5个编写技巧,有效提高单元测试实践

简介: 本文作者详细讲解了关于单元测试的相关知识,做好单元测试能有效地保障代码质量,本文将手把手教你学会应用单元测试并附有案例、测试插件。

一、什么是单元测试


“在计算机编程中,单元测试又称为模块测试,是针对程序模块来进行正确性检验的测试工作。 程序单元是应用的最小可测试部件。 在过程化编程中,一个单元就是单个程序、函数、过程等; 对于面向对象编程,最小单元就是方法,包括基类、抽象类、或者派生类中的方法。
                                                                                                                 摘录来自 维基百科


单元测试(Unit Testing)顾名思义就是测试一个单元,这里的单元通常指一个函数或类,区别于集成测试中的模块和系统。集成测试的测试过程通常存在跨系统模块的调用,是一种端到端的测试;而单元测试关注对象的颗粒度较小,用来保障一个类或者函数是否按照预期正确的执行。


二、为什么要写单元测试


作为保障代码质量的有效手段之一,公司也在积极的推进单元测试。结合单测的实践,总结了以下几点单元测试的好处,认真实践过的同学,应该会有共鸣。


2.1 减少BUG,释放资源

image.png

上面这张图,旨在说明两个问题:


  • 85%的缺陷都在代码设计阶段产生;
  • 发现bug的阶段越靠后,耗费成本就越高,呈指数级别的增长。

单元测试是所有测试环节中最底层的一类测试,是第一个环节,也是最重要的一个环节。大多数缺陷是Coding阶段引入,修复的成本随着软件生命周期进展不断上升。日常研发中,在交付测试前我们对功能单元进行主流程、各种边界及异常单元测试的编写,能有效帮助我们发现代码中的缺陷。相对于后期来自测试同学或者线上异常反馈,再来进行排查定位、修复发布的成本来说,单元测试的性价比是极高的。单元测试可以有效地保障代码质量,给我们带来质量口碑的同时,也为他人和自己减少因修复低级BUG而投入的时间,能够将精力分配到其他更有意义的事情上。


2.2 为代码重构保驾护航


面对项目中历史遗留的腐化代码,我们都有推倒重来的冲动,但它毕竟经过了长时间的稳定性考验,我们又担心重构之后出现问题。这是我们经常会遇到的境况,当要重构不是非常熟悉的祖传代码,又没有充足的测试资源保障的时候,重构引入缺陷的风险还是很大的。


那如何保证重构不出错呢?Martin Fowler在《重构:改善既有代码的设计》提到:


重构是很有价值的工具,但只有重构还不行。要正确地进行重构,前提是得有一套稳固的测试集合,以帮我发现难以避免的疏漏。即便有工具可以帮我自动完成一些重构,很多重构手法依然需要通过测试集合来保障。


除了需要对业务流程有足够的了解并且熟练掌握各种设计思想、模式之外,单元测试是保证重构不出错的有效手段。当重构完成之后,如果新的代码仍然能通过单元测试,那就说明代码原有正确的逻辑未被破坏,原有的外部可见行为没有发生改变。单元测试给了我们重构的信心与底气。


2.3 既是编写单测也是CodeReview


单元测试和CR是保障代码质量行之有效的两个手段。在研发交付过程中,通常我们提交CR的时机较为滞后,评审同学指出待优化或修复的时间点也较晚,修复的风险和成本上都有所增加。


我们编写编码单元测试过程,其实也是自我CodeReview的过程。在这个过程中,我们对功能单元主流程、边界及异常进行测试,也在自我审视代码的规范、逻辑及设计。既提高了后续提交CR的质量与评审效率,也将问题提前暴露。


2.4 便于调试与验证


当项目存在多个协同方时,我们只需按照约定mock出依赖项的数据,无需等所有依赖的应用接口开发部署完成后再进行调试,提高了我们协同的效率与质量。我们将功能需求进行拆解,在开发完每一个小功能点时,即可进行单元测试的编写与验证,这种习惯能让我们对编码得到快速的验证反馈;同时,在开发完整个功能时,我们需要跑一遍项目所有的单测用例,可以清晰的感知,本次整个功能需求的改动是否对已有业务case造成影响。


如果我们能够保障每个类、函数都能通过单元测试按照预期业务逻辑执行,那整合后的功能模块或系统,出问题的概率都能大大降低。从这个意义上讲,单元测试也对集成测试、系统测试做了有力的支撑。


