面试题:支付功能怎么测试?如何回答?

本文探讨了面试中如何回答支付功能的测试问题,从梳理业务流程、模块细分、异常功能验证和非功能测试点等方面展开,涵盖支付、退款流程及非功能测试的多个角度,提供了一套完整的测试思维框架。

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前言

九月了,有很多的小伙伴已经全面武装好准备找工作了,九月和十月是黄金期——俗称”金九银十“。那么,作为测试,不管是面试还是笔试,必然要被考验到的就是”测试思维“。在面试中就是体现在如下面试题中:

“说说你项目中的xx模块你是如何测试的?”

“给你一个购物车,你要怎么测试?”

"你说一下这个产品的登录功能有哪些测试点?"

“支付功能怎么测试?”

......

所有的这些问题其实都是在考察你的测试思维。我们再回答这类问题的时候有方法可依循的。

那么今天这篇文章,笔者来和大家分析一个问题这个问题就是以“支付功能”作为案例,一起来分析一下如何回答这类的面试题。

一、测试思维

要分析测试点之前,我们先来梳理一下测试思维。总结来说,任何事物的测试思路都可以总结如下:

第一步:梳理产品的核心业务流程:明白这是个什么项目,实现了什么业务,以及是怎么实现的?

这个步骤一般是参考公司的需求文档来的,如果产品提供需求文档的同时提供了业务流程图,可以遵循流程图来梳理;如果产品没有提供流程图,就需要测试人员根据需求的理解自己画出流程图,达到梳理业务的目的。

第二步:根据流程进行模块细分,然后针对每个功能模块进行详细的测试点设计和提取。

这个单个功能的测试点提取要覆盖一下几个方面:

正常功能验证:优先覆盖正常的业务流程和功能验证,这其实也是单个功能的冒烟测试。冒烟测试先行,如果不通过,可以直接停止测试等开发修复后继续测试。
异常功能验证:为了更加贴近用户的使用产经,我们也要验证各种异常的场景,故意操作导致出错,检查系统的反馈和提示,保证用户操作失误的情况能够得到系统的友

### 关于Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) 的论文下载阅读 #### CLIP的核心概念 CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)是一种基于对比学习的多模态模型,其主要目标是通过大量的文本-图像对来训练一个能够理解视觉语言之间关系的通用表示[^3]。该模型利用对比学习的优势,在预训练过程中无需精确预测某个特定的文本描述,而是专注于判断哪些文本更可能给定的图像相关联[^5]。 #### 论文获取途径 CLIP的相关研究由OpenAI团队完成,原始论文名为《Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision》。可以通过以下几种方式进行下载: 1. **官方链接**: OpenAI通常会公开发布其研究成果,可以直接访问OpenAI官网并搜索“CLIP”或“Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision”,找到PDF版本进行下载。 2. **学术资源平台**: 使用Google Scholar或其他学术搜索引擎输入关键词“Contrastive Language-Image Pre-training”或“CLIP paper”。这些平台上可能会提供免费的PDF下载选项。 3. **第三方存储库**: 如果无法直接从官方网站获得,则可以尝试在arXiv上查找是否有上传的版本。大多数机器学习领域的最新进展都会第一时间发布在此处。 #### 阅读建议 为了更好地理解吸收CLIP的内容,推荐按照如下结构展开阅读- **摘要部分**:快速了解整个工作的背景意义以及取得的主要成果。 - **方法论章节**:重点掌握如何构建损失函数实现对比学习机制;具体到正样本负样例的选择策略等方面[^4]。 - **实验分析**:注意作者是如何验证零样本迁移能力的有效性的,并且观察跨多种下游任务的表现情况。 以下是Python代码片段用于加载已发布的CLIP模型作为示例: ```python import clip import torch device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model, preprocess = clip.load("ViT-B/32", device=device) image = preprocess(Image.open("example_image.jpg")).unsqueeze(0).to(device) text = clip.tokenize(["a diagram", "a dog", "a cat"]).to(device) with torch.no_grad(): image_features = model.encode_image(image) text_features = model.encode_text(text) logits_per_image, logits_per_text = model(image, text) probs = logits_per_image.softmax(dim=-1).cpu().numpy() print(f"Label probs: {probs}") ```
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