软件测试分类

软件测试分类

(1)按开发阶段:单元测试、集成测试、系统测试、验收测试

(2)按测试手段:

1.黑盒测试、白盒测试及灰盒测试:

.黑盒测试:等价类划分法、边界值分析法、错误推测法、因果图法、正交试验法、状态迁移图法、流程分析法

.白盒测试:主要的逻辑单位:语句、条件、条件组合、分支、路径。主要测试方法:代码检测法、静态结构分析法、静态质量度量法、逻辑覆盖法、基本路径测试法

.灰盒测试:系统组件

2.静态测试和动态测试

.静态测试:不执行被测程序  互审--走查--会议

.动态测试:运行被测程序

3.手工测试和自动化测试

 ①.手工测试:众包测试、探索式测试

 ②.自动化测试:单元测试、接口测试、性能测试等

(3)按测试模式来分类:

1.瀑布模型:项目计划--需求分析--软件设计--程序开发--软件测试--集成维护

2.V模型:需求分析--概要设计--详细设计--软件编码--

              单元测试--集成测试--系统测试--验收测试

3.W模型

4.X模型

5.H模型

6.敏捷测试:重点关注迭代测试新功能、预防缺陷

7.基于脚本的测试--SBT=Script-based Testing

8.探索式测试(=Exploratory Testing=ET):完全抛开测试脚本的测试

9.局部探索式测试:输入、状态、代码路径、用户数据、执行环境

10.基于风险的测试--RBT=Risk-based Testing):风险:质量风险、管理风险  风险级别=风险可能性*风险严重程度

11.基于模型的测试--MBT=Model-based Testing): 功能点模型 主要的MBT工具:Spec ExplorerGraphWalkerTcasesmodeljunit

4)按测试类型:

 1.功能性测试:

  ①.QTP winrunnersilkTestRational robot

  ②.开源功能测试工具:seleniumWatirSikuli--屏幕截图

2.性能测试:

  ①.负载测试--正常指标下最大的压力测试

  ②.压力测试--测试系统在极限情况下的压力情况

  ③.稳定性测试--以稍大于系统正常负载的压力对系统进行长时间的持续测试  

  ④.性能指标:并发用户数VU、每秒事务数TPS、系统响应时间、设备性能

  ⑤.性能测试工具:LoadRunnerSilkperformJmeterWebLoadApache BenchLoadUI

  ⑥.静态性能评估:YslowPageSpeed应用性能管理--APM

3.部署测试(=安装测试):

     主要测试内容:

      ①.在不同环境下的部署验证

      ②.参照部署文档执行,过程的合理及正确性

      ③.基础数据

4.文档测试:

  ①.用户手册、使用说明及用户帮助文档等  

  ②.文档测试关注要点:完整性、正确性、一致性、易理解性、易浏览性)、

5.安全测试:

  ①.OWASP=Open Web Application Securtiy ProjectOWASP Top10TestGuide

  ②.安全测试工具:AppscanWebinspectNessus(服务器主机)、Nmap(端口扫描工具)、MetaSploit(攻击框架)、WebScarab(代理劫持的分析进行攻击路径的检测)、Fortify(白盒测试工具主要用于代码的静态分析)、W3AF(安全漏洞扫描工具主要用于Web应用))、

6.渗透测试:通过模拟对软件系统的恶意攻击行为来评估系统安全性的一种测试。

7.兼容性测试:

  ①.软件本身的兼容性、不同平台下的兼容性、软件对运行设备的兼容性、软件互操作性  

  ②.浏览器内核:IE6-8,9,10内核Trident4-6FireFox内核GeckoSafariChrome内核WebKitopera内核presto

  ③.浏览器兼容性测试工具:BrowserShotsBrowser SandboxGoogle浏览器兼容测试插件http://www.w3help.org/----代码层面)、

8.易用性测试(一般针对UI)、

9.本地化测试:本地化版本--不同区域推出的版本或者不同语言的版本

     主要测试内容:

     ①.语言及书写习惯

     ②.时区、日期格式及货币

     ③.当地风俗、法律法规

     ④.政治敏感内容)

10.无障碍测试(=Accessibility Test=可访问性测试)、

11.可靠性测试(软件可靠性、硬件可靠性)

5)其它的一些测试类型概念

1.回归测试(关键模块、重点功能)

2.冒烟测试(来自于硬件板卡验证术语  全流程)

3.Monkey测试=搞怪测试(测试健壮性及稳定性)

4.A/B测试:多用于互联网行业,通过为页面提供2个版本给用户使用并记录相关的用户行为数据,来确定更优化设计的一种测试方案。

A/B测试实施要点:

.多个方案并行;

.每次测试仅改动一个变量;

.按照某种规则进行优胜劣汰;

A/B测试工具:

.Google Analytics Content Experiments分析脚本 基本工具

.Visual Website Optimizer 商用

标题Python网络课程在线学习平台研究AI更换标题第1章引言介绍Python网络课程在线学习平台的研究背景、意义、国内外现状和研究方法。1.1研究背景与意义阐述Python在线学习平台的重要性和研究意义。1.2国内外研究现状概述国内外Python在线学习平台的发展现状。1.3研究方法与论文结构介绍本文的研究方法和整体论文结构。第2章相关理论总结在线学习平台及Python教育的相关理论。2.1在线学习平台概述介绍在线学习平台的基本概念、特点和发展趋势。2.2Python教育理论阐述Python语言教学的理论和方法。2.3技术支持理论讨论构建在线学习平台所需的技术支持理论。第3章Python网络课程在线学习平台设计详细介绍Python网络课程在线学习平台的设计方案。3.1平台功能设计阐述平台的核心功能,如课程管理、用户管理、学习跟踪等。3.2平台架构设计给出平台的整体架构,包括前后端设计、数据库设计等。3.3平台界面设计介绍平台的用户界面设计,强调用户体验和易用性。第4章平台实现与测试详细阐述Python网络课程在线学习平台的实现过程和测试方法。4.1平台实现介绍平台的开发环境、技术栈和实现细节。4.2平台测试对平台进行功能测试、性能测试和安全测试,确保平台稳定可靠。第5章平台应用与效果分析分析Python网络课程在线学习平台在实际应用中的效果。5.1平台应用案例介绍平台在实际教学或培训中的应用案例。5.2效果评估与分析通过数据分析和用户反馈,评估平台的应用效果。第6章结论与展望总结Python网络课程在线学习平台的研究成果,并展望未来发展方向。6.1研究结论概括本文关于Python在线学习平台的研究结论。6.2研究展望提出未来Python在线学习平台的研究方向和发展建议。
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