2.5 驱动设计与重构


设计和编码的时候,我们很难将所有的问题都想清楚。那我们知道,评判代码质量重要的的标准之一就是代码的可测性。如果对一段代码进行单测,发现难于编写,需要编写的case非常多,或者当前的测试框架无法mock依赖对象,需要依赖其他具备高级特性的测试框架时,我们需要回过头来审视代码,是否编码设计得不合理,导致代码的可测性不高。这是个正反馈的过程,让我们有针对性的进行重新设计与重构。


三、怎样编写单元测试


3.1 单元测试框架的构建

3.1.1 单元测试框架JUnit

JUnit是目前Java语言应用最为广泛的单元测试框架,用于编写和运行可重复的自动化测试,它包含以下特性:


  • 用于测试期望结果的断言(Assertion)
  • 用于共享共同测试数据的测试工具
  • 用于方便的组织和运行测试的测试套件
  • 图形和文本的测试运行器


多数Java的开发环境都已经集成了JUnit作为单元测试的工具,开源框架对JUnit 都有相应的支持


3.1.2 单元测试Mock框架

项目中依赖关系往往往非常复杂,单元测试Mock框架做的事就是模拟被测试类的依赖项,提供预期的行为和状态,使得我们的单测可以聚焦在被测试类本身,而不必受到依赖项的复杂度的影响。


这里我们讨论常用的Mockito与PowerMock,两者都是作为单元测试模拟框架,模拟应用中复杂的依赖对象。Mockito基于动态代理的方式实现,PowerMock在Mockito基础上增加了类加载器以及字节码篡改技术,使其可以实现完成对private/static/final方法的Mock。


公司使用JaCoCo来做单元覆盖率的检测,当我们使用支持字节码篡改的mock工具的时候,可能会造成:


  • 测试失败,mock工具与jacoco同时修改字节码时引入的冲突
  • 某些类的覆盖率为0


所以我们推荐使用Mockito来作为我们的单元测试Mock框架,原因有二:

1、在版本3.4.0以后,Mockito支持静态方法的mock。并且作为SpringBootTest默认集成的Mock工具,所以建议大家使用高版本的Mockito,并通过它来完成静态方法的Mock。

2、不提倡使用PowerMock,并不是一味追求单测覆盖率,而是当我们需要使用到具备高级特性mock工具时,我们需要审视代码的合理性,并尝试进行优化重构,使其具备较好的可测性。


3.1.3 依赖引入

3.1.3.1 添加JUnit的maven依赖

  • Springboot项目

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
    <scope>test</scope>
</dependency>
  • SpringMVC项目

<dependency>
    <groupId>junit</groupId>
    <artifactId>junit</artifactId>
    <version>4.12</version>
    <scope>test</scope>
</dependency>

3.1.3.2 单测Mock框架的引入


<dependency>
    <groupId>org.mockito</groupId>
    <artifactId>mockito-core</artifactId>
    <version>4.7.0</version>
    <scope>test</scope>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.mockito</groupId>
    <artifactId>mockito-inline</artifactId>
    <version>4.7.0</version>
    <scope>test</scope>
</dependency>


3.2 单测方法的命名

3.2.1 单元测试类的规范

  • 单元测试类需要放在工程的test目录下,比如xxx/src/test/java
  • 单测类的命名按照规范,应以被测类名开头,并追加Test作为结尾,比如

ContentService  ->  ContentServiceTest


3.2.2 单元测试方法规范

3.2.2.1 测试方法的命名

好的单元测试方法名,能让我们快速知道测试的场景、意图及验证的预期。

建议采用should_{预期结果}_when_{被测方法}_given_{给定场景}

举个例子:


@Test
public void should_returnFalse_when_deleteContent_given_invokeFailed() {
    ...
}

反例:


@Test
public void testDeleteContent() {
    ...
}


3.2.2.2 单测方法实现分层

单测方法的实现如果分层清晰,能让代码便于理解,一目了然,同时也能提高后续的CR的效率。

这里我们建议采用given-when-then的三段落结构。

举个例子:

@Test
public void should_returnFalse_when_deleteContent_given_invokeFailed() {
    // given
    Result<Boolean> deleteDocResult = new Result<>();
    deleteDocResult.setEntity(Boolean.FALSE);
    when(docManageService.deleteContentDoc(anyLong())).thenReturn(deleteDocResult);
    when(docManageService.queryContentDoc(anyLong())).thenReturn(new DocEntity());

    // when
    Long contentId = 123L;
    Boolean result = contentService.deleteContent(contentId);

    // then
    verify(docManageService, times(1)).queryContentDoc(contentId);
    verify(docManageService, times(1)).deleteContentDoc(contentId);
    Assert.assertFalse(result);
}


3.3 单测方法的示例

3.3.1 代码案例


public class SnsFeedsShareServiceImpl {

    private SnsFeedsShareHandler snsFeedsShareHandler;

    @Autowired
    public void setSnsFeedsShareHandler(SnsFeedsShareHandler snsFeedsShareHandler) {
        this.snsFeedsShareHandler = snsFeedsShareHandler;
    }

    public Result<Boolean> shareFeeds(Long feedsId, String platform, List<String> snsAccountList) {
        if (!validateParams(feedsId, platform, snsAccountList)) {
            return ResponseBuilder.paramError();
        }

        try {
            Result<Boolean> snsResult = snsFeedsShareHandler.batchShareFeeds(feedsId, platform, snsAccountList);
            if (Objects.isNull(snsResult) || !snsResult.isSuccess() || Objects.isNull(snsResult.getModel())) {
                return ResponseBuilder.buildError(ResponseEnum.SNS_SHARE_SERVICE_ERROR);
            }

            return ResponseBuilder.successResult(snsResult.getModel());
        } catch (Exception e) {
            LOGGER.error("shareFeeds error, feedsId:{}, platform:{}, snsAccountList:{}",
                    feedsId, platform, JSON.toJSONString(snsAccountList), e);
            return ResponseBuilder.systemError();
        }
    }

    // 省略代码...
}


3.3.2 单元测试代码案例

@RunWith(MockitoJUnitRunner.class)
public class SnsFeedsShareServiceImplTest {

    @Mock
    SnsFeedsShareHandler snsFeedsShareHandler;

    @InjectMocks
    SnsFeedsShareServiceImpl snsFeedsShareServiceImpl;

    @Test
    public void should_returnServiceError_when_shareFeeds_given_invokeFailed() {
        // given
        Result<Boolean> invokeResult = new Result<>();
        invokeResult.setSuccess(Boolean.FALSE);
        invokeResult.setModel(Boolean.FALSE);
        when(snsFeedsShareHandler.batchShareFeeds(anyLong(), anyString(), anyList())).thenReturn(invokeResult);

        // when
        Long feedsId = 123L;
        String platform = "TEST_SNS_PLATFORM";
        List<String> snsAccountList = Collections.singletonList("TEST_SNS_ACCOUNT");
        Result<List<String>> result = snsFeedsShareServiceImpl.shareFeeds(feedsId, platform, snsAccountList);

        // then
        verify(snsFeedsShareHandler, times(1)).batchShareFeeds(feedsId, platform, snsAccountList);
        Assert.assertNotNull(result);
        Assert.assertEquals(result.getResponseCode(), ResponseEnum.SNS_SHARE_SERVICE_ERROR.getResponseCode());
    }
    
}


3.4 单测的编码技巧

3.4.1 Mock依赖对象


@RunWith(MockitoJUnitRunner.class)
public class ContentServiceTest {

    @Mock
    DocManageService docManageService;

    @InjectMocks
    ContentService contentService;
    
    ...
}
  • MockitoJUnitRunner使Mockito的注解生效或者使用初始化方法MockitoAnnotations.initMocks(this)
  • 利用@Mock模拟各种依赖对象
  • 使用@InjectMocks将mock出的依赖对象注入到目标测试对象中。以上述代码为例,单测中将docManageService注入到contentService

当然我们也可以使用直接初始化或者@Spy的方式来模拟对象,然后使用Setter方法来进行模拟对象的注入,这里介绍了较为简便的方式。


3.4.2 Mock返回值

3.4.2.1 Mock无返回值方法


doNothing().when(contentService.deleteContent(anyLong()));

3.4.2.2 Mock方法返回值


// given
Result<Boolean> deleteResult = new Result<>(Boolean.FALSE);
when(contentService.deleteContent(anyLong())).thenReturn(deleteResult);

