Тестирование программного обеспечения/разработка тестов|Разработка классов эквивалентности методов разработки тестовых примеров
Тестирование программного обеспечения/разработка тестов|Разработка классов эквивалентности методов разработки тестовых примеров

Предисловие

В области тестирования программного обеспечения разработка тест-кейсов является одним из ключевых звеньев обеспечения качества программных систем. Разделение эквивалентности — это широко распространенный метод разработки тестовых сценариев, который делит входные данные на взаимно эквивалентные категории, чтобы обеспечить выбор подходящих тестовых примеров в каждой категории эквивалентности. Повышает полноту и эффективность тестирования.

1. Понять основные понятия метода разделения классов эквивалентности.

Основная идея метода разделения классов эквивалентности заключается в группировке входных данных так, чтобы данные в каждой группе были схожими и считались эквивалентными в тесте. Это помогает сократить количество тестовых случаев, обеспечивая при этом охват различных входных сценариев. Применяя метод разделения классов эквивалентности, мы обычно ориентируемся на входные условия системы, такие как пользовательский ввод, условия окружающей среды, настройки конфигурации и т. д.

2. Конкретные шаги: от входных условий к тест-кейсам

2.1 Четко определите входные условия

Во-первых, четко определите входные условия системы, которые могут включать в себя данные, вводимые пользователем, переменные среды, параметры конфигурации и т. д. Рассмотрим простой сценарий, например функцию поиска на веб-сайте интернет-магазина. Условия ввода могут включать ключевые слова поиска, условия фильтрации и т. д.

2.2 Разделение классов эквивалентности

Разделите каждое входное условие на несколько классов эквивалентности. Классы эквивалентности должны представлять собой наборы независимых схожих входных значений. Продолжая рассматривать функцию поиска на веб-сайте интернет-магазина в качестве примера, ключевые слова для поиска можно разделить на две эквивалентные категории: действительные ключевые слова и недействительные ключевые слова.

2.3. Выбор репрезентативных тестовых случаев

Выберите один или несколько репрезентативных тестовых случаев из каждого класса эквивалентности. Эти тестовые примеры должны охватывать типичные случаи в классе эквивалентности. Для допустимого ключевого слова вы можете выбрать обычное название продукта, а для недействительного ключевого слова — несуществующую строку.

2.4 Разработка подробных тестовых примеров

На основе выбранных репрезентативных тестовых примеров разработайте подробные сценарии тестовых сценариев, включая входные данные, ожидаемые выходные данные и возможные граничные условия. Что касается функции поиска, тестовые примеры могут включать в себя, правильно ли отображаются результаты поиска, правильно ли обрабатываются входные данные при граничных условиях и т. д.

3. Почему стоит выбрать метод разделения классов эквивалентности?

3.1 Улучшение покрытия тестированием

Метод разделения классов эквивалентности помогает более полно охватить входные условия системы, гарантируя, что тестовые примеры могут охватывать множество различных входных ситуаций, тем самым улучшая тестовое покрытие.

3.2 Упрощение разработки тестов

Разделив входные условия на классы эквивалентности, тестировщики могут легче разрабатывать краткие и эффективные тестовые примеры и избегать избыточных и повторяющихся тестов. Это делает дизайн теста более понятным и удобным в сопровождении.

3.3 Обнаружение потенциальных дефектов

Метод разделения классов эквивалентности помогает выяснить, является ли обработка системой различных входных данных разумной и существуют ли потенциальные дефекты и граничные условия. С помощью конкретных тестовых примеров можно более целенаправленно проверить правильность и стабильность системы.

4. Пример применения: функция поиска на сайте интернет-магазина.

Учитывая функцию поиска на веб-сайте интернет-магазина, мы можем дополнительно уточнить классы эквивалентности:

Ключевые слова для поиска:

  • Допустимые ключевые слова: «мобильный телефон», «телевизор».
  • Недопустимые ключевые слова: "" (пустая строка), "!@#$%^"

Критерии фильтра:

  • Действительные критерии фильтра: ценовой диапазон、бренд
  • неверный Критерии фильтр: устаревший ценовой диапазон, несуществующая марка

Выбирая репрезентативные тестовые примеры, такие как использование допустимых ключевых слов и действительных фильтров, мы можем убедиться, что система может правильно фильтровать и отображать соответствующие продукты. Напротив, тестовые примеры с использованием недопустимых ключевых слов и недопустимых условий фильтра могут помочь нам выяснить, разумно ли система обрабатывает ненормальный ввод.

