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  • 测试之软件引入缺陷原因

    千次阅读 2017-09-09 16:36:41
    软件中缺陷的类型和原因

                   所有软件中或多或少都会有错误存在,那么,都有想过原因吗?现在,这里简单分析下缺陷出现的原因,希望能给测试初学者带来小小的帮助。


             软件缺陷:既指静态存在于工作产品(文档,代码)中的错误,也指软件运行时由于这些错误被激发引起的和软件产品预期属性的偏离现象。

            Bug:这是指代码中的缺陷。有时也被泛指因软件产品内部的缺陷引起的软件问题使最终运行时和预期属性偏离。但其实在实际工作中软件错误、软件缺陷、Bug在实际工作中可以认为是一样的。


           常见的引入缺陷的原因

         

    。开发过程缺乏有效的沟通
    。软件复杂度越来越高
    。编程中产生错误
    。需求不断变更
    。项目进度的压力
    。不重视开发文档
    。软件开发工具本身隐藏的问题
    。。。。。。

    缺陷的类型:
    。遗漏:规定的或是预期的需求未体现在产品中
    。错误:未将规格说明正确实现
    。额外的实现:规格说明并未规定的需求被纳入产品,得到实现

     ( 其实软件中错误的类型简而言之就是错了的,多了的和少了的大笑,我聪明吧,啦啦啦啦)

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  • 在我们分析缺陷的遏制能力时必须分析缺陷引入的情况,缺陷“注入阶段”和“发现阶段”是分析缺陷的两个重要指标。 在上面的章节中我们介绍了缺陷引入的阶段,缺陷注入阶段主要包括:需求阶段、设计阶段和编码阶段三...

    在我们分析缺陷的遏制能力时必须分析缺陷引入的情况,缺陷“注入阶段”和“发现阶段”是分析缺陷的两个重要指标。

    在上面的章节中我们介绍了缺陷引入的阶段,缺陷注入阶段主要包括:需求阶段、设计阶段和编码阶段三个阶段。

    在对缺陷进行遏制分析时,除了需要分析缺陷注入阶段,还需要从“注入阶段”和“发现阶段”两个维度对缺陷进行分析,这就是通常说的“注入阶段”和“发现阶段”矩阵。

    “注入阶段”和“发现阶段”矩阵见表。
    在这里插入图片描述
    该矩阵中,横向是指的缺陷引入的几个阶段,纵向是研发的几个阶段。通过这张表可以进行以下几个方面内容的分析:

    1. 确定每个阶段注入缺陷的比例;

    通常缺陷的引入是有三个阶段:需求、设计和编码三个阶段,这张表中可以清晰的分析出每个阶段所引入的缺陷数占所有缺陷的比例。表中显示一共发现298个缺陷,需求一共发现22个缺陷,占总缺陷的7.4%,设计阶段一共发现97个缺陷,占总缺陷的32.6%,编码阶段一共发现179个缺陷,占总缺陷的60%。

    通过分析这个数据,可以发现每个阶段所发现缺陷的比例是否合理,一般情况需求阶段所引入的缺陷占总缺陷的22%左右,设计阶段所引入的缺陷占33%左右,编码阶段引入的缺陷占55%左右。这样对照上面的数据发现,需求引入的缺陷明显少于22%的,这说明缺陷的修复成本将变的更高,因为需求阶段的缺陷大部分是在需求评审和设计阶段才发现的如果在需求阶段可以发现更多的问题,就可以降低编码阶段引入的缺陷数,这样显然缺陷修复的成本就更低些。

    所以通过对每个阶段引入的缺陷进行分析可以确定每个阶段引入缺陷的比例是否合理,是否与历史数据相悖。

    1. 确定每个阶段缺陷移除率;

    缺陷移除率的公式如下:

    缺陷移除率=(本阶段发现的缺陷总数/本阶段注入的缺陷总数)×100%

    分析缺陷移除率主要用来分析每个阶段移除缺陷的情况,在这里显然希望需求和设计阶段移除的缺陷越多越好,否则可能会导致绝大部分的缺陷遗留在系统测试阶段,这样不仅增加了缺陷修复的成本,还增大了系统发布的风险,那么为了尽可能在前期发现更多的缺陷,可以对需求分析的更彻底一些、对设计的方案分析的更全面些,同时可以将单元测试和集成测试做的更深入一些。

