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常见的测试类型主要有以下几种:
单元测试指的是对应用程序中的最小单元进行测试,一般包括函数、组件等。
以下是一个单元测试例子,只要输入参数后的计算结果与预期结果不一致测试程序就会抛出错误。
函数代码:
- // count.js
-
- const count = (a,b)=>{
- return a+b
- }
单元测试的代码:
- // test.space.js
- const testCount = ()=>{
- if(count(1,1) !== 2){
- throw new Error('count(1,1) did not return 2')
- }
- }
优点:
缺点:
常见的单元测试框架:
目前最流行的是Jest,它功能齐全、配置方便。还有就是Mocha相对配置更灵活。推荐使用Jest。
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多个模块或组件集成进行测试(或者说多个单元组合进行的测试)称之为集成测试。 单元测试是独立的,无法保证多个单元运行在一起的正确性。而集成测试就却能解决这一问题。
集成测试主要从用户角度出发,不需要关注代码内部的实现逻辑,只专注于呈现正确的结果
优点:
缺点:
E2E(end to end)端到端测试是最直观可以理解的测试类型。从用户的视角通过浏览器自动检查应用程序是否正常工作。
与单元测试、集成测试不同的是,e2e是在真实的浏览器环境中进行自动测试。模拟输入测试交互结果。
优点:
缺点:
端到端测试框架:
可以检测组件的结构改动,首次执行时会储存组件快照,将结果以文本的形式进行储存。后续进行测试时会进行比较。适合开发组件库时使用,像一些第三方组件库就会经常使用快照测试。
Mike Cohn 在他的著作一书《Succeeding with Agile》中的概念 单元测试、集成测试、快照测试、端到端测试我们都需要按情况进行编写,而测试金字塔的概念是,测试是需要分层的,每层需要写多少测试。
自上而下分别为单元、集成、UI测试,最底下单元测试成本对最低,与之相对的UI测试成本最高。所以单元测试写的数量最多,UI测试写的数量最少。越是上层的测试,其通过率给开发者带来的信心就越大。
奖杯模型自上而下将测试划分为静态测试、单元测试、集成测试、e2e测试,其中集成测试占据大部分。
为了维持奖杯模型的形状,一个健康、快速、可维护的测试组合应该是这样的:
下面是针对不同应用场景的一些建议:
测试覆盖率是衡量软件测试完整性的一个重要指标。掌握测试覆盖率数据,有利于客观认识软件质量,正确了解测试状态,有效改进测试工作。
如何度量测试覆盖率?
在执行代码测试时,有那些软件代码被执行到了,有那些软件代码没有被执行到。被执行代码数量与总代码数量之间的比值,就是代码覆盖率。
根据代码粒度,还能进行如下划分,他们形式各异,但本质是相同的。
第三方工具中一般自带了测试覆盖率,如 Jest。但是他们一般只适用于白盒测试(知道代码的),尤其是单元测试。对于黑盒测试(例如功能测试/系统测试)来说,度量他们的代码覆盖率则相对困难多了。
对于黑盒测试,例如功能测试、集成测试、系统测试等,测试用例通常是基于软件需求而不是软件实现所设计的。因此度量这类测试完整性的手段一般是需求覆盖率,即测试所覆盖的需求数量与总需求数量的比值。
没有现成的第三方工具能度量需求覆盖率。而需要依赖于人工计算,尤其是需要依赖人工去标记每个测试用例和需求直接的映射关系。
代码覆盖率和需求覆盖率是相互补充的,他们使用的场景不同,有各自的优势与不足。
测试覆盖率还需要结合成本,对于一个完整的项目,建议覆盖率先做到80%的测试用例,后期再慢慢完善。而对于经常不回变更的公共函数方法尽可能的做到100%的覆盖率。
例如一些经常做改动的需求页面,我们没必要让覆盖率必须趋近与100%,因为需求不断的变更,测试用例也需要不断的变更,维护成本就太高了。
大多数情况下,将100%的代码覆盖率作为目标并没有意义,不仅耗时耗力,即使达到了100%覆盖率的测试也并非总能发现BUG,有时你可能还会做出错误的假设,比如调用API,但是测试时接口永远没有返回错误,然而在生产环境时API却产生了错误,此时应用就出BUG了,而100%的覆盖率却没有检查到该问题。
