Tip 7 Decoupling data from behavior

Tip 7 Decoupling data from behavior specification
Using UML instance specification for the definition of values can both improve efficiency of developing test specifications and also reduce the maintenance of tests


7.1.2 Parameterization of Tests and Data Pools

During testing, we develop test strategies, plans, and entry/exit criteria that define what testing is needed to demonstrate the correctness of the system under test. In doing so, test coverage criteria are defined that can be formally tracked and measured during the testing. For black-box testing, this criteria is usually defined in terms of the possible input and output values for the system under test. To this end, a number of commonly defined techniques are used, such as Boundary Value Analysis (BVA), Equivalence Class Partitioning, or the Classification Tree Method (CTE) [31, 38]. Such techniques determine the data values to be used to ensure some sort of coverage of the possible input (and possibly output values) for the system under test. In doing so, tests are repeatedly executed with different values to stimulate the system under test in different ways. To support these types of data-driven testing, UTP implements the concepts of data pools, data partitions, and data selectors.
UTP Concept 11 Data pools, data partitions, and data selectors

A data pool contains a set of values or partitions that can be associated with a particular test context and its test cases. A data partition is used to define equivalence classes and data sets, and a data selector defines different selection strategies for these data sets.

Kết quả (Việt) 1:

Mẹo 7 Decoupling dữ liệu từ hành vi sinh
UML sử dụng trường hợp sinh cho definition giá trị có thể nâng cao efficiency phát triển kiểm tra specifications và cũng làm giảm việc duy trì các bài kiểm tra


7.1.2 Parameterization xét nghiệm và dữ liệu hồ bơi

trong thử nghiệm, chúng tôi phát triển chiến lược thử nghiệm, kế hoạch, và vào/ra tiêu chí đó define thử nghiệm những gì cần thiết để chứng minh sự đúng đắn của hệ thống kiểm tra. Bằng cách đó, kiểm tra phạm vi bảo hiểm tiêu chuẩn là defined có thể được chính thức theo dõi và đo trong các cuộc thử nghiệm. Để hộp đen thử nghiệm, tiêu chuẩn này thường là defined trong điều kiện có thể đầu vào và đầu ra giá trị cho hệ thống kiểm tra. Để kết thúc này, một số thường defined kỹ thuật được sử dụng, chẳng hạn như phân tích giá trị biên giới (BVA), tương đương lớp phân vùng, hoặc các Classification cây phương pháp (CTE) [31, 38]. Các kỹ thuật xác định các giá trị dữ liệu được sử dụng để đảm bảo một số loại bảo hiểm của các đầu vào có thể (và có thể giá trị đầu ra) cho hệ thống kiểm tra. Bằng cách đó, xét nghiệm liên tục được thực hiện với different giá trị để kích thích hệ thống kiểm tra theo different cách. Để hỗ trợ các loại dữ liệu lái xe thử nghiệm, UTP thực hiện các khái niệm của hồ bơi dữ liệu, dữ liệu phân vùng, và dữ liệu selectors.
Hồ bơi UTP khái niệm 11 dữ liệu, phân vùng dữ liệu và dữ liệu selectors

Một hồ bơi dữ liệu có chứa một tập hợp các giá trị hoặc phân vùng mà có thể được kết hợp với một bối cảnh cụ thể thử nghiệm và trường hợp thử nghiệm của nó. Một phân vùng dữ liệu được sử dụng để lớp tương đương define và bộ dữ liệu, và một dữ liệu chọn defines different lựa chọn chiến lược cho các bộ dữ liệu.

Kết quả (Việt) 2:

Mẹo 7 dữ liệu tách từ hành vi fi Speci cation
Sử dụng UML dụ fi Speci cation cho Định nghĩa fi de các giá trị có thể vừa cải thiện e ffi tính hiệu phát triển thử nghiệm cation fi đặc hiệu và cũng làm giảm việc duy trì kiểm tra 7.1.2 tham số của xét nghiệm và Bể dữ liệu Trong quá trình thử nghiệm, chúng tôi phát triển các chiến lược kiểm tra, kế hoạch, và tiêu chuẩn nhập cảnh / xuất cảnh mà de fi ne thử nghiệm những gì là cần thiết để chứng minh tính đúng đắn của hệ thống kiểm tra. Khi làm như vậy, tiêu chuẩn bảo hiểm thử nghiệm là Ned de fi có thể được chính thức theo dõi và đo lường trong thời gian thử nghiệm. Để thử nghiệm hộp đen, tiêu chí này thường là de fi ned về các giá trị đầu vào và đầu ra có thể cho các hệ thống kiểm tra. Để kết thúc này, một số thường de fi kỹ thuật ned được sử dụng, chẳng hạn như ranh giới phân tích giá trị (BVA), tương đương lớp phân vùng, hoặc phân loại fi cation Tree Phương pháp (CTE) [31, 38]. Kỹ thuật như xác định các giá trị dữ liệu được sử dụng để đảm bảo một số loại bảo hiểm của các đầu vào có thể (và có thể là giá trị đầu ra) cho hệ thống kiểm tra. Khi làm như vậy, kiểm tra được thực hiện lặp đi lặp lại với các giá trị di ff erent để kích thích hệ thống theo thử nghiệm trong cách di ff erent. Để hỗ trợ các loại dữ liệu thử nghiệm điều khiển, UTP thực hiện các khái niệm về hồ dữ liệu, phân vùng dữ liệu, dữ liệu và bộ chọn. UTP Khái niệm 11 hồ dữ liệu, phân vùng dữ liệu và bộ chọn dữ liệu Một hồ bơi dữ liệu chứa một tập hợp các giá trị hoặc các phân vùng có thể được liên kết với một bối cảnh cụ thể và kiểm tra các trường hợp thử nghiệm của nó. Một phân vùng dữ liệu được sử dụng để bỏ lớp tương đương fi ne và các bộ dữ liệu, và chọn dữ liệu de fi nes di ff chiến lược lựa chọn erent cho các bộ dữ liệu.