Для измерения покрытия требований, необходимо проанализировать требования к продукту и разбить их на пункты. Опционально каждый пункт связывается с тест кейсами, проверяющими его. Совокупность decision coverage этих связей – и является матрицей трассировки. Проследив связи, можно понять какие именно требования проверяет тестовый случай. Как видим, понятие тестового покрытия достаточно широкое, кроме того существуют другие методики оценки.

Граф потока управления (Control Flow Graph)

Он также создает несколько тестовых примеров для увеличения покрытия и определения количественной меры покрытия кода. Когда «поток данных» через информационную систему представлен графически, он известен как диаграмма потока данных (Data Flow Diagram). Она также используется для визуализации обработки данных. https://deveducation.com/ Но не нужно путать это с графом потока данных (Data Flow Graph), который используется в Data Flow Testing.

Эквивалентное разделение (Equivalence Partitioning (ISTQB/Myers / Equivalence Class Testing (Lee Copeland))

Расширения – это условия, которые влияют на основной сценарий успеха. А подвариации – это условия, которые не влияют на основной flow, но все же должны быть рассмотрены. Ручное тестирование После того, как шаблон заполнен данными, мы создаем конкретные Test case, используя методы эквивалентного разделения и граничных значений.

Что будет, если запустить миллион пустых тестов

На самом деле, это уведомление является еще одним из постусловий модуля. В подходе “проектирование-по-контракту” модули (в парадигме объектно-ориентированного программирования они называются “методами”, но “модуль” является более общим термином) определены в терминах предусловий и постусловий. Постусловия определяют, что модуль обещает сделать (вычислить значение, открыть файл, напечатать отчет, обновить запись в базе данных, изменить состояние системы и т.д.). Предусловия описывают требования к модулю, при которых он переходит в состояние, описываемое постусловиями. Возможно, при первом запуске инструмента покрытия вы обнаружите, что у вас достаточно низкий процент покрытия.

Идея состоит в том, чтобы писать тесты для каждой нетривиальной функции или метода. Это позволяет достаточно быстро проверить, не привело ли очередное изменение кода к регрессии, то есть к появлению ошибок в уже оттестированных местах программы, а также облегчает обнаружение и устранение таких ошибок. Исследовательское Тестирование – одновременно является и техникой, и видом тестирования. В общем виде мы так или иначе всегда используем комбинацию сценарного и исследовательского подходов.

Покрытие альтернатив (decision coverage) – процент результатов альтернативы, который был проверен набором тестов. Стопроцентное покрытие решений подразумевает стопроцентное покрытие ветвей и стопроцентное покрытие операторов. Pairwise testing – техника тест-дизайна, а именно метод обнаружения дефектов с использованием комбинационного метода из двух тестовых случаев.

Эти дефекты могут быть в требованиях, или в коде, если программист ошибется с указанием границ в коде (включительно/не включительно, индекс +-1). • Исчерпывающее тестирование (Exhaustive Testing — ET) — это крайний случай. На практике применение этого метода не представляется возможным, из-за огромного количества входных значений.

Тестирование граничных значений является наиболее подходящим там, где входные данные являются непрерывным диапазоном значений. Для создания тест-кейсов для каждого граничного значения определите классы эквивалентности, выберите одну точку на границе, одну точку чуть ниже границы и одну точку чуть выше границы. Стоит отметить, что точка чуть выше границы может входить в другой класс эквивалентности. То же самое может быть верно по отношению точки чуть ниже границы. Из чего очевидно, что вместо 100 кейсов нам понадобится 4 по числу эквивалентных классов, все остальные кейсы внутри своих классов будут давать одинаковый результат тестов и являются избыточными. Затем вам нужно будет выбрать технику тест-дизайна для каждого требования.

All-Pairs algorithm (алгоритм всех пар) – это комбинаторная методика, которая была специально создана для попарного тестирования. В её основе лежит выбор возможных комбинаций значений всех переменных, в которых содержатся все возможные значения для каждой пары переменных. Она использует и обобщает тестирование классов эквивалентности и граничных значений в n одномерных измерениях. Подобно этим техникам, мы ищем случаи, где граница была неверно определена или реализована. Несмотря на то, что эта техника лучше всего подходит для числовых значений, она может быть обобщена и на другие типы – boolean, string, enumeration и т.д. Нужно ли нам делать проверку с такими входными значениями, как -42, FRED и &$#!

Инспекция определяется как наиболее формальная, тщательная, глубокая групповая проверка, направленная на выявление проблем как можно ближе к их исходной точке. Процесс проверки выполняется на ранних этапах SDLC и применяется к определенной части продукта, такой как SRS, код, дизайн продукта. Это включает в себя ручное изучение различных компонентов продукта на более ранних этапах.

Тестирование классов эквивалентности – это самая основная методика тест-дизайна. Она помогает тестировщикам выбрать небольшое подмножество из всех возможных тестовых сценариев и при этом обеспечить приемлемое покрытие. Она приводит к идее о тестировании граничных значений – второй ключевой технике тест-дизайна. Что насчет таких входных данных как 969, -42, FRED или &$#!

Для минимального охвата нам нужен как минимум один тестовый сценарий для основного сценария успеха и как минимум один Test case для каждого расширения. Опять же, этот метод соответствует общей формуле «получите условия, которые меняют наш результат, и проверьте комбинации». Но способ получить это – проанализировать поведение Системы с помощью сценариев. Теперь пришло время рассмотреть тестовые сценарии, которые используют системные функции с начала и до конца путем тестирования каждой из их индивидуальных операций. Диаграмма состояний и переходов – не единственный способ документирования поведения системы. Диаграммы, возможно, легче в понимании, но таблицы состояний и переходов могут быть проще в использовании на постоянной и временной основе.

• Обычно статический анализ проводят до формальной проверки, даже до unit testing, путём добавления этих проверок специалистами DevOps в пайплайн проекта.
• Если лишь 90 тестов, относящихся к 8 из 10 требований, имеют прикрепленных тестировщиков, значит тестовое покрытие по прикреплению составляет 80% (8 из 10 требований).
• В реальной жизни тестировщик работает на основе опыта и интуиции.
• В пределах этой техники вы должны проверить все возможные комбинации входных значений, и в принципе, это должно найти все проблемы.
• Попарное тестирование ускоряет выполнение самого процесса контроля качества продукта.

Этот тест-кейс зависит от метода создания и реализуется совместно или в зависимости от тест-кейса создания. Выявлены и сформированы основные типы тест-кейсов которые применимы в разных конфигурациях(в зависимости от особенностей реализации) для каждого метода и его подтипа. Описание каждого типа тест-кейса отображена в таблице ниже. Который определенный элемент покрытия был проверен набором тестов. Каждая вертикальная колонка («правило») является схематическим изображением тест-кейса, где «условие» определяет параметры входных данных, а «действие» – ожидаемый результат.

Чтобы изучить покрытие филиалов, давайте рассмотрим тот же пример, который использовался ранее. Конечные автоматы (FSM) имеют конечное число состояний, условий, которые приводят к внутренним переходам между состояниями, и соответствующее поведение ПО в каждом состоянии автомата. Тестовое покрытие определяется каждой командой индивидуально, исходя из особенностей проекта.