探讨|什么是真正的自动化测试?

实现自动化测试场景的探讨 在开始自动化测试之前,我们需要选择一个适合的测试框架。选择一个流行的测试框架可以帮助我们更好地组织和管理测试用例,并提供丰富的断言和报告功能。通过选择适当的测试框架、编写测试用例、配置测试环境以及运行测试用例,我们可以实现自动化测试场景。持续集成工具的使用可以进一步提高自动化测试的效果。测试用例是自动化测试的基本单位,它描述了被测试软件的预期行为。自动化测试是软件开发过程中的重要环节,它可以提高测试效率、减少人为错误,并确保软件质量。在本文中,我们将探讨如何实现自动化测试场景,并提供相应的源代码示例。 阅读详情

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让我给你们讲个小故事。

我曾拜访过一位客户,他们对自动化测试的热情高涨。“哦,我们有很多10倍速的测试过程!”他们自豪地说。出于好奇,我追问:“你们怎么运行它们呢?”他们毫不犹豫地指向办公室角落里一台落满灰尘的旧电脑。我愣了一秒,怀疑自己是不是听错了。角落里的电脑?没错,原来那就是他们“运行”测试的地方。如果说这都不算自动化名不副实,那我真不知该说什么了。

那么,如何判断你的自动化测试是真正为你服务,还是像那台可怜的旧电脑一样困在过去?以下是几个表明你的自动化测试急需升级的信号:

  1. 1. 流程中仍需要手动点击“运行” 我们都向往自动化能自行运行,但如果你的测试仍需要有人手动点击“运行”才能启动,那就是个危险信号。你知道那种套路——必须有人按下按钮,然后只能祈祷一切顺利。如果这听起来很熟悉,那你的测试更接近“半自动化”而非全自动。真正的自动化应该自己运行——就像汽车无需你推车就能启动!

  2. 2. 测试执行过程中需要人工协助 如果测试执行到一半离不开人工干预,那就是另一个不对劲的迹象。如果测试因需要有人点击不可预测的操作系统弹窗、处理意外输入或做出手动决策(如在确认对话框中选择“是”)而中断,那么它们就不是全自动的。

  3. 3. 寄希望于系统处于理想状态 如果测试依赖单一的系统状态才能正常运行,那就有问题了。测试应能自行处理初始化和清理执行结果。当测试运行前“希望”一切恰好就绪时,那么它们会变得脆弱,一旦有微小变动就容易失败。

  4. 4. 为特定场景硬编码测试 如果测试专为极具体的场景设计,无法适应系统变化,那这是另一个重大信号——它们并未真正实现自动化。真正的自动化应是可复用、灵活且能在不同环境中运行的。只为单一情况硬编码测试,就像造一个只能搬运特定物品的机器人——其他东西怎么办?

  5. 5. 毫无测试可靠性可言 因系统状态变化而频繁失败的测试并不可靠。如果测试无法稳定运行,说明哪里出了问题。在扩展和快速增长测试套件前,先确保测试足够稳定。可靠的自动化测试应意味着你能放心运行测试,知道无论情况如何,结果都会一致。否则,就像玩一个规则不断变化的比赛——没人会喜欢。

  6. 6. 只有你一个人单独运行测试 持续集成/持续交付(CI/CD)?没有自动化测试,就失去了意义。自动化本应简化开发流程,尤其是在CI/CD流水线中。如果团队未将自动化测试作为工作流程的一部分,就浪费了它的真正潜力。自动化在CI/CD中的真正优势在于,它能尽早且频繁地发现问题,无需每次变更都手动干预。而当自动化值得信赖时,它会获得更多关注、认可和资源分配。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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