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    点击进入_更多_Java千百问

    jdk工具包有哪些工具

    JDK工具包中提供了很多工具和实用的程序。涵盖了基本工具( javac, java, javadoc, apt, appletviewer, jar, jdb, javah, javap, extcheck),安全工具,国际化工具,RMI工具,IDL, RMI-IIOP工具,部署工具,java插件工具,java Web工具,监控管理工具,故障排查工具等。

    这里我们只进行以下简单说明,不一一介绍,具体参见oracle官方文档:http://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/tools/index.html

    基本工具包

    包括javac、java、javadoc、apt、appletviewer、jar、jdb、javah、javap、extcheck

    了解javac看这里:javac是什么
    了解java运行看这里:java程序如何运行

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  • CASE 工具哪些

    千次阅读 2016-05-13 14:46:19
    有许多CASE工具做软件开发生命周期的各个阶段,如工具,设计工具,项目管理工具,数据库管理工具,文档工具分析. 为了得到所需的结果,CASE工具加速项目工作的发展并帮助推动软件开发的下一个阶段. CASE...

    CASE 工具

    CASE工具设置的软件应用程序。这使用为自动的SDLC活动。 CASE工具所使用的软件项目经理,分析师和工程师开发的软件系统.

    有许多CASE工具做软件开发生命周期的各个阶段,如工具,设计工具,项目管理工具,数据库管理工具,文档工具分析.

    为了得到所需的结果,CASE工具加速项目工作的发展并帮助推动软件开发的下一个阶段.


    CASE工具组件

    于特定的SDLC阶段,CASE工具可以分为以下:

    • 中央存储库 - CASE工具需要一个中央存储库,它可以作为通用的,集成的,一致的信息来源。中央存储库是存放在哪里的产品规格,需求文档,相关的报告和图表,对管理的其他有用的信息都存储在一个中心位置。中央储存库也可以作为数据字典.

      CASE工具
    • 大写工具 - 大写工具在SDLC的规划,分析和设计阶段使用.

    • 小写工具 - 小写工具的实施,测试和维护使用.

    • 集成的CASE工具 - 集成的CASE工具在SDLC的各个阶段的帮助,从需求收集到的测试和文档.

    CASE工具可以组合在一起,如果他们有类似的功能,流程活动,并得到整合其他工具的能力.


    CASE工具的适用范围

    CASE工具的范围,进入整个软件开发生命周期.


    CASE工具类型

    现在,我们简要地通过不同的CASE工具

    图工具

    这些工具被用来表示在图形形式的系统组件,数据和其中的各种软件组件的控制流程和体系结构。例如,流程图制作工具,用于创建流程图.

    流程建模工具

    过程建模方法来创建软件过程模型,该模型被用来开发软件。流程建模工具,帮助管理者选择的过程模型或修改它,因为每个软件产品的需求。例如,EPF作曲.

    项目管理工具

    这些工具用于项目计划,成本和工作量估计,项目调度和资源规划。经理人必须严格遵守项目执行与软件项目管理的每提及一步。项目管理工具可以帮助存储和整个组织共享项目信息的实时性. 例如, Creative Pro Office, Trac Project, Basecamp.

    文档工具

    在软件项目文档启动软件过程之前,整个云SDLC的各个阶段和项目建成后.

    文档生成工具为技术用户和最终用户的文档。技术的用户大多是开发团队的内部专业人士谁是指系统手册,参考手册,培训手册,安装手册等最终用户文档描述的功能和操作方法系统,例如用户手册。例如, Doxygen, DrExplain, Adobe RoboHelp for documentation.

    分析工具

    这些工具可帮助收集需求,自动检查是否有任何不一致,不准确的图表,数据冗余或错误遗漏。例如, Accept 360, Accompa, CaseComplete for requirement analysis, Visible Analyst for total analysis.

    设计工具

    这些工具可帮助软件设计人员设计的软件,其可以进一步在使用细化技术更小的模块被分解的块结构。这些工具提供了详细的每个模块和互连模块之间的. 如,动画软件设计

    配置管理工具

    软件的实例下一个版本发布。配置管理工具处理 –

    • 版本和修订管理
    • 基线配置管理
    • 变更控制管理

    CASE工具在这有助于通过自动跟踪,版本管理和发布管理。例如, Fossil, Git, Accu REV.

