敏捷测试用例设计

敏捷宣言:

个体和交互比过程和工具更有价值;

能工作的软件比全面的文档更有价值;

顾客的协作比合同谈判更有价值;

及时响应变更比遵循计划更有价值。

并非每个企业都能严格按敏捷的相关开发方法进行项目管理,例如测试驱动、XP、SCRUM等。也并非都需要按这些方式管理才能实现敏捷。只要我们理解了敏捷的原则和精髓,我认为很多方法、很多地方都可以应用敏捷的思想,实现敏捷的管理。

测试用例的设计是其中一项。

测试用例的粒度

测试用例可以写得很简单,也可以写得很复杂。最简单的测试用例是测试的纲要,仅仅指出要测试的内容,如探索性测试(Exploratory Testing)中的测试设计,仅会指出需要测试产品的哪些要素、需要达到的质量目标、需要使用的测试方法等。而最复杂的测试用例就像飞机维修人员使用的工作指令卡一样,会指定输入的每项数据,期待的结果及检验的方法,具体到界面元素的操作步骤,指定测试的方法和工具等等。

测试用例写得过于复杂或过于详细,会带来两个问题:一个是效率问题,一个是维护成本问题。另外,测试用例设计得过于详细,留给测试执行人员的思考空间就比较少,容易限制测试人员的思维。

测试用例写得过于简单,则可能失去了测试用例的意义。过于简单的测试用例设计其实并没有进行“设计”,只是把需要测试的功能模块记录下来而已,它的作用仅仅是在测试过程中作为一个简单的测试计划,提醒测试人员测试的主要功能包括哪些而已。测试用例的设计的本质应该是在设计的过程中理解需求,检验需求,并把对软件系统的测试方法的思路记录下来,以便指导将来的测试。

大多数测试团队编写的测试用例的粒度介于两者之间。而如何把握好粒度是测试用例设计的关键,也将影响测试用例设计的效率和效果。我们应该根据项目的实际情况、测试资源情况来决定设计出怎样粒度的测试用例。

软件是开发人员需要去努力实现敏捷化的对象,而测试用例则是测试人员需要去努力实现敏捷化的对象。要想在测试用例的设计方面应用“能工作的软件比全面的文档更有价值”这一敏捷原则,则关键是考虑怎样使设计出来的测试用例是能有效工作的。

基于需求的测试用例设计

基于需求的用例场景来设计测试用例是最直接有效的方法,因为它直接覆盖了需求,而需求是软件的根本,验证对需求的覆盖是软件测试的根本目的。

要把测试用例当成“活”的文档(Effective Software Testing : 50 Specific Ways to Improve Your Testing – Elfriede Dustin),因为需求是“活”的、善变的。因此在设计测试用例方面应该把敏捷的“及时响应变更比遵循计划更有价值”这一原则。

不要认为测试用例的设计是一个阶段,测试用例的设计也需要迭代,在软件开发的不同的阶段都要回来重新审视和完善测试用例。

测试用例的评价

测试用例设计出来了,质量如何,如何提高测试用例设计的质量?就像软件产品需要通过各种手段来保证质量一样,测试用例的质量保证也需要综合使用各种手段和方法。

测试用例的检查可以有多种方式,但是最敏捷的应当属临时的同行评审。我认为同行评审,尤其是临时的同行评审,应该演变成类似结对编程一样的方式。从而体现敏捷的“个体和交互比过程和工具更有价值”,要强调测试用例设计者之间的思想碰撞,通过讨论、协作来完成测试用例的设计,原因很简单,测试用例的目的是尽可能全面地覆盖需求,而测试人员总会存在某方面的思维缺陷,一个人的思维总是存在局限性。因此需要一起设计测试用例。

除了同行评审,还应该尽量引入用户参与到测试用例的设计中来,让他们参与评审,从而体现敏捷的“顾客的协作比合同谈判更有价值”这一原则。这里顾客的含义比较广泛,关键在于你怎样定义测试,如果测试是对产品的批判,则顾客应该指最终用户或顾客代表(在内部可以是市场人员或领域专家);如果测试是指对开发提供帮助和支持,那么顾客显然就是程序员了。

因此,参与到测试用例设计和评审中来的人除了测试人员自己和管理层外,还应该包括最终用户或顾客代表,还有开发人员。

测试用例数据生成的自动化

在测试用例设计方面最有希望实现自动化的,要当属测试用例数据生成的自动化了。因为设计方面的自动化在可想象的将来估计都很难实现,但是数据则不同,数据的组合、数据的过滤筛选、大批量数据的生成等都是计算机擅长的工作。

很多时候,测试用例的输入参数有不同的类型、有不同的取值范围,我们需要得到测试用例的输入参数的不同组合,以便全面地覆盖各种可能的取值情况。但是全覆盖的值域可能会不可思议地广泛,我们又需要科学地筛选出一些有代表性的数据,以便减轻测试的工作量。在这方面可利用正交表设计数据或成对组合法设计数据。

可利用一些工具,例如TConfig、PICT等来产生这些数据。

在性能测试、容量测试方面,除了设计好测试用例考虑如何测试外,还要准备好大量的数据。大量数据的准备可以使用多种方式:编程生成、SQL语句生成(基于数据库的数据)、利用工具生成。

工具未必能生成所有满足要求的数据,但是却是最快速的,编程能生成所有需要的数据,但是可能是最复杂、最慢的方式。所以应该尽量考虑使用一些简单实用的工具,例如DataFactory等。

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