2022年-2023年软件测试和开发领域的强劲趋势

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2022年-2023年软件测试和开发领域的强劲趋势

2021年为软件测试领域带来了新的技术解决方案，以及质量保证和软件测试的实施。 与此同时，敏捷、敏捷和测试自动化等实践在整个软件测试周期中继续保持其相关性和应用。

2022年至2023年软件测试和开发领域的一些强劲趋势主要包括以下内容：

1.人工智能促进软件测试

福布斯一篇题为“软件测试中的人工智能：机器人会取代你的位置吗？”的文章提到：“依靠技术完成高度重复性任务，同时使人们能够专注于高价值活动，例如创收、关系建立和增长管理的趋势正在加快变革的步伐。由于许多测试空间是重复的， “我们有理由相信人工智能可以轻松地应用于这些领域。剩下的工作将留给测试人员，他们的工作将是审查系统并与人工智能合作，彻底改变测试的执行方式。”

这说明了人工智能在软件测试中的必要性和重要性。 随着业务数字化转型的加速，使用人工智能进行软件测试的速度和准确性必将提高。 甚至机器学习在测试和软件开发过程中也取得了长足的进步，特别是在预测分析、日志分析、需求跟踪和缺陷分析方面。

2. 数字化转型与持续集成

在过去的一年里，关于数字化转型的讨论和文章很多。 企业正在经历大规模的数字化转型，这带来了许多不安全感和挑战。 使用敏捷和 Stack 等方法，测试过程变得更加灵活，能够更好地响应业务需求。

然而，由于新功能必须以增量模型交付，这将增强对持续部署和集成到已启动和运行的应用程序中的需求。 业务转型每天都会遇到新的挑战，这些挑战可能与性能、安全性或功能有关。 因此，持续开发和集成的需求只会随着时间的推移而增加。

3、测试数据在业务中的有效应用

正如业务专家和技术极客所预测的那样，数据将增强测试人员的业务决策能力并实现有效的决策。 更重要的是测试数据，它确保得出的推论准确并以易于理解的形式提供。 测试人员需要验证数 TB 的数据是否得到有效处理并分解为精确的集群以获得所需的推论。

这种测试数据可以应用于性能测试、功能测试，甚至安全测试。 在大数据测试中，保证数据质量非常关键。 大数据测试可以从精度、准确度、一致性、重复性等特性开始验证。

4. 测试智能应用

据报告称，“2017年全球智能应用市场规模为83.9亿美元，预计到2026年将达到934亿美元，预测期内复合年增长率为30.7%。” 对高级分析工具日益增长的需求、部署新产品的技术进步以及大数据和分析市场的兴起正在推动智能应用程序的发展。 发展中经济体接受度的提高为市场扩张提供了重要机会。

该报告总结了智能应用程序的需求，我们可以从未来的趋势评估测试需求只会增加。 根据需求对这些应用程序的准确性、性能、安全性、功能以及其他任何方面进行有效测试的需求也在不断增长。

5. 性能工程，而不仅仅是性能测试

确保您的应用程序或软件在不断变化或具有挑战性的条件下按预期工作始终是需要考虑的重要因素。 性能测试一直是软件测试的一个关键方面，并且随着趋势的持续，性能测试*终将走向性能工程。 重点将主要放在确保性能、安全性、可用性、网络兼容性等的所有因素上，必须致力于交付高质量的应用程序，以满足客户不断增长的需求。

即使在未来几年，软件测试的需求和作用只会变得更加突出，技术和数字环境的挑战也必将进一步增加。 因此，软件测试和质量保证在这些不断变化的环境中保持相关性的需求同样重要。

