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  • 最后,如果没有足够丰富的信息,就很难加速敏捷并对产品质量和安全性充满信心。 为了了解所执行的风险缓解水平,查看测试期间执行的代码量是一个有用的指标,但是它经常被滥用,并且从宏观角度来看,..

    通过了解需要进行新测试的地方,智能地使用代码覆盖率指标将测试工作集中在最需要的地方,并创建可维护的测试套件。

    敏捷的关键原则之一是在应对不断变化的需求的同时,确保增量交付产品的可交付质量。但是,在平衡新功能测试同时验证现有功能的正确操作方面所面临的挑战使许多敏捷开发团队在创建、管理和维护不断扩展的测试套件时陷入困境。最后,如果没有足够丰富的信息,就很难加速敏捷并对产品质量和安全性充满信心。

    为了了解所执行的风险缓解水平,查看测试期间执行的代码量是一个有用的指标,但是它经常被滥用,并且从宏观角度来看,它并不是质量的良好指标。在本文中,我将向你展示如何智能地使用代码覆盖率指标,通过了解哪里需要进行新的测试,将测试工作集中在最需要的地方。我们还将介绍一些创建可维护测试套件的最佳实践。

    如何看待有用的代码覆盖率

    代码覆盖率不是用来确定你何时有足够测试的“数字”,而是对于指导团队将关注的重点放在哪里的非常有用的“数字”。

    然而不幸的是,它经常被错误地用来管理团队,因为他们只关注数字本身并针对代码库按特定的百分比作为目标,例如,使用诸如“我们必须拥有80%的覆盖率才能发布”或“覆盖率数值应该与先前的版本相同或更高。”

    这种方法的问题是,获取和维护目标覆盖数字本身就很困难且耗时,因此我们盲目地朝着这个数字努力,没有人会花时间去问一些重要的问题,例如:

    • 我们涵盖了哪80%?
    • 测试工作会验证质量并降低交付应用程序的风险吗?
    • 随着代码的发展,我将如何维护测试?

    正如我在上一篇文章中所讨论的那样,代码库中的每个更改都代表引入风险,了解每个变更对现有代码的特定影响,以及了解如何减轻这种风险都很重要。

    通过识别代码库中的更改,并使用代码覆盖率将测试与这些更改相关联,可以根据需要进行重新测试的位置来创建最佳测试计划(在此处了解有关基于更改的测试的更多信息)。

    但这并不能涵盖所有风险。显然,我们仍然需要为新功能创建测试,但是现有/旧版代码又如何呢?我们讨论过的许多组织的目标是60-80%的代码覆盖率,但实际上要达到50%以上是很困难的。因此,很有可能现有的测试用例不会覆盖对现有代码的更改。宏覆盖目标仅关注于保留或逐步增长,就无法避免将回归引入“已经使用多年”的传统功能。

    相反,通过仔细查看覆盖率详细信息,可以快速识别出未覆盖的特定已修改行,因此你可以将团队集中在需要创建新测试的位置。此外,利用测试用例与它们执行的特定代码之间的可追溯性,你可以识别出可以重复或扩展以覆盖更改的潜在测试用例。

    通过专注于实现已修改代码的100%覆盖率,而不是团队任意设定的“总覆盖率80%”的目标,团队可以在降低新代码风险的同时更加高效,同时消除影响整体项目稳定性的因素(例如,对旧代码。)

    修改后的代码覆盖范围

    使用Parasoft DTP的Modified Code Coverage小部件(Parasoft DTP的过程智能引擎(PIE)的分析“切片”)可以测量此智能代码的覆盖率。在这里,你可以轻松查看在两个内部版本之间添加或更改的代码的覆盖范围(例如,当前内部版本和你选择的目标内部版本)。例如,图1显示了这样的小部件。在此示例中,在两个版本之间添加或更改了177行代码,并且其中的109行已经过测试,即61.6%。这意味着有68行新代码或更改的代码未经过任何测试,因此尚未通过验证,并且在代码库中代表风险。

    这个小部件后面是一个修改过的覆盖率报告。该报告提供了关于哪些代码缺少适当测试的确切细节。这是开发人员和测试人员集中精力所需要的关键信息。图2显示了这样一份报告,其中修改后的文件可以根据修改的数量或缺少测试的代码进行排序,未覆盖的修改行用红色标记。

    该报告回答了“我缺少哪些测试?”这一问题。根据这里的信息,可以为每个构建创建一个测试计划。

    要创建什么类型的测试?

