Современные технологии тестирования. Тестирование. Фундаментальная теория

18.09.2003 Александр Петренко, Елена Бритвина, Сергей Грошев, Александр Монахов, Ольга Петренко

Многие знают, как разработать программу; по крайней мере, каждый это делал много раз, но объяснить, как создать программу с высоким качеством, оказывается значительно труднее.

Индустрия программного обеспечения постоянно пытается решить вопрос качества, но насколько значимы ее успехи, на данный момент сказать довольно сложно. В статье идет речь о новом поколении инструментов тестирования, которые призваны повысить качество программ. Однако инструменты, даже автоматические, не в состоянии помочь, если их используют неправильно. Поэтому обсуждение инструментов предваряет изложение общих положений «правильного» тестирования.

Подходы к улучшению качества программ

«Борьба за качество» программ может вестись двумя путями. Первый путь «прост»: собрать команду хороших программистов с опытом участия в аналогичных проектах, дать им хорошо поставленную задачу, хорошие инструменты, создать хорошие условия работы. С большой вероятностью можно ожидать, что удастся разработать программную систему с хорошим качеством.

Второй путь не так прост, но позволяет получать качественные программные продукты и тогда, когда перечисленные условия соблюсти не удается - не хватает хороших программистов, четкости в поставке задачи и т.д. Этот путь предписывает стандартизировать процессы разработки: ввести единообразные требования к этапам работ, документации, организовать регулярные совещания, проводить инспекцию кода и проч. Одним из первых продвижений на этом фронте стало введение понятия жизненного цикла программной системы, четко определявшее необходимость рассмотрения многих задач, без решения которых нельзя рассчитывать на успех программного проекта.

В простейшем варианте набор этапов жизненного цикла таков:

анализ требований;
проектирование (предварительное и детальное);
кодирование и отладка ("программирование");
тестирование;
эксплуатация и сопровождение.

Стандартизованная схема жизненного цикла с четкой регламентацией необходимых работ и с перечнем соответствующей документации легла в основу так называемой «водопадной» или каскадной модели. Водопадная модель подразумевает жесткое разбиение процесса разработки программного обеспечения на этапы, причем переход с одного этапа на другой осуществляется только после того, как будут полностью завершены работы на предыдущем этапе. Каждый этап завершается выпуском полного комплекта документации, достаточной для того, чтобы разработка могла быть продолжена другой командой. Водопадная модель стала доминирующей в стандартах процессов разработки Министерства обороны США. Многие волей или неволей, даже отклоняясь от этой модели, в целом соглашались с ее разумностью и полезностью.

Водопадная модель требовала точно и полно сформулировать все требования; изменение требований было возможно только после завершения всех работ. Водопадная модель не давала ответ на вопрос, что делать, когда требования меняются или меняется понимание этих требований непосредственно во время разработки.

В конце 80-х годов была предложена так называемая спиральная модель, был развит и проверен на практике метод итеративной и инкрементальной разработки (Iterative and Incremental Development, IID). В спиральной модели были учтены проблемы водопадной модели. Главный упор в спиральной модели делается на итеративности процесса. Описаны опыты использования IID с длиной итерации всего в полдня. Каждая итерация завершается выдачей новой версии программного обеспечения. На каждой версии уточняются (и, возможно, меняются) требования к целевой системе и принимаются меры к тому, чтобы удовлетворить и новые требования. В целом Rational Unified Process (RUP) также следует этой модели.

Позволило ли это решить проблему качества? Лишь в некоторой степени.

Проблема повышения качества программного обеспечения в целом и повышения качества тестирования привлекает все большее внимание; в университетах вводят специальные дисциплины по тестированию и обеспечению качества, готовят узких специалистов по тестированию и инженеров по обеспечению качества. Однако по-прежнему ошибки обходятся только в США от 20 до 60 млрд. долл. ежегодно. При этом примерно 60% убытков ложится на плечи конечных пользователей. Складывается ситуация, при которой потребители вынуждены покупать заведомо бракованный товар.

Вместе с тем, ситуация не безнадежна. Исследование, проведенное Национальным институтом стандартов и технологии США, показало, что размер убытков, связанных со сбоями в программном обеспечении, можно уменьшить примерно на треть, если вложить дополнительные усилия в инфраструктуру тестирования, в частности, в разработку инструментов тестирования.

Каково же направление главного удара? Что предлагают «наилучшие практики»?

В 80-е и 90-е годы ответ на этот вопрос звучал примерно так. Наиболее дорогие ошибки совершаются на первых фазах жизненного цикла - это ошибки в определении требований, выборе архитектуры, высокоуровневом проектировании. Поэтому надо концентрироваться на поиске ошибок на всех фазах, включая самые ранние, не дожидаясь, пока они обнаружатся при тестировании уже готовой реализации. В целом тезис звучал так: «Сократить время между моментом?внесения? ошибки и моментом ее обнаружения». Тезис в целом хорош, однако не очень конструктивен, поскольку не дает прямых рекомендаций, как сокращать это время.

В последние годы в связи с появлением методов, которые принято обозначать эпитетом agile («шустрый», «проворный») предлагаются и внедряются новые конструктивные методы раннего обнаружения ошибок. Скажем, современные модели, такие как Microsoft Solutions Framework (MSF) и eXtreme Programming (XP), выделяют следующие рекомендации к разработке тестов:

все необходимые тесты должны быть готовы к моменту реализации той или иной части программы; при этом обычно один тест соответствует одному требованию;
совокупность ранее созданных тестов должна (при неизменных требованиях) выполняться на любой версии программы;
если же в требования вносятся изменения, то тесты должны меняться максимально оперативно.

Иными словами, ошибка - будь она в требованиях, в проекте или в реализации - не живет дольше момента запуска теста, проверяющего реализацию данного требования. Значит, хотя астрономическое время между «внесением» ошибки и ее обнаружением может оказаться и большим, но впустую усилий потрачено не очень много, реализация не успела уйти далеко.

Не будем останавливаться на справедливости этих положений и их эффективности. Как часто бывает, побочный эффект новшества оказался более значимым, чем собственно реализация этой идеи. В данном случае дискуссии вокруг «шустрых» методов привели к новому пониманию места тестирования в процессе разработки программного обеспечения. Оказалось, тестирование в широком понимании этого слова, т.е. разработка, пропуск тестов и анализ результатов, решают не только задачу поиска уже допущенных в программном коде ошибок. Серьезное отношение к тестированию позволяет предупреждать ошибки: стоит перед тем, как писать код, подумать о том, какие ошибки в нем можно было бы сделать, и написать тест, нацеленный на эти ошибки, как качество кода улучшается.

В новых моделях жизненного цикла тестирование как бы растворяется в других фазах разработки. Так, MSF не содержит фазы тестирования - тесты пишутся и используются всегда!

Итак, различные работы в процессе производства программ должны быть хорошо интегрированы с работами по тестированию. Соответственно, инструменты тестирования должны быть хорошо интегрированы со многими другими инструментами разработки. Из крупных производителей инструментов разработки программ, первыми это поняли компании Telelogic (набор инструментов для проектирования, моделирования, реализации и тестирования телекоммуникационного ПО, базирующийся на нотациях SDL/MSC/TTCN) и Rational Software (аналогичный набор, преимущественно базирующийся на нотации UML). Следующий шаг сделала компания IBM, начав интеграцию возможностей инструментов от Rational в среду разработки программ Eclipse.

Тезис XP - «Пиши тест перед реализацией» - хорош как лозунг, но в реальности столь же неконструктивен. Для крупных программных комплексов приходится разрабатывать тесты различного назначения: тесты модулей, интеграционные или компонентные тесты, системные тесты.

Три составляющие тестирования - экскурс в теорию

Модульному тестированию подвергаются небольшие модули (процедуры, классы и т.п.). При тестировании относительного небольшого модуля размером 100-1000 строк есть возможность проверить, если не все, то, по крайней мере, многие логические ветви в реализации, разные пути в графе зависимости данных, граничные значения параметров. В соответствии с этим строятся критерии тестового покрытия (покрыты все операторы, все логические ветви, все граничные точки и т.п.).

Проверка корректности всех модулей, к сожалению, не гарантирует корректности функционирования системы модулей. В литературе иногда рассматривается «классическая» модель неправильной организации тестирования системы модулей, часто называемая методом «большого скачка». Суть метода состоит в том, чтобы сначала оттестировать каждый модуль в отдельности, потом объединить их в систему и протестировать систему целиком. Для крупных систем это нереально. При таком подходе будет потрачено очень много времени на локализацию ошибок, а качество тестирования останется невысоким. Альтернатива «большому скачку» - интеграционное тестирование , когда система строится поэтапно, группы модулей добавляются постепенно.

Распространение компонентных технологий породило термин «компонентное тестирование» как частный случай интеграционного тестирования.

Полностью реализованный программный продукт подвергается системному тестированию . На данном этапе тестировщика интересует не корректность реализации отдельных процедур и методов, а вся программа в целом, как ее видит конечный пользователь. Основой для тестов служат общие требования к программе, включая не только корректность реализации функций, но и производительность, время отклика, устойчивость к сбоям, атакам, ошибкам пользователя и т.д. Для системного и компонентного тестирования используются специфические виды критериев тестового покрытия (например, покрыты ли все типовые сценарии работы, все сценарии с нештатными ситуациями, попарные композиции сценариев и проч.).

Инструменты тестирования - реальная практика

Закончив экскурс в методику, вернемся к вопросу, какие инструменты тестирования используются в настоящее время и насколько они соответствуют новым представлениям о месте тестирования в процессе разработки программ.

На данный момент в наибольшей мере автоматизированы следующие этапы работ: исполнение тестов, сбор полученных данных, анализ тестового покрытия (для модульного тестирования обычно собирают информацию о покрытых операторах и о покрытых логических ветвях), отслеживание статуса обработки запросов на исправление ошибок.

Обзор инструментов тестирования будем вести в обратном порядке - от системного тестирования к модульному.

Широко распространены инструменты тестирования приложений с графическим пользовательским интерфейсом. Их часто называют инструментами функционального тестирования . Если уровень ответственности приложения не велик, то таким тестированием можно ограничиться; подобное тестирование наиболее дешево.

В данном виде тестирования широко применяются инструменты записи-воспроизведения (record/playback); из наиболее известных продуктов можно назвать Rational Robot (компания IBM/Rational), WinRunner (Mercury Interactive), QARun (Compuware). Наряду с этим существуют инструменты для текстовых терминальных интерфейсов, например, QAHiperstation компании Compuware.

Для системного нагрузочного тестирования Web-приложений и других распределенных систем широко используется инструментарий LoadRunner от Mercury Interactive; он не нацелен на генерацию изощренных сценариев тестирования, зато дает богатый материал для анализа производительности, поиска узких мест, сказывающихся на производительности распределенной системы.

Примерная общая схема использования инструментов записи-воспроизведения такова:

придумать сценарий (желательно, на основе систематического анализа требований);
провести сеанс работы в соответствии с данным сценарием; инструмент запишет всю входную информацию, исходившую от пользователя (нажатия клавиш на клавиатуре, движения мыши и проч.), и сгенерирует соответствующий скрипт.

Полученный скрипт можно многократно запускать, внося в него при необходимости небольшие изменения.

При записи скрипта можно делать остановки для того, чтобы указывать, какие ответы системы в конкретной ситуации надо рассматривать как правильные, какие вариации входных данных пользователя возможны и т.д. При наличии таких вариаций при очередном воспроизведении теста инструмент самостоятельно будет выбирать одну из определенных альтернатив. При несовпадении ответа системы с ожидаемым ответом будет фиксироваться ошибка.

