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  • 但这毕竟是一份技术岗,是需要对软件测试有一定了解和经验的,很多人就想先学习一下再上岗,那软件测试需要学什么呢?软件测试需要学习相关专业技能、软件编程的技能数据库、操作系统等知识。专业技能指的是最基础的...

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    软件测试需要学习基础的测试方法、软件编程的技能、数据库、操作系统等知识。

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    软件测试做为IT行业的高薪技术岗,很多人非常看好它的发展前途,想要从事或者转行进入这个岗位。但这毕竟是一份技术岗,是需要对软件测试有一定了解和经验的,很多人就想先学习一下再上岗,那软件测试需要学什么呢?

    软件测试需要学习相关专业技能、软件编程的技能数据库、操作系统等知识。专业技能指的是最基础的测试方法;软件编程指的是能够有开发和编写软件的技能;数据库、操作系统是指要学习基本的操作命令和数据库的使用等。

    1、专业技能:软件测试的专业技能是必须要掌握和学习的知识,测试专业的技能范围涵盖的比较广,一般包括黑白盒的测试,就是通过相关测试来检测某种功能是否能正常使用,还要学习一些系统测试和功能测试的相关内容,系统测试实在应用层面上进行测试,当然最基础的测试流程管理和也必须要学习的专业技能。

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    2、软件编程的技能:除了软件测试的专业技能,也要重视对编程技能的学习,这也并不是十天半个月就能学出来的,必须要扎实的学好编程基础理论知识和技能,还要具备一定的算法能力,c语言也是必须要掌握的,编程程序过关了,才能往单元测试和性能测试等难度比较大的工作方向发展,这需要经历漫长且辛苦的学习过程,一定要做好吃苦的准备。

    3、数据库和操作系统:软件测试同样要懂数据库和操作系统相关知识,因为在测试中需要配置各种测试环境,对系统平台进行分析,所以要掌握这些基础知识,数据库是应用系统所离不开的,不仅要学习基本的安装,还要学习数据库的使用,操作系统需要掌握基本的使用和操作命令,这些都是基础的环节,学习难度不是特别大。

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    总结:软件测试不仅仅要学习书本上的知识点,还要重视实践操作技能,将理论和实践结合起来,学习的知识将会更系统。

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  • 软件测试是使用人工或自动的手段来运行或测定某个软件系统的过程,随着信息化时代的发展,这一职业的发展前景也越来越好,那么做软件测试需要学什么?测试方法有哪些呢?软件测试需要学什么软件测试需要学习测试用例...

    软件测试是使用人工或自动的手段来运行或测定某个软件系统的过程,随着信息化时代的发展,这一职业的发展前景也越来越好,那么做软件测试需要学什么?测试方法有哪些呢?

    软件测试需要学什么

    软件测试需要学习测试用例、测试用例的方法、缺陷管理工具、掌握数据库、App测试、python语言、Linux系统、前端语言等技能。

    第一步,测试基础:

    测试基础是软件测试最最最重要的部分,只要你是做测试,不管是什么测试,测试的基础、理论知识都是必须学会的。大概就包括:测试计划编写、设计测试用例、编写测试报告、编写BUG报告单、跟踪BUG修复情况、还需要良好的沟通能力、以及各种测试阶段所使用的测试方法、单元测试、功能测试、集成测试、系统测试等。

    第二步:学习脚本语言

    如:python语言,当然python是一门相对简单的计算机语言,考虑长远发展,需要了解C语言或者java。都说C语言最难,但是用得确实也多。

    第三步:学习软件测试工具

    学习软件测试工具并不难,只是需要我们去系统的学习。比如性能测试工具loadrunner,自动化测试工具selenium、Appium,接口测试Jmeter、Postman等。虽然说工具不是万能的但是工具能为我们提高工作效率,所以必须得会熟练的使用。最关键的一点,是要结合项目具体去操作,实践出真知,理论知识在实际项目中才能得到巩固。