    变更控制工具

    这些工具被认为是配置管理工具的一部分。他们处理的软件进行更改后,其基准是固定的,或者当软件首次发布。 CASE工具自动更改跟踪,文件管理,代码管理等。这也有助于在执行组织的政策变化.

    编程工具

    这些工具包括编程环境,如IDE(集成开发环境),内置的模块库和仿真工具。这些工具提供全面的援助建设的软件产品,其中包括功能仿真和测试. 例如, Cscope to search code in C, Eclipse.

    原型开发工具

    软件原型仿真版的预定软件产品。原型提供初始的外观和产品的手感和模拟实际产品的几个方面.

    原型CASE工具基本上都与图形库。他们可以创建独立于硬件的用户界面设计。这些工具可以帮助我们根据现有的信息来建立快速原型。此外,他们提供的仿真软件原型。例如.Serenaprototype composer, Mockup Builder.

    Web开发工具

    这些工具可协助设计网页的形式一样,文本,脚本,图形等所有盟国的元素。网络工具还提供了对正在开发的实时预览,以及如何将它看起来完成后。例如, Fontello, Adobe Edge Inspect, Foundation 3, Brackets.

    质量保证工具

    质量保证的软件组织监控工程过程和方法,通过开发软件产品,以确保质量的一致性按组织的标准。 QA工具,包括配置和变更控制工具和软件测试工具。例如, SoapTest, AppsWatch, JMeter.

    维护工具

    软件的维护包括软件产品的修改就交付了。自动记录和错误报告技术,误差自动售票生成和根本原因分析的几个CASE工具,可帮助软件组织在SDLC的维护阶段。例如, Bugzilla for defect tracking, HP Quality Center.

    参考:

    http://www.tutorialspoint.com/ch/software_engineering/index.htm

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  • 如今,为了满足企业的主要需求,大数据工具正在迅速得到应用。在大数据技术作为概念和业务战略出现的十年中,涌现了执行各种任务和流程的数千种工具。而推出这些工具的提供商都承诺可以为企业节省时间和成本,并发现...

    如今,为了满足企业的主要需求,大数据工具正在迅速得到应用。在大数据技术作为概念和业务战略出现的十年中,涌现了执行各种任务和流程的数千种工具。而推出这些工具的提供商都承诺可以为企业节省时间和成本,并发现能够让企业获利的商业洞察力。显然,大数据分析工具的市场正在不断增长。

    许多大数据分析工具最初像大数据软件框架Hadoop一样都是开源项目,但商业实体迅速涌现,为开源产品提供了新工具或商业的支持和开发。

    而在这些工具中选择是一个挑战,特别是许多大数据工具只具有单一用途,而企业需要使用大数据完成许多不同的任务,因此企业的分析工具箱会变得过于充实。根据这个行业领域的专家顾问的建议,以下列出一系列主要的大数据分析工具,并列出三个主要类别。

    主要的大数据工具

    如上所述,大数据工具都倾向于单一使用类别,并且有多种使用大数据的方式。所以可以按类别分类,然后分析每个分析工具。

    大数据工具:数据存储和管理

    大数据都是从数据存储开始。这意味着从大数据框架Hadoop开始。它是由Apache Foundation开发的开源软件框架,用在计算机集群上分布式存储非常大的数据集。

    显然,存储对于大数据所需的大量信息至关重要。但更重要的是,需要有一种方式来将所有这些数据集中到某种形成/管理结构中,以产生洞察力。因此,大数据存储和管理是真正的基础,而没有这样的分析平台是行不通的。在某些情况下,这些解决方案包括员工培训。

    而这个领域的主要的大数据工具有:

    1. Cloudera

    基本上,Hadoop增加了一些额外的服务,企业将需要这些服务,因为大数据并不是一个简单的练习。 Cloudera的服务团队不仅可以帮助企业构建大数据集群,还可以帮助培训员工更好地访问数据。