3.4.2.3 执行方法的真实调用


when(contentService.deleteContent(anyLong())).thenCallRealMethod();

3.4.2.4 Mock方法调用异常


when(contentService.deleteContent(anyLong())).thenThrow(NullPointerException.class);

3.4.3 自动化验证

3.4.3.1 验证依赖方法的调用


// 验证调用方法的入参,指定为"testTagId"
verify(tagOrmService).queryByValue("testTagId");

// 验证queryByValue方法被调用了2次
verify(tagOrmService, times(2)).queryByValue(anyString());

3.4.3.2 验证返回值

对验证方法的返回值或异常进行验证


// then
Assert.assertNotNull(result);
Assert.assertEquals(result.getResponseCode(), 200);

// 其他常用的断言函数
Assert.assertTrue(...); 
Assert.assertFalse(...);
Assert.assertSame(...);  
Assert.assertEquals(...);  
Assert.assertArrayEquals(...);


3.4.4 其他单测技巧处理

3.4.4.1 使用Mockito模拟静态方法


MockedStatic<TagHandler> tagHandlerMockedStatic = Mockito.mockStatic(TagHandler.class);
tagHandlerMockedStatic.when(() -> TagHandler.getSingleCommonTag(anyString())).thenReturn("tag");


3.4.4.2 处理Mockito注册静态方法范围

在执行mvn test时,如果有多个测试方法mock了Mockito.mockStatic(TagHandler.class),会报错,因为静态方法是类级别的,会出现注册多次的情况。可以参考下面两种解法:


1、使用@BeforeClass@AfterClass

@BeforeClass注解方法:只被执行一次;运行junit测试类时第一个被执行的方法

@AfterClass注解方法:只被执行一次;运行junit测试类时最后一个被执行的方法

示例:


@RunWith(MockitoJUnitRunner.class)
public class ContentServiceTest {

    @Mock
    DocManageService docManageService;

    @InjectMocks
    ContentService contentService;

    private static MockedStatic<TagHandler> tagHandlerMockedStatic = null;

    @BeforeClass
    public static void beforeTest() {
        tagHandlerMockedStatic = Mockito.mockStatic(TagHandler.class);
        tagHandlerMockedStatic.when(() -> TagHandler.getSingleCommonTag(anyString())).thenReturn("testTag");
    }

    // 省略测试方法

    @AfterClass
    public static void afterTest() {
        tagHandlerMockedStatic.close();
    }

}

2、try-with-resources构造中定义模拟


@RunWith(MockitoJUnitRunner.class)
public class ContentServiceTest {

    @Mock
    DocManageService docManageService;

    @InjectMocks
    ContentService contentService;

    @Test
    public void should_returnEmptyList_when_queryContentTags_given_invokeParams() throws Exception {
        try (MockedStatic<TagHandler> tagHandlerMockedStatic = Mockito.mockStatic(TagHandler.class)) {
            tagHandlerMockedStatic.when(() -> TagHandler.getSingleCommonTag(anyString())).thenReturn("testTag");

            // 省略单测方法具体实现
            ...
        }
    }

}

3.4.4.3 如何mock一条链式调用


public T select(QueryCondition queryCondition) throws Exception {
    LindormQueryParam params = queryCondition.generateQueryParams();
    if (Objects.isNull(params)) {
        LOGGER.error("Invalid query condition:{}", queryCondition.toString());
        return null;
    }

    Select select = tableService.select()
            .from(params.getTableName())
            .where(params.getCondition())
            .limit(1);
    QueryResults results = select.execute();
    return convert(results.next());
}

Mockito提供了形如

tableService.select().from(params.getTableName()).where(params.getCondition()).limit(1)

链式调用解决办法,mock对象的时候增加参数RETURNS_DEEP_STUBS


@Test
public void should_returnNull_when_select_given_invalidQueryCondition() throws Exception {
    // when
    TableService tableService = mock(TableService.class, RETURNS_DEEP_STUBS);
    when(tableService.select().from(anyString()).where(any()).limit(anyInt())).thenReturn(null);
    Object result = lindormClient.select(new QueryCondition());
            
