摘要:本文讲述了测试技术之AI与测试用例设计,测试到底怎么测?从测试用例所有的方法角度来说无非就是做两件事情(1.证明系统和需求的实现相同2.证明系统的使用不会出现错误),而后者其实说是很难其实也很容易,在很早就有自动化的静态+动态测试方法来自动做到规则检查+覆盖率,几乎可以保证代码不会出错!其实现的方法也就是基于代码的覆盖率做法,本质上就是把所有的代码分支都跑一次,只要跑完了系统还能工作,那么就保证代码不出错了,至于是不是实现了业务?那是测试用例对应的期望值的问题。希望本文对大家学测试技术有所帮助。
测试到底怎么测?从测试用例所有的方法角度来说无非就是做两件事情(1.证明系统和需求的实现相同2.证明系统的使用不会出现错误),而后者其实说是很难其实也很容易,在很早就有自动化的静态+动态测试方法来自动做到规则检查+覆盖率,几乎可以保证代码不会出错!其实现的方法也就是基于代码的覆盖率做法,本质上就是把所有的代码分支都跑一次,只要跑完了系统还能工作,那么就保证代码不出错了,至于是不是实现了业务?那是测试用例对应的期望值的问题。
那么是不是基于业务的测试用例(证明系统和需求的实现相同)还是需要测试人员来做的呢?其实也未必,大家如果做过几年功能测试,可以仔细想一下在设计测试用例的时候都是怎么做的?根据需求看分支,根据分支和条件看排列组合,可以这样说只要需求是规范格式的,测试用例完全可以自动化生成的,因为需求本身就描述了分支的情况。大多数时候作为测试,本质上是在做需求不够规范导致的无法自动处理工作,然后人工分拣调整完成测试用例的排列组合设计,而且还不太受控(大多数公司的测试用例评审和评估应该做的都不是很认真的)。
所以:
1.基于需求的测试用例,只要在需求基于某种语言体系描述的基础上,一定是可以自动生成测试用例的。确保做到需求分支覆盖!
2.基于代码的测试用例,由于可以做代码的语义分析所以也可以做到自动化生成测试用例的。确保做到分支判定覆盖!
3.基于业务的测试用例,只要拿到用户当前业务操作数据,一定可以分析出所有可能的业务组合留,从而自动生成基于接口的测试用例。确保用户所做的操作的排列组合可以覆盖!
4.基于用户行为的预测的测试用例,在基于大数据下的AI学习,一定可以做到非常深度的测试用例组合设计,最终在大多数情况下完胜人工测试用例。
仔细想想围棋比测试用例复杂多了,AI也能在大局上完胜人类,而在测试用例这样相对来说比较固定和套路化的工作,自动化用例生成确实没什么特别复杂的。
绝大多数公司没有这个成本拿大炮打蚊子,就算有AI云测试概念,其也不能非常完善的根据系统业务来生成测试用例,因为AI总需要先有个规则的。以后会出现AI云测试公司,提供对被测对象的分析及文档规范生成,再利用自己的大数据模拟用户来设计测试用例,至于这样做出来的结果和价值?客户未必能非常认可。
本文由职坐标整理并发布,希望对同学们有所帮助。了解更多详情请关注职坐标软件测试之测试技术频道!
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