Впрочем, возможности данного вида тестирования ограничены:

запись скриптов возможна только при наличии прототипа будущего графического интерфейса;
поддержка скриптов очень трудоемка; часто скрипт легче записать заново, чем отредактировать;
как следствие, проводить работы по созданию тестов параллельно с разработкой самой системы не эффективно, а до создания прототипа вообще невозможно.

Следующий класс инструментов - инструменты тестирования компонентов . Примером является Test Architect (IBM/Rational). Такие инструменты помогают организовать тестирование приложений, построенных по одной из компонентных технологий (например, EJB). Предусматривается набор шаблонов для создания различных компонентов тестовой программы, в частности, тестов для модулей, сценариев, заглушек.

Отвечает ли этот инструмент требованию опережающей разработки тестов? В целом, да: для создания теста достаточно описания интерфейсов компонентов. Но есть и слабые места, которые, впрочем, присущи и большинству других инструментов. Так, сценарий тестирования приходится писать вручную. Кроме того, нет единой системы задания критериев тестового покрытия и связи этих критериев с функциональными требованиями к системе.

Последний из рассматриваемых здесь классов инструментов - инструменты тестирования модулей . Примером может служить Test RealTime (IBM/Rational), предназначенный для тестирования модулей на C++. Важной составляющей этого инструмента является механизм проверочных «утверждений» (assertion). При помощи утверждений можно сформулировать требования к входным и выходным данным функций/методов классов в форме логических условий, в аналогичной форме можно задавать инвариантные требования к данным объектов. Это существенный шаг вперед по сравнению с Test Architect. Аппарат утверждений позволяет систематическим образом представлять функциональные требования и на базе этих требований строить критерии тестового покрытия (правда, Test RealTime автоматизированной поддержки анализа покрытия не предоставляет).

В принципе, этим инструментом можно пользоваться при опережающей разработке тестов, но остается нереализованной все та же функция генерации собственно тестовых воздействий - эта работа должна выполняться вручную. Нет никакой технической и методической поддержки повторного использования тестов и утверждений.

Решение перечисленных проблем предлагает новое поколение инструментов, которые следуют подходу тестирования на основе модели (model based testing) или на основе спецификаций (specification based testing).

Чем могут помочь модели

В голове разработчика и тестировщика всегда присутствует та или иная «модель» устройства программы, а также «модель» ее желаемого поведения, исходя из которой, в частности, составляются списки проверяемых свойств и создаются соответствующие тестовые примеры. (Заметим, что это разные модели; первые часто называют архитектурными, а вторые - функциональными или поведенческими.) Они зачастую составляются на основе документов или обсуждений в неформальном виде.

Разработка моделей и спецификаций связана с «математизацией» программирования. Попытки использовать различные математические подходы для конструирования и даже генерации программ предпринимались с первых лет возникновения компьютеров. Относительный успех был достигнут в теории компиляторов, реляционных баз данных и в нескольких узкоспециальных областях; серьезных результатов в большинстве практических областей достичь не удалось. Многие стали относиться к формальным методам в программировании скептически.

Новый всплеск интереса к формальным методам произошел в первой половине 90-х. Его вызвали первые результаты, полученные при использовании формальных моделей и формальных спецификаций в тестировании.

Преимущества тестирования на основе моделей виделись в том, что:

тесты на основе спецификации функциональных требований более эффективны, так как они в большей степени нацелены на проверку функциональности, чем тесты, построенные только на знании реализации;
на основе формальных спецификаций можно создавать самопроверяющие (self-checking) тесты, так как из формальных спецификаций часто можно извлечь критерии проверки результатов целевой системы.

Однако не было ясности в отношении качества подобных тестов. Модели обычно проще реализации, поэтому можно было предположить, что тесты, хорошо «покрывающие» модель, слишком бедны для покрытия реальных систем. Требовались широкие эксперименты в реальных проектах.

Модель - некоторое отражение структуры и поведения системы. Модель может описываться в терминах состояния системы, входных воздействий на нее, конечных состояний, потоков данных и потоков управления, возвращаемых системой результатов и т.д. Для отражения разных аспектов системы применяются и различные наборы терминов. Формальная спецификация представляет собой законченное описание модели системы и требований к ее поведению в терминах того или иного формального метода. Для описания характеристик системы можно воспользоваться несколькими моделями в рамках нескольких формализмов. Обычно, чем более общей является нотация моделирования, тем больше трудностей возникает при автоматизации тестирования программы на основе модели/спецификации, описанной в этой нотации. Одни нотации и языки больше ориентированы на доступность и прозрачность описания, другие - на последующий анализ и трансляцию, в частности, трансляцию спецификации в тест. Предпринимались попытки разработки языка формальных спецификаций, удовлетворяющего требованиям промышленного использования (например, методология RAISE), однако широкого применения они не нашли.

Имеется несколько ставших уже классическими нотаций формальных спецификаций: VDM, Z, B, CCS, LOTOS и др. Некоторые из них, например, VDM, используются преимущественно для быстрого прототипирования. Язык B удобен для анализа, в частности для аналитической верификации моделей. Все эти языки активно используются в рамках университетских программ. В реальной практике для описания архитектурных моделей используется UML, а для построения поведенческих моделей - языки SDL/MSC, исполнимые диаграммы UML и близкие к ним нотации.

Перечисленные языки и нотации для поведенческих моделей, к сожалению, не обладают достаточной общностью. Они хорошо себя зарекомендовали в телекоммуникационных приложениях и практически бесполезны для описания функциональности программных систем «общего вида»: операционных систем, компиляторов, СУБД и т.д.

На роль инструментов разработки тестов для подобных систем претендует новое поколение средств описания моделей/спецификаций и средства генерации тестов на проверку согласованности поведения реализации заданной модели.

Инструменты тестирования на основе моделей

Test Real Time - один из первых представителей этой группы. Более широкие возможности предоставляет Jtest компании Parasoft. Интересен инструментарий компании Comformiq. Семейство инструментов разработки тестов на основе моделей предлагает Институт системного программирования РАН в кооперации с компанией ATS. Поскольку семейство UniTesK авторам знакомо существенно ближе, мы изложим общую схему подхода тестирования на основе моделей на примерах из UniTesK.

Рис. 1. Фазы процесса разработки спецификаций и тестов

Общая схема процесса разработки спецификаций и тестов состоит из четырех фаз (рис. 1).

Первая фаза относительно коротка, но в реальных проектах она важна. Именно здесь закладывается уровень абстрактности модели. Модель должна быть максимально простой: это позволит требовать исчерпывающего набора тестов. В то же время, модель должна быть содержательной, раскрывать специфику тестируемой реализации. Таким образом, задача первой фазы - найти компромисс между абстрактностью и детальностью.

Задача второй фазы - описание требований к поведению системы. Многие подходы (например, SDL) предлагают описывать исполнимые модели, которые можно рассматривать как прототипы будущей реализации. Задание требований в таком случае определяется формулой «реализация должна вести себя так же, как модель». Подход понятен, но, к сожалению, во многих реальных ситуациях он не работает. Допустим, в заголовке некоего сообщения, построенного моделью, указано одно время, а в аналогичном заголовке от реализации - несколько другое. Это ошибка или нет? Еще один пример. Модель системы управления памятью сгенерировала указатель на свободный участок памяти, а реальная система выдала другой указатель: модель и система работают в разных адресных пространствах. Ошибка ли это?

UniTesK - унифицированное решение

UniTesK предлагает использовать так называемые неявные спецификации или спецификации ограничений. Они задаются в виде пред- и постусловий процедур и инвариантных ограничений на типы данных. Этот механизм не позволяет описывать в модели алгоритмы вычисления ожидаемых значений функций, а только их свойства. Скажем, в случае системы управления памятью модель будет задана булевским выражением в постусловии типа «значение указателя принадлежит области свободной памяти». Простой пример постусловия для функции «корень квадратный» приведен на ; одна и та же спецификация представлена в трех разных нотациях: в стиле языков Cи, Java и C#. Использование спецификационных расширений обычных языков программирования вместо классических языков формальных спецификаций - шаг, на который идут почти все разработчики подобных инструментов. Их различает только выразительная мощность нотаций и возможности анализа и трансляции спецификаций.

Третья фаза - разработка тестового сценария. В простейшем случае сценарий можно написать вручную, но в данной группе инструментов - это плохой тон. Тест, т.е. последовательность вызовов операций целевой системы с соответствующими параметрами, можно сгенерировать, отталкиваясь от некоторого описания программы или структуры данных. Будем называть такое описание сценарием . Компания Conformiq предлагает описать конечный автомат. Различные состояния автомата соответствуют различным значениям переменных целевой системы, переходы - вызовам операций этой системы. Определить автомат - это значит для каждого состояния описать, в какое состояние мы перейдем из данного, если обратимся к любой наперед заданной операции с любыми наперед заданными параметрами. Если такое описание получить легко, больше ничего делать не понадобится: инструмент сгенерирует тест автоматически и представит результаты тестирования, например, в виде MSC-диаграмм. Но легко ли это, скажем, для программы с одной целочисленной переменной и двумя-тремя операциями? Скорее всего, да. Однако в общем случае сделать попросту невозможно.

В UniTesK для генерации тестовых последовательностей конечный автомат не описывается, а генерируется по мере исполнения теста. Все, что требуется от разработчика теста, - это задание способа вычисления состояния модели на основании состояния целевой системы и способа перебора применяемых в текущем состоянии тестовых воздействий. Эти вычисления записываются в тестовых сценариях. Очередное тестовое воздействие выбирается на основании спецификации сценария в зависимости от результатов предыдущих воздействий. Такой подход обладает двумя важными преимуществами. Во-первых, это позволяет строить сложные тестовые последовательности в чрезвычайно компактной и легкой для написания и понимания форме. Во-вторых, тесты приобретают высокую гибкость: они легко могут быть параметризованы в зависимости от текущих потребностей тестирования и даже могут автоматически подстраиваться под незначительные изменения модели. На рис. 3 приведен пример сценарного метода.

В целом тестовый сценарий описывает итераторы для всех методов данного класса, однако каждый раз разработчик теста решает только локальную проблему - как перебрать входные параметры одного-единственного метода. Общую задачу - как организовать последовательность вызов; как нужное число раз вернуться в одно и то же состояние, чтобы провести испытание еще для одного метода, еще для одного значения параметра; когда остановиться, чтобы не делать лишней работы - все это берет на себя инструмент.

В UniTesK используется единая архитектура тестов, подходящая для тестирования систем различной сложности, относящихся к разным предметным областям, и обеспечивающая масштабируемость тестов. Компоненты тестов, требующие написания человеком, отделены от библиотечных и генерируемых автоматически (рис. 4).

В реальных системах количество различимых состояний и количество допустимых в каждом из них тестовых воздействий очень велико, что приводит к комбинаторному «взрыву состояний». Для борьбы с этим эффектом разработан механизм факторизации модели: те состояния целевой системы, различие между которыми несущественно с точки зрения задач данного теста, объединяются в одно обобщенное состояние модели; аналогичным образом объединяются в группы и тестовые воздействия. Процесс факторизации предоставляет разработчику свободу творчества, но, вместе с тем, он поддержан строгими исследованиями, определяющими достаточные условия, при соблюдении которых гарантированы корректность результатов и существенное сокращение времени тестирования при сохранении достигаемого тестового покрытия.

Рис. 4. Архитектура тестовой программ

Создатели UniTesK, полагая, что не должно быть отдельной среды для разработки тестов, не только наделили его возможностью мимикрии под различные языки программирования, но обеспечили интеграцию составляющих его инструментов в популярные средства разработки программ. На рис. 5 представлен сеанс использования UniTesK в среде разработки Forte 4.0 компании Sun Microsystems.

