你知道Bug从哪里来的?看这里!

本文探讨了软件开发中常见的Bug产生原因,包括交流误解、软件复杂性、程序员错误、需求变化、时间压力、文档贫乏及开发工具局限等问题。

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很多刚入行的测试员总在问一个问题,我们天天在找bug,bug是怎么来的啊?能不能避免bug的产生,我们就不用天天找了?今天小编就有如下几点来谈谈bug到底是怎么产生的

1. 交流的误解

  • 羞涩。跟客户交流的时候总是用很小的声音说明自己的观点,表现力度不够;或者静静地坐在会议室的角落,没有任何思想地观看别人的激烈讨论。
  • 胆怯。项目参与人员缺乏对客户的了解,造成盲目跟从心理。交流的时候只是去听,从不敢反驳或者提出相反的意见。
  • 依赖。部分项目参与人员认为交流的时候,只要有一个人做会议笔记就可以了,总是找一种感情上的依托。
  • 轻视。拥有专业知识的项目人员不重视客户所说的,或者认为客户所说的简直就是天方夜谭,毫无科学根据。
  • 健忘。自信能记住会议上所有讨论内容而不作笔记,结果在实际的设计或者开发过程中遗忘了部分要点和注意事项。
  • 误解。这是人类相互之间普遍存在的一种现象。

 

  大家的认知层面、各自拥有的知识、处事原则各不相同,难免会产生这种情况,可以通过相互培训及有效的交流来避免这种情况的发生。

2. 软件的复杂性 

软件本身的处理逻辑或者业务规则比较复杂。很容易处理了一种逻辑或实现了一种业务,而产生其他业务或者逻辑的问题。

3. 程序员的错误 

  • 过于疲劳。让程序员持续地开发,疲于奔命地完成某项任务,这时候的他认为休息比编码质量有更重要的意义。
  • 不守规矩。程序员按照自己心中的蓝图去描绘一个美丽的乌托邦,或者随心所欲地使用自我编码格式,完全不遵守项目的开发准则。
  • 过于热心。程序员经常犯这样的错误,没有经过严格的验证和全局的考虑,任意修改设计并且认为这会产生更好的效果。
  • 心不在焉
4. 需求变化 
  • 客户并不了解需求变化所带来的后果,就算知道了他们还是会坚持这么做。并且在客户的眼里,他们只需要看到变化,却从不考虑变化所需的额外工作时间。
  • 需求变化的后果可能会造成重新设计或者日程调整,已完成工作、重做或者被完全抛弃,整个项目环境可能要因此改变等。
  • 频繁小的变化或者几次重大的变化,项目各部分之间已知或者未知的依赖关系就会相互影响,从而导致更多问题的出现。
  • 需求变化增加了项目操作的复杂性,产生了大量不确定因素,并且还可能打击参与人员的工作积极性。一个需求变化频繁的项目或者产品是没有任何测试价值的。
5. 时间压力 
  • 时间是一种宝贵的资源。
  • 所有软件项目时间都需要被精确估算。可是夹杂着预计、猜测这些不稳定的因素,当最终期限迫近和关键时刻到来之际,错误也就跟着出现了。
6. 文档贫乏 
  • 贫乏或者差劲的文档使得代码维护和修改变得异常艰辛,其结果是带来许多错误。
  • 区分职业实现人员的方法并不是看他有几年的编码经验,而在于其是否有良好的先文档后实现的习惯。
  • 文档代表着一种特殊的记忆,没有它的存在对人对己都不利。
7. 软件开发工具 
  • 总是希望通过更加先进的工具来避免BUG的出现,这就患上了典型的银弹综合症。
  • 开发工具可能使我们摆脱某些问题的出现,并且提高工作效率。实际上,现代的开发工具对整个软件质量尤其是可靠性并没有什么重大的影响。
### 如何定位和解决未知 Bug 当面对未知的 Bug 时,可以通过以下方式逐步缩小范围并找到解决方案: #### 思维准备 保持积极的心态至关重要。坚信通过努力能够解决问题[^1]。即使尝试多种方法仍未成功,也不应轻言放弃。 #### 初始分析阶段 在着手修复之前,需冷静下来仔细思考可能的原因。不要急于动手修改代码,而是先评估当前状况。阅读错误提示信息是非常重要的一步。大多数情况下,编译器或运行环境会提供详细的错误描述,这些信息可以帮助快速锁定问题区域[^2]。 #### 错误追踪技巧 对于复杂逻辑引发的问题,比如条件分支处理不当的情况,则需要逐行审查相关部分。例如,在苍穹外卖项目的案例里,发现了一个因语句放置位置失误而导致的功能异常——本应在不同条件下执行的状态更新被错误嵌套进了另一个无关判断之中[^3]。 #### 工具辅助诊断 利用现代IDE内置的强大调试工具能极大提升效率。设置断点观察变量变化轨迹、单步跟踪流程走向等操作均有助于理解程序的实际行为是否符合预期设计。 #### 外部资源查询策略 当本地手段无法有效推进时,查阅外部资料成为必要选项。值得注意的是,选择高质量的信息源非常重要。相比中文网络上可能存在大量重复低质的内容,英文技术社区往往拥有更精准有效的解答方案[^4]。因此建议优先考虑使用国际通用语言进行搜索以获得最佳帮助。 ```python def example_function(a, b): result = a / b # 假设这里存在除零风险 return result try: output = example_function(10, 0) except ZeroDivisionError as e: print(f"Catched an exception: {e}") ``` 上述示例展示了如何通过异常捕获机制提前预防潜在崩溃情况的发生,并给予适当反馈给用户或者开发者本身以便进一步调查根本原因。
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