2. В предыдущей лекции
Качество – совокупность характеристик,
определяющих насколько продукт хорош с точки
зрения заинтересованных лиц.
Тестирование - техническое исследование, которое
проводится с целью предоставить заинтересованным
лицам информацию о качестве тестируемого продукта.
Тестирование на стадии разработки – сокращает
время и риски.
2
3. В предыдущей лекции
Техники тестирования
• На основе спецификации (Specification-based)
• На основе выбора входных данных/Доменное (Input Domain-based)
• На основе кода (Code-based)
• Поток управления (control-flow)
• Поток данных (data-flow)
• На основе модели (Model-based)
• Конечный автомат
• Таблица принятия решений
• Формальная спецификация
• На основе интуиции и опыта
• Ad-hoc
• Исследовательское
• Прогнозирование ошибок
• …
+ комбинации
3
5. Sanity-check
Программа принимает на вход 3 целых числа. Эти
значения интерпретируются как длины сторон
треугольника. Программа должна вывести сообщение
о том, каким является заданный треугольник:
разносторонним, равнобедренным или
равносторонним.
5
6. Sanity-check
1.
Позитивный тест, разносторонний (3, 4, 5)
2.
Позитивный тест, равнобедренный (3, 4, 4)
3.
Позитивный тест, равносторонний (3, 3, 3)
4.
Перестановки п.2 (3, 4, 4) (3, 4, 3) (4, 4, 3)
5.
Негативный, одна сторона – 0 (3, 4, 0)
6.
Негативный, все нули (0, 0, 0)
7.
Негативный, отрицательное значение (3, 4, -5)
8.
Не треугольник a+b=c (1, 2, 3)
9.
Перестановки п. 8 (1, 2, 3) (3, 2, 1) (1, 3, 2)
10. Не треугольник a+b<c (1, 2, 4)
11. Перестановки п. 10 (1, 2, 4) (4, 2, 1) (1, 4, 2)
12. Дробные значения (3,5; 4,5; 5,5)
13. 2 аргумента / или не числа
14. Был ли указан ожидаемый результат для негативных тестов?
6
8. Тестовое покрытие
Покрытие (coverage) – метрика, применяемая для оценки
полноты/качества тестов.
Зависит от выбранной техники тестирования и может
измеряться, например:
• В процентах покрытой функциональности (например, по
спецификации)
• В количестве покрытых строк кода (в % от общего кол-ва
строк)
• В процентах покрытых ветвей в графе потока управления
…
8
9. Критерии выбора тестов
Протестировать все – невозможно, даже 100% покрытие не
обеспечивает 100% тестирования.
Чтобы протестировать все, мы должны:
Проверить все возможные значения каждой входной
переменной
Проверить все возможные комбинации значений переменных
Проверить каждую конфигурацию ПО и оборудования, а также
конфигурации серверов, которые мы не контролируем
Протестировать взаимодействие с другими программами,
работающими параллельно с нашей
…
9
10. Почему нельзя
протестировать все
Проверить все допустимые значения каждой переменной
на входе. Реально ли?
Пример: функция, вычисляющая квадратный корень из
32-битного числа без знака.
Сколько значений мы должны проверить?
32
2
значений (4 294 967 296)
У Дага Хоффмана автоматизированная проверка всех валидных
значений заняла 6 минут.
10
16. Разбиение на классы эквивалентности
(Equivalence partitioning)
Класс эквивалентности (КЭ) – множество входных данных
(домен), для которых, как мы ожидаем, поведение системы/модуля
будет одинаковым.
Все значения из одного КЭ эквивалентны с точки зрения
тестирования:
Если один тест-кейс из КЭ обнаруживает баг, то все остальные
тоже его обнаружат
Если один тест-кейс из КЭ не обнаруживает баг, то остальные
тоже не обнаружат
Гипотеза – кейсы, соответствующие некоторым КЭ,
обрабатываются некорректно.
Критерий покрытия – каждый класс должен быть представлен
как минимум одним тестом.