Новое качество, которое обещают новые инструменты

Как отмечалось выше, создатели инструментов тестирования обычно сталкиваются со следующими проблемами:

отсутствие или нечеткость определения критериев тестового покрытия, отсутствие прямой связи с функциональными требованиями;
отсутствие поддержки повторного использования тестов;
отсутствие автоматической генерации собственно теста (это касается как входных воздействий, так и эталонных результатов или автоматических анализаторов корректности реализации).

Имеются ли у инструментов тестирования, которые для генерации теста используют модель или формальную спецификацию целевой системы, принципиальные преимущества перед традиционными средствами? Чтобы ответить на этот вопрос, укажем, как отмеченные проблемы решаются для инструментов, использующих модели.

Критерии тестового покрытия. Основной критерий - проверка всех утверждений, в частности, утверждений, определяющих постусловия процедур или методов. Он легко проверяется и легко связывается с функциональными требованиями к целевой системе. Так, инструменты UniTesK, инструменты для платформ Java и C# предоставляют четыре уровня вложенных критериев.

Повторное использование тестов. Уровень повторного использования существенно выше, чем у традиционных инструментов. Разработчик тестов пишет не тестовый скрипт, а критерии проверки утверждения и тестовый сценарий. И то, и другое лишено многих реализационных деталей, и поэтому их проще переиспользовать для новой версии целевой системы или для адаптации спецификаций и тестов для сходного проекта. Например, статистика UniTesK показывает, что уровень переиспользования для тестирования ядер разных операционных систем превышает 50%.

Автоматическая генерация тестов. Это главное достоинство новых инструментов; здесь они существенно опережают традиционные средства, поскольку используют не произвольные виды нотаций и методов моделирования и спецификации, а именно те, которые дают преимущества при автоматической генерации тестов. Так, утверждения позволяют сгенерировать тестовые «оракулы» - программы для автоматического анализа корректности результата; различные виды конечных автоматов или их аналоги позволяют сгенерировать тестовые последовательности. К тому же, поскольку модели обычно проще, чем реализации, для них удается провести более тщательный анализ, поэтому набор тестов становится более систематическим.

Рассмотренные инструменты опробованы на реальных, масштабных проектах. Конечно, каждый проект несет в себе некоторую специфику, возможно, препятствующую исчерпывающему тестированию. Однако опыт использования данных инструментов показывает, что обычно удается достичь хороших результатов, лучших, чем результаты, полученные в аналогичных проектах при помощи ручного тестирования. Пользователи UniTesK, обычно, за приемлемый уровень качества принимают 70-80% покрытия кода целевой системы; при этом должен быть удовлетворен, как минимум, критерий покрытия всех логических ветвей в постусловиях. Для некоторых сложных программ (в том числе, для блока оптимизации компилятора GCC) был достигнут уровень покрытия 90-95%.

Есть ли принципиальные ограничения в применимости данного подхода? Его практически невозможно применять в случае, когда по той или иной причине никто в цепочке заказчик - разработчик - тестировщик не смог или не захотел четко сформулировать требования к целевой системе. Впрочем, это не только ограничение, но и дополнительный стимул для улучшения процессов разработки, еще один повод объяснить заказчику, что вложения в фазу проектирования с лихвой окупаются сокращением общих сроков разработки и стоимости проекта.

Обозначения элементов общей структуры спецификации метода:

S - Сигнатура операции

A - Спецификация доступа

- Предусловие

B - Определение ветвей функциональности

> - Постусловие

Java:

Class SqrtSpecification { S Specification static double sqrt(double x) A reads x, epsilon { = 0; } post { > if(x == 0) { B branch «Zero argument»; > return sqrt == 0; > } else { B branch «Positive argument»; > return sqrt >= 0 && > Math.abs((sqrt*sqrt-x)/x) } } } }

Си:

S specification double SQRT(double x) A reads (double)x, epsilon { = 0.; } coverage ZP { if(x == 0) { B return(ZERO, «Zero argument»); } else { B return(POS, «Positive argument»); } } post { > if(coverage(ZP, ZERO)) { > return SQRT == 0.; > } else { > return SQRT >= 0. && > abs((SQRT*SQRT - x)/x) } } }

C#:

namespace Examples { specification class SqrtSpecification { S specification static double Sqrt(double x) A reads x, epsilon { = 0; } post { > if(x == 0) { B branch ZERO («Zero argument»); > return $this.Result == 0; > } else { B branch POS («Positive argument»); > return $this.Result >= 0 && > Math.Abs(($this.Result * $this.Result - x)/x) } > } > } } }

| Планирование уроков на учебный год | Основные этапы моделирования

Урок 2
Основные этапы моделирования

Изучив эту тему, вы узнаете:

Что такое моделирование;
- что может служить прототипом для моделирования;
- какое место занимает моделирование в деятельности человека;
- каковы основные этапы моделирования;
- что такое компьютерная модель;
- что такое компьютерный эксперимент.

Компьютерный эксперимент

Чтобы дать жизнь новым конструкторским разработкам, внедрить новые технические решения в производство или проверить новые идеи, нужен эксперимент. Эксперимент - это опыт, который производится с объектом или моделью. Он заключается в выполнении некоторых действий и определении, как реагирует экспериментальный образец на эти действия.

В школе вы проводите опыты на уроках биологии, химии, физики, географии.

Эксперименты проводят при испытании новых образцов продукции на предприятиях. Обычно для этого используется специально создаваемая установка, позволяющая провести эксперимент в лабораторных условиях, либо сам реальный продукт подвергается всякого рода испытаниям (натурный эксперимент). Для исследования, к примеру, эксплуатационных свойств какого-либо агрегата или узла его помещают в термостат, замораживают в специальных камерах, испытывают на вибростендах, роняют и т. п. Хорошо, если это новые часы или пылесос - не велика потеря при разрушении. А если самолет или ракета?

Лабораторные и натурные эксперименты требуют больших материальных затрат и времени, но их значение, тем не менее, очень велико.

С развитием компьютерной техники появился новый уникальный метод исследования - компьютерный эксперимент. В помощь, а иногда и на смену экспериментальным образцам и испытательным стендам во многих случаях пришли компьютерные исследования моделей. Этап проведения компьютерного эксперимента включает две стадии: составление плана эксперимента и проведение исследования.

План эксперимента

План эксперимента должен четко отражать последовательность работы с моделью. Первым пунктом такого плана всегда является тестирование модели.

Тестирование - процесс проверки правильности построенной модели.

Тест - набор исходных данных, позволяющий определить пра- - вильность построения мЪдели.

Чтобы быть уверенным в правильности получаемых результатов моделирования, надо: ♦ проверить разработанный алгоритм построения модели; ♦ убедиться, что построенная модель правильно отражает свойства оригинала, которые учитывались при моделировании.

Для проверки правильности алгоритма построения модели используется тестовый набор исходных данных, для которых конечный результат заранее известен или предварительно определен другими способами.

Например, если вы используете при моделировании расчетные формулы, то надо подобрать несколько вариантов исходных данных и просчитать их «вручную». Это тестовые задания. Когда модель построена, вы проводите тестирование с теми же вариантами исходных данных и сравниваете результаты моделирования с выводами, полученными расчетным путем. Если результаты совпадают, то алгоритм разработан верно, если нет - надо искать и устранять причину их расхождения. Тестовые данные могут совершенно не отражать реальную ситуацию и не нести смыслового содержания. Однако полученные в процессе тестирования результаты могут натолкнуть вас на мысль об изменении исходной информационной или знаковой модели, прежде всего в той ее части, где заложено смысловое содержание.

Чтобы убедиться, что построенная модель отражает свойства оригинала, которые учитывались при моделировании, надо подобрать тестовый пример с реальными исходными данными.

Проведение исследования

После тестирования, когда у вас появилась уверенность в правильности построенной модели, можно переходить непосредственно к проведению исследования.

В плане должен быть предусмотрен эксперимент или серия экспериментов, удовлетворяющих целям моделирования. Каждый эксперимент должен сопровождаться осмыслением итогов, что служит основой анализа результатов моделирования и принятия решений.

Схема подготовки и проведения компьютерного эксперимента приведена на рисунке 11.7.

Рис. 11.7. Схема компьютерного эксперимента

Анализ результатов моделирования

Конечная цель моделирования - принятие решения, которое должно быть выработано на основе всестороннего анализа результатов моделирования. Этот этап решающий - либо вы продолжаете исследование, либо заканчиваете. На рисунке 11.2 видно, что этап анализа результатов не может существовать автономно. Полученные выводы часто способствуют проведению дополнительной серии экспериментов, а подчас и изменению задачи.

Основой выработки решения служат результаты тестирования и экспериментов. Если результаты не соответствуют целям поставленной задачи, значит, на предыдущих этапах были допущены ошибки. Это может быть либо неправильная постановка задачи, либо слишком упрощённое построение информационной модели, либо неудачный выбор метода или среды моделирования, либо нарушение технологических приемов при построении модели. Если такие ошибки выявлены, то требуется корректировка модели у то есть возврат к одному из предыдущих этапов. Процесс повторяется до тех пор, пока результаты эксперимента не будут отвечать целям моделирования.

Главное, надо всегда помнить: выявленная ошибка - тоже результат. Как гласит народная мудрость, на ошибках учатся. Об этом писал и великий русский поэт А. С. Пушкин:

О, сколько нам открытий чудных Готовят просвещенья дух И опыт, сын ошибок трудных, И гений, парадоксов друг, И случай, бог изобретатель...

Контрольные вопросы и задания

1. Назовите два основных типа постановки задач моделирования.

2. В известном «Задачнике» Г. Остера есть следущая задача:

Злая колдунья, работая не покладая рук, превращает в гусениц по 30 принцесс в день. Сколько дней ей понадобится, чтобы превратить в гусениц 810 принцесс? Сколько принцесс в день придется превращать в гусениц, чтобы управиться с работой за 15 дней?
Какой вопрос можно отнести к типу «что будет, если...», а какой - к типу «как сделать, чтобы...»?

3. Перечислите наиболее известные цели моделирования.

4. Формализуйте шутливую задачу из «Задачника» Г. Остера:

Из двух будок, находящихся на расстоянии 27 км одна от другой, навстречу друг другу выскочили в одно и то же время две драчливые собачки. Первая бежит со скоростью 4 км/час, а вторая - 5 км/час.
Через сколько времени начнется драка?

5. Назовите как можно больше характеристик объекта «пара ботинок ». Составьте информационную модель объекта для разных целей:

■ выбор обуви для туристского похода; ■ подбор подходящей коробки для обуви; ■ покупка крема для ухода за обувью.

6. Какие характеристики подростка существенны для рекомендации по выбору профессии?

7. По каким причинам компьютер широко используется в моделировании?

8. Назовите известные вам инструменты компьютерного моделирования.

9. Что такое компьютерный эксперимент? Приведите пример.

10. Что такое тестирование модели?

11. Какие ошибки встречаются в процессе моделирования? Что надо делать, когда ошибка обнаружена?

12. В чем заключается анализ результатов моделирования? Какие выводы обычно делаются?