    第四步:计算机硬件知识

    做过性能测试的都知道在性能测试过程中硬件性能也是一个非常重要的指标、CPU、内存、IO、带宽等等、如果你是做硬件测试的。那么就更不用说了。交换机、路由器、防火墙这些设备都需要有所了解。

    第五步:数据库测试

    MySQL数据库

    MySQL简介、命令行工具以及数据管理、MySQL数据查询(条件、分组、聚合函数、排序、分页、连接查询、自关联、子查询)、内置函数、项目练习、数据分表、Python操作MySQL。

    Redis数据库

    Redis简介、客户端和服务器、数据类型(string、hash、list、set、zset)、各种数据类型操作、Python操作Redis、主从、集群。

    第六步:项目实战

    最好参与真实项目的测试工作,积累真实项目的测试经验。

    软件测试的方法

    软件的基本测试方法主要有静态测试和动态测试、功能测试、性能测试、黑盒测试和白盒测试等。

    软件测试方法众多,比较常用到的测试方法有等价类划分、场景法,偶尔会使用到的测试方法有边界值和判定表,还有包括不经常使用到的正交排列法和测试大纲法。其中等价类划分、边界值分析、判定表等属于黑盒测试方法;只对功能是否可以满足规定要求进行检查,主要用于软件的确认测试阶段。白盒测试也叫做结构测试或逻辑驱动测试,是基于覆盖的全部代码和路径、条件的测试,通过测试检测产品内部性能,检验程序中的路径是否可以按照要求完成工作,但是并不对功能进行测试,主要用于软件的验证。

    软件测试的重要性

    软件测试的目的就是确保软件的质量、确认软件以正确的方式做了你所期望的事情,所以他的工作主要是发现软件的错误、有效定义和实现软件成分由低层到高层的组装过程、验证软件是否满足任务书和系统定义文档所规定的技术要求、为软件质量模型的建立提供依据。软件的测试不仅是要确保软件的质量,还要给开发人员提供信息,以方便其为风险评估做相应的准备,重要的是他要贯穿在整个软件开发的过程中,保证整个软件开发的过程是高质量的。

    软件测试时在软件设计及程序编码之后,在软件运行之前进行最为合适。考虑到测试人员在软件开发过程中的寻找Bug、避免软件开发过程中的缺陷、关注用户的需求等任务,所以作为软件开发人员,软件测试要嵌入在整个软件开发的过程中,比如在软件的设计和程序的编码等阶段都得嵌入软件测试的部分,要时时检查软件的可行性,但是作为专业的软件测试工作,还是在程序编码之后,软件运行之前最为合适。

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  • 软件测试需要掌握的知识1、首先是软件测试的基础知识,包括软件测试的概念、过程,测试用例和缺陷等相关知识。2、第二部分就是测试环境的知识(这放在第一位也是可以的),这主要就是对常见的操...

    软件测试工程师目前正在成为IT行业中一个新亮点,不仅其从业人员薪水高、人员需求增加快而广受关注,而该行业未来良好的发展前景也受到肯定。因此想要成为软件工程师,你就必须要知道软件测试到底要学习什么,它的职责内容又是什么。

    软件测试需要掌握的知识

    1、首先是软件测试的基础知识,包括软件测试的概念、过程,测试用例和缺陷等相关知识。

    2、第二部分就是测试环境的知识(这放在第一位也是可以的),这主要就是对常见的操作系统要了解,会搭建测试环境,主要就是Windows、Linux和Mac OS.

