软件测试(白盒)

  现在网上关于软件测试的资料(包括文章,博客,自动测试软件等 )多是关于黑盒测试的,由于最近做了一个工程软件的内部测试(C语言),所以在这里总结一下自己关于做白盒测试的经验和思路。

  在进行软件的内部测试时。我采取的方式是 化整为零和化零为整相结合的方式 。

化整 为零:首先对整个软件进行黑盒测试,这个比较简单,给个输入,得到输出,再跟理论值比较一下就OK了。接着画出整个主函数的流程图和控制流图。结合流程图和控制流图对主函数通过输入不同的参数进行路径的遍布,覆盖和边界条件等测试。若整个主函数的规模比较大,可以将 其分为几个模块(可按循环模块,判断模块等划分),分别画出他们的流程图快、控制流图块,再进行输入变量的 设置,输出结果的比较。(注意 :在这个 过程中子函数不被打开,作为一个小黑盒)然后,单独将主函数下的第一层子函数拿出来。

化零为整:对于拿出来的第一层子函数按照主程序自上而下的执行的顺序对他们分别进行 测试,对于自身内部没有子函数的可以直接进行 测试,而对于内部 还存在子函数的子函数则要层层深入,从内 向往,先测其子函数再测其本身,不断向往推进,直至测到最外层的那个子函数,这也就是化整为零中 的化零为整。这样测试 的好处在于在构建子函数的测试模块时,会用到其下一层子函数的输出结果,这种从内向往逐层测试的方式可以方便每一个子函数测试模块的构建。注意:对于每一个子函数都应当做一个主函数来测试,还是先整体的 黑盒测试,再打开它的内部,按照上述的主函数内部测试的方法(流程图,控制流图,循环块等)进行测试。


### 白盒测试软件测试中的应用及其实验方 #### 白盒测试的概念及其重要性 白盒测试是一种基于程序内部逻辑结构的测试,主要关注代码的覆盖率和执行路径。其核心目标是验证程序的每一条分支、循环以及边界条件是否都能正常运行[^1]。 #### 常见的白盒测试 以下是几种常见的白盒测试: 1. **语句覆盖** 这是最基础的覆盖标准,要求设计足够的测试用例以确保程序中每一行可执行语句至少被执行一次[^3]。 2. **判定覆盖(分支覆盖)** 测试用例应使程序中每个判断表达式的取真和取假分支都至少经历一次。这种方可以检测到更多的潜在错误。 3. **条件覆盖** 条件覆盖是指设计测试用例使得每个判断表达式中的每一个子条件取得各种可能的结果。这有助于更深入地挖掘隐藏的逻辑问题[^2]。 4. **条件组合覆盖** 此种覆盖方式要求设计足够多的测试用例,以便让每个判断表达式的所有可能条件组合都被测试到。尽管这种方式能提供较高的覆盖率,但它通常会增加测试成本。 #### 白盒测试的应用场景 白盒测试广泛应用于以下几个方面: - 单元测试阶段:开发者可以通过编写针对函数或模块的测试用例来验证代码的功能性和正确性。 - 验证复杂算:对于涉及大量计算或逻辑处理的部分,白盒测试能够帮助识别其中不易察觉的缺陷。 - 安全漏洞排查:通过对敏感数据流的追踪,白盒测试可以帮助发现可能导致安全风险的代码片段。 #### 实验方与示例 为了更好地理解如何实施白盒测试,下面是一个简单的实验案例说明: 假设有一个如下所示的简单函数 `is_even`,用于判断输入整数是否为偶数: ```python def is_even(number): if number % 2 == 0: return True else: return False ``` ##### 设计测试用例 根据上述提到的不同覆盖标准,我们可以分别设计以下几组测试用例: 1. **语句覆盖** - 输入:`number=2` - 输出:`True` 2. **判定覆盖** - 输入1:`number=2` (满足条件) - 输入2:`number=3` (不满足条件) 3. **条件覆盖** 对于这个例子来说,由于只有一个条件 `(number % 2 == 0)`,因此只需重复上面的两组输入即可实现完全覆盖。 4. **条件组合覆盖** 同样,在本例中因为只存在单一条件,所以无需额外扩展测试集。 通过这些不同层次上的测试实践,我们不仅检验了功能实现的有效性,同时也提高了整体代码质量。 --- ####
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