測試用例質(zhì)量的重要性
介紹
在進行測試時,通常會花很多精力選擇“正確”的測試工具。這其實只是為了實現(xiàn)次要目標。當然,一個適合開發(fā)環(huán)境、項目和流程的工具是重要的。然而,對于良好測試而言,最重要的是測試用例的質(zhì)量。只有“好”的測試用例才會發(fā)現(xiàn)軟件存在缺陷。
一個簡單的例子
如下是對一個簡單測試對象的說明:
“start”和“l(fā)ength”定義了“value”的取值范圍。被測函數(shù)用來確定給定值是否在定義的范圍內(nèi)。規(guī)定范圍的上界不在范圍內(nèi)。所有數(shù)據(jù)類型都是整數(shù)。
如下圖所示的三個測試用例都通過了測試,并且達到了100%的MC/DC覆蓋度。
圖1 這三個測試用例通過并達到了100%的覆蓋率
圖1測試用例都通過并已經(jīng)達到了100%的覆蓋度,但沒有對所有的需求進行測試,即沒有使用邊界值進行測試。
邊界值,最小/最大值,極端值,違規(guī)值
? 邊界值
需要多少測試用例(以及哪些測試數(shù)據(jù))才能充分對邊界值進行測試?下面使用一個“輸入值是否小于5”的函數(shù)來研究這個問題。
圖2 可能的實現(xiàn)以及哪些測試輸入能檢測缺陷
圖2表格第一列我“輸入值是否小于5”的可能缺陷(即錯誤實現(xiàn))。其中(i!= 5)和(i <> 5)均為“不相等”,歸屬不同編程語言(“!=”屬于C / C ++,Java;“<>” 屬于Pascal,PHP,SQL,Excel)。
表2中第二列為缺陷的可能性組合。缺陷的可能性被認為與關系式中錯誤字符的數(shù)量和“外觀”上的差異有關(從正確的(i <5)需要更多的改變才能將正確的(i <5)變換為不正確的(i> = 5),也更容易在視覺上發(fā)現(xiàn))。
表2中后三列為輸入值為4、5、6時的測試結(jié)果,粗體和紅色陰影表示測試失敗。輸入值4和5未檢測到(i!= 5)和(i <> 5),輸入值6(即第三測試用例)檢測到了。(i <> 5)的實現(xiàn)方式更有可能發(fā)生,但使用“<>”運算符的編程語言對于嵌入式系統(tǒng)并不常見。
(i == 4)無輸入值檢測到,需要額外輸入值檢測缺陷,需要四個測試用例(“內(nèi)部”兩個值和“外部”兩個值)。這是René Tuinhout提出的黑盒邊界值分析(B3VA)。“小于5”的值范圍有更低邊界且可作輸入值,則不需要額外測試,下邊界可以檢測(i == 4)。
結(jié)論:嵌入式系統(tǒng)(使用“!=”作為關系運算符),進行代碼審查且目標是測試用例的數(shù)量較少,僅使用兩個測試用例就可以。但為了檢測一些缺陷,有時需要四個測試用例。
? 最小/最大值
將給定數(shù)據(jù)類型的最大和最小(即最負)可能的輸入值作為邊界值的特殊情況。
圖3 函數(shù)abs_short()存在一個在使用最大/最小值輸入時才會發(fā)現(xiàn)的問題
圖3函數(shù)abs_short()在輸入值為-5,0,5時,分別正確返回5,0,5,實現(xiàn)了100%的代碼覆蓋率。但輸入值是-32768時(帶符號的16位整數(shù)的最小(最負)值),預期結(jié)果為+32768。無法在給定的整數(shù)范圍內(nèi)表示,返回值為-32768,不是預期值。(背景:-32768 = 0x8000.0x8000-1 = 0x7FFF。反轉(zhuǎn)值為0x8000,與開始時的值相同。)
? 極端值
極端(或特殊)輸入值不是直接取邊界或最小/最大值,是另一種特殊值。
圖4minimum()函數(shù)存在編程缺陷
圖4是最小值函數(shù)。三個(無符號)整數(shù)(a,b和c)為輸入,返回輸入的最小值。
圖5:用于檢測最小值函數(shù)缺陷的測試用例
