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软件自动化测试流程

上一篇 / 下一篇  2007-11-09 11:42:25

软件自动化测试工具软件测试流程,不仅仅包含完整的软件测试流程框架,同时还提供了内嵌软件测试流程的测试管理工具的支持,包括完整的测试评测方法。

1. 软件自动化测试工具软件测试流程框架

      软件自动化测试工具标准流程提供了一套完整的测试流程框架,软件测试团队可以以它为基础,根据业务发展的实际要求,定制符合团队使用的软件测试流程。软件自动化测试工具标准流程中的软件测试流程如图所示:

      每个测试环节的具体阐述如下:

  • 制定测试计划的目的是确定和描述要实施和执行的测试。这是通过生成包含测试需求和测试策略的测试计划来完成的。可以制定一个单独的测试计划,用于描述所有要实施和执行的不同测试类型,也可以为每种测试类型制定一个测试计划。
  • 设计测试的目的是确定、描述和生成测试过程和测试用例
  • 实施测试的目的是实施(记录、生成或编写)设计测试中定义的测试过程。输出工件是测试过程的计算机可读版本,称为测试脚本。
  • 执行测试的目的是确保整个系统按既定意图运行。系统集成员在各迭代中编译并链接系统。每一迭代都需要测试增加的功能,并重复执行以前版本测试过的所有测试用例(回归测试)。
  • 评估测试的目的是生成并交付测试评估摘要。这是通过复审并评估测试结果、确定并记录变更请求,以及计算主要测试评测方法来完成的。测试评估摘要以组织有序的格式提供测试结果和主要测试评测方法,用于评估测试对象和测试流程的质量。

2. 软件自动化测试工具的评测方法

      软件测试的主要评测方法包括测试覆盖和质量评测。测试覆盖是对测试完全程度的评测,它是由测试需求和测试用例的覆盖或已执行代码的覆盖表示的。质量评测是对测试对象(系统或测试的应用程序)的可靠性、稳定性以及性能的评测,它建立在对测试结果的评估和对测试过程中确定的变更请求(缺陷)分析的基础上。

      2.1覆盖评测

      覆盖指标提供了“测试的完全程度如何?”这一问题的答案。最常用的覆盖评测是基于需求的测试覆盖和基于代码的测试覆盖。简而言之,测试覆盖是就需求(基于需求的)或代码的设计/实施标准(基于代码的)而言的完全程度的任意评测,如用例的核实(基于需求的)或所有代码行的执行(基于代码的)。

  • 基于需求的测试覆盖

      基于需求的测试覆盖在测试生命周期中要评测多次,并在测试生命周期的里程碑处提供测试覆盖的标识(如已计划的、已实施的、已执行的和成功的测试覆盖)。 测试覆盖通过以下公式计算:

      测试覆盖 = T^(p,i,x,s) / RfT

      其中:

      T 是用测试过程或测试用例表示的测试 (Test) 数(已计划的、已实施的或成功的)。RfT 是测试需求 (Requirement for Test) 的总数。

  • 基于代码的测试覆盖

      基于代码的测试覆盖评测测试过程中已经执行的代码的多少,与之相对的是要执行的剩余代码的多少。代码覆盖可以建立在控制流(语句、分支或路径)或数据流的基础上。基于代码的测试覆盖通过以下公式计算:

      测试覆盖 = I^e / TIic

      其中:

      I^e 是用代码语句、代码分支、代码路径、数据状态判定点或数据元素名表示的已执行项目数。TIic (Total number of Items in the code) 是代码中的项目总数。

      2.2质量评测

      测试覆盖的评估提供对测试完全程度的评测,对在测试过程中已发现缺陷的评估提供了最佳的软件质量指标。因为质量是软件与需求相符程度的指标,所以在这种环境中,缺陷被标识为一种更改请求,该更改请求中的测试对象与需求不符。

  • 缺陷报告

      一般,可以将缺陷计数作为时间的函数来报告,即创建缺陷趋势图或报告;也可以将缺陷计数作为一个或多个缺陷参数的函数来报告,如作为缺陷密度报告中采用的严重性或状态参数的函数。这些分析类型分别为揭示软件可靠性的缺陷趋势或缺陷分布提供了判断依据。

  • 性能评测

      评估测试对象的性能行为时,可以使用多种评测,这些评测侧重于获取与行为相关的数据,如响应时间、计时配置文件、执行流、操作可靠性和限制。这些评测主要在“评估测试”活动中进行评估,但是也可以在“执行测试”活动中使用性能评测评估测试进度和状态。

      主要的性能评测包括:

  • 动态监测 - 在测试执行过程中,实时获取并显示正在执行的各测试脚本的状态。
  • 响应时间/吞吐量 - 测试对象针对特定主角和/或用例的响应时间或吞吐量的评测。
  • 百分位报告 - 数据已收集值的百分位评测/计算。
  • 比较报告 - 代表不同测试执行情况的两个(或多个)数据集之间的差异或趋势。

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