我的成长笔记20210325(一天写了247条用例)

记录第二天

1、加班到 10 点。一天写247条 case,破了自己的记录了。但并不是每一条都是详细的测试用例,用例有优先级:P0、部分 P1 的写测试用例 , 其余的写测试点;

2、一天10小时,并不是 10 小时都是全在写 case,需要处理其他的事;比如:review 别人的 case,参加例会、处理杂项。

3、终于在这周可以完成所有 case 编写,下周开始进入执行case的阶段;

4、本周周一- 周四加班挺多的,但其实有些加班是可以减少的,之后希望再提高一下自己的效率。

5、看了一下我们测试组内 小伙伴写的测试交接的文章,有所学;也谈了谈自己的见解。自己之后也可以输出一篇相关的文章,感觉自己有东西想输出是一件好事。如果自己无内容可输出,那就学习、输入、充实自己叭!

### 关于每日可执行的测试数量 测试的数量取决于多个因素,包括但不限于项目的复杂度、测试环境的能力以及所使用的测试管理工具的功能。通常情况下,高效的测试流程能够显著提升每日可执行的测试数量[^1]。 #### 自动化测试的影响 如果采用自动化测试手段,则可以通过脚本批量运行大量测试如,在某些企业实践中,通过接口自动化测试框架(如Lego-美团接口自动化测试),可以在夜间无人值守的情况下完成数千甚至上万测试的验证,并生成详细的测试报告发送给相关人员[^4]。 #### 手工测试的限制 对于手工测试而言,单个测试人员一天内可以执行的有效测试数量相对有限,可能在几十至几百之间,具体数值依赖于每测试的复杂程度及时长。然而,借助合适的测试管理工具,团队成员可以更高效地协作并跟踪进度,从而间接增加整体的日均测试容量[^2]。 #### 性能测试的独特需求 针对性能测试场景,无论是服务器端还是客户端应用,都需要特别考虑资源消耗情况。这类专项测试往往耗时较长且需重复多次以获取稳定数据,因此其日处理能力也会受到一定制约[^3]。 ```python # 示:简单的Python脚本来模拟自动化的部分功能 import time def run_test_cases(test_list): results = [] for case in test_list: try: execute_case(case) # 假设这是实际执行某个case的方法 status = 'Pass' except Exception as e: status = f'Fail with error {e}' finally: record_result(status, case) results.append((case['id'], status)) return results def execute_case(case_details): """Simulate running a single test.""" print(f"Running Test ID:{case_details['id']}") time.sleep(0.5) def record_result(outcome, details): """Record the outcome of each execution.""" log_message = f"{details['name']} -> Result={outcome}" print(log_message) test_suite = [{'id': i+1, 'name':f'Test_{i}'} for i in range(10)] run_test_cases(test_suite) ``` 上述代码片段展示了如何利用编程语言快速迭代一系列预定义好的测试项目;当然真实世界中的实现远比这要复杂的多。 ### 结论 综上所述,虽然无法给出一个绝对固定值作为所有情境下的标准答案,但引入先进的技术和方法确实有助于扩大每日所能达成的最大测试范围。最终目标应当始终围绕着持续改进整个软件开发生命周期内的质量保障机制展开。
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