16
17. Классы эквивалентности
Пример
N – кол-во посещенных лекций по тестированию
0 ≤ N ≤ 1– автомат, незачет
2 ≤ N < 5 – сдает зачет
N = 5 – автомат, зачет
Классы эквивалентности допустимых значений:
[0;1]
[2;5)
[5]
Тестовый набор:
(0, 3, 5)
17
18. Разбиение на классы
эквивалентности
Классы эквивалентности:
Допустимые (позитивные тесты)
Недопустимые (негативные тесты)
КЭ окружения/конфигурации
КЭ недопустимых значений
(-∞, 0)
(5, +∞)
N - из множества вещественных чисел
N – не число
Для значений из недопустимых КЭ ожидаем получить корректное
сообщение об ошибке.
Тестовый набор
(-10, 42, 2.7, ‘technopark’)
18
19. Разбиение на классы эквивалентности
Чуть более сложный пример.
Программа получает на вход строку. Результатом работы
является перевернутая строка.
КЭ:
Пустая строка
Длина == 1 символ
>1 символа палиндром
>1 символа не палиндром
Тестовый набор:
<пустая строка>
‘а’
‘ререферер’
‘technopark1’
19
21. Разбиение на классы
эквивалентности
КЭ окружения/конфигурации
Приложение голосового поиска для iPhone надо протестировать
на разных версиях iOs + 3G, WiFi, без интернета.
Возможные конфигурации также разбиваются на КЭ.
Если переменные независимые (как в случае с сетью и
версиями ОС) – необязательно проверять все комбинации,
достаточно проверить их попарно:
iOs 6 + 3G
iOs 5 + WiFi
iOs 5 или 6 + откл. интернет
21
22. Анализ граничных значений
Что делаем?
В тестовый набор добавляем значения границ КЭ и значения,
лежащие непосредственно выше и ниже границ + в набор
добавляем предельные значения для используемых типов данных,
строки предельной и нулевой длины, етс.
Кроме того, желательно добавить значения, лежащие очень
близко к границам (∆=~0.0001).
22
23. Анализ граничных значений
КЭ допустимых значений:
КЭ недопустимых значений:
[0;1]
[2;5)
(-∞, 0)
(5, +∞)
[5]
N - из класса рациональных
чисел
N – не число
Добавим в тестовый набор значения из границ диапазона + добавим значения,
выходящие за тип int.
Итоговый тестовый набор:
(-1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, MaxInt, MaxInt+1, MaxInt+0.001, MaxInt-1, MaxInt-0.001, MinInt,
…, -42, 100, 2.7, ‘technopark’, <оч длинная строка>, <пустая строка>)
23
24. Анализ граничных значений
Какого рода ошибки обнаруживает:
Выход за границы диапазона (найдите ошибку в коде ниже,
С++)
Hint: integer (32 bit) -2 147 483 648 .. 2 147 483 647
Подробно тут: http://en.wikipedia.org/wiki/Two%27s_complement
24
26. Анализ граничных значений
Какого рода ошибки обнаруживает:
Проверка итераторов цикла
Ошибки в операциях сравнения (“>” вместо “>=” и тд)
26
27. Анализ граничных значений
Граничное значение – необязательно является
границей диапазона допустимых значений входного
параметра, например:
Максимально допустимый размер файла для отправки
по эл. почте.
Сервер должен обрабатывать 100500 запросов в
секунду
27
28. Метод всех пар
Что делать, если входных параметров много и невозможно протестировать все
комбинации значений из разных КЭ?
Пример:
1) Спутник должен корректно устанавливаться на: Windows 8, Windows 7, Win Vista, с
вкл. UAC, выкл. UAC, с установленными на них антивирусами: Касперский, Eset, NOD32,
McAffee. В браузеры IE7, IE8, IE9, IE10, Opera 11, 12, Chrome 22, Firefox 19, 20. С
установленными Яндекс.Элементами и без Яндекс.Элементов. Поверх установленного
Спутника и на «чистую» машину.
Итого:
-
3
2
4
9
2
2
ОС
конфигурации UAC
конфигурации антивирусов
браузеров
конфигурации ПО от конкурентов
версии Спутника
864
комбинации!
28
29. Метод всех пар
(Pairwise testing)
Критерий выбора тестов – проверка всех комбинаций значений
для любой пары входных параметров
Предпосылки:
“Большинство ошибок проявляются либо при конкретных
значениях одного параметра, либо взаимным влиянием
значений двух параметров.” ("The Combinatorial Design
Approach to Automatic Test Generation" [Telcordia 1997])
Оптимальный компромисс “трудозатраты vs. покрытие”
между полным перебором и проверкой по каждому
параметру независимо.