    1. MongoDB

    MongoDB是最流行的大数据数据库,因为它适用于管理大数据经常出现的非结构化数据或频繁更改的数据。

    1. Talend

    作为一家提供广泛解决方案的公司,Talend的产品是围绕集成平台构建的,该平台结合了大数据、云计算、应用程序,以及实时数据集成、数据准备和主数据管理。

    Talend大数据集成包括数据质量和治理功能

    大数据工具:数据清理

    在企业真正处理大量数据以获取洞察信息之前,先需要对其进行清理、转换并将其转变为可远程检索的内容。大数据集往往是非结构化和无组织的,因此需要进行某种清理或转换。

    在这个时代,数据的清理变得更加必要,因为数据可以来自任何地方:移动网络、物联网、社交媒体。并不是所有这些数据都容易被“清理”,以产生其见解,因此一个良好的数据清理工具可以改变所有的差异。事实上,在未来的几年中,将有效清理的数据视为是一种可接受的大数据系统与真正出色的数据系统之间的竞争优势。

    1. OpenRefine

    OpenRefine是一款易于使用的开源工具,通过删除重复项、空白字段和其他错误来清理凌乱的数据。它是开源的软件,但它有一个可以提供帮助的大型社区。

    1. DataCleaner

    与OpenRefine类似,DataCleaner将半结构化数据集转换为数据可视化工具可读取的干净可读的数据集。该公司还提供数据仓库和数据管理服务。

    1. Microsoft Excel

    人们可以从各种数据源导入数据。Excel对手动数据输入和复制/粘贴操作特别有用。它可以消除重复、查找、替换,拼写检查以及用于转换数据的许多公式。但它很快陷入困境,并不适用于大数据集。

    大数据工具:数据挖掘

    一旦数据被清理并准备好进行检查,就可以通过数据挖掘开始搜索过程。这就是企业进行实际发现、决策和预测的过程。

    数据挖掘在很多方面都是大数据流程的真正核心。数据挖掘解决方案通常非常复杂,但力求提供一个令人关注和用户友好的用户界面,这说起来容易做起来难。数据挖掘工具面临的另一个挑战是:它们的确需要工作人员开发查询,所以数据挖掘工具的能力并不比使用它的专业人员强。

    1. RapidMiner

    RapidMiner是一款易于使用的预测分析工具,具有非常用户友好的可视化界面,这意味着企业无需编写代码,即可运行分析产品。

    1. IBM SPSS Modeler

    IBM SPSS Modeler是一套适用于企业级的高级分析的产品,用于数据挖掘。而IBM的服务和咨询无疑是首屈一指的。

    1. Teradata

    Teradata为数据仓库、大数据和分析以及市场营销应用提供端到端解决方案。这一切意味着企业的业务可以真正成为一个数据驱动的业务,并提供商业服务、咨询、培训和支持。

    像许多当前的大数据工具一样,RapidMiner解决方案也包含云计算解决方案

    大数据工具:数据可视化

    数据可视化是企业的数据以可读的格式显示的方式。这是企业查看图表和图形以及将数据放入透视图中的方法。

    数据的可视化与科学一样,是一种艺术形式。而大数据公司将拥有越来越多的数据科学家和高级管理人员,很重要的一点是可以为员工提供更加广泛的可视化服务。销售代表、IT支持、中层管理等这些团队中的每一个成员都需要理解它,因此重点在于可用性。但是,易于阅读的可视化有时与深度特征集的读取不一致,这成为了数据可视化工具的一个主要挑战。

    1. Tableau

    作为这一领域的领导者之一,其数据可视化工具专注于商业智能,无需编程即可创建各种地图、图表、图形等等。Tableau总共有五款产品,其中有一个名为Tableau Public的免费版本供潜在客户试用。

    1. Silk

    Silk是一种简单版本的Tableau,Silk可让企业将数据可视化为地图和图表,而无需任何编程。它甚至会尝试在第一次加载时自动将数据可视化。它还使得在线发布结果变得容易。

    1. Chartio

    Chartio使用自己的可视化查询语言,只需点击几下即可创建功能强大的仪表板,而无需了解SQL或其他建模语言。与其他不同的是,企业直接连接到数据库,因此不需要数据仓库。

    IBM Watson Analytics

    IBM Watson Analytics是机器学习(ML)和人工智能(AI)的结合,可帮助提供智能数据科学助理,为业务分析师和数据科学家提供广泛的数据科学技能集的用户指南。
    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.在学习大数据之前,需要具备什么基础
    http://www.duozhishidai.com/article-12916-1.html
    2.大数据工程师培训,需要学习的有哪些课程?
    http://www.duozhishidai.com/article-15081-1.html
    3.大数据的特点是什么,大数据与Hadoop有什么关系?
    http://www.duozhishidai.com/article-13276-1.html


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  • 测试用例管理工具哪些

    千次阅读 2020-12-07 18:13:41
    目前市面上的测试管理工具有很多,功能基本上都大同小异,要完成一款测试用例工具的选型,首先要需求明确,就是说你要用这个测试管理工具干什么? 最终想要达到什么目标?才能进一步完成对测试管理工具的选型。 除此...

