折线图测试点

本文详述贷款实时监控折线图的测试点,包括数据端到端测试、页面展示验证、气泡样式检查、数据准确性校验、数据更新验证及浏览器兼容性测试。

折线图测试点
需求:
1.如下图所示贷款实时监控折线图:

横坐标是时间1-24小时,0:00-0:59数据展示在1点,1:00-1:59数据展示在2点,依次类推,如果该点无数据,显示0

2.点击横坐标轴20:00,或者任一折线图20:00,在点击位置附近出现如下图气泡
在这里插入图片描述

3.数据流为用户进件–A平台—kafka–mysql,mysql落库数据单位元,保留两位小数,kafka数据实时同步到mysql,同步到数据库数据每小时累加,页面每刷新更新一次数据。

测试点:
1.数据端到端测试:与上游联调,测试数据准确落库(累加到指定类型指定时间点)。
2.页面展示(标题,横/纵坐标轴,图例,纵轴标题,折线图,位置及样式)
测坐标轴展示:造不同数量级的数据(千,万,十万,百万,千万,亿,十亿)来查看纵坐标轴是否能自适应
测图例展示:注意颜色与折线图是否一致,图例的顺序。
测折线图展示:造满屏数据,特别注意1,2,23,24端点以及端点附近数据展示是否正确。
造中间有断点数据情况,看展示效果
造前几小时无数据情况,看展示效果
造后几小时无数据情况,看展示效果
3.气泡样式展示(注意:左半部分点击后效果,右半部点击效果,)与数据库对比时间时注意9:00对应页面十点。
校验金额时注意取值type对应关系,造数据切记不可在同一点造一样的数据,注意遍历点击位置。
4.数据准确性校验(分别校验,三个金额与页面展示是否一致同样特别注意1,2,23,24端点以及端点附近数据)
5.数据更新校验,修改数据库,然后刷新界面,看数据是否展示最新的
6.兼容性:IE,谷歌,火狐页面展示是否正常,完整

欢迎大家在评论区留言,留下自己的见解或类似需求其它测试点!

### 折线图在软件测试中的关键测试点和方法 #### 关键测试点 折线图是一种常见的图表形式,在软件测试中,其主要关注的数据准确性、功能验证和性能表现等方面都需要进行全面覆盖。以下是针对折线图的关键测试点: 1. **数据源校验** - 验证输入到折线图的数据是否来自预期的数据库或接口,并确保这些数据的真实性和一致性[^1]。 2. **坐标轴范围与刻度** - 检查横纵坐标的数值范围是否合理,是否存在超出正常范围的情况。 - 确认刻度间隔设置是否符合逻辑,例如时间序列上的均匀分布或者自定义步长设定。 3. **线条绘制精度** - 对比原始数据集与显示出来的曲线形状,判断是否有偏差现象;特别注意转折点处的表现是否平滑自然。 4. **标签文字展示** - 查看各条线上方标注名称是否正确无误,字体大小颜色等样式参数也需满足UI/UX设计标准。 5. **交互操作支持** - 如果存在鼠标悬停提示信息等功能,则要逐一试验不同位置下的反应情况,保证用户体验流畅[^1]。 6. **多维度对比能力** - 当同一张图上有多组数据系列时,确认它们之间不会相互干扰遮挡视线,同时能够清晰区分每一条独立轨迹及其代表含义。 7. **动态更新机制** - 若应用允许实时刷新数据显示变化过程的话,则应着重考察这一环节下整体运行稳定性以及响应速度方面的要求达成状况如何?是否会因为频繁变动而引起卡顿等问题出现呢? 8. **极端条件适应性** - 尝试加载异常庞大的数据集合至目标组件内部观察效果怎样;另外还要考虑缺失某些必要字段时候默认行为是什么样的等等特殊情形处理方式是否恰当得当[^1]。 #### 方法论 为了更有效地完成上述提到的各项核查工作可以采用如下几种常用技巧: - 制定详尽具体的测试计划书并严格按照既定流程执行每一个步骤直至结束为止. - 使用自动化脚本辅助人工手动排查难以察觉的小错误之处,提高工作效率的同时减少人为失误概率. - 建立专门用于存储历史版本记录文件夹以便日后回溯查找问题根源所在方便快速定位修复方案. - 定期组织跨部门沟通会议分享最新进展成果同时也收集反馈意见持续改进产品质量水平. ```python import matplotlib.pyplot as plt # 示例代码片段演示简单直线图形生成过程 x_values = range(0, 10) y_values = [i*i for i in x_values] plt.plot(x_values, y_values,'r--') plt.title('Example Line Chart') plt.xlabel('X-Axis Label') plt.ylabel('Y-Axis Label') plt.show() ``` 问题
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