    // then
    Assert.isNull(result);
}


3.5 单测生成插件

IDEA有两款比较好用的单测自动生成插件TestMe[1]Diffblue[2],这里主要介绍TestMe,如果大家有比较好的插件也可以推荐。

1、安装:在IDEA设置中的Plguins插件里搜索TestMe,下载安装即可。

2、使用:在code按钮找到入口,或者直接使用快捷键option+shift+Q

image.png

3、生成的代码如下

image.png

自动生成插件方便初始化部分代码,可以提升单测编写的效率,但是也存在局限性:单测名称规范、具体实现等还是需要我们完善、补充后才能正常使用。


四、如何落地单元测试


4.1 清晰单测的价值认知


不难发现,公司内的项目还是外网开源项目,少有工程具备完善、高质量的单元测试。上文讲了为什么要写单测,这里就不再赘述了。短期来看,单测无疑会带来开发工作量和开发时长的增加,但是我们要从整个迭代周期来看单测的优势。从最终的效果来看,坚持单元测试会有效的减少迭代中的缺陷数以及缩短需求的交付周期。


4.2 将单测纳入流程规范

4.2.1 将单元测试纳入CR标准

以往我们CR只关注核心的业务代码,大多数情况下,我们在评审中可以指出代码较为明显的缺陷或者不合理的设计,但是各种条件case、边界及异常情况很难通过肉眼review出来。如果提交的CR中包含完善、高质量的单元测试,提交、评审双方的的信心都会增强。


4.2.2 发布管控

当我们提交代码后,CI可以设置运行该分支的单元测试。在发布流程中,添加单测相关的管控,比如单元测试通过率以及单元测试增量覆盖率等

image.png

4.3 单测工作量评估


对于单元测试工作量的评估,没有一个固定的标准,主要视业务逻辑复杂度而定。一般来说,如果之前没有编写过单元测试,在熟悉阶段可以根据需求的工作量对应增加20%~30%;后期熟练掌握后,增加需求工作量的10%就足够了当业务需求涉及的case较多,单测需要覆盖这些必要流程时,我们评估工作量时,可以给自己加些时间来保障高质量的单测。


五、后记


单元测试是一件知易行难的事情,公司也在积极宣导和建设单测文化。工作方式的改变其实难度并不大,难的是能够建立一致的共识,并从心底认可单元测试的价值,只有这样才能有效落地。


参考链接:

[1]https://plugins.jetbrains.com/plugin/9471-testme

[2]https://plugins.jetbrains.com/plugin/14946-diffblue-cover--create-complete-junit-tests-with-ai


作者 |  张存曦(曳风)

