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近几年来,中国软件业保持了每年超过30%的高速发展态势,但整体规模与软件业发达的国家间仍有着较大差距,软件业在发展过程中仍存在很多问题,测试人员严重缺乏就是其中之一。据统计,在中国一百二十多万软件从业人员中,真正能担当软件测试职责的不超过五万人。在软件业发达国家,软件测试人员与开发人员之比接近1:1,而在中国该比例仅为1:8左右,很多企业没有专门的测试职位。我国目前软件从业人才缺 口高达40万人,即使按照软件开发工程师与测试工程师1:1的岗位比例计算,我国对于软件测试工程师的需求仍有数十万之众。业内专家预计,在未来5到10 年中,我国IT业对软件测试人才的需求数字还将继续增大。随着测试重要性的日趋突显,我国软件测试人才正处于一个“双高”地位,即地位高、待遇高,职场前景非常广阔。
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软件测试培训的川石教育不错的,朋友是这报的课。收获大。选择培训班要从背景,师资,就业等因素来考察一个机构。.....
选学校的个人角度和观念不同,发表的意见也不同,还是选择学校先选择专业,身边同事在川石教育学出来的,还不错。 .....
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如何做好软件系统自动化测试?
发表于:2019-7-08 11:26 作者:MagicBowen 来源:简书
软件测试技术 自动化测试 测试分类 系统级测试一般指对交付的系统进行端到端的测试,验证系统是否满足所有功能和非功能需求。 一般而言,系统测试是整个测试实践最重要的,但也是成本最大的测试。为了让系统测试能够有效并且低成本,我们先来看看系统测试在整个测试象限中的位置和分类。 如上在敏捷测试四象限,将所有测试实践分为四大类。上图中横轴从支持团队变化到评价产品,纵轴从面向技术变化到面向业务。 Q1:面向技术和支持团队;这一象限中主要包含单元测试和组件测试。该象限中的测试帮助团队获得代码级别的快速反馈,一般借助xUnit测试框架,要求完全自动化。 O2:面向业务和支持团队;这一象限中包含功能测试,原型测试和仿真测试等。该象限中的测试大多也可以自动化,但是需要借助面向领域专门的测试工具。一般是否自动化,取决于是否有低成本的系统级别自动化功能测试工具。 Q3:面向业务和评价产品;这一象限中包含探索性测试、可用性测试等等。探索性测试指靠测试人员的主观发挥去探索系统潜在的故障,该象限中其它的则测试偏重于客户主观感受,所以以手工测试为主。 Q4:面向技术和评价产品;该象限一般包括非功能测试,例如性能测试、压力测试等。非功能测试一般需要依靠专门的测试工具,能否自动化取决于性能工具天生是否对自动化有效的支持。 从上面的分类可见,系统级别测试包含上图中的Q2、Q3、Q4象限中的所有测试。还可以将系统级别测试按如下维度划分: 测试类型 功能测试:对系统功能进行验收的测试,包括用户验收测试、探索测试、A/B测试等;主要分布在Q2、Q3象限。 性能测试:指非功能性测试,包含性能测试、压力测试等;主要分布在Q4象限。 测试方式 自动化测试:包含Q2中容易自动化的功能测试,以及Q4中测试工具支持自动化运行的非功能性测试部分。 手工测试:主要针对Q3中的探索性测试,以及以客户主观感受进行对比和验收的测试用例。 测试策略 经过了前面对系统级测试的分类,我们看到有些测试是必须手动测试的,这些测试是自动化测试替代不了的。 对于可以进行自动化的测试,我们需要利用自动化的优势来降低测试成本,加快反馈周期。 对于一些依靠专有工具进行测试的,我们期望可以改造工具,逐渐将其自动化。 如下我们按照功能测试和非功能测试的分类,分别谈一下其中可以实施自动化部分的测试策略。 功能测试 功能测试原则上需要针对系统要完成的功能点逐一进行遍历测试,一般我们称其为验收测试。当代码发生修改,功能验收测试需要做回归,以确保修改的代码没有破坏系统功能。 由于功能验收测试需要频繁的运行和回归,所以这类测试需要尽快通过自动化来降低测试成本。取代人工回归测试的自动化测试可以释放人力,让测试人员把主要精力放在非机械性的需要创造性的探索性测试上。 