浅谈手机软件测试

本文深入探讨了手机软件测试的各个方面,包括UI测试、功能测试、交叉事件测试、容量性测试以及用户手册测试,旨在提供一套全面的测试策略。

转自:http://www.51testing.com/html/78/n-237978.html


 手机软件大多挑战的只是娱乐、生活咨询方面一块,目前国内的手机测试技术也是属于低端级别的手工操作,缺少自动测试工具进行功能和性能测试。无论从实现技术上,流程的规范性与合理性,还是从对测试概念的理解上都存在相当的不足。

  对于当前背景下的手机测试来说,要做好手机软件测试,主要从以下几个角度进行测试:UI测试,功能模块测试,交叉事件测试,容量性测试,用户手册测试等。

  1、UI测试

  用户界面 (以下简称UI)测试指测试用户界面的风格是否满足客户要求,文字是否正确,页面美工是否好看,文字,图片组合是否完美,背景是否美观,操作是否友好等等, UI测试用于核实用户与软件之间的交互。UI 测试的目标是确保用户界面会通过测试对象的功能来为用户提供相应的访问或浏览功能。另外,UI 测试还可确保 UI 中的对象按照预期的方式运行,并符合公司或行业的标准。包括用户友好性,人性化,易操作性测试。

  2、功能测试

  功能测试指测试软件各个功能模块是否正确,逻辑是否正确。对测试对象的功能测试应侧重于所有可直接追踪到用例或业务功能和业务规则的测试需求。这种测试的目标是核实数据的接受、处理和检索是否正确,以及业务规则的实施是否恰当。此类测试基于黑盒技术,该技术通过图形用户界面 (GUI) 与应用程序进行交互,并对交互的输出或结果进行分析,以此来核实应用程序及其内部进程。功能测试的主要参考为类似于功能说明书之类的文档。

  3、交叉事件测试

  交叉事件测试是指一个功能正在执行过程中,同时另外一个事件或操作对该过程进行干扰的测试。例如在运行手机软件程序的过程中接收到短信或来响闹。应该以执行干扰的冲突事件不会导致手机死机或花屏等严重的问题出现为Pass的标准。

  4、容量性测试

  容量性测试主要测试软件测试的性能,包括负载测试,强度测试,基准测试以及基准测试

  4.1 负载测试

  负载测试是一种性能测试指数据在超负荷环境中运行,程序是否能够承担。

  在这种测试中,将使测试对象承担不同的工作量,以评测和评估测试对象在不同工作量条件下的性能行为,以及持续正常运行的能力。负载测试的目标是确定并确保系统在超出最大预期工作量的情况下仍能正常运行。此外,负载测试还要评估性能特征,例如,响应时间、事务处理速率和其他与时间相关的方面。

  4.2 强度测试

  强度测试是一种性能测试,他在系统资源特别低的情况下软件系统运行情况。这类测试往往可以书写系统要求的软硬件水平要求。实施和执行此类测试的目的是找出因资源不足或资源争用而导致的错误。如果内存或磁盘空间不足,测试对象就可能会表现出一些在正常条件下并不明显的缺陷。而其他缺陷则可能由于争用共享资源(如数据库锁或网络带宽)而造成的。强度测试还可用于确定测试对象能够处理的最大工作量。

  5、用户手册测试

  手机软件的用户手册测试主要是看软件功能介绍是否准确、简洁地描述该软件功能,且不会让用户产生误解。

代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程,并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术,其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数,实现对微弱信号的频率锁定,同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统,其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能,配备虚拟化操作界面,并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程,用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境,能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件,可以快速构建锁相放大器的用户操作界面,并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象,参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能,信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中,系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在边缘计算环境中,利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略,并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度,将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器,从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计(如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法)、性能评估指标(如能耗、延迟、资源利用率)以及仿真实验结果分析等内容,旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化;②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计;③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现,优化系统延迟与能耗。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与仿真参数设置,同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果,以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
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