软件測试自学指南---从入门到精通

本文详细介绍了软件测试的基础知识、进阶书籍、自动化测试工具和相关技术,旨在帮助初学者快速入门并深入理解测试领域。同时,提供了推荐书籍、学习顺序及关键技能提升策略,覆盖从理论到实践的全面指导。

    近来,软件測试行业发展迅速,企业越来越重视測试了。越来越多的人增加了測试大军中,非常多人也想通过自学来学习软件測试技术增加这个行业,可是如今软件測试的书籍越来越多,也良莠不齐,并且软件測试涉及的技术也越来越多。本文主要说明的是从事软件測试行业须要必备的知识,以及该怎样学习,主要给大家提供一些比較优秀的书籍,并给出学习的顺序。希望通过阅读本文,读者能够明白该怎样学习測试,并学习哪些知识。因为仅是个人建议,如有错误不妥的地方,敬请提出批评。


一、软件測试基础知识

    要想进入測试这个行业,就必需要了解什么是软件測试,该怎样測试?

这部分的学习目标掌握软件測试的基本概念、软件測试的流程,并能熟练的应用常见的用例设计方法来设计測试用例。掌握常见的測试方法和类型,并知道怎样进行每一个阶段的測试。

以下是推荐的參考书:

1、软件測试(原书第2版) (美)佩腾(Patton,R.) 著,张小松 等译

这本书能够用来作为进入行业的第一本书,本书解说的都是有用的技术,通过阅读本书能够高速的去学会怎样測试软件。个人建议,这本书至少要读3遍以上。

看完这本书,自己能够去找一个项目(能够到开源中国上查找)来測一測,应用一下学的知识,找一找缺陷。在測试这个项目中要体会一下測试的流程,学习怎样搭建測试环境。

2、软件測试的艺术(原书第3版)  (美)梅耶 等

第二本就是这本软件測试的“圣经”,这本书据说是硅谷測试人员必备的书。这本书最值得看的地方就是測试的思想。阅读这本书能够让你有豁然开朗的感觉。

3、计算机软件測试(原书第2版) (美)卡尼尔

这本书也是值得一读的,相同也是很适合刚開始学习的人阅读的。

4、全程软件測试 朱少民

上面的都是外国人写的,来本国产的。


还有非常多经典的測试书,比如:Paul C.Jorgensen的软件測试(第2版)这本书,可是笔者觉得他不是非常适合刚開始学习的人,这本书都是用来做研究生教材的,做过一段測试的能够来看看。


  二、软件測试进阶书籍

这部分主要是针对有过一年左右測试经验的,真正測试过几个项目的。推荐的參考书主要是提高測试效率的,一些測试的经验。

1、有效软件測试

这本书主要是给软件測试的各个阶段提出了一些建议,一共50条。这些建议都十分中肯,值得一读。

2、软件測试经验与教训

听书名也应该了解了一大半了吧,这本书一共给出了293条经验,阅读它吧。它会让你又一次思考关于測试的基本理论。


  另一些非常好的书籍了,可是没有读过的就不做推荐了。


  三、自己主动化測试

我们都知道,眼下自己主动化測试是软件測试的趋势,并且眼下公司在招聘的过程中都会考察自己主动化相关的知识。这里我们介绍一下QTP和Loadrunner等測试工具。

目标:掌握自己主动化測试的概念、流程和方法。可以使用相关的工具进行自己主动化的測试。

QTP部分:

目标:掌握QTP的測试流程、工作原理和基本使用。可以使用QTP进行自己主动化測试。进阶须要掌握自己主动化框架设计的原理,并能独立设计自己主动化框架。

眼下网络资源非常丰富,有非常多前辈录制了非常多视频,大家能够先来看看。

1、IT播吧 - 小强老师零基础学习软件測试系列视频教程之QTP学习指南

首先可以先看这套视频,这里主要讲的是QTP的基本使用。学习视频的过程中,最好可以独立的測试QTP自带的飞机订票的样例。这个最好了,QTP的基本使用就没问题了。

2、精通QTP——自己主动化測试技术领航  余杰 赵旭斌 编著

第一个视频还是讲的录制和回放,而且也是以飞机订票作为的样例,可是实际工作中,非常少有录制的项目,基本上都是须要自己开发脚本的。所以这本书会给你非常大帮助的。

3、QTP自己主动化測试权威指南(第二版)

这本是QTP的大牛Tarun Lalwani的经典力作,公认的QTP測试的“圣经”。不管是刚開始学习的人还是使用过QTP的都应该好好的读一读。


LoadRunner部分:

目标:掌握性能測试的常见术语,性能測试的方法和流程。可以熟练使用Loadrunner。进阶的话须要学会分析性能报表,找到性能瓶颈,进行性能调优。可是这个过程并非看基本书就行达到的,须要不断的积累測试经验才干做到的。(努力吧)

1、IT播吧 - 小强老师零基础学习软件測试系列视频教程之Loadrunner学习指南

还是这个视频,学过这个视频基本上能够独立的使用Loadrunner运行性能測试用例了。

2、精通软件性能測试与LoadRunner最佳实战

在来一本入门的书,这本书基本上算是Loadrunner的百科全书了吧,各个方面都有所涉及。

3、捉虫记——大容量Web应用性能測试与LoadRunner实战

这部分还须要掌握,类似QC这种測试管理工具和Mantis等缺陷管理工具。


自己主动化理论部分:

1、软件測试自己主动化 (美)Daniel J.Mosley 等著

2、软件自己主动化測试技术与实例具体解释(一本非常老的书)

3、自己主动化測试最佳实践


四、其它技术

上面的是和软件測试理论相关的知识,可是真正的想做好測试这些还是不够,另一些必需要掌握的知识,以下一一列举一下。

1、数据的技术

目标:掌握SQL语句,重点在增删改查上。能够參考:http://blog.youkuaiyun.com/xc5683/article/details/8678255

2、编程语言

这里推荐的是Java,毕竟如今Java用的比較多。并且学会一门语言,在学习其它语言也是非常easy的。

目标:掌握程序设计的逻辑和面向对象的思想。掌握一门语言。

眼下这方面的视频许多,大家能够找来自己看看。

3、UML

UML还是必需要会的,至少应该能看懂。毕竟大部分需求都是用它画的啊。

4、操作系统

这里说的server的系统,以Linux为例。

目标:可以搭建常见的服务,解决相关故障。

推荐大家看《鸟哥的私房菜这个系列》,除此之外,还有学会Shell编程。

5、Web技术

假设測试Web,对Web还是须要了解的啊。主要是Html+Css+JavaScript。


先分享这么多,欢迎大家补充。

最后奉上一些书籍的电子版:网盘下载

欢迎大家參考:http://blog.youkuaiyun.com/xc5683/article/details/8094552

转载于:https://www.cnblogs.com/gcczhongduan/p/3988092.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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