由于越偏向业务,测试的独特性就越强,所以自动化功能测试工具一般需要自行开发。 好的消息是对于功能测试来说,测试用例编写、调度、报表生成的部分基本是通用的,所以可以找到不少开源的功能测试框架。但是这类测试框架一般不面向任何领域,只是完成通用的功能并且为扩展留好了接口,由使用者根据自己的领域对工具进行扩展。 常用的功能验收测试框架有Cucumber和Robot Framework。这两款工具对比如下: 如上,两款常用的功能验收测试框架使用都很广泛。Robot Framework相比较重量一些,但是支持的扩展方式多,而且测试用例风格不局限于BDD(行为驱动测试)风格,对传统测试人员比较友好。而大量的新的web应用开发者则更钟情于Cucumber,具体需要根据自己项目的实际情况进行选择。 无论是选择上述哪种测试框架,针对领域进行扩展是避免不了的。 如上图,从测试框架到被测系统之间,需要使用者去编写测试支撑库。这些支撑库和使用者的测试具体特征有关。例如对需要通过收发消息来测试的系统,就要根据消息协议开发具体的测试支撑库,以支持访问被测系统。对于常用的功能,都可以直接找到别人开发好的测试支撑库。例如Robot Framework就已经自带了常用的telnet,ssh,xml等库,而使用者特殊的产品功能一般都需要自行开发支撑库。 另外为了让测试用例容易编写可读性强,还需要编写支撑测试用例编写的库。框架在这方面会提供一些基本的支撑机制。例如Robot Framework支持关键字驱动的测试用例编写,框架已经提供了常用的关键字,但是和使用者领域相关的关键字还需要自行开发。 如上可见,系统级别的自动化功能测试是需要花一些精力的。但是以作者的经验,一旦在这方面取得突破,整个组织的敏捷性会提高一大步,这些付出还是值得的。 非功能测试 通过前面的介绍我们看到,非功能测试一般是需要借助专门的工具进行。例如性能测试,一般需要由专门的工具来制造负荷和压力。对于成熟常见的领域,一般可以找到免费的工具使用。例如对于互联网web服务器的性能和压力测试,可以找到一些免费工具。而对于专门的领域,则很难找到免费的工具,大多需要自行开发或者购买专门的仪表进行测试。 如果购买专门的性能测试工具的话,对自动化的支撑只能看工具本身的能力了。但是通过封装也能把一些测试过程自动化掉,但是由于专有工具的使用成本,一般自动化的意义未必很大。 对于性能测试,除去对系统做端到端的测试外,对代码级别进行profiling(性能打点统计)也是有价值的。一般出现性能问题后,需要找到代码的性能瓶颈进行代码修改,这时如果直接有数据指出哪里是可能的性能瓶颈,可以有效的指导代码修改。 代码级别的profile工具开源免费的比较多,例如Gprof和Valgrind都能对代码做精确到语句的性能分析。但是这两款工具都需要在运行时对代码进行打点,所以如果能结合自动化的xUnit测试框架来编写供profiling用的测试用例,那么可以有效的加快反馈速度,降低成本。 作者曾经为某企业开发过一款性能CI工具,在开发人员提交代码的时候由持续集成工具触发对代码进行profiling,一旦出现性能异常恶化,则阻止代码入库并通知开发人员进行分析。该工具可以防患于未然,尽早地让开发人员去关注性能。 其它 自动化测试不能取代人工测试,事实上两种测试的定位是不同的。自动化测试是为了回归,而人工测试是为了探索。一旦探索测试中的一部分开始变得常规化,则可以将其编写成自动化测试用例后续自动执行回归,而让测试人员重新投入更有创造性的测试工作。 另外,自动化的系统测试也不能取代自动化的单元测试。从前面的四象限可以看到,系统测试是帮助产品的,而单元测试为了帮助开发团队的,两者的定位和价值方向不同。 借用下图说明一个健康的测试用例分布模式: 健康的测试用例分布应该如同上面的金字塔,由顶部少量的手工测试和系统测试,中间适度的集成测试和底层大量的单元测试用例组成。测试金字塔越往上更接近真实业务,但是成本越大也越慢,反馈周期长。金字塔越往下越靠近技术,远离业务,但是好处是运行速度块成本低,可以加快反馈速度。所以如果能够搭配如上图,在整体上可以获得很好的成本收益比。
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