VS 2010 测试功能学习(20) - 建立手工测试用例参数和被测试程序控件的绑定

本次Tech.Ed 2010大会重点介绍了云技术的发展趋势。此外,还深入探讨了如何利用Visual Studio 2010的测试管理器进行高效的手工测试用例编写及执行,特别强调了通过数据驱动提升测试效率的方法。

      三天的Tech.Ed 中国 2010 已经结束,很高兴有这样一个机会认识新朋友,并能回北京去鸟巢、水立方看看!今年Tech.Ed给人留下印象最深的就是 ---!各种各样的云,私有云、公有云、Azure、Cloud,云出没在会场的各个角落。看来为了不OUT,以后要好好“云里雾里”的学习一下!国家会议中心的确够大,五六千人的Tech.Ed估计也就用了它一半多的会议室吧,中午的伙食也还成,就是人太多,量不是很够。

       在指导HOL动手实验室-使用Visual Studio 2010的微软测试管理器编写和执行手工测试用例-课程时,有些朋友在第二个动手实验练习- 使用Test Runner执行手动测试用例-中遇到了一些问题,问题主要集中在:如何将测试用例中的参数项(例如:@FirstName)与指定应用控件建立绑定关系?

      我们知道VS2010的测试用例可以带有参数,这样即使是手工测试用例也可以实现数据驱动的测试,即单个测试用例有多组(Iterations)预先设计好的数据,关于如何为测试用例添加参数,请参见MSDN帮助 How to: Add Parameters to a Manual Test Case To Run Multiple Times with Different Data。由于多组数据共用同一个执行流程,所以如果能够记录第一组数据的执行流程,并记录参数与应用程序控件之间的对应关系,这样其它组数据就可以使用Test Runner的快速播放(Fast Forwarding)功能自动执行繁琐的数据输入操作,不必再一个个地手工输入了,这样可以大大提高手工测试的执行效率。这里需要注意:测试执行结果的验证工作仍然是需要测试人员手工去验证。

      测试用例参数与应用控件之间绑定关系的建立,需要如下步骤:

  • 在Test Runner内,用鼠标点击数据参数连接(如:要搜索的单词 Bear),这样数据会被自动拷贝到剪贴板;
  • 然后,选中要输入的应用程序控件(如:Bing的搜索输入框),Ctrl+V 或 手工输入操作告知工具建立绑定关系;

      在绑定成功建立以后,对应的数据参数前后会各显示一个小图标,如下图Bing搜索页面的例子所示。前面绿色的对钩图标表示绑定成功建立,后面的数据库形状的图标,则表示具体绑定到了哪一个控件,把鼠标放到图标上会有提示信息。

 

 

     

      有关这部分的更详细的参考资料,可以参见MSDN的帮助主题 - How to: Map Parameters to Application Fields in an Action Recording for a Test

      如果你在使用VS2010测试功能时,如果发现任何的疑似产品问题可以通过下列途径联系微软,获得问题解答。产品团队对于某些问题的诊断需要更为详细的Trace信息,可以参见 How To: Enable Tracing for “UI Test” Components来获取如何获得Trace的详细步骤。

参考资料

<think>嗯,用户问的是如何选择合适的期刊进行论文投稿。这个问题挺常见的,特别是对于刚开始做研究的人。首先,我需要理解用户的具体需求。可能他们已经有了论文,但不确定哪里。或者可能在写之前就想了解目标期刊。不管怎样,核心是找到匹配的期刊。 第步,我应该考虑论文的主题是否和期刊的范围致。比如,用户的研究领域是计算机科学,就不能到生物学的期刊。所以需要检查期刊的Aim & Scope,或者最近发表的文章。这时候可能需要用些工具,比如Journal Finder,或者数据库像Scopus、Web of Science。 接下来,影响因子期刊也是关键。不同学科的影响因子标准不同,比如医学的期刊影响因子普遍比数学高。JCR分中科院可能有差异,用户需要注意自己单位认可哪种。比如有些单位更看重中科院,这时候就要查具体的分情况。 然后,审稿周期和接受率也很重要。特别是如果用户急着毕业或者评职称,时间就很重要。有些期刊审稿快,比如个月,有些可能拖到半年。可以通过论坛像小木虫,或者期刊官网的数据来了解。开放获取期刊虽然审稿快,但费用高,这也需要考虑。 还有,合规性和声誉问题。要避免掠夺性期刊,这些期刊可能没有严格的审稿,但收费高。可以查DOAJ或者Think.Check.Submit清单。同时,单位或基金的要求,比如必须发表SCI索引的期刊上,这也是需要检查的。 最后,可能需要工具辅助,比如Elsevier的JournalFinder,Springer的Journal Suggester,或者EndNote的匹配功能。这些工具能根据摘要或关键词推荐期刊,节省时间。 在生成回答的时候,要分步骤,不用第人称,每个方法之间换行。还要注意用户可能需要的问题,比如如何查期刊的真实性,不同学科的影响因子对比,或者使用工具的具体步骤。这样相关问题部分就能列出三个符合的问题了。</think>通过文献数据库检索期刊范围匹配度是首要步骤。利用Scopus、Web of Science等平台,输入论文关键词查看高频出现的期刊名称,统计前10-20个候选期刊期刊官网的"Aims and Scope"栏目需逐字阅读,重点比对研究领域、文章类型等参数是否符合。 期刊影响力评估需结合多维度指标。影响因子参考JCR最新报告,但需注意学科差异:材料科学类Q1期刊平均IF为6.2,而数学类Q1仅为2.8。中科院与JCR分的匹配度约75%,建议同时查询两种分标准。H5指数能反映期刊近年活跃度,可通过Google Scholar Metrics获取。 审稿周期与接收率数据可通过多种途径获取。期刊官网的"About"板块有时会公布平均审稿时间,如Nature Communications标注初审周期为10天。第三方平台LetPub数据显示,IEEE系列期刊平均审稿周期为2.3个月,接收率约35%。开放获取期刊如PLOS ONE的审稿周期通常短于传统订阅期刊,但APC费用可达$1,600。 合规性审查需验证期刊的索引收录情况。登录Web of Science Master Journal List核对SCI/SCIE/EI收录状态,注意分正刊与特刊。使用DOAJ数据库验证OA期刊资质,合规期刊会明确标注ISSN、出版频率、版权政策等信息。掠夺性期刊的识别特征包括频繁邮件邀稿、模糊的编委名单等。 工具辅助推荐可提升筛选效率。Elsevier Journal Finder输入摘要可获得匹配度评分(0-100分),Springer Journal Suggester的学科分类器支持三级学科细化。ResearcherAPP等移动端工具能设置关键词推送新刊动态,对于前沿交叉学科研究特别有效。 ```python # 期刊匹配度评估伪代码示例 def calculate_journal_match(paper_keywords, journal_data): match_score = 0 for keyword in paper_keywords: if keyword in journal_data['keywords']: match_score += 2 elif keyword in journal_data['recent_articles']: match_score += 1 impact_factor_weight = 0.3 if journal_data['if'] > 5 else 0.2 return match_score * impact_factor_weight ``` $$ T = \frac{(A \times w_1) + (B \times w_2)}{w_1 + w_2} $$ 其中$A$代表主题匹配度,$B$为影响因子标准化值,$w_1$和$w_2$分别对应权重系数,建议取值0.7和0.3。
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