29
30. Метод всех пар
(Pairwise testing)
Номер
ОС
Браузер
Яндекс.Элементы
1
Win 7
IE
Да
2
Win 8
IE
Да
3
Vista
IE
Да
4
Win 7
Firefox
Да
5
Win 8
Firefox
Да
6
Vista
Firefox
Да
7
Win 7
Chrome
Да
8
Win 8
Chrome
Да
9
Vista
Chrome
Да
10
Win 7
IE
Нет
11
Win 8
IE
Нет
12
Vista
IE
Нет
13
Win 7
Firefox
Нет
14
Win 8
Firefox
Нет
15
Vista
Firefox
Нет
16
Win 7
Chrome
Нет
17
Win 8
Chrome
Нет
18
Vista
Chrome
Нет
30
31. Метод всех пар
(Pairwise testing)
Номер
ОС
Браузер
Yandex
1
Win 7
IE
Да
3
Vista
IE
Да
5
Win 8
Firefox
Да
8
Win 8
Chrome
Да
9
Vista
Chrome
Да
11
Win 8
IE
Нет
13
Win 7
Firefox
Нет
15
Vista
Firefox
Нет
16
Win 7
Chrome
Нет
9 тестов вместо 18-ти
31
32. Метод всех пар
(Pairwise testing)
• Пример
• система с 75 параметрами yes/no
• Полный перебор:
• 275 = 37 778 931 862 957 161 709 568
• Метод всех пар:
28 !
32
33.
34. Метод всех пар
Факторы, влияющие на результаты применения (и
применимость) метода:
• Степень зависимости между параметрами конкретной системы
• Распределение вероятности комбинаций значений параметров (5
существительных подряд!)
• Выбор параметров и их проверяемых значений
34
35. Таблица принятия решений
Таблица принятия решений - таблица, описывающая логику
работы системы для различных комбинаций начальных
условий.
Правило 1
Условия
Условие 1
Условие 2
…
Действия
Действие 1
Действие 2
…
Правило 2
…
Критерий покрытия – как
минимум один тест на
столбец.
Гипотеза – при некоторой
комбинации условий, может
выполниться неправильное
действие. Или при
некоторой комбинации
условий не выполнится
необходимое действие.
35
37. Таблицы решений
Пример
Таблица принятия решений для avia.mail.ru
Пр-ло
1
Пр-ло
2
Пр-ло 3
Пр-ло 4
Пр-ло 5
Пр-ло 6
Пр-ло 7
Пр-ло 8
Выбран город
откуда
Да
Да
Нет
Нет
Да
Да
Нет
Нет
Выбран город
куда
Да
Да
Да
Да
Нет
Нет
Нет
Нет
Туда-обратно
Да
Нет
Да
Нет
Да
Нет
Да
Нет
ищем
ищем
ворнинг
ворнинг
ворнинг
ворнинг
ворнинг
ворнинг
Условия
Действия
Действие 1
37
38. Диаграмма состояний
Диаграмма состояний – ориентированный граф, в котором
вершины обозначают состояния, а дуги показывают
переходы между 2мя состояниями.
Критерий (самый слабый) – покрытие всех состояний и всех переходов.
38
40. Control-flow diagram
Граф потока управления - множество всех возможных путей
исполнения программы, представленное в виде графа (Википедия).
Критерии покрытия:
Покрытие ветвей потока
управления
Покрытие путей потока
управления
40
41. Control-flow diagram
Покрытие всех ветвей графа потока управления
Тестовый набор удовлетворяет критерию покрытия ветвей потока
управления, если при выполнении этого тестового набора
управление хотя бы один раз проходит по каждому ребру графа
потока управления.
x>17
x = 17 - x
Тестовый набор (входные данные):
(0,30)
x == -13
x=0
41
42. Control-flow diagram
Покрытие всех путей графа потока управления (комбинация условий)
Тестовый набор удовлетворяет критерию покрытия путей потока
управления, если его выполнение хотя бы один раз проходит по каждому
возможному пути в графе потока управления ведущему от точки входа
до точки завершения работы.
x>17
x = 17 - x
Тестовый набор: (0, 30) (-13, 31)
x == -13
x=0
42
43. Data-flow diagram
Граф потока данных – это граф, на котором показано
движение значений данных от их источников через
преобразующие их процессы к потребителям в других
объектах.