    1. 分析整个研发过程中需要改进的地方;

    关于缺陷引入和移除矩阵表除了可以分析上面两个维度的内容外,主要是用来分析整个研发过程中是否有需要改进的地方。

    分析需要改进的内容,主要包括整个研发阶段发现缺陷的分布,这样可以确定研发过程每个阶段的工作是否到位,进而确定做的不好的阶段。

    而缺陷移除阶段的分布可以确定我们每个测试阶段和研发阶段评审工作是否正确,特别是前期的阶段,如果前期需求、设计阶段没做好,那么遗留的问题都会在系统测试阶段中得到体现。

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  • 合理引入缺陷案例的智能家居实训教学设计.pdf
  • 通过对掘进机零件切割引入引出缺陷产生原因缺陷尺寸的分析,在编程过程中引入了留割的工艺手段,根据不同设备的精度、割缝等特性,并分析缺陷控制方法,在确定各参数的条件下,通过基础数据实验,选择出最合理的切割工艺...
  • 2、缺陷模块分布:按照严重等级叠加、模块不固定且数量可能较多,需要横向叠加柱状图 3、缺陷原因分布:缺陷原因固定,需要普通柱状图 4、缺陷引入阶段分布:缺陷引入阶段固定,需要普通柱状图 5、缺陷引入数量与...

    一、图表特性分析

    柱状图是我们用的最多的一个图形,缺陷分析维度多,所以我们需要对各个图形特性进行分析归纳,以便封装来减少重复编码

    1、缺陷开发人员分布:按照严重等级叠加、开发人员不固定且数量可能较多,需要横向(横向可以解决数量多导致的坐标重合)叠加柱状图

    2、缺陷模块分布:按照严重等级叠加、模块不固定且数量可能较多,需要横向叠加柱状图

    3、缺陷原因分布:缺陷原因固定,需要普通柱状图

    4、缺陷引入阶段分布:缺陷引入阶段固定,需要普通柱状图

    5、缺陷引入数量与加权数量对比分布:需要并列对比柱状图

    6、缺陷发现数量与加权数量对比分布:需要并列对比柱状图

    7、缺陷发现数量与无效数量对比分布:无效缺陷来源多样(重复提交、被拒绝),第二列需要叠加,需要并列可叠加柱状图

    8、缺陷修复数量与被打回数量对比分布:被打回来源多样(验证阶段打回、已关闭重新打开),第二列需要叠加,需要并列可叠加柱状图

    9、缺陷发现与修复数量对比分布:需要并列对比柱状图

    综上,一共有四种图形,但是我们可以将普通柱状图与横向叠加柱状图合并,并列对比柱状图与并列可叠加柱状图合并

    所以,我们绘制两种图形:横向叠加柱状图、竖向并列可叠加柱状图

     

    二、绘图类

    基于jira的缺陷自动化报表分析 (七)matplotlib 饼图:缺陷严重性分布

    基于jira的缺陷自动化报表分析 (八)matplotlib 折线图:缺陷发现、修复、遗留数量趋势分析

    之前我们已经在 Draw 绘图类中分别编写了绘制折线图和饼图的方法,接下来继续丰富绘制柱状图

     

    本文我们先绘制第一种图形:竖向叠加柱状图

    1、之前的照搬

    # coding=utf-8
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib.ticker as ticker
    
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simhei']  # 用来正常显示中文标签
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号
    
    
    class Draw:
        """
        绘图
        """
        def __init__(self, reportpath):
            self.reportpath = reportpath
    
        def drawing_cake(self, amounts, lebals, project_name, title):
            """
            绘制饼状图
            """
            pass
    
    
        def drawing_linechart_more(self, project_name, title, x_lebal, *y_labels, **kw):
            """
            绘制折线图:单线条或多线条
            """
            pass
    