软件测试学习路线

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1. 测试和软件模型

软件开发生命周期模型是指整个软件开发过程、活动和任务的结构框架。 软件项目的开发包括：需求、设计、编码、测试、稳定、部署、维护等阶段。

常见的软件开发模型包括瀑布模型、迭代开发、螺旋开发和敏捷开发。

1 瀑布模型

瀑布模型是*典型的预测方法，它严格遵循预先规划的需求分析、设计、编码、集成、测试和维护的顺序。 步骤结果是衡量进度的一种方式，例如需求规格说明、设计文档、测试计划、代码评审等。瀑布式主要存在以下问题：

每个阶段的划分完全固定，阶段之间会生成大量文档，大大增加了工作量； 由于开发模型是线性的，用户直到整个流程结束才能看到开发结果，从而增加了开发风险； 早期的错误可能要到开发后期的测试阶段才被发现，从而导致严重的后果。

因此，当需求未知并且在项目过程中可能发生变化时，瀑布方法基本上是不可行的。

2 迭代开发模型

迭代开发是一种与传统瀑布式开发相反的软件开发过程，具有更高的成功率和生产力。 迭代开发中，整个开发工作被组织成一系列短的、固定长度（比如3周）的小项目，一步步完成，因此是迭代的。 每次迭代都包括需求分析、设计、实现和测试。 使用这种方法，可以在需求完全确定之前就开始开发工作，并且可以在一次迭代中完成系统部分功能或业务逻辑的开发。 然后通过客户反馈细化需求，开始新一轮的迭代。 迭代开发具有以下优点：

降低风险。 如果开发人员重复迭代2022年-2023年软件测试和开发领域的强劲趋势，损失只是错误开发的迭代的成本。 适应不断变化的需求。 由于用户需求无法在一开始就被完全定义，因此通常会在后续阶段进行细化。 持续的测试和集成减少了后期的工作量和风险。

3 螺旋式发展模式

螺旋式开发，结合​​了瀑布模型和快速原型模型，强调其他模型忽略的风险分析，特别适合大型复杂系统。 螺旋模型从小处开始，随着项目变得更好定义和更稳定而扩展。 “螺旋模型”的核心在于，你不需要一开始就把一切都定义清楚。 您介入，定义*重要的功能，实施它，然后在进入下一阶段之前听取客户的意见。 一遍又一遍地重复此操作，直到获得令您满意的*终产品。 螺旋式发展分为以下四个阶段：

计划规划：确定软件目标，选择实施计划，明确项目开发约束； 风险分析：对选定的方案进行分析和评估，并考虑如何识别和消除风险； 实施工程：实施软件开发和验证； 客户评估：评估开发工作，提出纠正建议，并制定后续步骤。

一个阶段首先确定该阶段的目标、完成这些目标的选项及其约束条件，然后从风险的角度分析程序的开发策略，试图消除各种潜在的风险，有时甚至通过构建原型来实现。 如果某些风险无法消除，则立即终止该计划，否则启动下一步开发。 *后，评估本阶段的结果并设计下一阶段。

4 敏捷开发模式

敏捷开发是20世纪90年代以来逐渐引起广泛关注的一种新的软件开发方法。 它是一种响应快速变化的需求的软件开发能力。 与“非敏捷”相比，更强调程序员团队与业务专家的紧密协作，面对面的沟通（被认为比书面文档更有效），新软件版本的频繁交付，紧凑且自组织团队，以及能够很好地适应需求变化的和团队组织方法，同时也更加注重人在软件开发中的作用。

个人以及流程和工具上的交互。 工作软件比完整完整的文档更重要。 客户协作比合同谈判更重要。 响应变化比遵循计划更重要。

虽然右边的内容也有其价值，但是左边的内容才是*重要的。 人们互相信任，有能力的人很少，而且可以面对面交流。

敏捷开发团队的主要工作方法可以概括为：整体工作； 以短迭代周期工作； 在每次迭代中交付一些结果； 专注于业务优先事项； 检查和调整。

也许*重要的因素是项目的规模。 随着规模的增长，面对面的沟通变得更加困难，因此敏捷方法更适合较小的团队，40人、30人、20人、10人或更少。

5 四种模型比较

传统的瀑布式开发，即从需求到设计，从设计到编码，从编码到测试，从测试到提交的过程，要求每个开发阶段都做到*好。 尤其是在前期，设计越完美，提交后的成本损失就越少。