Чтобы построить граф потока данных, сначала лучше
построить граф потока управления.
43
44. Data-flow diagram
Инструкция, в которой используется некоторая переменная, называется
ее использованием (use). Инструкция, в которой определяется новое
значение для некоторой переменной, называется ее определением
(definition).
du-путь — путь в графе потока управления, начинающийся с вершины,
соответствующей инструкции, определяющей значение переменной, и
заканчивающийся вершиной, соответствующей инструкции ее
использования, и не содержащий вершин для инструкций определения
этой переменной, кроме первой.
Метрика покрытия использований (all-uses coverage) — доля
покрытых использований всех переменных по отношению к количеству
достижимых использований.
Метрика покрытия du-путей (du-path coverage) — доля покрытых duпутей для всех переменных программы по отношению к достижимым
du-путям.
44
50. Code-coverage
Unit-testing
100% покрытие инструкций и ветвей – необходимый, но не достаточный
критерий полноты тестирования.
Пример:
Любые 2 протестированных значения a и b обеспечивают 100% покрытие
кода.
При этом не обнаруживает ошибку.
Division by Zero.
50
52. Мутационные критерии
Мутация – применение к исходному коду программы 1 оператора
мутации.
Операторы мутации:
- удаление определенной инструкции
- добавление новой инструкции
- замена переменных в выражениях на другие переменные того же
типа или на константные выражения того же типа
- замена операторов арифметических действий +, –, *, / друг на друга
- замена логических операций друг на друга
- …
Программа, получаемая из тестируемой применением одного оператора
мутации, называется мутантом.
Метрика полноты тестов – доля обнаруженных мутантов.
Если все мутанты обнаружены – программа корректна и тесты полны.
52
53. Критерии стохастического
тестирования
Тестовые данные - множество случайных величин.
Сравниваем распределение полученных результатов с
ожидаемыми распределениями случайных величин –
проверяем статистическую гипотезу.
53
54. Проверка X2-критерия
Есть генератор псевдослучайных последовательностей.
Проверяем гипотезу о равномерности распределения.
Проводим 60 испытаний
Пусть вектор наблюдаемых частот {Oi} равен (9, 11, 8, 12, 7, 13).
Итак, нам надо сравнить два вектора частот {Ei} и {Oi}.
Вектор средних частот {Ei} - ?
X 2Pearson = S((Oi-Ei)/Ei1/2) 2 =S(Oi-Ei) 2/Ei
X 2Pearson = (9-10) 2/10+(11-10) 2/10+(8-10) 2/10+(12-10) 2 /10+(7-10) 2/10+(13-10) 2/10
=0.1+0.1+0.4+0.4+0.9+0.9 =2.8
54
55. Проверка X2-критерия
Какие значения хи-квадрат следует считать слишком
малыми и слишком большими?
X 2Pearson = 2.8
Полученное значение сравнивают со значением
X2крит: большая часть распределения заключена в
пределах от X2α,5 до X21-α,5 , где n-кол-во степеней
свободы. В нашем случае n= 6-1=5 и
X2α,5 = 1,1455, X21-α,5 = 11,0705 при уровне значимости 5%
=> Принимаем гипотезу, тк 2.8 < X21-α,5 и > X2α,5
55
56. Проверка X2-критерия
Пример, когда бы нам пришлось отвергнуть гипотезу:
Пусть вектор наблюдаемых частот {Oi} равен (5, 15, 6, 14, 4, 16).
X 2Pearson = 15.4
⇒15.4 > 11,0704
⇒ отвергаем H0
Вопрос: о чем говорит X 2Pearson < X2α,5 ?
56
57. Материалы
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Lee Copeland "A Practitioner'S Guide To Software Test Design“
Rex Black «Advanced Software Testing», Vol.3
Борис Бейзер «Тестирование черного ящика»
http://www.uchi-it.ru/7/10/soder.html
http://www.pairwise.org/tools.asp
http://www.developsense.com/pairwiseTesting.html
http://www.intuit.ru/department/se/testing/3/2.html
59
