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si eres uningeniero de pruebas de software , a lo que te enfrentas todos los días son a esos bichos "tramposos", son como enemigos escondidos en la oscuridad, que saltan de vez en cuando para darte una "sorpresa". Entonces, ¿cómo se pueden analizar y solucionar eficazmente estos errores y hacer que las pruebas funcionen de forma eficiente e interesante? Hoy hablaremos de este tema.

Comience con la causa raíz: ¿Dónde está el “verdadero culpable” del error?

Primero echemos un vistazo a un caso clásico.Xiao Li es un experimentado.Ingeniero de pruebas , recientemente fue responsable de probar un sistema financiero. Durante una prueba, Xiao Li descubrió un error grave: había un error en el monto cuando el usuario realizaba una operación de transferencia. Si este error se implementara en un entorno de producción, las consecuencias serían desastrosas.

Entonces, Xiao Li comenzó su "viaje detectivesco". Comenzó con la causa raíz y analizó varios factores que podrían haber causado el error. Después de investigar un poco, Xiao Li descubrió que el problema radicaba en un análisis de demanda incompleto y problemas con el código del programa. Algunas condiciones de contorno no se especifican en el documento de requisitos, lo que provoca errores en el programa al manejar escenarios especiales.

En este caso, Xiao Li no solo necesita corregir el error, sino que también necesita mejorar el análisis de requisitos y el proceso de revisión del código para evitar que problemas similares vuelvan a ocurrir.

Compartir casos: detrás de los problemas del código del programa

Veamos otro caso. Xiao Wang es colega de Xiao Li y participaron conjuntamente en las pruebas de un proyecto de comercio electrónico. Xiao Wang descubrió un error: la cantidad de inventario de algunos artículos en el carrito de compras no se podía mostrar correctamente. Este error parece simple, pero la razón detrás de él es complicada.

Después de un análisis detallado, Xiao Wang descubrió que los programadores solo consideraban escenarios normales al codificar e ignoraban situaciones anormales. Por ejemplo, cuando la cantidad del inventario es cero, el programa no la maneja en consecuencia, lo que genera un error de visualización. Este error le recuerda a Xiao Wang que al escribir casos de prueba, no solo debe cubrir escenarios normales, sino también considerar varias situaciones anormales.

Para ayudar a todos a comprender mejor, Xiao Wang también escribió especialmente un código de muestra:

def check_inventory(item_id):    inventory = get_inventory(item_id)    if inventory > 0:        return f"库存数量：{inventory}"    else:        return "商品已售罄"

# 测试用例assert check_inventory(101) == "库存数量：10"assert check_inventory(102) == "商品已售罄"

Este código utiliza un juicio condicional simple para garantizar que la información se pueda mostrar correctamente incluso cuando el inventario sea cero. Esto es lo que Xiao Wang aprendió mediante el análisis de errores.

Etapa de descubrimiento de defectos de análisis: comenzando desde la fuente

Al analizar errores, también debemos prestar atención a en qué etapa del proceso de desarrollo se descubrieron. En términos generales, la fase de descubrimiento de errores se puede dividir en la fase de análisis de la prueba y la fase de ejecución de la prueba.

La etapa de análisis de pruebas revisa principalmente los documentos de requisitos y los documentos de diseño de esquema. Los errores descubiertos en esta etapa suelen estar relacionados con problemas de documentación y revisión. La fase de ejecución de la prueba, que incluye pruebas de humo, pruebas funcionales, pruebas de regresión, etc., consiste en verificar exhaustivamente el software para garantizar el funcionamiento normal de cada módulo funcional.

Por ejemplo, Xiao Li y Xiao Wang descubrieron muchos problemas de documentación en las primeras etapas del proyecto. Si estos problemas no se resuelven a tiempo, es probable que causen más errores en pruebas posteriores. Por lo tanto, controlan estrictamente cada etapa de prueba para garantizar que toda la documentación y el código se revisen en su totalidad.

Análisis del sistema de introducción de defectos: encuentre el "área de alta incidencia"

A veces, la aparición de errores está relacionada con la complejidad y la cantidad de modificaciones de un sistema en particular. En un proyecto grande que involucra múltiples sistemas, algunos sistemas pueden convertirse en "áreas de alta incidencia" de errores debido a modificaciones importantes. Por ejemplo, en los proyectos de Xiao Li y Xiao Wang, el Sistema 2 y el Sistema 3 tuvieron la mayor cantidad de modificaciones, por lo que también tuvieron la mayor cantidad de errores.

Al calcular la densidad de defectos de cada sistema (es decir, el número de defectos por cada mil líneas de código), descubrieron que, aunque el Sistema 4 tenía una gran cantidad de modificaciones, el número de defectos era relativamente pequeño. Esto indica que el Sistema 4 tiene una mayor calidad de código, mientras que el Sistema 2 y el Sistema 3 necesitan una mayor optimización.

Análisis de detecciones fallidas en las pruebas: Previniendo “peces que se escapan de la red”

Por último, también debemos prestar atención al problema de las detecciones perdidas en las pruebas. No importa cuán cuidadosos sean los evaluadores, es posible que algunos errores aún se "filtren" durante la fase de prueba y entren al entorno de producción. Para reducir esta situación, Xiao Li y Xiao Wang revisan periódicamente el proceso de prueba, analizan qué enlaces pueden tener omisiones y realizan mejoras oportunas.

Por ejemplo, después de lanzar un proyecto, descubrieron que aparecieron algunos errores en el entorno de producción, un tercio de los cuales fueron causados ​​por detecciones fallidas durante el proceso de prueba. Algunos de estos errores se deben a una cobertura insuficiente de los casos de prueba y otros a datos de prueba de baja calidad.

escribe al final

A través de un análisis exhaustivo de errores, no sólo podemos encontrar la causa raíz del problema, sino también inspirarnos para mejorar. Ya sea el análisis de requisitos, la calidad del código o el proceso de prueba, cada aspecto requiere nuestra cuidadosa atención y optimización continua. Sólo así se puede mejorar la calidad del software y reducir la aparición de errores.

Finalmente, me gustaría agradecer a todos los que leyeron mi artículo con atención. Mirando el aumento de fans y atención, siempre hay algo de cortesía. Aunque no es algo muy valioso, si puedes usarlo, ¡puedes tomarlo directamente! 

Documento de entrevista de prueba de software

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