План курса:

1.
Тестовая модель и Как работать со структурой
2.
Как придумывать проверки
1.
2.
Техники тест-дизайна (Black-box)
Обзор техник White Box
3.
Работа с непротиворечивостью
4.
Формулирование проверок
5.
Приоритезация
6.
Соблюдение процесса работы с тестовой документацией

Аудит - Что проверяли

1.
Полнота покрытия (по требованиям)
2.
Непротиворечивость (дубликаты, противоречия требованиями)
3.
Структура (как делили на части и на тестовые наборы, как били на проверки)
4.
Содержимое проверок (формулировка, понятность всем участникам проекта)
5.
Оформление (описки, аккуратный внешний вид)
6.
Покрытие (Smoke/MAT/AT)
7.
Соблюдение процесса (процесс работы с тестовой документаций)

Ошибки для всех видов документации
Грамотность
60
10,4
Покрытие всех функций
проверками
42
9,4
Разбиение на функции
6,4
Внешний вид
6,2
Единый стиль
2,1
Методанные документа
2,1
Методанные результата
2
55
38
14
20
17
% от всех проектов
% от всех ошибок

Ошибки для Test Survey, Test Cases
Пропуск проверок
12,6
Ожидаемый
результат
Дубликаты
Единый стиль
Противоречия
Приоритет
70
47
6
38
3,5
25
2,4
25
1,6
1,4
19
% от всех проектов
% от всех ошибок

Тестовая модель

- это логическая структура, описывающая функциональность
системы и/или поведения пользователя, по которой
генерируются тест-кейсы. Построение тестовой модели
начинается с построения структуры, а затем утвержденная
структура наполняется тест-кейсами/проверками.
(с) Дмитрий Тищенко. Блог A1QA, 2014

Покрытие проверками

1) Актуальные хотелки клиента в спецификации\требованиях\макетах
2) Договоренности на проекте
3) Наличие необходимых проверок для каждой функции:
Техники тест-дизайна:
◦
◦
◦
◦
Equivalent Partitioning Testing
Boundary Values Testing
Pairwise testing
State transition Testing

Equivalence Partitioning

ТЕХНИКА ЭКВИВАЛЕНТНЫХ КЛАССОВ

*для простоты примера возьмем неизменную цену

1) Разбить на классы входные параметры

Параметр
Класс 1
Класс 2
Версия продукта
Standard
Premium
<0
0 <= количество < 100
Количество
Класс 3
>= 100
*Голос разума – для «Версии продукта» необходимо протестировать ВСЕ значения из класса валидных значений.
Н-р, для поля Оплаты (значения: картой, наличными, переводом) логично протестировать ВСЕ варианты отдельно

2) 1 класс == 1 проверка

Версия продукта
Case 1
Standard
Case 2
Premium
Кол-во

2) 1 класс == 1 проверка

Версия продукта
Case 1
Standard
Case 2
Premium
Кол-во
Case 3
-1
Case 4
16
Case 5
125

3) Негативная проверка только для 1го класса в кейсе

Версия продукта
Кол-во
Результат
Case 1
Standard
50
Positive
Case 2
Premium
50
Positive
Case 3
Standard
-1
Negative
Case 4
Standard
16
Positive
Case 5
Standard
125
Negative

4) Пересмотреть позитивные проверки

5) Итого

Версия продукта
Кол-во
Результат
Case 1
Premium
50
Positive
Case 2
Standard
-1
Negative
Case 3
Standard
16
Positive
Case 4
Premium
125
Negative

Еще классы …

Параметр
Класс 1
Класс 2
Версия продукта
Standard
Premium
<0
0 <= Кол-во < 100
Дробные
Целые
Числа
Не числа
Кол-во
Класс 3
> 100
Пустое

Версия продукта
Кол-во
Результат
Case 1
Standard
50
Positive
Case 2
Premium
10
Positive
Case 3
Premium
-1
Negative
Case 4
Standard
16
Positive
Case 5
Premium
150
Negative
Case 6
Premium
19,45
Negative
Case 7
Premium
%Number!
Negative
Case 8
Standard
-
Negative

Версия продукта
Кол-во
Результат
Case 1
Standard
50
Positive
Case 2
Premium
10
Positive
Case 3
Premium
-1
Negative
Case 4
Standard
16
Positive
Case 5
Premium
150
Negative
Case 6
Premium
19.45
Negative
Case 7
Premium
%Number!
Negative
Case 8
Standard
-
Negative

~30% позитивных кейсов

Версия продукта
Кол-во
Результат
Case 1
Standard
50
Positive
Case 2
Premium
10
Positive
Case 3
Premium
-1
Negative
Case 4
Premium
150
Negative
Case 5
Premium
19.45
Negative
Case 6
Premium
%Number!
Negative
Case 7
Standard
-
Negative

Функция
Входной параметр
Получатель
Send
Тема
Тело
Файлы
Attach
Файлы
Форматирование Текст
Delete
Void
Класс 1
Класс 2
Существующий адрес Несуществующий адрес
Размер 0
0 < Размер <= Limit
Содержит символы @
._-+
Символы кроме @ . _ - +
Формат
Не формат
Размер 0
0 < Размер <= Limit
Содержит символы
кроме “∞₽₾₾©¥£µ®” Символы ∞₽₾₾©¥£µ®
Размер 0
0 < Размер <= Limit
Форматирование
Без форматирования
Нет
Один
Размер 0
0 < Размер <= Limit
Supported
Unsupported
Текст не выбран\не
выбирать
Текст
форматирование
Нажать
Класс 3
Размер > Limit
Размер > Limit
Размер > Limit
Много
Размер > Limit
Форматированн
ый текст

№
1
2
Получатель
Существует
0 < Размер <= Limit
Тема
0 < Размер <= Limit
Содержит символы
кроме “∞₽₾₾©¥£µ®”
3 Содержит символы @ . _ 0 < Размер <= Limit
-+
4 Формат
0 < Размер <= Limit
5 Несуществующий адрес 0 < Размер <= Limit
6 Размер 0
Содержит символы
кроме “∞₽₾₾©¥£µ®”
7 Размер > Limit
Содержит символы
кроме “∞₽₾₾©¥£µ®”
8 Не формат
0 < Размер <= Limit
9 0 < Размер <= Limit
Размер 0
10 0 < Размер <= Limit
Размер > Limit
11 0 < Размер <= Limit
Содержит символы
“∞₽₾₾©¥£µ®”
12 Существует
0 < Размер <= Limit
0 < Размер <= Limit
Formatting
Нет
Один
Ожидаемый
результат
Отправлено
Отправлено
0 < Размер <= Limit
Три
Отправлено
0 < Размер <= Limit
0 < Размер <= Limit
Formatting
Три
Нет
Один
Отправлено
Не доставлено
Не отправлено
Formatting
Один
Не отправлено
0 < Размер <= Limit
Formatting
0 < Размер <= Limit
0 < Размер <= Limit
Нет
Один
Три
Три
Не отправлено
Не отправлено
Не отправлено
Не отправлено
Размер > Limit
Нет
Не отправлено
Тело
Файлы

#
Входные
Результат
Void
Отмена удаления
Текст не выбран\не выбирать
форматирование
Письмо удалено
Письмо не удалено
Текст
Применено форматирование
4
Форматированный текст
Применено новое форматирование
5
Размер и формат из допустимых
значений
Файл прикреплен
Не указывать файл
Файл не прикреплен
Указать файл недопустимого размера
(min < или > max)
Файл не прикреплен
Указать неподдерживаемый файл
Файл не прикреплен
1
Функция
Удаление
2
3
6
7
8
Форматирование
Прикрепление
файла
Система не применяет форматирование

Boundary values

ТЕХНИКА ГРАНИЧНЫХ ЗНАЧЕНИЙ

Задача: Создать тест-кейсы для Evacuation Plan

0
Базовый Тест
Для успокоения нервов
Негативный Тест
99

99
0
0
99

Находим все пары (см. график)
В математике это Декартово произведение:
Evacuation_Plan х Risk_Assesment = {(a,b) | a ∈ Evacuation_Plan, b ∈ Risk_Assesment}
Evacuation_Plan х Risk_Assesment =
{ (-1,-1),
(-1,0), (-1,1),
(-1,50),
(-1,98), (-1,99), (-1,100),
(0,-1),
(0,0),
(0,1),
(0,50),
(0,98),
(0,99),
(0,100),
(1,-1),
(1,0),
(1,1),
(1,50),
(1,98),
(1,99),
(1,100),
(50,-1), (50,0), (50,1), (50,50),
(50,98), (50,99), (50,100),
(98,-1), (98,0), (98,1), (98,50),
(98,98), (98,99), (98,100),
(99,-1), (99,0), (99,1),
(99,50), (99,98), (99,99),
(99,100),
(100,-1), (100,0), (100,1), (100,50), (100,98), (100,99), (100,100),
}
7x7 = 49 проверок

Evacuation_Plan = {-1, 0, 1, 50, 98, 99, 100}
Risk_Assesment = {-1, 0, 1, 50, 98, 99, 100}
EP_Type = {Standard, Premium}
RA_Type = {Standard, Premium}
Количество кейсов = 7 * 7 * 2 * 2 = 196

Pairwise Testing

ТЕХНИКА ТЕСТИРОВАНИЯ ВСЕХ ПАР

Задача

Хранение данных (5): PostgreSQL, Oracle, MySQL, JSON, XML
Операционная система (4): Windows 7, 8, 10, OS X 10
RAM (3): 1 024 MB, 4 096 MB, 8 192 MB
HDD (2): SCSI, IDE
Полный перебор = 5 * 4 * 3 * 2 = 120 вариантов

Идеи

1. Протестировать пары значений, а не полные переборы
2. Эмпирическое доказательство эффективности
3. All Pairs/Orthogonal massive варианты техники

Работа с ортогональными
массивами

1
2
3
4
5
Data
PostgreSQL
Oracle
MySQL
JSON
XML
OS
Windows 7
Windows 8
Windows 10
OS X 10
RAM
1 024 MB
4 096 MB
8 192 MB
HDD
SCSI
IDE

Работа с ортогональными
массивами
1. Понять какие и сколько входных параметров:
Хранение данных
OS
RAM
HDD
Column 5
Column 6
1
1
1
1
1
1
1
2
2
2
2
2
1
3
3
3
3
3
1
4
4
4
4
4
1
5
5
5
5
5
2
1
2
3
4
5
2
2
3
4
5
1
1
2
3
4
5
2
3
4
5
1
2
Data
PostgreSQL
Oracle
MySQL
JSON
XML
2
4
5
1
2
3
OS
Windows 7
Windows 8
Windows 10
OS X 10
2
5
1
2
3
4
3
1
3
5
2
4
RAM
1 024 MB
4 096 MB
8 192 MB
3
2
4
1
3
5
HDD
SCSI
IDE
3
3
5
2
4
1
3
4
1
3
5
2
3
5
2
4
1
3
4
1
4
2
5
3
4
2
5
3
1
4
4
3
1
4
2
5
4
4
2
5
3
1
4
5
3
1
4
2
5
1
5
4
3
2
5
2
1
5
4
3
5
3
2
1
5
4
5
4
3
2
1
5
5
5
4
3
2
1
2. Выбираем подходящий ортогональный массив – L25(56 ^6)

Работа с ортогональными
массивами
1. Понять какие и сколько входных параметров:
1
2
3
4
5
Data
PostgreSQL
Oracle
MySQL
JSON
XML
OS
Windows 7
Windows 8
Windows 10
OS X 10
RAM
1 024 MB
4 096 MB
8 192 MB
HDD
SCSI
IDE
2. Выбираем подходящий ортогональный массив –
3. Строим ортогональный массив
4. Удаляем ненужные КОЛОНКИ
L25(56 ^6)
Хранение данных
OS
RAM
HDD
1
1
1
1
1
2
2
2
1
3
3
3
1
4
4
4
1
5
5
5
2
1
2
3
2
2
3
4
2
3
4
5
2
4
5
1
2
5
1
2
3
1
3
5
3
2
4
1
3
3
5
2
3
4
1
3
3
5
2
4
4
1
4
2
4
2
5
3
4
3
1
4
4
4
2
5
4
5
3
1
5
1
5
4
5
2
1
5
5
3
2
1
5
4
3
2
5
5
4
3