迭代开发并不要求每个阶段的任务都完成得尽善尽美。 相反，显然还存在很多不足，但并不完善。 相反，它的目标是先构建主要功能，并在*短的时间内实现它们。 以*小的损失完成“不完美的产品”直至提交所需的时间。 然后，通过客户或者用户的反馈，我们会逐步完善这个“不完美的产品”。

螺旋式开发在很大程度上是一种风险驱动的方法，因为必须在每个阶段之前（通常是周期之前）首先进行风险评估。

敏捷开发与迭代开发相比，都强调在更短的开发周期内提交软件。 但敏捷开发的周期可能会更短，更强调团队之间的高度协作。 敏捷方法有时被误认为是无计划和有纪律的，而事实上，更准确的说法是敏捷方法强调适应性而不是可预测性。

适应性方法侧重于快速适应现实的变化。 当项目需求发生变化时，团队应该快速适应。 团队可能很难准确描述未来情况将如何变化。

6 软件开发过程中的测试

在前面介绍的软件开发过程中，测试是一个重要的组成部分。 特别是对于中大型项目，从项目一开始就指出需要制定测试计划、测试需求、设计测试和测试用例、执行测试、*后对测试结果进行总结和分析。 软件缺陷发现得越早，修复它的成本就越低。

TDD（测试驱动开发）的思想是通过测试来推动整个开发。 在开发代码之前，先编写测试代码。 明确了要开发某个功能后，首先要思考如何测试这个功能，完成测试代码的编写，然后编写相关代码来满足这些测试用例。 而且，软件测试活动贯穿于整个软件开发生命周期。

7 软件测试的目的和原则

测试的定义：使用手动或自动方式运行或测试系统的过程，目的是检查系统是否满足指定要求或澄清预期结果与实际结果之间的差异。

软件测试的目的：发现程序中的错误，保证软件产品的*终质量。

测试是程序的执行过程，其目的是发现错误。 成功的测试用例是发现迄今为止尚未发现的错误的测试用例。 成功的测试是发现尚未发现的错误的测试。 测试确保产品完成其承诺或宣布的功能，并且对用户可以访问的功能有明确的书面说明。确保产品满足性能和效率要求确保产品健壮并适应用户环境

软件测试的原则：

测试用例的一个重要部分是预期输出或接口的定义。 程序员应该避免测试他们编写的程序。 编写软件的组织不应测试他们编写的软件。 应彻底检查每次测试的结果。 测试用例不仅要根据有效和预期的输入条件来编写，还应该检查无效和意外的输入条件，看看程序“没有做它应该做的事情”只是测试的一半，其他测试的一半是检查程序是否“做了不应该做的事”“应该做什么”，应避免丢弃测试用例，除非软件本身是一次性软件。 当计划测试工作时，你不应该默认不会发现错误。 程序的某个部分出现更多错误的可能性与该部分已经被发现的可能性不同。 与错误数量成正比

8 软件可测试性

软件的可测试性差将使测试变得非常困难甚至不可能。 这种情况往往是由于软件架构设计极其糟糕、软件开发工作极其不规范造成的。

紧密耦合。 如果不实例化大部分系统就不可能进行测试。 凝聚力弱。 这个类实现了太多的功能，使得测试变得非常复杂。 冗余。 同一个方法用在多个地方，每个地方都要进行测试。

一个好的软件架构应该是松耦合和高内聚的。 在提高软件可测试性的同时，也提高了软件的可维护性和可管理性。

2. 测试用例设计

测试用例是为特定目的而设计的一组测试输入、执行条件和预期结果。 测试用例是执行的*小实体。 简单来说，测试用例就是设计一个场景，在这个场景中软件程序必须能够正常运行并达到程序设计的执行结果。

