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智能算法 | 又一大进步,软件测试开销过大的问题这样解决!

近年来,在软件开发过程中(如图一)据统计有50%的开销来自于测试环节。软件测试的主要目的是以最少的人力、物力和时间找出软件中潜在的各种缺陷和错误,通过修正缺陷和错误提高软件质量,回避软件发布后由于潜在的软件缺陷和错误造成的隐患。其中黑盒测试和白盒测试是两种常见的测试类型,黑盒测试着重于评估测试程序的表现,白盒测试则能够揭露程序逻辑上的潜在缺陷。而测试用例自动生成问题(ATCG)是一类迫切需要解决的白盒测试问题,以往测试用例的自动生成大多通过人工手段实现,ATCG问题的解决可以有效帮助减少软件测试过程中的人力、物力资源的开销。

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一种无线端测试平台化最佳实践

基于以上痛点,我们有个初衷去做这样一个无线自动化平台,无需编写脚本,无需搭建本地工程环境,全程可视化界面操作,即使不懂自动化脚本编程也能完成任务配置,致力于用较小的成本投入和维护自动化。 成本收益分析 我们先以电商域商品详情场景为例,介绍下不同的测试策略对测试成本的影响。商品详情场景涉及到区域化、不同营销类型、不同的offer类型,场景组合后有100+个case。 人工测试 投入人力进行手工验证多端多机,最快完成一轮测试也要5人日。如果加上干扰因素(手机没电、找不到设备、网络环境等问题)、bugfix回归验证,整体测试周期还要加长,甚至成倍增加。 自动化脚本测试 主要耗时成本在工程化环境搭建、本地脚本编写和调试的。同时对于多场景的数据有一个弊端,往往是写死数据在脚本且数据场景不全。 平台化测试 全程在平台上可视化操作,用精准用例建模自动化平台的数据支持多场景的的测新和回归。 功能亮点 1. 原子能力的标准化 我们对自动化里的所用的公共部分做了以下抽象成公共能力和组件化,可供重复使用。将工程脚本里的对象控件操作类、数据类、断言类做标准化并封装成原子能力,可以在平台页面上直接选择,添加对应行动点,支持语义化设置,支持行动点流程编排。 2. 语义化驱动—用例配置 3. 行为驱动—流程编排 4. 数据驱动—精准用例建模 相同场景的自动化不用设置一条一条自动化用例,也不用在脚本里指定某条数据运行。使用场景建模,扩展任务丰富数据源能力,支持任务添加单条数据/多条数据/场景模型数据。 场景模型好处是脚本里的数据进行剥离,以业务场景角度封装成用例数据模型,不仅降低测试用例数据遗漏的风险,而且将原先脚本写死的数据变活,通过建立的模型实时获取线上活的数据,即使有业务调整,直接维护模型即可。 场景模型支持2种:

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我们召集了100位小创客,聚在一起创造“黑科技”

追梦营嘉年华 11月17-18日,首届“腾讯青少年编程追梦营嘉年华”(以下简称:追梦营嘉年华)在腾讯滨海大厦举行。本次活动由腾讯公司主办,深圳市教育局支持,江西省芦溪教育局、云南省沧源教育局、惠州市教育局、香港数理工程科技学会、香港科学创意学会、盛思科技有限公司协办。 教育部教育装备研究与发展中心副处长梁森山,中央电教馆主任杨金勇,广东省教育技术中心主任唐连章,江西省教育厅基础教育处处长何少加,江西教育厅电化教育馆馆长唐旭,深圳市教育局副局长赵立,腾讯游戏用户平台总经理郑磊,腾讯教育副总裁王帅,腾讯游

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