Работа с ортогональными
массивами
1. Понять какие и сколько входных параметров:
Хранение данных
OS
RAM
HDD
1
PostgreSQL
Windows 7
1 024 MB
SCSI
2
PostgreSQL
Windows 8
4 096 MB
IDE
3
PostgreSQL
Windows 10
8 192 MB
SCSI
4
PostgreSQL
OS X 10
1 024 MB
SCSI
5
PostgreSQL
Windows 10
1 024 MB
SCSI
6
Oracle
Windows 7
4 096 MB
SCSI
7
Oracle
Windows 8
8 192 MB
SCSI
1
2
3
4
5
8
Oracle
Windows 10
1 024 MB
SCSI
Data
PostgreSQL
Oracle
MySQL
JSON
XML
9
Oracle
OS X 10
1 024 MB
SCSI
OS
Windows 7
Windows 8
Windows 10
OS X 10
10
Oracle
Windows 10
1 024 MB
IDE
11
MySQL
Windows 7
8 192 MB
SCSI
RAM
1 024 MB
4 096 MB
8 192 MB
12
MySQL
Windows 8
1 024 MB
SCSI
HDD
SCSI
IDE
13
MySQL
Windows 10
4 096 MB
IDE
14
MySQL
OS X 10
1 024 MB
SCSI
15
MySQL
OS X 10
4 096 MB
SCSI
16
JSON
Windows 7
4 096 MB
IDE
17
JSON
Windows 8
4 096 MB
SCSI
18
JSON
Windows 10
1 024 MB
SCSI
19
JSON
OS X 10
4 096 MB
SCSI
20
JSON
OS X 10
8 192 MB
SCSI
21
XML
Windows 7
4 096 MB
SCSI
22
XML
Windows 8
1 024 MB
SCSI
23
XML
Windows 10
4 096 MB
SCSI
24
XML
OS X 10
8 192 MB
IDE
25
XML
Windows 10
4 096 MB
SCSI
2. Выбираем подходящий ортогональный массив – L25(56 ^6)
3. Строим ортогональный массив
4. Удаляем ненужные КОЛОНКИ
5. Проставляем значения входных параметров
6. Заполняем пустые места + проверяем пары на релевантность

PICT
Хранение данных
OS
RAM
HDD
1
JSON
OSX_10
4096MB
SCSI
2
Oracle
Windows7
1024MB
IDE
3
MySQL
Windows10
8192MB
IDE
4
Oracle
Windows8
8192MB
SCSI
5
JSON
Windows8
1024MB
IDE
6
JSON
Windows7
8192MB
SCSI
7
Oracle
Windows10
1024MB
SCSI
8
XML
Windows7
4096MB
IDE
9
MySQL
OSX_10
1024MB
SCSI
10
JSON
Windows10
4096MB
SCSI
11
XML
Windows10
8192MB
SCSI
12
PostgreSQL
Windows8
4096MB
SCSI
13
MySQL
Windows7
4096MB
SCSI
14
XML
Windows8
1024MB
IDE
15
PostgreSQL
Windows7
1024MB
IDE
16
XML
OSX_10
8192MB
IDE
17
PostgreSQL
Windows10
8192MB
SCSI
18
MySQL
Windows8
4096MB
IDE
19
PostgreSQL
OSX_10
8192MB
IDE
20
Oracle
OSX_10
4096MB
SCSI

105162*452 = 134 400

1
2
3
4
5
…
105
Subject
Arabic
Art History
Biology
Business
Studies
Chemistry
…
EAL
School level (16)
Elementary
Middle
High
School Wide
High/Middle
…
Likelihood
Definite
Tentative
Employment
Type
Full
Part
Substitute
Temporary
Contract length
1
2
3
4
Cover letter

Tutorial

Доброго времени суток!

Хочу собрать всю самую необходимую теорию по тестирвоанию, которую спрашивают на собеседованиях у trainee, junior и немножко middle. Собственно, я собрал уже не мало. Цель сего поста в том, чтобы сообща добавить упущенное и исправить/перефразировать/добавить/сделатьЧтоТоЕщё с тем, что уже есть, чтобы стало хорошо и можно было взять всё это и повторить перед очередным собеседованием про всяк случай. Вообщем, коллеги, прошу под кат, кому почерпнуть что-то новое, кому систематизировать старое, а кому внести свою лепту.

В итоге должна получиться исчерпывающая шпаргалка, которую нужно перечитать по дороге на собеседование.

Всё ниже перечисленное не выдумано мной лично, а взято с разных источников, где мне лично формулировка и определение понравилось больше. В конце список источников.

В теме: определение тестирования, качество, верификация / валидация, цели, этапы, тест план, пункты тест плана, тест дизайн, техники тест дизайна, traceability matrix, tets case, чек-лист, дефект, error/deffect/failure, баг репорт, severity vs priority, уровни тестирования, виды / типы, подходы к интеграционному тестированию, принципы тестирования, статическое и динамическое тестирование, исследовательское / ad-hoc тестирование, требования, жизненный цикл бага, стадии разработки ПО, decision table, qa/qc/test engineer, диаграмма связей.

Поехали!

Тестирование программного обеспечения - проверка соответствия между реальным и ожидаемым поведением программы, осуществляемая на конечном наборе тестов, выбранном определенным образом. В более широком смысле, тестирование - это одна из техник контроля качества, включающая в себя активности по планированию работ (Test Management), проектированию тестов (Test Design), выполнению тестирования (Test Execution) и анализу полученных результатов (Test Analysis).

Качество программного обеспечения (Software Quality) - это совокупность характеристик программного обеспечения, относящихся к его способности удовлетворять установленные и предполагаемые потребности.

Верификация (verification) - это процесс оценки системы или её компонентов с целью определения удовлетворяют ли результаты текущего этапа разработки условиям, сформированным в начале этого этапа. Т.е. выполняются ли наши цели, сроки, задачи по разработке проекта, определенные в начале текущей фазы.
Валидация (validation) - это определение соответствия разрабатываемого ПО ожиданиям и потребностям пользователя, требованиям к системе .
Также можно встретить иную интерпритацию:
Процесс оценки соответствия продукта явным требованиям (спецификациям) и есть верификация (verification), в то же время оценка соответствия продукта ожиданиям и требованиям пользователей - есть валидация (validation). Также часто можно встретить следующее определение этих понятий:
Validation - ’is this the right specification?’.
Verification - ’is the system correct to specification?’.

Цели тестирвоания
Повысить вероятность того, что приложение, предназначенное для тестирования, будет работать правильно при любых обстоятельствах.
Повысить вероятность того, что приложение, предназначенное для тестирования, будет соответствовать всем описанным требованиям.
Предоставление актуальной информации о состоянии продукта на данный момент.

Этапы тестирования:
1. Анализ
2. Разработка стратегии тестирования
и планирование процедур контроля качества
3. Работа с требованиями
4. Создание тестовой документации
5. Тестирование прототипа
6. Основное тестирование
7. Стабилизация
8. Эксплуатация

Тест план (Test Plan) - это документ, описывающий весь объем работ по тестированию, начиная с описания объекта, стратегии, расписания, критериев начала и окончания тестирования, до необходимого в процессе работы оборудования, специальных знаний, а также оценки рисков с вариантами их разрешения.
Отвечает на вопросы:
Что надо тестировать?
Что будете тестировать?
Как будете тестировать?
Когда будете тестировать?
Критерии начала тестирования.
Критерии окончания тестирования.

Основные пункты тест плана
В стандарте IEEE 829 перечислены пункты, из которых должен (пусть - может) состоять тест-план:
a) Test plan identifier;
b) Introduction;
c) Test items;
d) Features to be tested;
e) Features not to be tested;
f) Approach;
g) Item pass/fail criteria;
h) Suspension criteria and resumption requirements;
i) Test deliverables;
j) Testing tasks;
k) Environmental needs;
l) Responsibilities;
m) StafÞng and training needs;
n) Schedule;
o) Risks and contingencies;
p) Approvals.

Тест дизайн - это этап процесса тестирования ПО, на котором проектируются и создаются тестовые случаи (тест кейсы), в соответствии с определёнными ранее критериями качества и целями тестирования.
Роли, ответственные за тест дизайн:
Тест аналитик - определяет «ЧТО тестировать?»
Тест дизайнер - определяет «КАК тестировать?»

Техники тест дизайна

Эквивалентное Разделение (Equivalence Partitioning - EP) . Как пример, у вас есть диапазон допустимых значений от 1 до 10, вы должны выбрать одно верное значение внутри интервала, скажем, 5, и одно неверное значение вне интервала - 0.

Анализ Граничных Значений (Boundary Value Analysis - BVA) . Если взять пример выше, в качестве значений для позитивного тестирования выберем минимальную и максимальную границы (1 и 10), и значения больше и меньше границ (0 и 11). Анализ Граничный значений может быть применен к полям, записям, файлам, или к любого рода сущностям имеющим ограничения.

Причина / Следствие (Cause/Effect - CE) . Это, как правило, ввод комбинаций условий (причин), для получения ответа от системы (Следствие). Например, вы проверяете возможность добавлять клиента, используя определенную экранную форму. Для этого вам необходимо будет ввести несколько полей, таких как «Имя», «Адрес», «Номер Телефона» а затем, нажать кнопку «Добавить» - эта «Причина». После нажатия кнопки «Добавить», система добавляет клиента в базу данных и показывает его номер на экране - это «Следствие».

Исчерпывающее тестирование (Exhaustive Testing - ET) - это крайний случай. В пределах этой техники вы должны проверить все возможные комбинации входных значений, и в принципе, это должно найти все проблемы. На практике применение этого метода не представляется возможным, из-за огромного количества входных значений.

Traceability matrix - Матрица соответствия требований - это двумерная таблица, содержащая соответсвие функциональных требований (functional requirements) продукта и подготовленных тестовых сценариев (test cases). В заголовках колонок таблицы расположены требования, а в заголовках строк - тестовые сценарии. На пересечении - отметка, означающая, что требование текущей колонки покрыто тестовым сценарием текущей строки.
Матрица соответсвия требований используется QA-инженерами для валидации покрытия продукта тестами. МСТ является неотъемлемой частью тест-плана.

Тестовый случай (Test Case) - это артефакт, описывающий совокупность шагов, конкретных условий и параметров, необходимых для проверки реализации тестируемой функции или её части.
Пример:
Action Expected Result Test Result
(passed/failed/blocked)
Open page «login» Login page is opened Passed

Каждый тест кейс должен иметь 3 части:
PreConditions Список действий, которые приводят систему к состоянию пригодному для проведения основной проверки. Либо список условий, выполнение которых говорит о том, что система находится в пригодном для проведения основного теста состояния.
Test Case Description Список действий, переводящих систему из одного состояния в другое, для получения результата, на основании которого можно сделать вывод о удовлетворении реализации, поставленным требованиям
PostConditions Список действий, переводящих систему в первоначальное состояние (состояние до проведения теста - initial state)
Виды Тестовых Случаев:
Тест кейсы разделяются по ожидаемому результату на позитивные и негативные:
Позитивный тест кейс использует только корректные данные и проверяет, что приложение правильно выполнило вызываемую функцию.
Негативный тест кейс оперирует как корректными так и некорректными данными (минимум 1 некорректный параметр) и ставит целью проверку исключительных ситуаций (срабатывание валидаторов), а также проверяет, что вызываемая приложением функция не выполняется при срабатывании валидатора.