1 黑盒测试和白盒测试

黑盒测试：了解产品的功能设计规范，可以进行测试来证明每个实现的功能是否满足要求。 白盒测试：已知产品内部工作流程，可以进行测试，证明内部每项操作是否符合设计规范，所有内部部件是否经过检查。

合理的测试策略是将这两个测试元素结合起来。 我们可以通过使用特定的测试用例设计方法进行黑盒测试，然后用白盒测试方法补充这些测试用例来检查程序的逻辑结构，从而设计出相当严格的测试。

白盒测试方法包括语句覆盖、决策覆盖、条件覆盖、决策/条件覆盖、条件组合覆盖和路径覆盖。 黑盒测试方法包括等价类划分、边界值分析、因果图分析、错误测试、状态图、场景方法等。

2 白盒测试用例设计

白盒测试重点关注测试用例执行的程度或覆盖程序的逻辑结构（源代码）。 完整的白盒测试就是执行程序中的每一个路径。 然而，对于带有循环的程序，完整的路径测试是不切实际的。 白盒测试的特点：根据软件设计说明进行测试，严格检查程序内部细节，针对具体情况设计测试用例，覆盖软件的逻辑路径。

语句覆盖率是*低的结构覆盖率要求。 语句覆盖需要设计足够的测试用例，使得程序中的每条语句至少执行一次。 可以非常直观地从源代码中获取测试用例，而不需要对每个判断表达式进行细分。 由于该测试方法仅针对程序逻辑中显式存在的语句，因此无法测试隐藏条件和可能到达的隐式逻辑分支。 （缺少隐藏的逻辑分支）

决策覆盖要求必须编写足够的测试用例，使得每个判断至少有一个“真”和“假”输出结果。 决策覆盖的测试路径几乎是语句覆盖的两倍，当然它比语句覆盖具有更强的测试能力。 决策覆盖也具有与语句覆盖相同的简单性，无需分解每个决策即可获得测试用例。 通常，大多数判断语句都是由多个逻辑条件组成的（例如，判断语句包含AND、OR、CASE）。 如果只判断整个*终结果而忽略每个条件的值，那么你必然会错过。 部分测试路径。 （缺少组合判断中某些条件的值）

条件覆盖要求设计足够的测试用例，使得决策中的每个条件都获得各种可能的结果，即每个条件至少有一次真值和一次假值。 要实现条件覆盖，需要足够的测试用例，但条件覆盖并不能保证决策覆盖。 条件覆盖只能保证每个条件至少为真一次，而不管所有的判断结果如何。

决策/条件覆盖要求设计足够的测试用例，使得决策中每个条件的所有可能结果至少出现一次，并且每个决策本身的所有可能结果也至少出现一次。 判断/条件覆盖满足判断覆盖标准和条件覆盖标准，弥补了两者的缺点。 决策/条件覆盖标准的缺点是它没有考虑条件的组合。

多条件覆盖需要设计足够的测试用例，以便每个决策中条件结果的所有可能组合至少出现一次。 多个条件覆盖标准满足决策覆盖、条件覆盖和决策/条件覆盖标准。 更改的决策/条件覆盖范围需要设计足够的测试用例，以便决策中每个条件的所有可能结果至少发生一次，并且每个决策本身的所有可能结果至少发生一次。 并且每个条件都被证明独立影响判断结果。 缺点是测试用例的数量线性增加。

路径覆盖需要设计足够的测试用例来覆盖程序中所有可能的路径。 由于路径覆盖需要测试所有可能的路径（包括循环、条件组合、分支选择等），因此需要设计大量复杂的测试用例，导致工作量成倍增加。 在某些情况下，有些执行路径无法执行，不仅降低了测试效率，而且由于大量测试结果的积累，给调试带来麻烦。

