Este documento descreve uma técnica para geração aleatória de dados de teste para software orientado a objetos. A técnica gera valores aleatórios para tipos primitivos, objetos e vetores, e permite valores direcionados para melhor direcionar os dados de teste. A técnica foi implementada em um framework e validada em termos de tempo de geração para diferentes quantidades de dados.

1. Fernando H. Ferreira1, Márcio E. Delamaro2, Marcos L. Chaim1, Fátima L. S. Nunes1 e Auri M. Vincenzi3
1 Escola de Artes, Ciências e Humanidade (EACH)
Universidade de São Paulo – São Paulo, SP – Brasil
2 Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMS)
Universidade de São Paulo – São Carlos, SP – Brasil
3 Instituto de Informática (INF)
Universidade Federal de Goiás – Goiânia, GO – Brasil

2. INTRODUÇÃO
• Testes manuais são custosos e consomem muito tempo.
• Técnicas de geração automática de dados de teste permitem a
redução do custo de desenvolvimento e aumento da qualidade
do software.
• Muitas destas técnicas de geração de dados de teste utilizam a
geração aleatória de dados como um passo essencial.

3. INTRODUÇÃO
• Normalmente a geração aleatória é feita para parâmetros
primitivos.
• Mas nem todos os parâmetros são tipos primitivos…
• A geração aleatória deve ser adaptada a orientação a objetos
(OO).

4. GERAÇÃO DE DADOS PARA SOFTWARE O.O.
• Ao contrário do software procedimental, o software OO nem
sempre se comporta da mesma maneira ao executarmos o
mesmo método com os mesmos valores de entrada.
• O estado de um objeto, em um dado momento, pode
modificar o comportamento de seus métodos.

5. GERAÇÃO DE DADOS PARA SOFTWARE O.O.

6. GERAÇÃO DE DADOS PARA SOFTWARE O.O.

7. GERAÇÃO DE DADOS PARA SOFTWARE O.O.
• Técnica de geração aleatória de dados de teste:
– Vetores;
– Instâncias de objetos;
– Tipos primitivos;
– Uso de valores aleatórios dirigidos.
• Esta técnica faz parte de um framework gerador de dados de
teste e funciona de modo complementar a outras técnicas de
geração de dados de teste.

8. GERAÇÃO DE DADOS PARA SOFTWARE O.O.
• Leitura do bytecode
– Pré-processamento necessário para identificação de todas
as dependências da classe sob teste.
– Sempre que a dependência a um objeto é identificada é
preciso identificar suas respectivas dependências.
– Este processo evita a releitura do bytecode durante a
geração aleatória de objetos.

9. GERAÇÃO DE DADOS PARA SOFTWARE O.O.
• Geração de indivíduos
– Criação do indivíduo
• Criação de uma instância da classe sob teste;
• Composto por: um construtor, métodos intermediários e o método
sob teste;
• Esta criação de indivíduos também é executada para parâmetros
que são objetos.
– Atribuição de valores aleatórios
• Leitura da estrutura do objeto criado;
• Geração de valores aleatórios para tipos primitivos;

10. GERAÇÃO DE DADOS PARA SOFTWARE O.O.
• Geração dirigida de valores aleatórios
– Passagem de valores que direcionem a geração aleatória
de valores dos tipos primitivos.
– Direcionam o domínio de entrada a um intervalo
específico de valores.
– A geração aleatória dirigida é ideal em cenários nos quais
temos conhecimento dos possíveis domínios de entrada
esperados pelos métodos sob teste.
– Este recurso é útil, pois torna a geração aleatória de
valores menos abrangente e mais precisa.

11. GERAÇÃO DE DADOS PARA SOFTWARE O.O.
• Geração de valores para vetores
– Reutiliza as lógicas para geração de valores aleatórios para
objetos e tipos primitivos.
– Identificação do tipo de dados base do vetor.
– Geração de um tamanho aleatório para o vetor.
– Geração de valores para cada indivíduo do vetor.

12. GERAÇÃO DE DADOS PARA SOFTWARE O.O.
• Formatos para exportação dos dados gerados
– Representação de indivíduos proposta por Tonella (2004).
– Classes de teste no formato Junit.

13. VALIDAÇÃO DA TÉCNICA
Ambiente utilizado:
- Microsoft Windows 7/64 bits
- Processador Intel 17 2.50GHz
- 4Gb RAM
- Java 1.6
Indivíduos Tempo (segundos)
100 0,109
1.000 0,235
10.000 0,766
100.000 5,86

14. VALIDAÇÃO DA TÉCNICA
Formato JUnit
Representação de Tonella (2004)

15. VALIDAÇÃO DA TÉCNICA
Formato JUnit
Representação de Tonella (2004)

16. CONCLUSÃO
• Vantagens da técnica:
– Geração aleatória de indívíduos para programas
escritos em linguagens orientadas a objetos.
– Geração de valores para tipos primitivos, objetos e
vetores.
– Geração aleatória dirigida de valores.
– Exportação dos resultados em dois formatos.
– Custo reduzido para geração de indivíduos de
teste.

17. TRABALHOS FUTUROS
• Construção de um framework gerador de
dados de teste que inclua diversas técnicas de
geração de dados.
• Uso de benchmarks mais expressivos

18. REFERÊNCIAS
Miraz, M., Lanzi, P. L., e Baresi, L. (2009). Testful: Using a hybrid evolutionary algorithm for
testing stateful systems. Genetic and Evolutionary Computation Conference, pages 1947–1948.
Pacheco, C. e Ernst, M. (2007). Randoop: feedback-directed random testing for Java. Object-
Oriented Programming, Systems, Languages & Applications, Montreal, Canada.
Pacheco, C., Lahiri, S., e Ball, T. (2008). Finding Errors in .Net with Feedback-Directed Random
Testing. International Symposium on Software Testing and Analysis, Seattle, WA, USA.
Silva, L. S. e van Someren, M. (2010). Evolutionary testing of object-oriented software.
Association for Computing Machinery - Symposium on Applied Computing, pages 1126–1130.
Tonella, P. (2004). Evolutionary Testing of Classes. ITC-irst Centro per la Ricerca Scientifica e
Tecnologica, Italia.