你知道如何选择回归测试策略?

回归测试在软件开发中至关重要,旨在确保修复BUG后软件功能的完整性。本文探讨了四种回归测试策略:再测试全部用例、基于风险的选择测试、基于操作剖面的选择测试及再测试修改的部分,帮助测试人员在保证质量的同时,平衡项目进度与成本。

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在整个测试环节中、回归测试很少被人提及、网上的对于回归测试的资料也不是很多,而测试类书籍中提及回归测试的部分也比较少。但是做过测试的朋友都知道回归测试在整个测试周期中的重要性。

看看维基百科对回归测试的定义(回归测试旨在检验软件原有功能在修改后是否保持完整)、通过这段简短的说明我们发现回归测试其实就是当研发修正BUG之后的一个检验工作、当然如果你就这样理解的话会发现其实回归测试就是检验BUG是否被修正。

软件工程中一款软件是由各个不同功能的模块组成、将所有模块组合起来成一个完整的软件、所以各个模块之间是有关联的、如果在回归测试阶段仅仅检验BUG是否被修正的话、那么没人保证研发在修正BUG的时候不会引人其他BUG。这样一来我们在做回归测试的时候就需要回归一些此BUG之外的功能。

回归测试阶段的测试策略基本上有如下4种。

(1)、再测试全部用例
选择基线测试用例库中的全部测试用例组成回归测试包,这是一种比较安全的方法,再测试全部用例具有最低的遗漏回归错误的风险,但测试成本最高。全部再测试几乎可以应用到任何情况下,基本上不需要进行分析和重新开发,但是,随着开发工作的进展,测试用例不断增多,重复原先所有的测试将带来很大的工作量,往往超出了我们的预算和进度。

(2)、基于风险选择测试
可以基于一定的风险标准来从基线测试用例库中选择回归测试包。首先运行最重要的、关键的和可疑的测试,而跳过那些非关键的、优先级别低的或者高稳定的测试用例,这些用例即便可能测试到缺陷,这些缺陷的严重性也仅有三级或四级。一般而言,测试从主要特征到次要特征。

(3)、基于操作剖面选择测试
如果基线测试用例库的测试用例是基于软件操作剖面开发的,测试用例的分布情况反映了系统的实际使用情况。回归测试所使用的测试用例个数可以由测试预算确定,回归测试可以优先选择那些针对最重要或最频繁使用功能的测试用例,释放和缓解最高级别的风险,有助于尽早发现那些对可靠性有最大影响的故障。这种方法可以在一个给定的预算下最有效的提高系统可靠性,但实施起来有一定的难度。

(4)、再测试修改的部分
当测试者对修改的局部化有足够的信心时,可以通过相依性分析识别软件的修改情况并分析修改的影响,将回归测试局限于被改变的模块和它的接口上。通常,一个回归错误一定涉及一个新的、修改的或删除的代码段。在允许的条件下,回归测试尽可能覆盖受到影响的部分。

在以上4种回归测试策略中再测试全部用例的策略是最安全的策略,但已经运行过许多次的回归测试不太可能揭示新的错误,而且很多时候,由于时间、人员、设备和经费的原因,不允许选择再测试全部用例的回归测试策略,此时,可以选择适当的策略进行缩减的回归测试。

在不同的阶段使用不同的回归测试策略是一种比较明智选择、我们知道项目管理中、项目进度、成本、质量是一个三角形的关系、每一个都狠重要、所以当你这个项目有几千条测试用例的时候用再测试全部用例的回归测试策略时 项目进度和成本控制就会出现问题、在什么阶段使用什么样的回归测试策略是每一个合格的测试人员都应该考虑的问题。

在编写测试用例的时候测试人员都追求用最少的测试用例来达到最大的用例覆盖率、在回归测试中测试人员也会追求在保证项目进度和成本的情况下最大限度完成回归测试。

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### 回归测试的最佳实践和策略 #### 1. 明确回归测试的目标 回归测试的主要目标是确保新代码的引入不会破坏现有功能。为了实现这一目标,需要理解为什么进行回归测试以及它如何帮助提升产品质量[^1]。 #### 2. 设计高效的回归测试计划 制定一个清晰的回归测试策略至关重要。该策略应基于产品的实际需求,考虑以下几个方面: - **优先级划分**:识别哪些部分最可能受到更改的影响,并集中资源对其进行深入测试。 - **覆盖范围定义**:决定要重新验证的功能区域及其对应的测试用例集合。 - **时间安排优化**:合理规划测试活动的时间表,尤其是在迭代周期较短的情况下[^2]。 #### 3. 自动化与手动测试相结合 虽然自动化可以显著提高效率并减少重复劳动带来的错误率,但在某些情况下仍需依赖于手工操作来评估用户体验或其他难以量化的因素。因此,在实施过程中应当平衡两者之间的比例关系: 对于频繁变动或者复杂度较高的模块建议采用自动化的手段来进行持续监控;而对于那些相对稳定但又至关重要的业务流程则更适合保留一定的人工干预成分[^3]。 ```python def run_automated_tests(test_cases): results = [] for case in test_cases: result = execute_test(case) results.append(result) return results def manual_review(key_areas): feedbacks = {} for area in key_areas: review_result = get_manual_feedback(area) feedbacks[area] = review_result return feedbacks ``` #### 4. 数据驱动的方法论应用 利用参数化技术和外部数据源可以使单一测试具备更强适应性和灵活性,从而应对各种不同的输入条件组合下的行为表现分析需求。这种方法允许开发者创建更加通用且易于扩展维护版本控制系统的解决方案[^3]。 #### 5. 整合TDD原则至日常工作流当中 通过遵循测试先行的理念——即先确立期望成果然后再着手编码实现的过程模式—不仅可以预防后期可能出现的大规模重构现象发生几率降低外加增强了整体架构设计合理性同时也间接促进了内部文档记录质量方面的改进效果明显可见[^4]。 ---
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