常见的回归测试策略有哪几种?

本文探讨了软件测试中的回归测试策略,包括全面回归、选择性回归、指标法和自动化工具测试,强调了在实际应用中如何权衡测试覆盖与成本,以及自动化测试的前景。

回归测试策略通常有四种:全面回归测试、选择性回归测试、指标法回归测试和自动化工具回归测试。
  1、全面回归测试
  全面回归测试是指不管发现多少个问题,也不管哪些功能有问题,哪些功能没有问题,都进行测试。全面回归测试的优点是对所有功能进行验证,尽最大可能保证系统没有问题,但是这样同样带来一个很重要的问题,就是如果进行全面回归测试,那么测试的成本就会大大提高,并且从测试心理学角度来说,测试工程师是不可能全面回归测试的,即使给你足够的测试时间,也不可能全面回归。前面我们谈到测试心理学,关于测试心态的两种情况,在我们回归测试时,随着测试的不断迭代,我们测试的心理会发生变化,后面测试时我们更多的是这种心态:“测试是为了证明系统不存在问题。”这就决定着我们不可能对所有测试用例进行验证,很可能是只挑选了一部分用例进行验证测试。
      2、选择性回归测试
  选择性回归测试是指,在回归测试时我们只对出现问题的这些功能进行验证,没有出现问题的功能就不进行测试。例如,一个系统一共有20 个功能点,第一轮测试时,发现10个BUG,这10个BUG是测试其中8个功能点发现的,那么选择性回归测试就只对这8个功能进行回归测试。但这样存在一个问题,在修改某个BUG时,如果修改了A函数,而这个A函数又被其他的功能所调用(假设是F1功能,这个F1功能在上一轮测试中是正确的),这个时候就不能仅仅验证存在问题的8个功能,还应该验证F1功能是否正确,即除了验证这些BUG外,还要关注那些可能影响到的模块。但是这里又存在一个问题,测试工程师如何知道哪些功能可能会受到影响呢?所以这就需要开发工程师在修复BUG时写清楚,当前这个BUG是由什么原因引起的,这个问题是如何修改的以及可能产生的影响,所以选择性回归测试除了需要验证当前的问题外,还要验证修改的这些问题可能对其他功能带来的影响。
     3、指标法回归测试
  指标法回归测试是指每次回归测试一定比例的测试用例,例如用例库一共是500条用例,每次回归测试时只回归验证其中60%的用例,这个方法是不可取的,因为没有规定回归哪60%的用例,这样可能出现测试工程师故意回归一些不相关的测试用例,因此质量无法保证。
    4、自动化工具回归测试
  自动化工具回归测试是指使用自动化测试工具进行回归测试,前面我们介绍过从理论的角度来说,其实不管修改了哪些功能,都应该对所有的功能进行回归测试。但是当我们进行全面回归测试时,由于时间成本和测试心态变化的因素,其实我们是无法保证有能力全面回归测试的,这个时候就可以使用自动化测试工具来代替我们手工回归测试,这样既可以解决测试成本的问题,又可以解决测试过程中测试工程师的心态问题。目前,在国内自动化测试还是处于初步阶段,未来自动化测试一定会成为一个发展趋势。
  回归测试在整个测试过程中都存在,而不只是存在于某个阶段,因为不管是单元测试、集成测试还是系统测试,只要在测试过程中发现系统存在BUG,就需要对BUG进行修改,而修改完成后就需要进行回归测试来验证是否将该BUG修改好。


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### 回归测试常见策略及其选择方法 回归测试是软件开发过程中不可或缺的一部分,其主要目的是确保软件在修改后没有引入新的缺陷或导致已有功能失效。根据项目的特点和需求,可以选择不同的回归测试策略以平衡测试覆盖率与成本之间的关系。 #### 1. 完全回归测试 (Retest All) 完全回归测试是指在每次软件变更后,执行所有已有的测试用例来验证整个系统的正确性[^3]。这种方法的优点在于能够最大限度地减少遗漏潜在问题的风险,但缺点是随着项目的增长,测试用例数量增加,所需的时间和资源也会显著上升。因此,这种策略通常适用于以下场景: - 系统规模较小且测试用例数量有限。 - 软件的关键模块发生了重大变更,需要全面验证。 - 时间和资源允许进行全面测试。 #### 2. 部分回归测试 (Selective Regression Testing) 部分回归测试是一种更灵活的方法,它只选择一部分测试用例进行执行,而不是覆盖所有用例。这种方式可以显著降低时间和资源消耗,同时仍然保持较高的测试覆盖率。具体的选择方法包括: - **基于风险的测试**:优先选择那些覆盖高风险区域的测试用例。例如,如果某个模块被频繁修改或历史上容易出现缺陷,则应优先对其进行测试[^4]。 - **基于变更的影响分析**:通过静态代码分析或动态依赖分析,确定哪些模块可能受到变更影响,并选择与此相关的测试用例[^3]。 - **基于历史数据**:利用历史缺陷数据,选择那些曾经发现过缺陷的区域进行重点测试[^2]。 #### 3. 自动化回归测试 自动化回归测试是现代软件开发中常用的一种策略,特别是在持续集成 (CI) 和持续交付 (CD) 环境下。通过使用自动化工具,可以快速执行大量测试用例,从而提高效率并减少人为错误。自动化回归测试特别适合以下情况: - 测试用例重复性强,适合脚本化。 - 系统变更频繁,需要快速验证。 - 测试环境稳定,易于配置自动化工具。 #### 4. 增量回归测试 增量回归测试是一种针对小规模变更的策略,仅对受影响的功能模块进行测试。这种方法的核心思想是将系统分解为多个独立的子模块,并根据变更的影响范围选择对应的测试用例[^3]。增量回归测试适用于以下场景: - 变更范围较小,且对其他模块的影响有限。 - 模块间的依赖关系清晰,便于分析变更的影响。 #### 如何根据项目特点选择合适的回归测试策略? 选择合适的回归测试策略需要综合考虑以下几个因素: - **项目规模**:对于小型项目,完全回归测试可能是可行的;而对于大型项目,则需要采用部分回归或其他优化策略。 - **变更频率**:如果系统变更频繁,建议结合自动化测试和基于变更影响的测试用例选择方法。 - **资源限制**:时间和人力有限的情况下,优先选择基于风险的测试或增量回归测试。 - **质量要求**:对于关键业务系统,即使成本较高,也可能需要采用完全回归测试以确保万无一失。 ```python # 示例代码:基于变更影响的测试用例选择逻辑 def select_test_cases(affected_modules, test_case_map): """ 根据受影响的模块选择测试用例 :param affected_modules: 受影响的模块列表 :param test_case_map: 测试用例与模块的映射关系 :return: 选定的测试用例列表 """ selected_test_cases = [] for module in affected_modules: if module in test_case_map: selected_test_cases.extend(test_case_map[module]) return list(set(selected_test_cases)) # 去重 ```
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