    2、开始实现绘制竖向叠加柱状图

    def drawing_histogram_verlay(self, title, x_lables, *args, **kwargs):
        """
        绘制横向叠加柱状图:可支持叠加
        """
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
        # 判断参数长度,为1时柱状图不需要叠加
        if len(args) == 1:
            b = ax.barh(range(len(x_lables)), args[0], fc=kwargs['fc'][0])
            # 为横向水平的柱图右侧添加数据标签
            for rect in b:
                w = rect.get_width()
                ax.text(w, rect.get_y() + rect.get_height() / 2, '%d' %
                        int(w), ha='left', va='center')
        # 叠加柱状图
        elif len(args) > 1:
            amount = []
            for i in range(len(args)):
                amount.append(args[i])
                if i == 0:
                    left = None  # 第一批数据,无叠加
                    y = args[i]  # 总数,数据标签
                elif i == 1:
                    left = args[0]  # 叠加数据:叠加第一批数据
                    y = [m + n for m, n in zip(args[1], left)]  # 总数,数据标签
                else:
                    import numpy
                    left = numpy.array([0] * len(amount[0]))  # 绘制大于第二批数据,叠加之前的全部数据
                    y = numpy.array([0] * len(amount[0]))  # 定义空数组,长度等于被绘制的列数
                    for x in amount[:-1]:
                        c = numpy.array(x)
                        left += c  # 被叠加的数据
                    for x in amount:
                        d = numpy.array(x)
                        y += d
                ax.barh(range(len(args[i])), args[i], left=left,
                        label=kwargs['lable'][i], tick_label=x_lables, fc=kwargs['fc'][i])
                # 为横向水平的柱图右侧添加数据标签。
                for m, n in zip(range(len(args[i])), y):
                    if n > 0:
                        plt.text(n + 0.1, m + 0.05, '%d' % int(n),
                                 ha='left', va='center')

     

    三、统计类

    分别统计缺陷人员、模块、原因和引入阶段情况,实现缺陷开发人员分布、缺陷模块分布、缺陷原因分布、缺陷引入阶段分布。

    根据之前的文章 基于jira的缺陷自动化报表分析 (四)按人员统计缺陷情况基于jira的缺陷自动化报表分析 (三)获取并保存jira缺陷数据到mysql数据库

    已经统计好的缺陷每日情况,查出需要统计的时间段内的开发人员缺陷分布数据。

     

    1、导入必要的库,定义类及属性

    # coding=utf-8
    import datetime
    from ana_jira import Ana_jira
    from draw import Draw
    from common.mysqluntil import MysqlUntil
    
    # 柱状图颜色
    fc = ('r', 'y', 'b', 'g')
    
    class Histogram:
        def __init__(self, project_name, test_jira, first_day, last_day, types, weeks, report_path, assignee):
            self.project_name = project_name
            self.test_jira = test_jira
            self.first_day = first_day
            self.last_day = last_day
            self.types = types
            self.weeks = weeks
            self.report_path = report_path
            self.assignee = assignee

    2、开发人员分布

    def drawing_histogram_verlay_severity_level(self):
        """
        绘制叠加柱状图:开发人员项目缺陷柱状分布
        :param weeks:
        :return:
        """
        # days_list = NowDatetime().getBeforeWeekDays(self.weeks)
        # begin_day, end_day = days_list[0], days_list[-1]
        dev_mouth_sql = """
        SELECT user_name, assign_name, project_name, Iterative_version,
         SUM(introduce_amount) as introduce_amount,
         SUM(repair_amount) as repair_amount,
         SUM(return_amount) as return_amount,
         SUM(re_introduce_amount) as re_introduce_amount,
         SUM(fatal_amount) as fatal_amount,
         SUM(severe_amount) as severe_amount,
         SUM(average_amount) as average_amount,
         SUM(minor_amount) as minor_amount,
         SUM(due_amount) as due_amount
        FROM daily_assign_bug 
        WHERE project_name = '{}' AND date BETWEEN "{}" AND "{}" 
        GROUP BY user_name
        having introduce_amount > 0;
        """.format(self.project_name, self.first_day, self.last_day)
        datas = MysqlUntil().mysql_select(dev_mouth_sql)
        # 开发人员以及各严重等级BUG数量
        assign_names, fatal_amounts, severe_amounts, average_amounts, minor_amounts = [], [], [], [], []
        for data in datas:
            assign_names.append(data['assign_name'])
            fatal_amounts.append(int(data['fatal_amount']))
            severe_amounts.append(int(data['severe_amount']))
            average_amounts.append(int(data['average_amount']))
            minor_amounts.append(int(data['minor_amount']))
        if assign_names:
            lable = ('Fatal', 'Severe', 'Average', 'Minor')
            # 绘制BUG汇总图【人、数量、严重等级分布】(区分项目)
            Draw(self.report_path).drawing_histogram_verlay(
                self.project_name + ' Issues Summary (week)', assign_names,
                fatal_amounts, severe_amounts, average_amounts, minor_amounts,
                lable=lable, fc=fc)
            print('全项目人员分布最近{}周数据统计完成'.format(self.weeks))
        else:
            print('全项目人员分布:最近{}周无数据'.format(self.weeks))