Чек-лист (check list) - это документ, описывающий что должно быть протестировано. При этом чек-лист может быть абсолютно разного уровня детализации. На сколько детальным будет чек-лист зависит от требований к отчетности, уровня знания продукта сотрудниками и сложности продукта.
Как правило, чек-лист содержит только действия (шаги), без ожидаемого результата. Чек-лист менее формализован чем тестовый сценарий. Его уместно использовать тогда, когда тестовые сценарии будут избыточны. Также чек-лист ассоциируются с гибкими подходами в тестировании.

Дефект (он же баг) - это несоответствие фактического результата выполнения программы ожидаемому результату. Дефекты обнаруживаются на этапе тестирования программного обеспечения (ПО), когда тестировщик проводит сравнение полученных результатов работы программы (компонента или дизайна) с ожидаемым результатом, описанным в спецификации требований.

Error - ошибка пользователя, то есть он пытается использовать программу иным способом.
Пример - вводит буквы в поля, где требуется вводить цифры (возраст, количество товара и т.п.).
В качественной программе предусмотрены такие ситуации и выдаются сообщение об ошибке (error message), с красным крестиком которые.
Bug (defect) - ошибка программиста (или дизайнера или ещё кого, кто принимает участие в разработке), то есть когда в программе, что-то идёт не так как планировалось и программа выходит из-под контроля. Например, когда никак не контроллируется ввод пользователя, в результате неверные данные вызывают краши или иные «радости» в работе программы. Либо внутри программа построена так, что изначально не соответствует тому, что от неё ожидается.
Failure - сбой (причём не обязательно аппаратный) в работе компонента, всей программы или системы. То есть, существуют такие дефекты, которые приводят к сбоям (A defect caused the failure) и существуют такие, которые не приводят. UI-дефекты например. Но аппаратный сбой, никак не связанный с software, тоже является failure.

Баг Репорт (Bug Report) - это документ, описывающий ситуацию или последовательность действий приведшую к некорректной работе объекта тестирования, с указанием причин и ожидаемого результата.
Шапка
Короткое описание (Summary) Короткое описание проблемы, явно указывающее на причину и тип ошибочной ситуации.
Проект (Project) Название тестируемого проекта
Компонент приложения (Component) Название части или функции тестируемого продукта
Номер версии (Version) Версия на которой была найдена ошибка
Серьезность (Severity) Наиболее распространена пятиуровневая система градации серьезности дефекта:
S1 Блокирующий (Blocker)
S2 Критический (Critical)
S3 Значительный (Major)
S4 Незначительный (Minor)
S5 Тривиальный (Trivial)
Приоритет (Priority) Приоритет дефекта:
P1 Высокий (High)
P2 Средний (Medium)
P3 Низкий (Low)
Статус (Status) Статус бага. Зависит от используемой процедуры и жизненного цикла бага (bug workflow and life cycle)

Автор (Author) Создатель баг репорта
Назначен на (Assigned To) Имя сотрудника, назначенного на решение проблемы
Окружение
ОС / Сервис Пак и т.д. / Браузера + версия /… Информация об окружении, на котором был найден баг: операционная система, сервис пак, для WEB тестирования - имя и версия браузера и т.д.
…
Описание
Шаги воспроизведения (Steps to Reproduce) Шаги, по которым можно легко воспроизвести ситуацию, приведшую к ошибке.
Фактический Результат (Result) Результат, полученный после прохождения шагов к воспроизведению
Ожидаемый результат (Expected Result) Ожидаемый правильный результат
Дополнения
Прикрепленный файл (Attachment) Файл с логами, скриншот или любой другой документ, который может помочь прояснить причину ошибки или указать на способ решения проблемы.

Severity vs Priority
Серьезность (Severity) - это атрибут, характеризующий влияние дефекта на работоспособность приложения.
Приоритет (Priority) - это атрибут, указывающий на очередность выполнения задачи или устранения дефекта. Можно сказать, что это инструмент менеджера по планированию работ. Чем выше приоритет, тем быстрее нужно исправить дефект.
Severity выставляется тестировщиком
Priority - менеджером, тимлидом или заказчиком

Градация Серьезности дефекта (Severity)

S1 Блокирующая (Blocker)
Блокирующая ошибка, приводящая приложение в нерабочее состояние, в результате которого дальнейшая работа с тестируемой системой или ее ключевыми функциями становится невозможна. Решение проблемы необходимо для дальнейшего функционирования системы.

S2 Критическая (Critical)
Критическая ошибка, неправильно работающая ключевая бизнес логика, дыра в системе безопасности, проблема, приведшая к временному падению сервера или приводящая в нерабочее состояние некоторую часть системы, без возможности решения проблемы, используя другие входные точки. Решение проблемы необходимо для дальнейшей работы с ключевыми функциями тестируемой системой.

S3 Значительная (Major)
Значительная ошибка, часть основной бизнес логики работает некорректно. Ошибка не критична или есть возможность для работы с тестируемой функцией, используя другие входные точки.

S4 Незначительная (Minor)
Незначительная ошибка, не нарушающая бизнес логику тестируемой части приложения, очевидная проблема пользовательского интерфейса.

S5 Тривиальная (Trivial)
Тривиальная ошибка, не касающаяся бизнес логики приложения, плохо воспроизводимая проблема, малозаметная посредствам пользовательского интерфейса, проблема сторонних библиотек или сервисов, проблема, не оказывающая никакого влияния на общее качество продукта.

Градация Приоритета дефекта (Priority)
P1 Высокий (High)
Ошибка должна быть исправлена как можно быстрее, т.к. ее наличие является критической для проекта.
P2 Средний (Medium)
Ошибка должна быть исправлена, ее наличие не является критичной, но требует обязательного решения.
P3 Низкий (Low)
Ошибка должна быть исправлена, ее наличие не является критичной, и не требует срочного решения.

Уровни Тестирования

1. Модульное тестирование (Unit Testing)
Компонентное (модульное) тестирование проверяет функциональность и ищет дефекты в частях приложения, которые доступны и могут быть протестированы по-отдельности (модули программ, объекты, классы, функции и т.д.).

2. Интеграционное тестирование (Integration Testing)
Проверяется взаимодействие между компонентами системы после проведения компонентного тестирования.

3. Системное тестирование (System Testing)
Основной задачей системного тестирования является проверка как функциональных, так и не функциональных требований в системе в целом. При этом выявляются дефекты, такие как неверное использование ресурсов системы, непредусмотренные комбинации данных пользовательского уровня, несовместимость с окружением, непредусмотренные сценарии использования, отсутствующая или неверная функциональность, неудобство использования и т.д.

4. Операционное тестирование (Release Testing).
Даже если система удовлетворяет всем требованиям, важно убедиться в том, что она удовлетворяет нуждам пользователя и выполняет свою роль в среде своей эксплуатации, как это было определено в бизнес моделе системы. Следует учесть, что и бизнес модель может содержать ошибки. Поэтому так важно провести операционное тестирование как финальный шаг валидации. Кроме этого, тестирование в среде эксплуатации позволяет выявить и нефункциональные проблемы, такие как: конфликт с другими системами, смежными в области бизнеса или в программных и электронных окружениях; недостаточная производительность системы в среде эксплуатации и др. Очевидно, что нахождение подобных вещей на стадии внедрения - критичная и дорогостоящая проблема. Поэтому так важно проведение не только верификации, но и валидации, с самых ранних этапов разработки ПО.

5. Приемочное тестирование (Acceptance Testing)
Формальный процесс тестирования, который проверяет соответствие системы требованиям и проводится с целью:
определения удовлетворяет ли система приемочным критериям;
вынесения решения заказчиком или другим уполномоченным лицом принимается приложение или нет.

Виды / типы тестирования

Функциональные виды тестирования
Функциональное тестирование (Functional testing)
Тестирование безопасности (Security and Access Control Testing)
Тестирование взаимодействия (Interoperability Testing)

Нефункциональные виды тестирования
Все виды тестирования производительности:
o нагрузочное тестирование (Performance and Load Testing)
o стрессовое тестирование (Stress Testing)
o тестирование стабильности или надежности (Stability / Reliability Testing)
o объемное тестирование (Volume Testing)
Тестирование установки (Installation testing)
Тестирование удобства пользования (Usability Testing)
Тестирование на отказ и восстановление (Failover and Recovery Testing)
Конфигурационное тестирование (Configuration Testing)

Связанные с изменениями виды тестирования
Дымовое тестирование (Smoke Testing)
Регрессионное тестирование (Regression Testing)
Повторное тестирование (Re-testing)
Тестирование сборки (Build Verification Test)
Санитарное тестирование или проверка согласованности/исправности (Sanity Testing)

Функциональное тестирование рассматривает заранее указанное поведение и основывается на анализе спецификаций функциональности компонента или системы в целом.

Тестирование безопасности - это стратегия тестирования, используемая для проверки безопасности системы, а также для анализа рисков, связанных с обеспечением целостного подхода к защите приложения, атак хакеров, вирусов, несанкционированного доступа к конфиденциальным данным.

Тестирование взаимодействия (Interoperability Testing) - это функциональное тестирование, проверяющее способность приложения взаимодействовать с одним и более компонентами или системами и включающее в себя тестирование совместимости (compatibility testing) и интеграционное тестирование

Нагрузочное тестирование - это автоматизированное тестирование, имитирующее работу определенного количества бизнес пользователей на каком-либо общем (разделяемом ими) ресурсе.

Стрессовое тестирование (Stress Testing) позволяет проверить насколько приложение и система в целом работоспособны в условиях стресса и также оценить способность системы к регенерации, т.е. к возвращению к нормальному состоянию после прекращения воздействия стресса. Стрессом в данном контексте может быть повышение интенсивности выполнения операций до очень высоких значений или аварийное изменение конфигурации сервера. Также одной из задач при стрессовом тестировании может быть оценка деградации производительности, таким образом цели стрессового тестирования могут пересекаться с целями тестирования производительности.

Объемное тестирование (Volume Testing) . Задачей объемного тестирования является получение оценки производительности при увеличении объемов данных в базе данных приложения

Тестирование стабильности или надежности (Stability / Reliability Testing) . Задачей тестирования стабильности (надежности) является проверка работоспособности приложения при длительном (многочасовом) тестировании со средним уровнем нагрузки.

Тестирование установки направленно на проверку успешной инсталляции и настройки, а также обновления или удаления программного обеспечения.

Тестирование удобства пользования - это метод тестирования, направленный на установление степени удобства использования, обучаемости, понятности и привлекательности для пользователей разрабатываемого продукта в контексте заданных условий. Сюда также входит:
Тестирование пользовательского интерфейса (англ. UI Testing) - это вид тестирования исследования, выполняемого с целью определения, удобен ли некоторый искусственный объект (такой как веб-страница, пользовательский интерфейс или устройство) для его предполагаемого применения.
User eXperience (UX) - ощущение, испытываемое пользователем во время использования цифрового продукта, в то время как User interface - это инструмент, позволяющий осуществлять интеракцию «пользователь - веб-ресурс».

Тестирование на отказ и восстановление (Failover and Recovery Testing) проверяет тестируемый продукт с точки зрения способности противостоять и успешно восстанавливаться после возможных сбоев, возникших в связи с ошибками программного обеспечения, отказами оборудования или проблемами связи (например, отказ сети). Целью данного вида тестирования является проверка систем восстановления (или дублирующих основной функционал систем), которые, в случае возникновения сбоев, обеспечат сохранность и целостность данных тестируемого продукта.

Конфигурационное тестирование (Configuration Testing) - специальный вид тестирования, направленный на проверку работы программного обеспечения при различных конфигурациях системы (заявленных платформах, поддерживаемых драйверах, при различных конфигурациях компьютеров и т.д.)