来源 | 阿里云开发者公众号

相关文章
|
1月前
|
jenkins 测试技术 持续交付
提升软件测试效率的创新实践
在软件开发过程中,测试环节扮演着至关重要的角色。本文探讨了如何通过创新的方法和工具,提高软件测试的效率和质量。我们将从自动化测试、持续集成与持续部署(CI/CD)、测试驱动开发(TDD)三个方面,详细介绍这些技术如何改变传统的测试流程,帮助团队更快地发现和修复缺陷,最终实现更高质量的软件交付。
159 67
|
21天前
|
Java 测试技术 开发者
初学者入门:掌握单元测试的基础与实践
【10月更文挑战第14天】单元测试是一种软件测试方法,它验证软件中的最小可测试单元——通常是单独的函数或类——是否按预期工作。单元测试的目标是确保每个模块在其自身范围内正确无误地运行。这些测试应该独立于其他模块,并且应该能够反复执行而不受外部环境的影响。
45 2
|
29天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
提升软件质量的关键路径:高效测试策略与实践在软件开发的宇宙中,每一行代码都如同星辰般璀璨,而将这些星辰编织成星系的过程,则依赖于严谨而高效的测试策略。本文将引领读者探索软件测试的奥秘,揭示如何通过精心设计的测试方案,不仅提升软件的性能与稳定性,还能加速产品上市的步伐,最终实现质量与效率的双重飞跃。
在软件工程的浩瀚星海中,测试不仅是发现缺陷的放大镜,更是保障软件质量的坚固防线。本文旨在探讨一种高效且创新的软件测试策略框架,它融合了传统方法的精髓与现代技术的突破,旨在为软件开发团队提供一套系统化、可执行性强的测试指引。我们将从测试规划的起点出发,沿着测试设计、执行、反馈再到持续优化的轨迹,逐步展开论述。每一步都强调实用性与前瞻性相结合,确保测试活动能够紧跟软件开发的步伐,及时适应变化,有效应对各种挑战。
|
1月前
|
SQL 测试技术 持续交付
探索软件测试的多维度——从理论到实践
【9月更文挑战第35天】在软件工程的世界中,测试是一个不可或缺的环节。它不仅保障了软件产品的质量,而且确保了用户体验的一致性和可靠性。本文将从不同的角度切入,探讨软件测试的多个方面,包括测试的目的、类型、工具以及最佳实践。通过深入浅出的方式,我们旨在为读者提供一个全面的测试知识框架,帮助他们更好地理解并执行软件测试工作。
32 2
|
26天前
|
测试技术 UED
软件测试的艺术与实践
【10月更文挑战第9天】 在数字时代的浪潮中,软件成为了我们生活和工作不可或缺的一部分。然而,高质量的软件背后,是无数测试工程师的默默付出。本文将通过深入浅出的方式,探讨如何进行高效的软件测试,确保软件产品的质量与稳定性。我们将一起揭开软件测试的神秘面纱,从基础理论到实际操作,一步步走进这个充满挑战与创造的世界。
|
12天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索软件测试的边界:从基础到高级的实践之旅
【10月更文挑战第21天】 在当今数字化时代,软件已成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。随着技术的快速发展,对软件质量的要求也日益提高。本文旨在通过深入浅出的方式,带领读者踏上一场从基础到高级的软件测试实践之旅。我们将探讨软件测试的基本概念、重要性以及如何有效地进行测试规划和执行。通过具体案例分析,揭示常见错误及其解决方案,同时展望未来软件测试领域的发展趋势。无论你是软件开发新手还是经验丰富的测试工程师,这篇文章都将为你提供宝贵的见解和启发。
30 8
|
11天前
|
监控 安全 jenkins
探索软件测试的奥秘:自动化测试框架的搭建与实践
【10月更文挑战第24天】在软件开发的海洋里,测试是确保航行安全的灯塔。本文将带领读者揭开软件测试的神秘面纱,深入探讨如何从零开始搭建一个自动化测试框架,并配以代码示例。我们将一起航行在自动化测试的浪潮之上,体验从理论到实践的转变,最终达到提高测试效率和质量的彼岸。
|
14天前
|
测试技术 C# 数据库
C# 一分钟浅谈:测试驱动开发 (TDD) 实践
【10月更文挑战第18天】测试驱动开发(TDD)是一种软件开发方法论,强调先编写测试代码再编写功能代码,以确保代码质量和可维护性。本文从 TDD 的基本概念入手,详细介绍了其核心步骤——编写测试、运行测试并失败、编写代码使测试通过,以及“红绿重构”循环。文章还探讨了 TDD 的优势,包括提高代码质量、促进设计思考、减少调试时间和文档化。此外,文中分析了常见问题及解决方案,如测试覆盖率不足、测试代码过于复杂、忽视重构和测试依赖过多,并通过一个简单的计算器类的代码案例,展示了 TDD 的实际应用过程。
31 1
|
21天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索AI在软件测试中的创新应用与实践###
本文旨在探讨人工智能(AI)技术如何革新软件测试领域,提升测试效率、质量与覆盖范围。通过深入分析AI驱动的自动化测试工具、智能化缺陷预测模型及持续集成/持续部署(CI/CD)流程优化等关键方面,本研究揭示了AI技术在解决传统软件测试痛点中的潜力与价值。文章首先概述了软件测试的重要性和当前面临的挑战,随后详细介绍了AI技术在测试用例生成、执行、结果分析及维护中的应用实例,并展望了未来AI与软件测试深度融合的趋势,强调了技术伦理与质量控制的重要性。本文为软件开发与测试团队提供了关于如何有效利用AI技术提升测试效能的实践指南。 ###
|
30天前
|
测试技术
软件测试中的探索性测试(ET)实践
【10月更文挑战第5天】本文将深入探讨一种与传统脚本化测试不同的测试方法——探索性测试(Exploratory Testing,简称ET)。我们将通过一个实际案例来展示ET的有效性,并分享如何将ET融入日常的软件测试流程中。文章旨在为测试人员提供一种灵活、高效的测试策略,帮助他们更好地发现软件中的缺陷。

热门文章

最新文章