当然如果是开发极其重要类似支付应用的,那么 100% 的代码覆盖率的成本是值得付出的。
TDD(Test-driven development),测试驱动开发,是敏捷开发中的一项核心实践和技术,也是一种软件设计方法论。
TDD开发流程:
TDD 测试原则:
TDD 的优点:
TDD 的缺点:
在前端应用实际开发过程中 TDD 更适合开发纯函数库,比如:Lodash、Vue、React等。
BDD(Behavior=driven development)行为驱动开发,是测试驱动开发延伸出来的一种敏捷软件开发技术。
TDD 最大的一个问题是在于开发人员最终做出来的东西和实际功能需求想偏离,为了解决这一问题有人发明了BDD。
BDD 解决的另外一个关键问题就是如何定义TDD或者单元测试过程中的细节。一些不良的单元测试的常见问题是过于依赖被测试功能的实现逻辑。 这通常意味着如果你要修改实现逻辑,及时输入输出没有变,通常也需要去更新测试代码。这就造成了一个问题,让开发人员对测试代码的维护感觉乏味和厌烦。
BDD 的发开流程大致是:
理想中的BDD解决方案最流行的是 Cucumber。它的协作流程是这样的:
用描述性自然语言定义的测试,客户、测试人员和开发人员都能看得懂,能达成共识,这种语法叫做 Gherkin Syntax,小黄瓜语法。
以关键字 Scenario、Feature 等描述场景 以关键字 Given、When、Then 来描述步骤
- Feature: 添加任务(新增功能的描述 )
-
- Scenario: 在输入框中输入任务名称敲回车确定,输出到任务列表中
- Given "下午四点开周会"
- When 在输入框中敲回车
- Then 在任务列表增加一个名称为 "下午四点开周会" 的任务
-
- Scenario: 在输入框中输入空内容,不输出到任务列表中
- Given ""
- When 在输入框中敲回车
- Then 在任务列表中不增加任何内容
BDD 注重的是产品的功能,可能无法保证很好的代码质量和测试覆盖率,所以还有人提出了一种 BDD + TDD 的方案。
开发软件的时候,先以 BDD 的流程开始,讨论需求,指定需求文档,然后开发人员将需求文档转化成测试用例,此时不急着实现功能。
这样既保证了功能和用户实际需求,也保证了代码的质量。
这样可以把 BDD 看作是在需求与 TDD 之间架起一座桥梁,它将需求进一步场景化,更具体的描述系统应该满足哪些行为和场景,让 TDD 的输入更优雅、更可靠。
当然实际场景中,这个方案要写大量测试代码,所以它也是一个理想中的方案,实施起来还是有一定的困难。
还有一种更轻量的 BDD 方案就是以集成测试为主的开发方案:
BDD 的优点:
BDD 的缺点:
当我们开始编写自动化测试时,可能想要测试所有的东西。因为我亲身经历了未经测试的应用程序带来的痛苦。我不想再体验同样的经历,但很快我又学到了另一课 - 测试会减缓开发速度。
在编写测试时,请务必牢记编写测试的目的。通常,测试的目的是为了节省时间。如果你正在进行的项目是稳定的并且会长期开发,那么测试是可以带来收益的。
但是如果测试编写与维护的时间长于他们可以节省的时间,那么你根本不应该编写测试。当然,在编写代码之前你很难知道通过测试可以节省多少时间,你会随着时间的推移去了解。但是,假设你正在一个短期项目中创建原型,或者在一个创业公司迭代一个想法,那你可能不会从编写测试中获得收益。
凡是都有两面性,软件测试也不是银弹,好处虽然明显,却并不是所有的项目都值得引入测试框架,毕竟维护测试用例也是需要成本的。对于一些需求频繁变更、复用性较低的内容,比如活动页,让开发专门抽出人力来写测试用例确实得不偿失。
而适合引入测试场景的大概有那么几个:
测试确实会带给你相当多的好处,但不是立刻体验出来。就如买重疾保险,交了很多保费,没病没痛,十几年甚至几十年都用不上,最好就是一辈子用不上理赔,身体健康最重要。测试也一样,写了可以买个放心,对代码的一种保障,有 bug 尽快测出来,没 bug 就最好,但不能说“写那么多测试,结果测不出 bug,浪费时间”吧。
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