【一文搞懂】软件测试基础入门到项目实战

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原创 最新推荐文章于 2026-05-30 10:10:35 发布 1.3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
分享十几个适合新手练习的软件测试项目 项目名：XX商城涉及端：电脑PC端、app端、H5应用端、小程序端在该项目中，你可以随性操作，肆意妄为。比如，你可以自定义商城页面：大部分项目是web项目，很难找到app项目，特别是有app安装包的项目大部分app项目只有前端代码，没有后端服务代码，你只能以“使用者”的角色练习大部分有app安装包的项目，项目作者提供的是试用app，很难保障个人隐私、账号安全等大部分项目缺少部署指南，看起来一头雾水有的项目涉及的业务，如果你缺少业务基础，很难上手，如支付、区块链、货币等。 阅读详情

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测试理论

什么是软件：控制计算机硬件的工具，基本组成如下：

在这里插入图片描述

什么是软件测试：使用技术手段保障软件质量
  • 需求产生 – 需求文档 – 设计效果图 – 产品开发 – 产品测试 – 部署上线
  • 主流技能包含：
    • 功能测试 ： 测试是否能输出文档中对应的结果
    • 自动化测试 ：写代码自动测试 + 写测试报告
    • 接口测试 ：通过代码或工具验证单人访问
    • 性能测试 ： 通过代码或工具验证多人访问
软件测试分类：单元测试、集成测试、系统测试、验收测试；黑盒测试、灰盒测试、白盒测试
  • 按阶段划分：单元测试、集成测试、系统测试、验收测试
    • 单元测试：针对程序源代码、一般开发自己测试
    • 集成测试：针对模块之间访问地址进行测试，又称 接口测试，
    • 系统测试：针对整个系统的功能、非功能进行测试
    • 验收测试：使用不同人群发掘项目缺陷 – 主要分为内测，公测
  • 按代码可见度划分：黑盒测试 (功能测试)、灰盒测试 (接口测试)、白盒测试 (单元测试)
    在这里插入图片描述
测试模型之质量模型：衡量一个优秀软件的维度
  • 功能性、性能（服务器每秒处理请求数，服务器硬件配置是否满足）、兼容性(不同浏览器、不同操作系统、不同手机等)、易用性(简洁、友好、流程、美观)、可靠性(无响应问题、卡顿问题、死机问题)、安全(信息传输、信息存储)、可维护性、可移植性 （网站数据迁移）
  • 根据质量模型中的点启发 – 测试点的设计
软件测试流程：需求评审、测试计划与方案、测试用例设计、用例执行、缺陷管理、测试报告
  • 需求评审：确保各部门需求理解一致
  • 计划编写：测什么、谁来测、怎么测
  • 用列设计：验证项目是否需求的操作文档
  • 用例执行：项目模块开发完成开始执行用例文档实施测试
  • 缺陷管理：对缺陷进行管理的过程
  • 测试报告：实施测试结果文档
用例： 用户使用的案例
测试用例：为测试项目设计的执行文档
测试用例八大要素：用例编号、用例标题、项目/模块、优先级、前置条件、测试步骤、测试数据、预期结果
  • 用例编号：项目_模块_编号
  • 用例标题：预期结果 (测试点)
  • 项目/模块：所属的项目或模块
  • 优先级：重要程度或者影响力 P0~P4 (P0 最高，用户使用频率最高的)
  • 前置条件：执行此条用例，有哪些前置操作
  • 测试步骤：描述操作步骤
  • 测试数据：操作的重点数据，没有的话为空
  • 预期结果：期望达到的结果

测试用例设计方法示例

一、 穷举场景（等价类划分法）
  • 典型：页面的输入框测试

【需求】 用户名输入框：长度 6~12 个字符，只能包含字母和数字，首字符必须是字母
【划分】根据特征：长度、字符类型、首字符规则 → 等价类划分

特征有效等价类无效等价类
长度6~12 个字符小于 6 / 大于 12
类型仅字母或数字含特殊字符
首字符首字符为字母首字符为数字 / 特殊字符

【用例】（有效取1，每个无效取1）

用例编号用例标题优先级前置条件测试步骤测试数据预期结果
登录_输入框_001用户名符合规则 (6个有效字符)P0系统正常运行1.输入用户名， 2.提交abc123提交成功
登录_输入框_002用户名长度不足 (4个有效字符)P1系统正常运行1.输入用户名， 2.提交ab12提示长度不足
登录_输入框_003用户名长度超限 (13个有效字符)P1系统正常运行1.输入用户名， 2.提交abc1234567890提示长度超限
登录_输入框_004用户名含特殊字符 (6个含无效字符)P1系统正常运行1.输入用户名， 2.提交abc@@1提示非法字符
登录_输入框_ 005用户名首字符非字母 (6个含首字母数字)P1系统正常运行1.输入用户名， 2.提交1abc12提示首字符错误
二、 边界限制（边界值分析法）
  • 典型：输入框值判定