Подвести итог

Метод разделения классов эквивалентности — мощный инструмент при разработке тестовых сценариев. Он помогает тестировщикам лучше понять и охватить различные входные ситуации системы за счет эффективной организации тестовых сценариев. В сочетании с другими технологиями проектирования тестов можно обеспечить более полное качество программного обеспечения, повысить эффективность тестирования и снизить затраты на тестирование. На практике гибкое использование метода разделения классов эквивалентности может лучше использовать его преимущества в соответствии с потребностями конкретного проекта.

boy illustration
Учебное пособие по Jetpack Compose для начинающих, базовые элементы управления и макет
boy illustration
Код js веб-страницы, фон частицы, код спецэффектов
boy illustration
【новый! Суперподробное】Полное руководство по свойствам компонентов Figma.
boy illustration
🎉Обязательно к прочтению новичкам: полное руководство по написанию мини-программ WeChat с использованием программного обеспечения Cursor.
boy illustration
[Забавный проект Docker] VoceChat — еще одно приложение для мгновенного чата (IM)! Может быть встроен в любую веб-страницу!
boy illustration
Как реализовать переход по странице в HTML (html переходит на указанную страницу)
boy illustration
Как решить проблему зависания и низкой скорости при установке зависимостей с помощью npm. Существуют ли доступные источники npm, которые могут решить эту проблему?
boy illustration
Серия From Zero to Fun: Uni-App WeChat Payment Practice WeChat авторизует вход в систему и украшает страницу заказа, создает интерфейс заказа и инициирует запрос заказа
boy illustration
Серия uni-app: uni.navigateЧтобы передать скачок значения
boy illustration
Апплет WeChat настраивает верхнюю панель навигации и адаптируется к различным моделям.
boy illustration
JS-время конвертации
boy illustration
Обеспечьте бесперебойную работу ChromeDriver 125: советы по решению проблемы chromedriver.exe не найдены
boy illustration
Поле комментария, щелчок мышью, специальные эффекты, js-код
boy illustration
Объект массива перемещения объекта JS
boy illustration
Как открыть разрешение на позиционирование апплета WeChat_Как использовать WeChat для определения местонахождения друзей
boy illustration
Я даю вам два набора из 18 простых в использовании фонов холста Power BI, так что вам больше не придется возиться с цветами!
boy illustration
Получить текущее время в js_Как динамически отображать дату и время в js
boy illustration
Вам необходимо изучить сочетания клавиш vsCode для форматирования и организации кода, чтобы вам больше не приходилось настраивать формат вручную.
boy illustration
У ChatGPT большое обновление. Всего за 45 минут пресс-конференция показывает, что OpenAI сделал еще один шаг вперед.
boy illustration
Copilot облачной разработки — упрощение разработки
boy illustration
Микросборка xChatGPT с низким кодом, создание апплета чат-бота с искусственным интеллектом за пять шагов
boy illustration
CUDA Out of Memory: идеальное решение проблемы нехватки памяти CUDA
boy illustration
Анализ кластеризации отдельных ячеек, который должен освоить каждый&MarkerгенетическийВизуализация
boy illustration
vLLM: мощный инструмент для ускорения вывода ИИ
boy illustration
CodeGeeX: мощный инструмент генерации кода искусственного интеллекта, который можно использовать бесплатно в дополнение к второму пилоту.
boy illustration
Машинное обучение Реальный бой LightGBM + настройка параметров случайного поиска: точность 96,67%
boy illustration
Бесшовная интеграция, мгновенный интеллект [1]: платформа больших моделей Dify-LLM, интеграция без кодирования и встраивание в сторонние системы, более 42 тысяч звезд, чтобы стать свидетелями эксклюзивных интеллектуальных решений.
boy illustration
LM Studio для создания локальных больших моделей
boy illustration
Как определить количество слоев и нейронов скрытых слоев нейронной сети?
boy illustration
[Отслеживание целей] Подробное объяснение ByteTrack и детали кода