Дымовое (Smoke) тестирование рассматривается как короткий цикл тестов, выполняемый для подтверждения того, что после сборки кода (нового или исправленного) устанавливаемое приложение, стартует и выполняет основные функции.

Регрессионное тестирование - это вид тестирования направленный на проверку изменений, сделанных в приложении или окружающей среде (починка дефекта, слияние кода, миграция на другую операционную систему, базу данных, веб сервер или сервер приложения), для подтверждения того факта, что существующая ранее функциональность работает как и прежде. Регрессионными могут быть как функциональные, так и нефункциональные тесты.

Повторное тестирование - тестирование, во время которого исполняются тестовые сценарии, выявившие ошибки во время последнего запуска, для подтверждения успешности исправления этих ошибок.
В чем разница между regression testing и re-testing?
Re-testing - проверяется исправление багов
Regression testing - проверяется то, что исправление багов не повлияло на другие модули ПО и не вызвало новых багов.

Тестирование сборки или Build Verification Test - тестирование направленное на определение соответствия, выпущенной версии, критериям качества для начала тестирования. По своим целям является аналогом Дымового Тестирования, направленного на приемку новой версии в дальнейшее тестирование или эксплуатацию. Вглубь оно может проникать дальше, в зависимости от требований к качеству выпущенной версии.

Санитарное тестирование - это узконаправленное тестирование достаточное для доказательства того, что конкретная функция работает согласно заявленным в спецификации требованиям. Является подмножеством регрессионного тестирования. Используется для определения работоспособности определенной части приложения после изменений произведенных в ней или окружающей среде. Обычно выполняется вручную.

Предугадывание ошибки (Error Guessing - EG) . Это когда тест аналитик использует свои знания системы и способность к интерпретации спецификации на предмет того, чтобы «предугадать» при каких входных условиях система может выдать ошибку. Например, спецификация говорит: «пользователь должен ввести код». Тест аналитик, будет думать: «Что, если я не введу код?», «Что, если я введу неправильный код? », и так далее. Это и есть предугадывание ошибки.

Подходы к интеграционному тестированию:

Снизу вверх (Bottom Up Integration)
Все низкоуровневые модули, процедуры или функции собираются воедино и затем тестируются. После чего собирается следующий уровень модулей для проведения интеграционного тестирования. Данный подход считается полезным, если все или практически все модули, разрабатываемого уровня, готовы. Также данный подход помогает определить по результатам тестирования уровень готовности приложения.

Сверху вниз (Top Down Integration)
Вначале тестируются все высокоуровневые модули, и постепенно один за другим добавляются низкоуровневые. Все модули более низкого уровня симулируются заглушками с аналогичной функциональностью, затем по мере готовности они заменяются реальными активными компонентами. Таким образом мы проводим тестирование сверху вниз.

Большой взрыв («Big Bang» Integration)
Все или практически все разработанные модули собираются вместе в виде законченной системы или ее основной части, и затем проводится интеграционное тестирование. Такой подход очень хорош для сохранения времени. Однако если тест кейсы и их результаты записаны не верно, то сам процесс интеграции сильно осложнится, что станет преградой для команды тестирования при достижении основной цели интеграционного тестирования.

Принципы тестирования

Принцип 1 - Тестирование демонстрирует наличие дефектов (Testing shows presence of defects)
Тестирование может показать, что дефекты присутствуют, но не может доказать, что их нет. Тестирование снижает вероятность наличия дефектов, находящихся в программном обеспечении, но, даже если дефекты не были обнаружены, это не доказывает его корректности.

Принцип 2 - Исчерпывающее тестирование недостижимо (Exhaustive testing is impossible)
Полное тестирование с использованием всех комбинаций вводов и предусловий физически невыполнимо, за исключением тривиальных случаев. Вместо исчерпывающего тестирования должны использоваться анализ рисков и расстановка приоритетов, чтобы более точно сфокусировать усилия по тестированию.

Принцип 3 - Раннее тестирование (Early testing)
Чтобы найти дефекты как можно раньше, активности по тестированию должны быть начаты как можно раньше в жизненном цикле разработки программного обеспечения или системы, и должны быть сфокусированы на определенных целях.

Принцип 4 - Скопление дефектов (Defects clustering)
Усилия тестирования должны быть сосредоточены пропорционально ожидаемой, а позже реальной плотности дефектов по модулям. Как правило, большая часть дефектов, обнаруженных при тестировании или повлекших за собой основное количество сбоев системы, содержится в небольшом количестве модулей.

Принцип 5 - Парадокс пестицида (Pesticide paradox)
Если одни и те же тесты будут прогоняться много раз, в конечном счете этот набор тестовых сценариев больше не будет находить новых дефектов. Чтобы преодолеть этот «парадокс пестицида», тестовые сценарии должны регулярно рецензироваться и корректироваться, новые тесты должны быть разносторонними, чтобы охватить все компоненты программного обеспечения, или системы, и найти как можно больше дефектов.

Принцип 6 - Тестирование зависит от контекста (Testing is concept depending)
Тестирование выполняется по-разному в зависимости от контекста. Например, программное обеспечение, в котором критически важна безопасность, тестируется иначе, чем сайт электронной коммерции.

Принцип 7 - Заблуждение об отсутствии ошибок (Absence-of-errors fallacy)
Обнаружение и исправление дефектов не помогут, если созданная система не подходит пользователю и не удовлетворяет его ожиданиям и потребностям.

Cтатическое и динамическое тестирование
Статическое тестирование отличается от динамического тем, что производится без запуска программного кода продукта. Тестирование осуществляется путем анализа программного кода (code review) или скомпилированного кода. Анализ может производиться как вручную, так и с помощью специальных инструментальных средств. Целью анализа является раннее выявление ошибок и потенциальных проблем в продукте. Также к статическому тестирвоанию относится тестирования спецификации и прочей документации.

Исследовательское / ad-hoc тестирование
Простейшее определение исследовательского тестирования - это разработка и выполнения тестов в одно и то же время. Что является противоположностью сценарного подхода (с его предопределенными процедурами тестирования, неважно ручными или автоматизированными). Исследовательские тесты, в отличие от сценарных тестов, не определены заранее и не выполняются в точном соответствии с планом.

Разница между ad hoc и exploratory testing в том, что теоретически, ad hoc может провести кто угодно, а для проведения exploratory необходимо мастерство и владение определенными техниками. Обратите внимание, что определенные техники это не только техники тестирования.

Требования - это спецификация (описание) того, что должно быть реализовано.
Требования описывают то, что необходимо реализовать, без детализации технической стороны решения. Что, а не как.

Требования к требованиям:
Корректность
Недвусмысленность
Полнота набора требований
Непротиворечивость набора требований
Проверяемость (тестопригодность)
Трассируемость
Понимаемость

Жизненный цикл бага

Стадии разработки ПО - это этапы, которые проходят команды разработчиков ПО, прежде чем программа станет доступной для широко круга пользователей. Разработка ПО начинается с первоначального этапа разработки (стадия «пре-альфа») и продолжается стадиями, на которых продукт дорабатывается и модернизируется. Финальным этапом этого процесса становится выпуск на рынок окончательной версии программного обеспечения («общедоступного релиза»).

Программный продукт проходит следующие стадии:
анализ требований к проекту;
проектирование;
реализация;
тестирование продукта;
внедрение и поддержка.

Каждой стадии разработки ПО присваивается определенный порядковый номер. Также каждый этап имеет свое собственное название, которое характеризует готовность продукта на этой стадии.

Жизненный цикл разработки ПО:
Пре-альфа
Альфа
Бета
Релиз-кандидат
Релиз
Пост-релиз

Таблица принятия решений (decision table) - великолепный инструмент для упорядочения сложных бизнес требований, которые должны быть реализованы в продукте. В таблицах решений представлен набор условий, одновременное выполнение которых должно привести к определенному действию.

QA/QC/Test Engineer

Таким образом, мы можем построить модель иерархии процессов обеспечения качества: Тестирование - часть QC. QC - часть QA.

Диаграмма связей - это инструмент управления качеством, основанный на определении логических взаимосвязей между различными данными. Применяется этот инструмент для сопоставления причин и следствий по исследуемой проблеме.

Аннотация: Основные понятия тестирования. Фазы и этапы тестирования. Типы тестов. Разработка, управляемая тестами (Test Driven Development)

Введение

Тестирование является одним из наиболее устоявшихся способов обеспечения качества разработки программного обеспечения.

С технической точки зрения тестирование заключается в выполнении приложения на некотором множестве исходных данных и сверке получаемых результатов с заранее известными (эталонными) с целью установить соответствие различных свойств и характеристик приложения заказанным свойствам. Как одна из основных фаз процесса разработки программного продукта ( Дизайн приложения - Разработка кода - Тестирование), тестирование характеризуется достаточно большим вкладом в суммарную трудоемкость разработки продукта. Широко известна оценка распределения трудоемкости между фазами создания программного продукта: 40%-20%-40%.

С точки зрения математики тестирование можно рассматривать как интерпретацию некоторой формулы и проверки ее истинности на некоторых множествах. Действительно, программу можно представить в виде формулы f = f1* f2* f3*... * fn , где f1 , f 2 , ... fn - операторы языка программирования, а их суперпозиция - программа .

Обосновать истинность такой формулы можно при помощи формального подхода - то есть выводить из исходных формул-аксиом с помощью формальных процедур (правил вывода) искомые формулы и утверждения (теоремы). Преимущество формального подхода заключается в том, что с его помощью удается избегать обращений к бесконечной области значений и на каждом шаге доказательства оперировать только конечным множеством символов. Однако зачастую построение формальной системы и формализация самой программы являются очень сложными процессами. Альтернативным подходом обоснования истинности может служить интерпретация .

Интерпретационный подход применяется, когда осуществляется подстановка констант в формулы, а затем интерпретация формул как осмысленных утверждений в элементах множеств конкретных значений. Истинность интерпретируемых формул проверяется на конечных множествах возможных значений. Сложность подхода состоит в том, что часто число комбинаций значений очень велико и сами комбинации состоят из большого числа значений - а значит, обработка всех комбинаций потребует значительных ресурсов. Существуют различные методы, позволяющие уменьшить количество комбинаций, которые необходимо рассмотреть. Основная проблема тестирования - определение достаточности множества тестов для истинности вывода о правильности реализации программы, а также нахождения множества тестов, обладающих этим свойством.

Статическое тестирование выявляет формальными методами анализа без выполнения тестируемой программы неверные конструкции или неверные отношения объектов программы (ошибки формального задания) с помощью специальных инструментов контроля кода - CodeChecker.

Динамическое тестирование (собственно тестирование) осуществляет выявление ошибок только на выполняющейся программе с помощью специальных инструментов автоматизации тестирования - Testbed или Testbench.

Основы тестирования

Классы критериев тестирования

Структурные критерии используют информацию о структуре программы (критерии так называемого "белого ящика"), что предполагает знание исходного текста программы или спецификации программы в виде потокового графа управления. Структурные критерии базируются на основных элементах графа управления - операторах, ветвях и путях.

Условие критерия тестирования команд (критерий С0) - набор тестов в совокупности должен обеспечить прохождение каждой команды не менее одного раза.
Условие критерия тестирования ветвей (критерий С1) - набор тестов в совокупности должен обеспечить прохождение каждой ветви не менее одного раза.
Условие критерия тестирования путей (критерий С2) - набор тестов в совокупности должен обеспечить прохождение каждого пути не менее 1 раз.