圖5,為該函數(shù)運行通過的測試用例。檢查每個位置是否能正確檢測到最小值(3),100%代碼覆蓋率,但沒有極端或特殊的輸入。對此函數(shù),特殊的輸入可以是三個相同正值,如輸入(3,3,3),結(jié)果為0(不是預期結(jié)果3),表示最小值功能的實現(xiàn)存在缺陷。
? 違規(guī)值
圖3函數(shù)“所有數(shù)據(jù)類型都是整數(shù)”。適用length的取值范圍,故長度可能是負的。輸入5,-2為長度,查看4是否被認為在范圍之內(nèi)。用(可能的)無效輸入構(gòu)建測試用例。
ISO26262中的建議
ISO 26262:2011在第6部分第9節(jié)中列出軟件單元測試的測試用例的設計方法。
圖6:ISO26262中設計測試用例的方法
圖6為建議取決于汽車安全完整性等級(ASIL)。ASIL的范圍從A到D,D最高級別?!皬娏彝扑]”雙加號(“++”); “推薦”單個加號(“+”)。1a,1b,1c,...是替代條目; 1,2,3,...是連續(xù)的條目。替代條目,應根據(jù)ASIL應用適當?shù)姆椒ńM合;連續(xù)條目,應按照ASIL進行應用。1a要求軟件單元測試的測試用例來自需求;1b要求使用等價類的生成和分析來導出測試用例;1c要求分析邊界值以導出測試用例。方法1a,1b和1c已在本文前面的部分中討論過。1d要求錯誤猜測來導出測試用例。
? 錯誤猜測
錯誤猜測需要經(jīng)驗豐富的測試人員,從過往的經(jīng)驗中找到敏感的測試用例。它是一種非系統(tǒng)的方法。例如,被測系統(tǒng)有兩個按鈕,假設一次只按下其中一個按鈕:如果同時按下兩個按鈕會發(fā)生什么?這是錯誤猜測的示例。
可選方案
本節(jié)討論設計測試用例的其他可選方法。
? 來自源代碼的測試用例
使用工具從源代碼自動生成測試用例。一些開源和商業(yè)工具都實現(xiàn)了一些技術方法(例如遺傳算法或回溯),可以利用生成測試用例。源代碼生成測試用例要注意:
? 遺漏:將無法發(fā)現(xiàn)代碼中的遺漏。如要求“第一個參數(shù)等于第二個參數(shù),則返回錯誤”若缺少這項檢查的實現(xiàn):由源代碼生成的測試用例不會檢測到此問題。
? 準確度:無法從代碼中判斷它是否正確。如無法判斷(i <5)或(i <= 5)是否實現(xiàn)了代碼的預期行為。
可以讓工具生成測試用例并將其和需求進行比對,如果不符合要求再對其進行相應的拓展或改變。近期有研究人員對此進行了研究,其主要觀點如下:
? 自動生成的測試套件比人工創(chuàng)建的測試套件實現(xiàn)了更高的代碼覆蓋率。
? 使用自動生成的測試套件無法檢測到更多缺陷。
? 自動生成的測試用例會對捕獲預期的類行為產(chǎn)生負面影響。
這項研究表明,自動化測試用例生成沒有為測試帶來優(yōu)勢,但它也沒有缺點。雖有很多討論的研究條件(編程語言,編程技巧等),但結(jié)果依然是令人驚訝的。
變異測試(Mutation Testing)
評定測試用例質(zhì)量的一種可行方法是變異測試(在IEC 61508標準中也被稱為“錯誤播種”(error seeding))。有運行通過的測試用例時,可以“變異”代碼。如,將判斷(i<5)改成(i<=5),在計算結(jié)果上加1,把“&&”改為“||”,注釋掉部分代碼等。代碼進行變異之后,重新運行測試用例。若所有測試用例能夠通過,測試用例質(zhì)量就比較低。至少一項測試用例應該會由于進行了變異而無法驗證通過。
小結(jié)
100%的代碼覆蓋率并不意味著“好”的測試用例。然而,在執(zhí)行測試的過程中為了能夠檢測出軟件的缺陷,需要高質(zhì)量的用例。這項任務需要仔細而富有經(jīng)驗的人力工作才能達成,對于自動化生成的測試用例,應該持保留態(tài)度。
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