3 黑盒测试用例设计

(1)等价类划分

等价类划分就是将所有可能的输入数据，即程序的输入域，划分为若干部分（子集），然后从每个子集中选择少量有代表性的数据作为测试用例。 等价类分为有效等价类和无效等价类。 其中，有效等价类是指对于程序的规范来说合理且有意义的输入数据集合； 而无效等价类是指对于程序的规范来说不合理且无意义的输入数据的集合。 设计测试用例时，应同时考虑两个等价类。 因为软件不仅要接收合理的数据，还要经受意外的测试，这样的测试可以保证软件具有更高的可靠性。 划分等价类遵循以下原则：

当输入条件指定取值范围或取值个数时，可以建立一个有效等价类和两个无效等价类。 例如：输入值为学生的成绩，范围为0到100； 那么小于0和大于100的值是无效的等价类，0到100之间的值是有效的等价类。 在输入条件指定一组输入值或指定“必须是”条件的情况下，可以建立有效等价类和无效等价类。 当输入条件为布尔量时，可以确定有效等价类和无效等价类。 当指定一组输入数据的值（假设为n），并且程序需要单独处理每个输入值时，可以建立n个有效等价类和一个无效等价类。 示例：输入条件表示学历可以是大专、学士、硕士、博士学位四种类型之一。 然后将这四种类型的四个值作为四个有效等价类。 此外，四项学历以外的任何学历均视为无效同等学历。 当指定了输入数据必须遵守的规则后，就可以建立一个有效的等价类（符合规则）和多个无效的等价类（从不同角度违反规则）； 当已知所划分的等价类中的每个元素的程序处理方法不同的情况下，应将等价类进一步划分为更小的等价类。

建立等价类后，可以建立一个等价类表，列出所有划分的等价类的输入条件：有效等价类、无效等价类，然后从划分的等价类中选择以下三个等价类： 设计原则测试用例：

为每个等价类指定一个唯一的编号； 设计一个新的测试用例来覆盖尽可能多的尚未覆盖的有效等价类。 重复此步骤，直到覆盖所有有效的等价类。 ; 设计一个新的测试用例，仅覆盖一个尚未覆盖的无效等价类，并重复此步骤，直到覆盖所有无效等价类。

(2) 边值分析

边界值分析是一种黑盒测试方法，测试输入或输出的边界值。 边界值分析通常作为等价类划分方法的补充。 在这种情况下，它的测试用例来自等价类的边界。 边界值分析不是从一个等价类中随机选取一个作为代表，而是用这个等价类的每个边界作为测试条件。 边界值分析不仅考虑输入条件，还考虑输出空间产生的测试情况。

长期的测试工作经验告诉我们，大量的错误发生在输入或输出范围的边界处，而不是输入和输出范围内。 因此，为各种边缘情况设计测试用例可以检测到更多错误。 使用边界值分析方法设计测试用例，首先应确定边界条件。 通常输入和输出等价类的边界是应该重点测试的边界情况。 应选择恰好等于、刚好大于或刚好小于边界的值作为测试数据，而不是选择典型值或等价类中的任意值作为测试数据。

(3)因果图

因果图是一种使用图形方法分析输入的各种组合来设计测试用例的方法。 适用于检查程序输入条件的各种组合。

等价类划分法和边界值分析法都注重考虑输入条件，但没有考虑输入条件的各种组合以及输入条件之间的相互制约。 这样，虽然已经测试了各种输入条件下可能出现的错误，但忽略了多种输入条件组合下可能出现的错误。 如果在测试过程中必须考虑输入条件的各种组合，则可能的组合数量将是天文数字。 因此，测试用例必须考虑一种适合描述多个条件的组合并相应地生成多个动作的形式。 设计，需要使用因果图（逻辑模型）。

