很多汽车行业的客户渴望全自动化的测试用例生成,他们的愿望通常包括:
可扩展性:通过自动测试用例生成,质量保证过程可以快速扩展。
100%的覆盖率:在没有穷尽测试的情况下获得全面的测试覆盖率。
减少人力:更少的测试人员。
消除维护:希望减少与测试相关的维护的开销。
自动生成测试的潜在好处很多。然而在中短期内,很大一部分测试仍然需要由测试人员来设计。
测试用例由两个核心元素组成:
测试数据:这包括在其环境中激励测试对象。
预期行为:描述测试对象在特定情况下应该如何表现。
虽然测试数据可以以各种方式生成,但是(针对功能行为)期望值的自动定义仍然是一项具有挑战性的任务。
这时就需要技术娴熟的测试人员了。一个好的测试人员不仅仅是知道测试方法和工具的人;他们也是产品专家,了解产品的来龙去脉、特性和一些边缘的方面。
这种特定于产品的知识通常是通过手动创建的、基于需求的测试来构建的。通过一个个的测试测试,测试人员积累了关于产品的知识。
手动创建测试用例不会过时。然而,也可以预见自动生成的测试数据将被越来越多地采用,因为它可以显著提高测试效率。然而,定义期望值仍然是测试人员的任务。
在TPT中,我们设计了一个特性来加速测试:从测试数据中单独定义期望值的能力。
这种方法有以下几个优点:
可复用的功能描述:一旦指定,功能行为就可以在每个测试中进行评估。
简化更新:当行为发生变化时(例如,由于新的依赖项或条件),您只需要更新一个描述。
评估的灵活性:任何测试数据,包括自动生成的数据,都可以在没有额外注释的情况下进行评估。
清晰的可追溯性:需求和期望值之间有直接且明确的联系。
在我们看来,从测试数据中分离激励是完全自动化测试数据生成的推动者。通过对期望的全面描述,您可以创建任何场景(通过测试数据)并及时检测问题。
TPT插件TASMO是迄今为止最受TPT用户喜爱的测试数据生成方法。TASMO不仅可以测量覆盖率,还可以通过自动生成测试数据来填补覆盖率的空白。在TPT 19中,TASMO更进一步,因为测试用例可以直接从形式化的需求中创建。
保持好奇,坚持测试,并记住,虽然自动化可以加速过程,但测试人员的专业知识仍然是不可或缺的。
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