    一旦确定了缺少测试的代码,你实际上就需要开始工作并创建测试以填补空白。但是,你将创建哪种类型的测试?测试金字塔(由Martin Fowler和Mike Cohn传播)概述了如何创建一个有效、可管理和可维护的测试组合。通过最大限度地减少脆弱的UI级别测试,并专注于坚实的单元测试基础(以全面的服务/API级别测试作为后盾),你可以构建可扩展、可维护、可持续执行的测试策略。

    我不会在此文中介绍创建单元或API测试的详细信息,但是你可以查看我以前的有关单元测试的文章,并关注有关Parasoft SOAtest如何用于简化创建API/服务级测试的文章

    总结

    代码覆盖率是一个重要的指标,但它经常被过度使用误用,特别是当它被用来衡量质量时。要想从代码覆盖率中获得更多的价值,请利用Parasoft DTP的分析智能来检测哪里需要新的测试,降低风险,集中测试,并以最佳方式实现您的质量目标。

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  • 挑选出合适的油压缓冲器仅仅是第一步,提高其工作效率,增加产能,才能为企业创造更多价值。要保证油压缓冲器工作效率最大化,需要做到以下三个方面:一、正确安装:1.碰撞物要轴中心对齐,物体的运动方向要轴心...

    对于油压缓冲器,广大使用者在采购前普遍考虑的是油压缓冲器的价格、质量、品牌。挑选出合适的油压缓冲器仅仅是第一步,提高其工作效率,增加产能,才能为企业创造更多价值。要保证油压缓冲器工作效率最大化,需要做到以下三个方面:

    一、正确安装:

    1.碰撞物要和轴中心对齐,物体的运动方向要和轴心方向一致。

    2.不要卸下前端帽,因为卸了帽会导致活塞杆延长,冲击力会将活塞杆撞到底,有撞坏底部的风险。

    3.不可以在管牙和轴心处喷漆,可能会导致漏油或影响散热效果。

    4.活塞杆上不要有划痕异物等

    5.两支及以上吸震器安装在同一侧,要保证动作同步。

    6.不可以分解使用油压缓冲器以免造成安全隐患。

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    油压缓冲器

    二、规范使用

    1、工作人员必须经过专业的培训并且合格后才能操作机器。

    2、工作人员必须操作正常且经过正确保养和矫正的油压缓冲器。

    3、工作人员在操作机器的时候需要做好防护措施以及佩戴防护工具。

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    断路器用油压缓冲器

    三、按时保养

    1、定期适度清洁

    务必使用干净柔软的毛巾,用专用清洁液打湿并且避免全湿来清洁油压缓冲器。

    2、添加润滑油

    润滑油可以起到缓解摩擦和高温、防锈、缓冲的作用,从而增加油压缓冲器的工作效率,延长机器的使用年限。

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    缓冲器配件

    可以看出,使用者如果做到以上三点,可以提升油压缓冲器的性能,从而提高油压缓冲器的工作效率,将性能发挥到最大,就能保证油压缓冲器工作效率最大化。

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  • 知识付费产品的内容服务,其实仅仅是用户需求被满足过程中的其中一个因素而已,要实现高效率的商业化,则需要认真思考这些基本问题: 用户真正缺的是什么? 能填补用户缺乏感的课程/服务是怎样的? 影响用户付费...

    由于知识付费数字化、轻量化的特征,使得较实体书和线下培训更加适合移动互联网时代的习惯。加之内容创作者的生产链条短,成本和库存压力较低,拓展知识变现的类别相对容易。
    因此知识变现内容的多元化、丰富化和层次化,正在快速的倍数增长中。

    知识付费产品的内容和服务,其实仅仅是用户需求被满足过程中的其中一个因素而已,要实现高效率的商业化,则需要认真思考这些基本问题:
    用户真正缺的是什么?
    能填补用户缺乏感的课程/服务是怎样的?
    影响用户付费意愿有哪些?

    只有当我们把这些问题都想明白了,才能帮用户找到付费的理由,从而能有效地引导用户做出付费的购买决策。

    内容行业最终还是得靠质量过硬的产品说话,就知识付费行业来说,课程就是产品,真正让知识付费回归到“知识”上来,而非聚焦在网红光环和信任背书。

    目前真正运营“知识”线上有互联网教育公司,比如:慕课平台、直播1对1教学机构、测评网站、99 学商等等,线下就是培训教育机构。接下来笔者将以教育行业的视角为大家做解读。

    由于内容创业领域的知识与教育培训领域的知识范畴是有区别的,学校培训知识是有学科、书本、老师、学校、专业、认证机构和社会认可的正规国民教育;而知识付费从一开始就只是白领或者学生个人提升和充电,知识付费形态显得非常碎片化、零散化,并不能真正完善一个人知识结构和学习能力

    知识付费不是学习知识主要途径,但是正在从新物种飞速跻身为快速学习掌握技能或资讯的一种方式,其在营销和推广上值得很多在线教育学习。

    但是如果知识付费要想找出低靡期,就得破除对于流量网红的依赖,真正踏实做好内容的稳定输出,并给用户以系统化学习能力的提升。这才是知识付费的长久之道!

    99--学商

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  • 测试用例是软件测试核心,好的测试用例会提高测试效率和软件质量,并指导测试人员的行为,避免遗漏掉测试的功能点。所以在测试之前必须设计好测试用例是非常重要的。下面我来分享下银行测试用例设计的一些经验,希望...