(4)错误测试

错误测试是根据经验和直觉推测程序中所有可能的错误，然后有针对性地设计测试用例的方法。

例如，如果您正在测试对线性列表（例如数组）进行排序的程序，则可以推测以下需要特殊测试的情况：

输入线性表是一个空表； 该表仅包含一个元素； 输入表中的所有元素均已排序； 输入表已按相反顺序排序； 输入表中的部分或全部元素相同。

4 测试用例设计的综合策略

迈尔斯提出了一个使用各种测试方法的综合策略：

无论如何，必须使用边界值分析方法。 经验表明，使用这种方法来设计测试用例，发现程序错误的能力*强。 如果有必要，可以使用等价类划分方法来补充一些测试用例。 使用错误猜测来添加更多测试用例。 根据程序逻辑检查设计的测试用例的逻辑覆盖率。 如果未满足所需的覆盖标准，则应添加足够的测试用例。 如果程序的功能描述包含输入条件的组合，则可以从一开始就使用因果图方法。

测试用例的设计步骤： 1）根据设计规范构建基本功能测试用例； 2）边界值测试用例； 3）状态转换测试用例； 4）错误猜测测试用例； 5）异常测试用例； 6）性能测试用例； 7）压力测试用例。

3. 软件测试类型

单元测试

单元测试并不测试整个程序，而是测试组成程序的较小模块。 单元测试降低了调试难度（一旦发现错误，我们就知道它具体在哪个模块）； 单元测试提供了同时测试多个模块的可能性，将并行工程引入软件测试中。

在设计模块单元测试的测试用例时，您需要使用两种类型的信息：模块的规范和模块的源代码。 规范通常指定模块的输入和输出参数以及模块的功能。 单元测试通常面向白盒测试。 因此，单元测试的测试用例的设计过程如下：使用一种或多种白盒测试方法来分析模块的逻辑结构，然后使用黑盒测试方法来比较模块规格。 来补充测试用例。

集成测试

自上而下的集成和自下而上的集成

功能测试

功能测试的目的是暴露程序的错误以及与其规范的不一致之处，而不是证明程序符合其外部规范。

功能测试是一种黑盒测试。 功能测试的常见步骤包括：根据需求细分功能点、根据功能点推导测试需求、根据测试需求设计功能测试用例。

系统测试

系统测试的目的是证明程序不能实现其目标。 系统测试的测试用例设计为以下14种类型：

能力测试：确定目标文档中提到的每项能力（或功能）是否得到实际实现。 容量测试：让程序承受大量数据。 容量测试的目的是证明程序无法处理目标文档中指定的数据容量。 压力测试：一个程序受到高负荷或应力的检查。 所谓的高强度是指在短时间内到达的数据或操作的峰值数量。 可用性测试：试图发现人为因素或可用性问题。 安全测试：设计测试用例以突破程序安全检查的过程。 例如，我们可以设计测试用例来规避操作系统的内存保护机制，并破坏数据库管理系统的数据安全机制。 性能测试：许多软件具有特定的性能或效率目标。 这些特征被描述为在特定的负载和配置环境下程序的响应时间和吞吐量率。 存储测试：配置测试：兼容性测试。 安装测试：某些类型的软件系统的安装过程非常复杂，测试安装过程是系统测试的重要组成部分。 这对于软件包中包含的自动安装系统尤其重要。 如果安装程序失败，它将影响用户在软件上的成功体验。 可靠性测试：所有类型的测试旨在提高软件的可靠性，但是如果软件的目标包括对可靠性的特殊描述，则必须设计特殊的可靠性测试。 可恢复性测试：诸如操作系统，数据库管理系统和远程处理系统之类的软件通常具有可恢复的目标，可以描述系统如何从程序错误，硬件故障和数据错误中恢复。 系统测试的一个目标是证明这些恢复机制无法正常运行。 我们可以故意将程序错误引入系统，并确定系统是否可以从中恢复。 适用性测试文档测试：检查用户文档的正确性。 用户文档应是审核的主题，检查正确性和清晰度。 文档中描述的任何示例均应汇编为测试案例并提交给程序4。 自动化测试