    3、就是要了解数据库的知识,现在大多软件都是要用数据库存储数据的。而且面试也会问很多关于数据库的内容。

    4、就是要熟悉一门程序设计语言

    5、了解自动化测试的知识,主要是会使用自动化工具,像QTP、Loadrunner、QC这些。

    6、就是白盒测试知识和白盒工具。

    其中像自动化和白盒部分的内容对于零基础来说刚开始工作肯定是接触的很少的。那么只要你把前4部分掌握好,找到软件测试的工作应该是不成问题的了。

    如何学习每门课程

    测试基础:这部分内容概念还是比较多的,也是最重要的部分,所以要重概念、重理解、重体会。重概念就是记住这些概念了,然后要理解它了,重体会就是在项目中要来体会它,有自己的见解。

    数据库:数据库是一门实践性很强的课程,所以要重概念、重操作。对于基础的概念还是要理解的,只有理解了这些才能跟好的使用它。要熟练的使用的数据库,对重要的命令要牢记。多上机练习。

    Java部分:这部分也是要重概念、重实践。学习程序设计的好办法就是多读代码,多写代码了。没有什么捷径。

    自动化部分:这部分主要是介绍一些工具,所以还是要重概念、重操作。多去实践,熟练操作。

    Linux部分:还是重概念、重实践啊,理解一些基本概念,多去实践,这样命令才能记住。

    白盒部分:现阶段对它重概念就可以了,记住基本概念。

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  • 阿里测试工程师聊:软件测试需要学什么

    本文 从 阿里测试工程师亲身经历的角度,和大家聊聊测试一行学习成长的经历。

    对自动化测试个人看法
    自动化是一个老生常谈的话题,也是一个软件领域非常有技术广度和技术深度的活动,特别是在大型软件的生命 周期上。

    个人觉得开展自动化测试的难度不亚于传统意义上的软件开发。

    从产品角度来看: 质量领域本身要求从业人员要全面了解产品、有全局风险意识,例如:产品需求/设计阶段能否发现设计缺陷、产品测试阶段能否发现深层次的bug、产品运维阶段能否制定良好的灰度策略、快速发现、定位线上问题,甚至如何做好新/老系统线上过渡切换等等,这里面都有自动化测试可发挥的空间。

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    从技术的广度和深度来看:
    从技术广度来说, 不同的技术领域的质量保障需要使用不同的技术(这些技术领域都有一些代表性的工具,但不一定能完全满足实际的项目自动化测试需求),例如有做JUnit接口测试的、有做Web/App/桌面客户端 UI测试的、有做性能测试的、有做用户体验测试的、有做AI算法测试的、有做IoT的、有做压测的、有做各种专项(如兼容性、安全、多媒体、网络)测试的等等,实在太多了…。

    如果考虑到测试工具本身的可用性、系统性,除知道使用工具以外,可能还需要掌握一些基础开发技能,例如:Java/Node/Python后台、React/H5前端、或者Android/iOS客户端;

    从技术深度来说, 想通过开发软件去测试另一个软件是否正常,本身就是一个很具挑战的事情,特别是在黑盒的状态下,举个例子,试想你能否开发一款自动化测试工具能够模拟人的意识形态,它能够对当前多如牛毛的App开展自动化测试,很多人此时想起了Monkey、Appium、AirTest或者Applitools,其实这远远不够,因为目前并不具备解决场景构建甚至自我发现缺陷的能力,简单来说,还不具备“认知”App的能力。这个想法不是天方夜谭,事实上很多人正在往这个方向努力ing。自动化测试远远不只是在一个已有的工具上开发自己的脚本,达到所谓的一个通过率或覆盖率,更核心是思考如何在软件生命周期各个阶段提升产品研发效能及稳定性甚至用户体验。

    技术新人如何学习自动化测试
    首先简单了解下QA在软件研发迭代过程中的定位

    传统软件使用较多的是瀑布模型。测试人员的活动区域是有限的,活动的时间区域主要是提测至上线前。

    传统瀑布模型中,QA发挥的空间比较有限,质量压力都集中在测试阶段。随着软件规模的扩大、部门职能的划分、敏捷迭代模式的发展,互联网或者大型软件项目绝大部分演变成了DevOps:

    DevOps是软件文化上的一次飞跃,它强调产品、开发、测试、交付、运维各个环节的沟通合作,将敏捷的方式延伸到整个产品。从QA的角度也有了测试左移和测试右移的概念。

