀懂代碼，就可以更快地定位問題，而不是像無頭蒼蠅一樣盲目地重復測試。即使你具備出色的探索式測試技能，在這種情況下也可能會浪費大量的時間。在AI的幫助下，測試人員可以利用自然語言處理技術分析客戶反饋，快速定位問題代碼段，從而提高問題復現的效率。

二、提升測試效率

在測試工作中，最讓人頭疼的莫過于頻繁的返工。開發(fā)可能只修改了一小部分代碼，但對測試來說，每次回歸測試都意味著巨大的工作量。

如果能在開發(fā)提交修改后，第一時間通過代碼變化來評估修改的完整性，那效率提升可不是一星半點。這也是我經常先讀代碼的原因之一。

除了review代碼，閱讀代碼還能幫助我們完善測試用例。很多時候，我們可能會因為不熟悉開發(fā)的組件而忽略一些潛在的錯誤。比如我們系統的設計思路是這樣的：如果支付調用銀行超時，就會通過消息隊列異步發(fā)送異常信息，同時有監(jiān)聽程序實時監(jiān)控隊列，一旦發(fā)現超時消息就重新調用，成功就繼續(xù)后續(xù)業(yè)務，繼續(xù)超時就再推回隊列。

針對這種基于隊列設計的異常情況，我們可能會因為不了解而漏掉相關的測試用例。這時候通過代碼review，就能更好地發(fā)現這些關鍵點，從而完善用例中對消息異步推送的驗證，更好地保證系統穩(wěn)定運行。

更重要的是，在閱讀代碼的過程中，我們會帶著對代碼設計的不確定性和疑問，這使得我們在測試時更有針對性。根據我個人的經驗，這種方式在測試中發(fā)現問題的概率也會更高。

AI技術，如代碼分析工具和機器學習模型，可以幫助測試人員更快速地識別代碼中的變化，預測可能引入的缺陷，從而提前準備測試用例，進一步提升測試效率。

三、定位問題

咱們之前就提到過，提BUG的最高境界不僅僅是發(fā)現問題和描述問題，更重要的是能夠定位問題并給出解決方案。

對于一些相對簡單的問題，如果測試人員能夠讀懂代碼，完全可以借助日志中的報錯信息，快速定位到代碼出錯的具體位置，并進行進一步的分析，而不是僅僅把截圖和日志一股腦兒扔給開發(fā)人員。

在實際工作中，有時會遇到日志信息缺失的情況，這給問題定位帶來了不小的麻煩。在這種情況下，測試人員甚至需要自己動手增加一些日志打印語句，以便更好地定位問題。

因此，掌握程序日志的寫法，對測試人員來說是非常有幫助的。AI技術，如智能日志分析工具，可以幫助測試人員自動分析日志信息，快速定位問題原因，減少手動分析的時間。

四、后續(xù)進階

過去那種測試人員無需編寫代碼的日子已經一去不復返了。如今，無論是從事自動化測試、測試開發(fā)，還是接口測試等工作，都需要你親自動手編寫大量代碼。

無論是開發(fā)小工具、構建測試框架，還是搭建測試平臺，都離不開扎實的代碼能力。從這個角度來看，學習代碼的重要性不言而喻。

關于如何學習代碼，我想多分享一些個人經驗。在之前的文章中，我已經介紹了一些我認為必須學習的內容。而在真正開始開發(fā)實踐時，我特別推薦“邊做邊學”的方式。

很多同學一聽說要學寫代碼，就立刻去購買一堆諸如《從零開始學PYTHON》《20天JAVA速成》（書名純屬虛構，如有雷同純屬巧合）之類的書籍，然后從頭到尾認真學習，結果卻感覺什么都沒學會。

相反，在有一定基礎之后，通過實際項目來學習代碼，可以在實戰(zhàn)過程中更深刻地理解代碼知識。

這也是我總是強調大家不要只是看，一定要動手去實戰(zhàn)的原因。這也是為什么我更愿意去做一些大型的實戰(zhàn)課程，因為這樣可以避免大家對知識的理解僅僅停留在表面。

五、提升業(yè)務能力

代碼能力對于提升業(yè)務理解至關重要。代碼是業(yè)務邏輯的基石，深入理解代碼層面的細節(jié)，能讓你對業(yè)務的掌握達到更高的境界。

這樣，你就能在項目的需求階段就積極參與，準確評估需求的可行性及其對現有系統的潛在影響。

以我們自己的項目為例，無論測試用例設計得多么全面，當涉及到一些復雜的業(yè)務細節(jié)時，最終還是需要通過代碼來梳理和驗證。只有這樣，我們才能確保測試覆蓋到所有關鍵點，從而更有效地保障系統的穩(wěn)定性和可靠性。

AI技術可以幫助測試人員更好地理解業(yè)務邏輯，通過自然語言處理技術分析需求文檔，自動識別潛在的業(yè)務風險，從而在需求階段就參與進來，提升業(yè)務能力。

六、完善思維方式和提升個人形象

深入理解代碼，不僅能幫我們完善思維方式，還能讓與開發(fā)人員的溝通更加順暢。

當我們關注代碼邏輯時，我們能更好地理解開發(fā)的設計思路和架構理念。這種深度的理解不僅能提升我們的技術水平，還能在開發(fā)團隊中樹立我們的專業(yè)形象，讓我們在開發(fā)人員眼中更具價值。

AI技術可以幫助測試人員更好地理解代碼邏輯，通過機器學習模型分析代碼結構，預測代碼行為，從而提升測試人員的思維方式。同時，AI輔助的代碼分析工具可以提高測試人員在團隊中的形象，展示其專業(yè)能力。

總結來說，我們認為對于測試人員而言，具備讀代碼的能力是非常重要的！那么，你對此有何看法呢？你認為測試人員是否有必要理解代碼？歡迎在評論區(qū)留言，分享你的觀點。在AI時代，測試人員掌握代碼能力不僅是提升個人技能的需要，更是適應行業(yè)發(fā)展的必然趨勢。

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