自动测试：用程序测试程序，用代码代替思维，并运行脚本而不是手动测试。

烟雾测试：当新版本发布时，该软件的所有功能都会进行测试，以查看是否存在任何重大问题。 如果该功能可以正常运行并且不会影响测试，则此版本可以真正开始测试。 如果功能存在重大问题或影响测试，则此版本是不合格的，不需要进一步的测试。 例如，如果您获得了QQ应用程序的新版本，并且无法登录，那么您绝对不能继续测试此版本。 或者，如果游戏中出现新模块，但是新模块总是会崩溃或冻结，并且测试无法进行自动化软件开发，则烟雾结果将不合格。

回归测试：是要验证上一个版本中的错误是否存在于新版本中，以及它们是否引起新错误。

1个自动测试的优势

回归测试更方便和可靠。 由于业务流程操作和回归测试的测试案例是预先设计的，并且预期的结果完全在项目人员的控制范围内，因此将回归测试移交给计算机以进行自动运行可以极大地提高测试效率，并缩短回归测试时间。 更复杂的测试可以快速有效地进行。 您可以执行难以或不可能手动执行的测试。 例如，以一致性和可重复性为特征的大量用户的同时测试。 自动测试脚本是完全可重复使用的。 由于通常以脚本的形式实现自动测试，因此它可能只需要少量的维护，甚至不需要不同版本之间的修改即可使用相同的测试脚本在不同的测试版本中执行相同的测试用例。

自动测试的2个缺点

永远无法完全替换手动测试。 自动测试无法实现手动测试的覆盖范围，并且并非每个测试用例都适合转换为自动测试用例。 无法保证测试的准确性。 测试脚本本身也可能存在缺陷。 与自动测试相比，手动测试可以发现更多的缺陷。 自动化测试几乎不可能找到新的缺陷。 自动测试工具已经死了，没有自己的想象。 自动测试要求测试工程师具有一定的开发技术背景。

3.何时引入自动测试

项目周期很长，系统版本是恒定的。 主要在回归测试中。 需求很少发生变化。 系统中的测试对象基本上可以正常识别，并且没有大量的第三方控件。 需要重复测试。 例如，可靠性测试需要数千个系统测试。

4.何时避免自动测试

项目周期很短，需求经常改变。 在项目周期短时间引入自动测试不仅将无法恢复成本，还将延长产品发布时间。 频繁更改需求会导致修改旧功能的业务逻辑，从而导致相应的测试脚本相应地修改。 软件版本尚不稳定。 大多数对象无法识别，并且脚本维护频繁且困难。

5自动测试案例设计

在项目测试过程中，测试工程师将首先分析测试要求，制定测试计划，编写和设计测试用例，并设计和开发测试脚本。

自动测试用例的范围通常是核心业务流程或重复性执行率高的核心业务流程。 没有必要涵盖所有手动测试案例。 自动测试用例的选择通常基于“正向”。 正常情况是“正向”，异常条件是“反向”。 功能自动化测试主要用于回归测试。 回归测试的目的是确保添加新功能后旧功能可以正常运行。 手动测试用例消除了回到原始点的需要，而自动测试用例通常是必要的。 所谓的返回到原点意味着执行的测试案例*终需要在执行之前还原其初始状态。 例如，如果添加用户函数，则由于用户名是唯一的，因此**次执行它时会不会有任何问题。 但是，当第二次执行程序时，将重复该用户名并将报告错误。 在这种情况下，您需要在自动测试案例结束时添加和删除用户名。 用户步骤。 自动测试用例与手动测试用例不同，因为每个步骤都不需要编写预期结果5。 测试文件写作和缺陷管理