【需求】 年龄输入框要求输入整数，范围 18~60（含边界）
【划分】 根据特征：字符类型 → 等价类划分
【用例】 根据关键边界：18、60： 分别取等于边界（上点 * 2）、离边界最近的值 （离点 * 4）、边界内的值（内点 * 1）

用例编号用例标题优先级前置条件测试步骤测试数据预期结果
登录_输入框_000不合法（年龄非整数）P1系统正常运行1.输入年龄，2.提交H提示年龄非整数
  • 上面这条用例结合了等价类划分，因为边界值分析法无法测试类型缺陷；所以和等价类划分法结合使用
用例编号用例标题优先级前置条件测试步骤测试数据预期结果
登录_输入框_001不合法（年龄小于最值一位 – 离点）P0系统正常运行1.输入年龄，2.提交17提示超出范围
登录_输入框_002合法（年龄等于最小值 – 上点）P0系统正常运行1.输入年龄，2.提交18提交成功
登录_输入框_003合法（年龄大于最小值一位 – 离点）P0系统正常运行1.输入年龄，2.提交19提交成功
登录_输入框_004合法（ 年龄在区间内 – 内点）P0系统正常运行1.输入年龄，2.提交39提交成功
登录_输入框_005合法（年龄小于最大值一位 – 离点 ）P0系统正常运行1.输入年龄，2.提交59提交成功
登录_输入框_006合法（年龄等于最大值 – 上点）P0系统正常运行1.输入年龄，2.提交60提交成功
登录_输入框_007不合法（年龄超过最大值一位 – 离点）P0系统正常运行1.输入年龄，2.提交61提示超出范围
  • 进一步，根据 【开内闭外原则】，上述标红的用例可以省略不测；因为其所属类型已被上点包含，所以可以被优化 【7项 →5项】
三、 多条件依赖场景（判定表法）
  • 典型：输入框值判定

【需求】 优惠券发放规则： 根据是否会员（是/否） & 购物金额 ≥ 100 元（是/否） & 是否节日（是/否）

  • 会员 & 满100 & 节日 → 50元券
  • 会员 & 满100 & 非节日 → 30元券
  • 会员 & 不满100 → 10元券
  • 非会员 & 节日 → 5元券
  • 其他 → 不送券

【划分】 组合全部条件 → 判定表覆盖所有分支
【用例】 对于判定表中的每一项，设计一个测试用例

用例编号用例标题优先级前置条件测试步骤测试数据（会员/金额/节日）预期结果
购物软件_优惠券_00150元券 (会员 + 满100 + 节日)P0系统正常运行模拟下单是 / 是 / 是50元券
购物软件_优惠券_00230元券 (会员 + 满100 + 非节日)P0系统正常运行模拟下单是 / 是 / 否30元券
购物软件_优惠券_00310元券 (会员 + 不满100 + 节日)P0系统正常运行模拟下单是 / 否 / 是10元券
购物软件_优惠券_00410元券 (会员 + 不满100 + 非节日)P0系统正常运行模拟下单是 / 否 / 否10元券
购物软件_优惠券_0055元券 (非会员 + 满100 + 节日)P0系统正常运行模拟下单否 / 是 / 是5元券
购物软件_优惠券_006不送券 (非会员 + 满100 + 非节日)P0系统正常运行模拟下单否 / 是 / 否不送券
购物软件_优惠券_0075元券 (非会员 + 不满100 + 节日)P0系统正常运行模拟下单否 / 否 / 是5元券
购物软件_优惠券_008不送券 (非会员 + 不满100 + 非节日)P0系统正常运行模拟下单否 / 否 / 否不送券
四、 业务场景（场景流程图法） （最重要，首测）
  • 典型：输入框值判定

【需求】 电商下单完整流程：
否
是
否
是
开始
加入购物车
提交订单
库存足?
提示库存不足
结束
支付
支付成功?
提示支付失败
发货
确认收货

【划分】 基于流程图，识别正常及异常分支
【用例】 基于流程图分支，设计用例

用例编号用例标题优先级前置条件测试步骤测试数据预期结果
1正常（正常下单完成交易）高有库存可购买下单 → 支付成功 → 发货 → 收货确认库存足,支付成功完成交易
2异常 下单库存不足高无库存下单库存不足提示库存不足
3支付失败终止交易高有库存可购买下单 → 支付失败库存足,支付失败提示支付失败

