用例自动生成——阿里测试之道

文章探讨了如何提升测试的充分性,尤其是解决测试遗漏问题。通过用例自动生成和业务覆盖率度量,减少测试人员能力差异的影响和测试遗漏。提到了符号执行、基于模型和基于搜索的测试用例生成技术,并讨论了测试数据和测试预言的自动生成方法,以及未来的工作方向,旨在提高测试效率和代码覆盖率。

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已剪辑自: http://www.51testing.com/html/34/n-6391334.html

**1.7提升*测试*的充分性

围绕把测试做得更好的目标,除了实现更高频持续执行、更高的通过率、更低的噪声、更高的有效性等,还要解决测试遗漏的问题。

过去,我们的自动化用例主要靠测试人员凭借自己的测试分析能力来列举。但随着团队规模的扩大,越来越多的新人加入,团队人员的测试分析能力参差不齐、测试不充分、遗漏场景和用例,导致出现线上的问题。出现测试遗漏的一个原因是“不知道自己不知道(unknownunknowns)”。

我们可以从两个角度来提升测试充分性和解决“不知道自己不知道”问题。

用例自动生成:用技术手段减少测试人员的个人能力差异的影响,减少对个人经验的依赖。

业务覆盖率度量:用技术手段发现测试遗漏,为补充测试用例、提升测试充分性指明方向。

1.7.1用例自动生成

对于人工枚举测试用例(TestCaseEnumeration)来说,一方面人力的多少和水平的高低限制了测试用例的数目和质量,另一方面人工无法穷举所有的输入作为测试用例,也无法想到所有可能的业务场景。为了解决这些问题,用例自动生成技术得到越来越广泛的研究和使用。用例自动生成的重要作用是减少漏测、提效、节省人力成本。

自动生成测试用例赋能业务场景的情况如图1-8所示。

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