    目前市面上的测试管理工具有很多,功能基本上都大同小异,要完成一款测试用例工具的选型,首先要需求明确,就是说你要用这个测试管理工具干什么? 最终想要达到什么目标?才能进一步完成对测试管理工具的选型。

    除此方法外,我们团队调研对比了当前市场上的测试用例管理工具以供参考,以及工具的选择经验供借鉴。

    一、明确需求

    测试管理工具大体上分俩类,一类就是面对QA的功能测试,主要是满足测试人员对用例的维护,测试计划的建立,用例的执行,以及生成测试报告等。

    另一类就是面对开发人员的接口测试,功能测试,压力测试,性能测试,以及自动化测试,到最后的集成到流水线中,有的公司这块由专门的测试人员来做,而这是2种不同的使用场景,对工具的要求也大不相同,在不同的企业内,这2种场景可能都是由一个测试团队来完成,也可能是测试人员只是负责功能的实现的测试,开发人员来完成接口测试,功能测试,压力测试,性能测试,以及自动化测试,这完全取决于团队的工程化水平及人员配置。

    聊到测试,有的人说用Excel就足以,通过Excel来维护测试用例,每次产品发布,按照Excel里面的用例,把产品功能过一遍,这样做也没问题,但是你想过没有,随着项目的迭代,复杂度的增加,Excel的缺点就显而易见了,工作的效率及其低下,并且不能多人合作,用例的版本维护乱七八糟的,并且无法与缺陷做到实时关联,可以说用Excel来测试的团队,是那种及其小的团队,一个测试人员而已,或者没有专门的测试人员,由产品来代劳,我们就把它称为广义测试的第一阶段吧。

    而在一些稍具规模的公司,测试团队大概在20人以内的,基本上都会选择一个成熟的测试管理工具来管理整个产品的质量,达到多人协作,包括用例评审,讨论,版本,测试和需求,缺陷的关联,测试报告 以及后续的统计分析,能更好的支持反馈和跟踪,持续提高产品的质量,保证产品的稳定性,我们就称为广义测试的第二阶段吧,大多数的公司基本上也都处于这个阶段,这个阶段的工具非常多,功能也不尽相同,笔者就目前国内做的比较好的几款产品做了一些简单的功能分析,供大家参考
    在这里插入图片描述

    二、国内几款好的产品的对比分析

    通过笔者的比对,目前看 PingCode 产品的 Testhub 功能是比较全面,并且用户体验非常好的,但是它在测试自动化,以及Open Api 这块基本上都不支持,这块是弱于Jira的,这就回到前面的问题了,你要用这个工具来做什么的,达到什么目的?

    从这点出发,Testhub 完全能满足我的需求,还有一点让我心动的地方就是 Testhub 是支持用例自定义,这对于对扩展有情结的人来说非常重要,因为业务是多变的,多给自己留点空间,同时用例导入这块支持脑图的导入也是非常吸引我的。

    Jira在测试自动化,以及OpenApi做的比较好,这是其它几个产品不具备的,但是Jira对本土化的支持不是很友好,行为习惯和国内的用户有一些差距。

    禅道是开源的,用户可以自己下载搭建,但有一定的使用门槛,笔者不太喜欢它的界面风格,当然对于有代码控的人除外。

    ones现在还是收费的,试用版本有诸多的限制

    上图中的功能比对也是以笔者所在的公司的业务决定的,视角也可能不是很全面,需要这方面的工具的同学还是要自己亲自注册比对,做出自己最好的选择。

    聊到这,除了工具的对比之外,大家会觉的测试应该还有更高级的阶段,没错,你想的是对的,性能测试,压力测试,负载测试,自动化测试,以及集成到流水线,我们把这个称为广义测试第三阶段吧,笔者目前所就职的公司基本上是处于这个阶段的,但在性能测试,压力测试这块基本上是0,也可能是目前的数据量和用户量没达到一定的级别的原因吧,也是需要持续改进的。