Функциональные критерии формулируются в описании требований к программному изделию (критерии так называемого "черного ящика") Они обеспечивают, прежде всего, контроль степени выполнения требований заказчика в программном продукте. Поскольку требования формулируются к продукту в целом, они отражают взаимодействие тестируемого приложения с окружением. Проблема функционального тестирования - это прежде всего трудоемкость; дело в том, что документы, фиксирующие требования к программному изделию, как правило, достаточно объемны, тем не менее соответствующая проверка должна быть всеобъемлющей.

Выделяют следующие частные виды функциональных критериев :

тестирование пунктов спецификации;
тестирование классов входных данных;
тестирование правил - набор тестов в совокупности должен обеспечить проверку каждого правила, если входные и выходные значения описываются набором правил некоторой грамматики;
тестирование классов выходных данных;
тестирование функций;
комбинированные критерии для программ и спецификаций. Критерии стохастического тестирования формулируются в терминах

проверки наличия заданных свойств у тестируемого приложения, средствами проверки некоторой статистической гипотезы. Применяется при тестировании сложных программных комплексов - когда набор детерминированных тестов (X, Y) имеет громадную мощность.

Мутационные критерии ориентированы на проверку свойств программного изделия на основе подхода Монте-Карло.

Метод мутационного тестирования состоит в том, что в разрабатываемую программу P вносят мутации (мелкие ошибки), т.е. искусственно создают программы- мутанты P1, P2... . Затем программа P и ее мутанты тестируются на одном и том же наборе тестов (X, Y).

Если на наборе (X, Y) подтверждается правильность программы P и, кроме того, выявляются все внесенные в программы- мутанты ошибки, то набор тестов (X, Y) соответствует мутационному критерию, а тестируемая программа объявляется правильной. Если некоторые мутанты не выявили всех мутаций, то надо расширять набор тестов (X, Y) и продолжать тестирование.

Фазы тестирования

При тестировании как правило выделяют три фазы: модульное, интеграционное и системное тестирование.

Модульное тестирование - это тестирование программы на уровне отдельно взятых модулей, функций или классов. Цель модульного тестирования состоит в выявлении локализованных в модуле ошибок в реализации алгоритмов, а также в определении степени готовности системы к переходу на следующий уровень разработки и тестирования. Модульное тестирование проводится по принципу "белого ящика", то есть основывается на знании внутренней структуры программы, и часто включает те или иные методы анализа покрытия кода.

Интеграционное тестирование - это тестирование части системы, состоящей из двух и более модулей. Основная задача интеграционного тестирования - поиск дефектов, связанных с ошибками в реализации и интерпретации интерфейсного взаимодействия между модулями. Основная разница между модульным и интеграционным тестированиями состоит в целях, то есть в типах обнаруживаемых дефектов, которые, в свою очередь, определяют стратегию выбора входных данных и методов анализа.

Системное тестирование качественно отличается от интеграционного и модульного уровней. Оно рассматривает тестируемую систему в целом и оперирует на уровне пользовательских интерфейсов. Основная задача системного тестирования состоит в выявлении дефектов, связанных с работой системы в целом, таких как неверное использование ресурсов системы, непредусмотренные комбинации данных пользовательского уровня, несовместимость с окружением, непредусмотренные сценарии использования, отсутствующая или неверная функциональность, неудобство в применении и тому подобное.

Системное тестирование производится над проектом в целом с помощью метода "черного ящика". Структура программы не имеет никакого значения, для проверки доступны только входы и выходы, видимые пользователю. Тестированию подлежат коды и пользовательская документация.

Кроме того, выделяют регрессионное тестирование - цикл тестирования, который производится при внесении изменений на фазе системного тестирования или сопровождения продукта. Главная проблема регрессионного тестирования - выбор между полным и частичным перетестированием и пополнением тестовых наборов. При частичном перетестировании контролируются только те части проекта, которые связаны с измененными компонентами.

Этапы тестирования

Каждая фаза тестирования включает в себя следующие этапы:

Определение целей (требований к тестированию), включающее следующую конкретизацию: какие части системы будут тестироваться, какие аспекты их работы будут выбраны для проверки, каково желаемое качество и т. п.
Планирование : создание графика (расписания) разработки тестов для каждой тестируемой подсистемы; оценка необходимых человеческих, программных и аппаратных ресурсов; разработка расписания тестовых циклов . Важно отметить, что расписание тестирования обязательно должно быть согласовано с расписанием разработки создаваемой системы.
Разработка тестов (тестового кода для тестируемой системы).
Выполнение тестов : реализация тестовых циклов .
Анализ результатов .

Тестовый цикл - это цикл исполнения тестов, включающий фазы 4 и 5 тестового процесса. Тестовый цикл заключается в прогоне разработанных тестов на некотором однозначно определяемом срезе системы (состоянии кода разрабатываемой системы). Обычно такой срез системы называют build .

Тестовый план - это документ, или набор документов, который содержит тестовые ресурсы, перечень функций и подсистем, подлежащих тестированию, тестовую стратегию , расписание тестовых циклов , фиксацию тестовой конфигурации (состава и конкретных параметров аппаратуры и программного окружения), определение списка тестовых метрик, которые на тестовом цикле необходимо собрать и проанализировать (например метрик, оценивающих степень покрытия тестами набора требований).

Тесты разрабатывают на основе спецификаций как вручную, так и с помощью автоматизирующих средств. Помимо собственно кода, в понятие "тест" включается его общее описание и подробное описание шагов, выполняемых в данном тесте.

Для оценки качества тестов используют различные метрики, связанные с количеством найденных дефектов, покрытием кода, функциональных требований, множества сценариев.

Вся информация об обнаруженных в процессе тестирования дефектах (тип, условия обнаружения , причина, условия исправления, время, затраченное на исправление) заносятся в базу дефектов.

Информация о тестовом плане , тестах и дефектах используется в конце каждого цикла тестирования для генерации тестового отчета и корректирования системы тестов для следующей итерации.

Типы тестов

В тестовом плане определяются и документируются различные типы тестов .

Типы тестирования по виду подсистемы или продукта таковы:

Тестирование основной функциональности, когда тестированию подвергается собственно система, являющаяся основным выпускаемым продуктом.
Тестирование инсталляции включает тестирование сценариев первичной инсталляции системы, сценариев повторной инсталляции (поверх уже существующей копии), тестирование деинсталляции, тестирование инсталляции в условиях наличия ошибок в инсталлируемом пакете, в окружении или в сценарии и т. п.
Тестирование пользовательской документации включает проверку полноты и понятности описания правил и особенностей использования продукта, наличие описания всех сценариев и функциональности, синтаксис и грамматику языка, работоспособность примеров и т. п.

Типы тестирования по способу выбора входных значений:

Функциональное тестирование, при котором проверяется:
- покрытие функциональных требований;
- покрытие сценариев использования.
Стрессовое тестирование, при котором проверяются экстремальные режимы использования продукта.
Тестирование граничных значений.
Тестирование производительности.
Тестирование на соответствие стандартам.
Тестирование совместимости с другими программно-аппаратными комплексами.
Тестирование работы с окружением.
Тестирование работы на конкретной платформе.

Test Driven Development

Рассмотрим подход к тестированию, несколько отличающийся от приведенного выше. Разработка через тестирование ( Test Driven Development - TDD) - процесс разработки программного обеспечения, который предусматривает написание и автоматизацию модульных тестов еще до момента написания соответствующих классов или модулей. Это гарантирует, что все обязанности любого элемента программного обеспечения определяются еще до того, как они будут закодированы.

TDD задает следующий порядок этапов программирования:

Красный - напишите небольшой тест, который не работает, а возможно, даже не компилируется.
Зеленый - заставьте тест работать как можно быстрее, при этом не думайте о правильности дизайна и чистоте кода. Напишите ровно столько кода, чтобы тест сработал.
Рефакторинг - удалите из написанного вами кода любое дублирование.
Освоив TDD, разработчики обнаруживают, что они пишут значительно больше тестов, чем раньше, и двигаются вперед маленькими шагами, которые раньше могли показаться бессмысленными.

После того, как программист заставил тест работать и может быть уверен, что эта часть функциональности покрыта, он заставляет работать второй тест, затем третий, четвертый и т. д. Чем сложнее проблема, стоящая перед программистом, тем меньшую область функциональности должен покрывать каждый тест. В итоге получается 100% покрытие кода модульными тестами, чего, как правило, невозможно добиться при классическом подходе к тестированию.

Определенно существуют задачи, которые невозможно (по крайней мере на текущий момент) решить только при помощи тестов. В частности, TDD не позволяет механически продемонстрировать адекватность разработанного кода в области безопасности данных и взаимодействия между процессами. Безусловно, безопасность основана на коде, в котором не должно быть дефектов, однако она основана также на участии человека в процедурах защиты данных. Тонкие проблемы, возникающие в области взаимодействия между процессами, невозможно с уверенностью воспроизвести, просто запустив некоторый код.

Итоги

Чем активней разрабатываются новые информационные системы , усложняются архитектуры, развиваются новые технологии, тем важнее становится процесс тестирования. Появляется все больше сетевых приложений и приложений для мобильных устройств. Тестировать такие системы значительно сложнее, чем однопользовательские программы для домашних ПК. Для таких типов систем требуются эффективные алгоритмы автоматизации тестов. Кроме того, актуальна задача тестирования безопасности информационных систем во всех ее проявлениях. Индустрия видеоигр также нуждается в новых подходах к тестированию.

Тестирование сопровождает практически весь процесс разработки, включая самые ранние стадии. До сих пор необходимо улучшение технологий тестирования спецификаций и требований. Актуальна задача разработки тестов, тестирующих процесс разработки, требования бизнеса и цели всей организации. Речь идет о разработке более эффективных тестов, покрывающих самые различные характеристики информационной системы.

Кроме того, продолжаются исследования в области тестов, ориентированных на конкретную модель разработки (водопадную, спиральную) или на конкретную парадигму программирования. Например, для тестирования компонентно-ориентированных систем предлагается тестирование при помощи агентов. Для тестирования активных Java-апплетов предлагают использовать нейросети. Для тестирования агентов, существующих в web (роботы, пауки), предлагают использовать системы, основанные на знаниях.

Таким образом, несмотря на значительную определенность процесса тестирования и полную автоматизацию многих его этапов, остается масса направлений для исследований и практической работы.

Современные технологии тестирования. Тестирование. Фундаментальная теория

Подходы к улучшению качества программ

Три составляющие тестирования - экскурс в теорию

Инструменты тестирования - реальная практика

Чем могут помочь модели

Инструменты тестирования на основе моделей

UniTesK - унифицированное решение

Новое качество, которое обещают новые инструменты

Java:

Си:

C#:

Урок 2Основные этапы моделирования

Компьютерный эксперимент

Анализ результатов моделирования

Контрольные вопросы и задания

План курса:

Аудит - Что проверяли

Тестовая модель

Покрытие проверками

Equivalence Partitioning

1) Разбить на классы входные параметры

2) 1 класс == 1 проверка

2) 1 класс == 1 проверка

3) Негативная проверка только для 1го класса в кейсе

4) Пересмотреть позитивные проверки

5) Итого

Еще классы …

~30% позитивных кейсов

Boundary values

Задача: Создать тест-кейсы для Evacuation Plan

Задача: Создать тест-кейсы для Evacuation Plan

Pairwise Testing

Задача

Идеи

105*16*2*4*5*2 = 134 400

Введение

Основы тестирования

Классы критериев тестирования

Фазы тестирования

Этапы тестирования

Типы тестов

Test Driven Development

Итоги

Еще на эту тему:

Другие статьи:

Урок 2
Основные этапы моделирования

105162*452 = 134 400