    3、缺陷模块分布

    def histogram(self):
        """
        绘制柱状图:模块柱状分布
        :param project_name:
        :param components:
        :return:
        """
        components_sql = """
            SELECT 
            B.components,
            SUM(B.fatal) AS fatal_amount,
            SUM(B.severe) AS severe_amount,
            SUM(B.average) AS average_amount,
            SUM(B.minor) AS minor_amount
             FROM(
                SELECT A.components,
                CASE A.severity_level
                        WHEN '致命' THEN A.num
                  END AS fatal,
                CASE A.severity_level
                        WHEN '严重' THEN A.num
                    END AS severe,
                CASE A.severity_level
                        WHEN '一般' THEN A.num
                    END AS average,
                CASE A.severity_level
                        WHEN '优化' THEN A.num
                    END AS minor
                FROM 
                    (
                    SELECT j.components,j.severity_level,COUNT(j.components) AS num 
                    FROM `jira_issues` j 
                    WHERE j.project = '{}' AND issuetype='故障'
                    AND j.created BETWEEN '{}' AND '{}'
                    GROUP BY j.components,j.severity_level
                    ) A
            ) B GROUP BY B.components
        """.format(self.project_name, self.first_day, self.last_day)
        datas = MysqlUntil().mysql_select(components_sql)
        components, fatal_amounts, severe_amounts, average_amounts, minor_amounts = [], [], [], [], []
        for data in datas:
            components.append(data['components'])
            fatal_amounts.append(int(data['fatal_amount']) if data['fatal_amount'] else 0)
            severe_amounts.append(int(data['severe_amount']) if data['severe_amount'] else 0)
            average_amounts.append(int(data['average_amount']) if data['average_amount'] else 0)
            minor_amounts.append(int(data['minor_amount']) if data['minor_amount'] else 0)
        if len(components):
            # 绘制各项目模块分布图
            lable = ('fatal', 'severe', 'average', 'minor')
            Draw(self.report_path).drawing_histogram_verlay(
                self.project_name + ' Issues Module Distribution (WEEK)',
                components,
                fatal_amounts, severe_amounts, average_amounts, minor_amounts,
                lable=lable, fc=fc)
            print('项目{}最近{}周模块分布统计完成'.format(self.project_name, self.weeks))
        else:
            print('项目{}最近{}周未提交BUG,无法统计模块分布'.format(self.project_name, self.weeks))

    4、缺陷原因分布

    def histogram_project_caused(self):
        """
        项目组缺陷原因分析
        :param project_name:
        :return:
        """
        sql = """
            SELECT caused,COUNT(*) as num from jira_issues
            WHERE project = '{}' AND issuetype='故障' AND created BETWEEN '{}' AND '{}'
            GROUP BY caused;
            """.format(self.project_name, self.first_day, self.last_day)
        datas = MysqlUntil().mysql_select(sql)
        # 缺陷原因分布
        caused, num = [], []
        for data in datas:
            caused.append(data['caused'] if data['caused'] else 'unfilled')
            num.append(int(data['num']) if data['num'] else 0)
        if len(caused):
            # 缺陷原因分布
            Draw(self.report_path).drawing_histogram_verlay(
                self.project_name + ' Issues Caused Distribution (WEEK)',
                caused, num, fc=fc)
            print('缺陷原因分布图:最近{}周数据统计完成'.format(self.weeks))
        else:
            print('缺陷原因分布图:最近{}周无数据'.format(self.weeks))