测试文档包括：测试计划文档，测试设计规范文档，测试用例，软件缺陷报告和状态报告。

测试用例描述了特定软件产品的测试任务，并反映了测试计划，方法，技术和策略。 该内容包括测试目标，测试环境，输入数据，测试步骤，预期结果，测试脚本等和表单文档。 测试案例通常包括验证测试用例和证明测试用例； 验证测试用例用于验证是否根据预期执行实施代码，并获得预期的结果。

缺陷报告包括：问题/错误的简单描述，重新出现的环境配置要求，以确保多个准确和重复重复重复时间的特定输入，结果的期望和实际结果的比较，优先级严重，对客户的影响等等。

6.常用的测试工具

1个功能测试UFT

UFT自动化测试原理

包装的真实对象被转换为对象库的UFT对象。 比较图标对象的标识属性以及运行时实际对象的实际测试属性。 如果比较结果是一致的，则意味着对象已成功匹配，并且可以继续执行真实对象的以下操作； 如果不一致，则报告错误，并提示无法识别对象。

包装对象模型

UFT中的封装对象分为两个概念，即测试（测试对象，to）和（运行时对象，RO）。 是被添加到对象库中的对象，而RO是测试软件在实际操作中运行的对象。 它们都是UFT包装的对象，并且存在以识别RO。

UFT识别对象通常首先在对象库中添加测试对象，然后在脚本中调用对象名称时在对象库中找到相应的测试对象，并且根据这些对象的特征，正在使用它。 在测试软件中搜索匹配对象，*后可以操作这些实际测试对象。

()

基本含义：在对象库中某个对象中获取某个属性的值。

公式：=对象。 （“软件包属性名称”）

()

基本含义：在对象库中某个对象中设置某个属性的值。

公式：对象。 “包装属性名称”“软件包属性值”

注意：代码形式的修改对象属性是临时的，在运行脚本时，这是有效的。 脚本运行结束后，将恢复对象库中的属性值。

()

基本含义：在实际运行时获取某个对象的某个属性的值。

公式：=对象。 （“软件包属性名称”）

注意：使用此方法在实际操作期间动态获取一些确认信息，然后与预期的测试数据进行比较。 如果注册功能（提交一些注册信息后，通常请转到下一个确认页面以验证一些信息，这些信息可在实际运行时动态获取一些确认信息。

对象无法识别的解决方案

设置虚拟对象。 不推荐。 虚拟对象非常脆弱且难以维护； 即使对象没有变化，只要对象在接口的方向上发生变化，虚拟对象也会识别故障。 使用相对坐标和WSH定位对象。 使用DOM形成接口应用技术。 它仅适用于Web项目。 使用UFT自定义扩展SDK进行次要开发，以使UFT识别对象。 高难度。 开发提供独家插头。 口袋某些无法识别为DLL并将其称为UFT的方法。

数据驱动程序和场景恢复

数据驱动器数据表的应用：实现测试数据和脚本业务的分离。

场景恢复：场景恢复可以处理多种类型的错误并执行恢复操作。

2性能测试

它是一种适用于各种体系结构的自动负载测试工具。 它可以预测系统行为并优化系统性能。 测试对象是整个企业的系统。 它通过模拟实际用户的操作行为和实时性能监控来帮助测试人员发现并发现问题。

轻松创建虚拟用户。 用户可以生成虚拟用途，以模拟虚拟用户对真实用户的业务操作行为。 它首先记录业务过程，然后将其转换为测试脚本，然后执行参数化操作（数据直接连接数据服务器以获取数据）。 使用虚拟用户同时在不同的操作系统上生成数千名用户，这可以大大减少负载测试所需的硬件和人力资源。 创建一个真正的负载。 建立虚拟用户后，需要设置加载方案的数量，业务流程组合和虚拟用户的数量。 使用多用户测试解决方案能够快速组织。 定位性能问题。 它包含一个真实的检测器，可以在负载测试过程的任何时候观察应用程序系统的运行性能。 分析结果。 测试完成后，收集所有测试数据并提供高级分析和报告工具，快速找到性能问题并进行相应的调整。

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