    测试用例是软件测试核心,好的测试用例会提高测试效率和软件质量,并指导测试人员的行为,避免遗漏掉测试的功能点。所以在测试之前必须设计好测试用例是非常重要的。

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    下面我来分享下银行测试用例设计的一些经验,希望可以给大家一些新的启发:

    经验1:要参与需求评审,评审需求的过程实际也是熟悉业务需求的过程。只有对产品的业务理解到位,才能更好、更充分地设计出高质量的测试用例。

    经验2:对于业务需求比较复杂的交易,最好逐条梳理出对应的测试点,一条测试点对应多条案例。

    经验3:测试用例的级别要划分清楚,这样在测试执行时有主次之分。比如冒烟测试时,要写把重要的分支流程测到,确保能够优先发现和解决重要的问题。

    经验4:评审用例很关键,经过评审可以发现:

    (1)用例设计的结构安排是否清晰合理;

    (2)是否覆盖所有功能点;

    (3)是否存在冗余用例;

    (4)是否存在需求理解上的差异;

    经验5:测试用例的设计需要不断的更新维护。即使在测试用例设计完成,进入测试执行阶段时,也需要利用发散的思维不断构造和完善用例。预设条件要明确并且丰富,包括测试数据、测试场景。因为许多缺陷只有在特定的场景下才可以引发。

    如何编写用例?

    1、测试需求分析,得到测试点

    在测试需求分析阶段,我们只有需求文档,所以编写测试用例的唯一依据就是需求文档,因此在进行用例编写之前一定要进行需求分析,需求分析的主要工作就是:了解需求的整个实现背景;分析需求的合理性;明确需求的范围,挖掘需求文档中隐藏的需求;在通过需求交底的过程,确定开发的初步实现思路和方法,随着测试需求分析的深入,列出需求的框架,包括测试范围即各个功能点,测试的场景等;确定一些测试可以提前介入的工作等;需要说明的是对于需求中的问题一定要记录下来,找需求确认,需求漏掉的或者存在问题的地方,开发和测试更容易漏掉,而且遗漏的需求很有可能会使得项目整体业务逻辑发生变化,一定要及时提前确认。

    2、分析得到用例优先级

    得到了需求的各个测试点后,应该先将这些测试点简单的分配一下优等级,一般分为高中低三个优先级,我认为得到优先级后可以让需求用例的设计更有侧重和着重点。

    3、细化测试点变成可执行case

    根据测试需求分析得到的需求框架,梳理细化测试点,这里的测试点虽然粗,但是不应该有遗漏,这是进行测试点细化的前提。根据测试点,细化出具体的测试用例,要注意各个点的组合测试的情况,还要注意各个测试点的反向测试的情况。

    在细化测试点的时候,我们可以要参考以前写好的公共测试用例,甚至可以直接引用,这样既可以避免一些不必要的时间浪费,但是参考不等于照搬,在引用的同时,也一定要思考本次需求自己特有的测试点。

    4、及时更新测试用例

    需求分析和用例编写阶段,是主要的细化用例时间,这段时间的目标是梳理出可指导执行测试的用例,但是需求会有变动,需求会有维护,用例也一样,所以用例是需要持续维护的, 所以在需求变动的同时,我们也要及时维护测试用例,否则的话,测试用例很可能成为一个错误的指导。

    另外测试用例完成后就会进入一个用例评审的阶段,在用例评审阶段,会有用例评审人,针对你的用例作出的评审,主要检查你的用例是否有测试点遗漏,场景遗漏,测试case描述模糊,测试结果输出模糊等问题,针对用例评审人提出的问题,我们也要及时的更改我们的用例。

    5、及时维护通用测试用例

    通用测试用例就是:项目中或者跨项目中很多的公用业务,固化模块,这些功能基本上是趋于稳定不变的,因此可以梳理出通用的比较全面的测试点,作为指导和规范业务和模块的规范,这些生成的规范即通用的测试用例。当我们针对某一模块或者业务持续维护时,就发现我们需要持续维护这的用例,就会发现有些用例业务类似、执行步骤一致、验证项属性一致等等,这个时候通过梳理业务的通用属性,通用用例梳理梳理成章。

    测试用例设计时的分层依据?

    7种划分依据是对每个层级的划分依据,通常情况下,测试设计需要多个层级,根据业务特性,可自由组合。

    一、按照子模块划分

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    二、按照界面属性(如何测试一个界面)

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    三、按照操作流程(如发布视频流程、备份应用流程、下载流程等)

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    四、按照业务类型,如升级划分为三种升级方式

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    五、按照等价类划分,有效的由哪些,无效的有哪些

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    六、按照边界值划分

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    七、按照入口划分(多入口注意:从一个入口进去时,功能处于开启状态或关闭状态 )

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    总结:

    设计好测试用例对测试执行和测试管理都大有裨益。对测试执行的好处不言而喻,拿着一个好的测试用例,即便是一个测试菜鸟做测试执行也能保证用例对应功能得到覆盖。

    对测试管理而言,也非常有帮助,测试用例设计架构清晰,就能保证测试计划制定、测试任务分配能够更加准确。对自动化测试实施更加有好处。

    如果测试用例设计不清晰,不同的人按照同样的用例设计出的自动化测试脚本差异就会比较大。

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