    经过一段时间的调研和产品的试用,最终我们选用了PingCode TestHub测试管理工具,带着好奇心并对PingCode这个平台的其它产品做了一些研究,总之他们的产品非常全面,是一款支持研发全流程的产品,在研发的工具链,通过敏捷开发,测试管理,项目集,知识库,以及其它的多元化产品来服务研发的全流程,从而形成DevOps的闭环,持续迭代,持续发布,持续交付。

    三、使用经验总结

    目前笔者就对正在使用的PingCode 的 Testhub 做一些总结性的介绍

    • 用户体验友好,界面清爽,适合国内企业的用户风格
    • 功能全面,全部支持我们定义的测试第一阶段的所有功能
    • 作为研发全流程的一环,完美实现了和其它研发产品的对接,互联互通
    • 官方的发布计划,下一步会完全支持测试自动化,对于想支持这块的用户也不用担心了

    一个高质量的产品,测试是必不可少的,一个好的测试管理工具对提升研发效能也至关重要,笔者就Pingcode Testhub 产品的一些使用心得做简单的介绍

    • 创建用例库:
      用例库是用来存储所有的用例,对用例统一的管理,按照不同的项目,对应不同的用例库,在研发体系中,有一些公用的用例,我们也可以把这些用例放到一个公共的用例库里面,通过共享用例库的方式来达到公用,从而减少用例重复维护的工作量

    在这里插入图片描述

    • 创建测试用例:
      你可以按照所测试的功能点建立对应的测试用例,书写用例步骤,设置用例的级别,维护人,用例的类型,备注等,用例的步骤支持复制,同时用例支持连续创建,这个功能点非常的爽

    在这里插入图片描述

    • 导入测试用例 : 支持 Excel 和脑图导入,脑图的导入这个功能很赞

    在这里插入图片描述

    • 用例列表的维护:当你创建了很多用例了,就需要一个维护页面,在这个界面,可以批量设置维护人,删除用例,把用例移动,复制到其它用例库,同时还支持各种条件的搜索,功能非常的全面

    在这里插入图片描述

    • 用例和用户故事关联:这里支持测试用例和用户故事的关联,就是说你这个用例是测试那些用户故事的场景的,并且能很方便的去查看所关联的用户故事的信息,状态,等
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    • 新建用例评审:在有一些场景,一个测试人员写完的测试用例,并不是立马就按照所写的用例来测试的,可能会有一个评审的环节,大家通过评审,共同去梳理这些测试用例的规范以及全面性,提高测试的能力
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    • 评审结果展示:这个界面就是展示评审通过的用例,评审通过的用例是得到大家一致认可的
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    • 测试计划:用例维护好了之后,我们就可以通过测试计划来完成一次的功能测试了,也就是说,你要测那些功能,就通过一个测试计划来把所测的功能对应的用例规划进来,测试计划的建立,具体取决于每个团队的流程。
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    • 执行用例:我们按照测试计划规划好测试用例之后,就是具体的一个个的来测试功能来,填写在真实的测试过程的实际值是不是符合用例的期望值,是不是功能有缺陷,测试是否通过,等等
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    • 用例与缺陷关联:
      如果你在测试的过程中发现了缺陷,你可以立马在执行用例的上面创建一个缺陷,提交到缺陷系统中,同时这个缺陷和这次的测试关联起来,做到可以追溯,开发人员修正缺陷之后,测试人员也可以进一步的回顾测试。
      在这里插入图片描述
    • 用例的自定义配置: 这个功能非常强,用户可以定义自己需要的任何场景的测试用例,支持定制化
      在这里插入图片描述
    • 用例的模板:
      对于测试人员来说,有些测试用例测试步骤大体上是一样的,只是有一些细微的差别,这样用户在写完一个测试用例之后,可以把它保存称模块,在书写其他用例的时直接使用模板,然后改一改就可以了,非常节省时间,提高测试效率
      在这里插入图片描述
    • 输出完整的测试报告:对于一个测试团队的leader来说,他可能更关心,一次测试计划的整体报告,测试的覆盖率,缺陷的统计,以及每个测试人员测试了多少用例。
      在这里插入图片描述

    更多的使用细节,就不一一介绍了,总之好用还免费,有兴趣的同学注册PingCode,自己试用一下吧。

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