缺陷 – 执行失败的用例

什么是缺陷：软件中存在的各种问题都是缺陷 (BUG)
缺陷衡量标准：多功能、少功能、功能错误、隐性功能错误、易用性
缺陷产生原因：产品需求、产品设计、编码、运行
  • 产品需求：需求描述不易理解、有歧义、错误等
  • 产品设计：设计文档中存在的缺陷
  • 编码：代码出现错误
  • 运行：软硬件系统本身导致的缺陷
缺陷分类：功能错误、UI 界面错误、兼容性、易用性、建议、数据错误、架构错误
缺陷管理流程：提交、验证、关闭
缺陷描述要素：缺陷编号、缺陷标题 (推荐格式：数据+实际结果，预期结果)、描述（前置条件、复现步骤、预期结果、实际结果）
缺陷提交要素：优先级、严重程度、指派人、状态
  • 一般是提交时候下拉框选 (不需要记忆选项，理解就行)；确定可复现并且未记录(保证唯一性)之后再进行提交
  • 优先级：
    • Priority 0: 24h 内解决
    • Priority 1: 发布前必须修复
    • Priority 2: 可以再下一个版本中修复
  • 严重程度：
    • 严重（S1）: 主功能
    • 一般（S2）: 次要功能
    • 微小（S3）: 易用性、界面
    • 建议（S4）: 建议性问题
  • 指派人
  • 状态：
    • New：新建
    • Open：打开
    • Closed：关闭
    • Postponed：延期

完结撒花~~~

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软件测试项目大全，看你需要哪一个 软件测试是使用人工或者自动的手段来运行或者测定某个软件系统的过程，其目的在于检验它是否满足规定的需求或弄清预期结果与实际结果之间的差别。在软件投入使用前，要经过一系列的严格测试，才能保证交付质量。 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

零基础能学软件测试吗？都学什么？

零基础能学软件测试吗？都学什么？软件测试对代码的要求不像其他编程学科那么高，对零基础小白用户很友好。当然，你要想清楚，是不是真的下定决心想要学习，如果决定了，那就要有一定的毅力和耐心，因为，无论你是自学还是找培训班，这都是一个枯燥的过程，坚持才能有结果；其次，你要有足够的时间，有计划的去学习，培训班的话要有4个月左右的时间能够学完，自学的话时间可能会拉长一些。 零基础怎么学习软件测试 零基础怎么学软件测试呢？对于零基础的小白，可以从网上收集一些学习资料，视频等，网上有很多免费的资源还是不错的。可以自己先去尝

m0_57290404的博客 343

软件测试教程，软件测试项目实战—微信小程序测试实战教程！

从基础到项目，从思路到实施，举一反三，触类旁通领悟测试设计，手把手教你搞懂微信小程序测试实战. 讲解方式： 课程内容条理清晰，目标明确，由浅入深，环环相扣。重点部分进行额外梳理和总结，更易理解和吸收。 课程亮点： 从基础到项目，从思路到实施，举一反三，触类旁通领悟测试设计，手把手教你搞懂微信小程序测试实战 课程内容： 1. 了解微信小程序基础内容 2. 能够快速熟悉微信小程序...

黑马程序员官方博客 1460

深度学习-从零基础快速入门到项目实践，这本书上市了！！！

本书从Python基础入手，循序渐进地讲到机器学习、深度学习等领域的算法原理和代码实现，在学习算法理论的同时也强调了代码工程能力的逐步提高。 本书共分为6个章节，第1章从零基础介绍Python基础语法、Python数据处理库NumPy、Pandas、Matplotlib、OpenCV的使用；第2章，主要介绍了机器学习算法的原理并配有代码实例，方便在理解原理的同时也能写出代码；第3章，主要介绍深度学习框架TensorFlow、Keras、PyTorch的API和网络模型的搭建方法，力保读者能够掌握主流深度学习

文山 1818

干货 一文搞定 pytest 自动化测试框架(一)，一文搞懂软件测试架构

pytest 加载所有的测试用例是乱序的，如果想指定用例的顺序，可以使用 pytest-order 插件，指定用例的执行顺序只需要在测试用例的方法前面加上装饰器。应用场景：有时运行测试用例需要指定它的顺序，比如有些场景需要先运行完登录，才能执行后续的流程比如购物流程，下单流程，这时就需要指定测试用例的顺序。从上面的执行结果可以看出，执行时以 order 的顺序执行：order=1，order=3，order=-1。设置order的对应的num值，它就可以按照 num 的大小顺序来执行。

2401_84281615的博客 1348
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