    测试左移:
    测试左移的思想是需求阶段、开发架构设计阶段或是未到系统测试或集成测试前就进行测试,目标是降低时间成本、减少风险,从用户角度描述产品行为、从技术角度建立好开发与产品需求的连接,防止产品设计上的雷或缺陷。这有利于减少无效代码的开发、以投入更好的时间在正确的产品上。也可以在代码编写阶段进行单元测试或覆盖率统计。

    日常工作中,QA都期望只对修改的代码或受连带影响功能/需求进行测试,从而减少重复回归的工作量,即“精准测试”。但是实际上,往往得到开发同学的回复要么是“最好全回归或者核心流程全回归”,要么“是没关系的,就回归下A功能就好”(实际可能已经带雷上线了)。设想如果能够有个工具能够帮我们将需求与相关的代码调用栈联系起来,在相关代码依赖变动时都能够自动评估有效回归范围,可能是“精准测试”实现的一个方向(我相信业界应该已经有人在做了)。

    测试右移:
    测试右移简单来说是指产品上线以后开展的一系列质量活动。事实证明,在快速迭代以及产品复杂化、多样化的今天,几乎不可能做到0缺陷上线,当然,对硬件产品或涉及资金的产品而言,存在缺陷可能意味着产品召回或是资损,会给公司带来巨大损失,对于某些互联网产品而言,由于产品发布的天然优势,一般具备热修复、热发布能力,因此在时间和产品质量维度,可能会更强调快速上线,比如facebook就提倡灰度快速上线。因而如何监控产品的稳定性、第一时间发现线上用户问题、用户反馈并使问题及时得到解决、如何了解更好的用户需求(如AB测试)变成了QA在测试右移活动中的关注点。期间也有大量自动化测试可发挥的空间。

    由此可见,QA发挥的空间是在整个软件的生命周期的,DevOps的理念也强调流程自动化,我理解的在各个阶段能够代替人工工作、提升测试效率的都可以称之为自动化测试。这也反过来要求QA具备更高的软件产品流程/风险意识以及更强的自动化理念、编码落地实践能力。

    QA做自动化测试应该掌握哪些技术?

    说到具体的技术,其它回复也有提到,感觉整体太散了,初学者可能有点摸不到边,不知从哪里开始,个人建议顺序是这样的:

    那让我们先修炼下最基本的内功吧!

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    软件工程&测试理论基础
    各个公司产品形态迥异,因此也制定了不同的软件研发流程。大多数大公司都设置有运营、产品、视觉/交互、开发、测试、运维、技术支持、客服等岗位,应当明白各个角色的职责,以及了解整个产品运转的逻辑。至少应该了解所在公司的研发流程以及当前主流的研发流程(如敏捷开发Scrum),并在项目过程中积极思考,形成自身的软件意识与理念。在校的同学可以多在网上找找资料,有个大概了解。个人理解,软件工程本身是一个浩大的工程,也在日新月异不断地向前发展,它需要长期积累、不断修炼内功,并在实际项目中实践驱动,从业2年、5年、10年、20年都会有不同层次/深度的理解,自动化测试亦是如此。

    关于测试理论基础这里不赘述了,网上资料一大把,搜白盒/黑盒、等价类、边界值等关键字就可以找到。

    通用计算机基础(其实就是计算机专业相关的大学课程)
    建议至少掌握一门编程语言(C/C++/Java/Python,推荐Python,学习成本相对更简单一些)。相比于特定需求/领域的开发人员来说,测试人员对编码技术要求相对会弱化一些(当然并不意味着不需要极客精神、架构思想)。涉及到Web、桌面GUI、Android/iOS的可以到具体应用再学习相应的框架。

    掌握基本的数据结构以及在具体程序语言中的应用,例如:list、map。

    掌握面向对象程序设计的基本思想。

    掌握一种代码管理工具,如git、svn。

    掌握Linux的使用及基本命令使用,如: cp、grep、vi/vim等。

    掌握关系数据库的基本理论和关系数据库(如MySQL)SQL基本使用、NoSQL(如Redis)的基本使用。

    掌握基础的计算机网络理论,如TCP/UDP协议、IP划分。

    接下来,我们就需要站在巨人的肩膀上了。这部分可以根据实际需要进行学习,涉及的内容实在太多了,我这里主要从App自动化测试的角度给出一些工具使用、方向学习建议,大家搜关键字应该都能找到一些资料。