    5、缺陷引入阶段分布

    def histogram_project_discovery_phase(self):
        """
        项目组缺陷发现阶段分析
        :return:
        """
        sql = """
            SELECT discovery_phase,COUNT(*) as num from jira_issues
            WHERE project = '{}' AND issuetype='故障' AND created BETWEEN '{}' AND '{}'
            GROUP BY discovery_phase
            HAVING COUNT(*)>0;                                               
            """.format(self.project_name, self.first_day, self.last_day)
        datas = MysqlUntil().mysql_select(sql)
        # 缺陷发现阶段分布
        discovery_phase, num = [], []
        for data in datas:
            discovery_phase.append(data['discovery_phase'] if data['discovery_phase'] else 'unfilled')
            num.append(int(data['num']) if data['num'] else 0)
        if len(discovery_phase):
            # 缺陷发现阶段分布
            Draw(self.report_path).drawing_histogram_verlay(
                self.project_name + ' Issues Discovery Phase Distribution (WEEK)',
                discovery_phase, num, fc=fc)
            print('缺陷发现阶段分布图:最近{}周数据统计完成'.format(self.weeks))
        else:
            print('缺陷发现阶段分布图:最近{}周无数据'.format(self.weeks))
    

    四、执行统计

    his = Histogram(project_name, test_jira, first_day, last_day, types, weeks, project_report_path, assignee)
    his.histogram()  # (项目)缺陷模块分布(叠加严重等级)
    his.histogram_project_discovery_phase()  # (项目)缺陷发现(引入)阶段分析
    his.histogram_project_caused()  # (项目)缺陷原因分析
    his.drawing_histogram_verlay_severity_level()  # 绘制BUG汇总图【人、数量、严重等级分布】(区分项目)
    

    1、 模块分布

     

    2、引入阶段分布

    3、原因分布

    4、人员分布

    展开全文
  • 缺陷原因分析归类

    千次阅读 2014-08-24 22:56:21
    由于角色不一样,对缺陷原因分析的维度也不一样。总的来说,主要由测试和开发两种角色做缺陷原因分析。测试可以从以下几个方面去分析一个bug:  流程因素  1. 测试覆盖问题,测试用例的覆盖率存在缺陷,...

          当一个项目结束的时候,需要对缺陷进行原因分析,以便在后续项目中进行改进,提高后续项目的产品质量。由于角色不一样,对缺陷原因分析的维度也不一样。总的来说,主要由测试和开发两种角色做缺陷原因分析。测试可以从以下几个方面去分析一个bug:

          流程因素

           1. 测试覆盖问题,测试用例的覆盖率存在缺陷,测试执行存在缺陷,缺陷验证时相关功能点回归测试不够

           2. 测试环境的问题,包括测试环境的有效性,测试环境的复杂度,测试环境的覆盖率

           3. 需求问题,包括新引入了优先级比较高的需求,需求不清晰,需求定义错误,需求理解错误等问题

           4. 版本问题, 版本质量不够稳定,维修bug引入新问题等

      

            功能i因素:

            1. 基本功能,功能没法满足需求的定义,比如输入范围,响应行为等

            2. 功能间的交互, 当系统不同功能间相互协作时,出现异常行为

            3. 用户友善性,包括易用性,可读性

            4.  稳定性,能满足长时间稳定工作

            5. 健壮性, 在负载压力下,系统能正常工作,出现异常情况之后能提供冗余保护和自动恢复,此类问题一般都带有一定的随机性,有时候很难覆盖。

            6. 可维护性,系统没能提供相应的告警和诊断信息

            7. 安全性,系统能够提供安全地认证和使用需求

            8. 后向兼容性,系统能够平滑地进行升降级

            9.  相关设备兼容性,系统能够和其他设备正常地对接,对接后能够正常地工作

            10. 性能和容量问题,系统的反应速度以及每个功能点支持的最大容量

         

            而软件可以从下面几个方面去分析:

             1. 需求问题

              2.代码优化

             3. 关键计算机资源

             4. 接口问题

              5. 继承和克隆的问题

             6. 架构设计问题

              7. 编程问题

              8. 修改缺陷引入问题

               通过对缺陷进行全面的分析,可以清晰地了解当前软件开发过程中存在的问题,针对每种问题,制定相应的对策,从而不断的提高整个产品的质量。



        

        

         


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空空如也

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引入缺陷的原因