    服务端:
    白盒单元测试:Junit(Java)、unittest(Python)、gtest(C++)

    http接口测试: Postman

    抓包工具: Charles、Wireshark

    压测: Jmeter,在大厂里面都会有特定的一些写好的工具可以使用。

    链路依赖分析: 梳理应用间的依赖关系,提供压测模型,大厂里面也有一些工具可以使用。

    监控&日志分析: 应用稳定性监控,如qps、rt,服务器负载、cpu监控等。日志分析这块可以做一些基于规则的错误日志监控、甚至基于AI的方式(如: 机器学习)对日志大数据进行聚类、问题分析/定位。

    客户端(Android/iOS/H5):
    UI:Appium、Macaca、Airtest

    性能(CPU/内存/帧率): Android Studio、Instruments(iOS)

    稳定性: Monkey

    兼容性: 各种云真机平台

    事实上,即使非常熟练掌握了以上工具,也无法达到完全释放人力的目的,甚至在自动化实践过程中会存在各种各样的问题(例如如何针对具体的场景设计自动化用例、提升覆盖率、如何维护/构造测试数据、如何进行精确校验、如何提高执行稳定性、如何缩短执行时长、如何监控线上问题等等)。

    这就需要我们更加深度的去了解产品形态、在已有工具解决不了问题时,怎么去用创新的思维看待各个阶段面临的问题、甚至创造工具,这已经不仅仅只是技术本身的问题了,而是如何去挖掘、思考问题、如何去运用技术的问题了。实际上自动化测试可以归纳为如下几个阶段,这也是近2年智能化测试的研究方向:

    另外,个人觉得目前市面上对自动化测试其实是存在的一些误区的:

    认为自动化测试无所不能,只要有自动化,人工可以完全释放。 对于复杂产品,目前来看,这几乎是不可能的。 因此,目前市面上并没有类似“统一宇宙理论”的自动化测试工具。

    自动化测试没技术含量(测试没开发有前途),如果仅仅是对工具使用,没有创造力,那确实没有什么太高的技术含量。 但是如果是在DevOps各个阶段发挥最大价值,个人认为比传统意义的开发岗位难度更高,并且可发挥空间更大。 举个例子,能否创造一种工具,能够根据视觉稿或者App UI自动生成测试用例(啊? 怎么可能,试想下人是怎么设计用例的,得益于AI技术的发展,这完全有可能,目前也有一些根据视觉稿生成前端代码的工具了)。 我不觉得这是一个没技术含量或没有价值的自动化测试。 近些年,质量领域的大会越来越多,大家也可以关注关注。 例如QCon、MTSC、TICA、Tid等等。

    自动化覆盖率至高无上。 这部分往往来自人们对自动化测试过高的期望,为了提升覆盖率,未考虑好ROI,以至于南辕北辙,入不敷出。 著名的测试金字塔给了最好的解释。

    人云亦云,泛而不专。 相比于开发人员,个人认为QA开展自动化测试需要掌握的技术知识可能会更广泛,例如: 开发人员可能专注于Android、iOS或者Java后端,亦或是某类AI算法,即对开发人员的要求是对某一技术掌握的足够深入,对QA来说,精力有限的情况下,可能又要懂点服务端、又要懂点客户端、又要懂点算法等等。 再加上各种产品、技术形态不一,也衍生出了形形色色的工具和研究方向,初学者容易受到误导,不知所措。 自动化测试和开发角色一样,也是一个逐步积累、实践的过程。

    关于自动化测试确实有非常多的内容可以交流、学习,篇幅有限,先写到这里啦。以上内容是个人对自动化测一些理解,当然,如果继续往上走,到管理者,需要掌握的知识也远不止这些了。

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