Автоматизированные тесты это тоже одна из форм программного обеспечения, и они так же подвержены ошибкам, как и все остальные программы.
2. — Стабильность. Когда мы определили, что программа верна, тесты могут предотвращать изменения и таким образом снижать вероятность того, что программа станет неверной. Тестов никогда не бывает достаточно, потому что мир меняется, даже если программа стоит на месте, но стабильность имеет свою ценность.
— Процесс. Хотя прохождение тестов не доказывает правильность программы, сам процесс их написания и прохождения может способствовать этой самой правильности.
3. Да. Исследования при разработке и проектировании программного обеспечения помогают повысить надежность продукта. Тестирование надежности по существу выполняется для устранения режима отказа программного обеспечения. Тестирование жизненного цикла продукта всегда должно проводиться после завершения проектной части или, по крайней мере, полного проектирования. Анализ отказов и улучшение дизайна достигаются с помощью испытаний.
История тестирования программного обеспечения. Просто о тестировании. Подкаст #6
4. Обеспечение, отладка, контроль.
5. Среда разработки (Development Env) – за данную среду отвечают разработчики, в ней они пишут код, проводят отладку, исправляют ошибки
Среда тестирования (Test Env) – среда, в которой работают тестировщики (проверяют функционал, проводят smoke и регрессионные тесты, воспроизводят.
Интеграционная среда (Integration Env) – среда, в которой проводят тестирование взаимодействующих друг с другом модулей, систем, продуктов.
Предпрод (Preprod Env) – среда, которая максимально приближена к продакшену. Здесь проводится заключительное тестирование функционала.
Продакшн среда (Production Env) – среда, в которой работают пользователи.
6. Основное различие между тестированием и отладкой заключается в том, что тестирование — это процесс поиска и определения местоположения дефектов программного обеспечения, тогда как отладка — это процесс устранения выявленных дефектов. Кроме того, тестирование выполняется командой тестирования, а отладка — командой разработчиков.
Другое различие между тестированием и отладкой заключается в цели. Цель проведения тестирования — найти как можно больше дефектов. Однако целью отладки является устранение обнаруженных дефектов. Хотя тестирование может быть выполнено вручную или автоматически, отладка выполняется вручную.
7. Испытания проводят при воздействии на изделие определённых внешних факторов, а технический контроль — при нормальных климатических условиях.
Испытаниям подвергается выборка изделий, а техническому контролю обычно 100 % изделий.
Испытания осуществляются в строгом соответствии с установленными технической документацией программой и методикой, а контроль может проводиться внезапно (летучий).
Технический контроль выполняется не только для определения значений параметров готовых изделий, но и для оценки состояния технической документации на стадии разработки и производства.
Лекция 113: Тестирование программ
4. По результатам испытаний принимают определённые решения о состоянии испытуемых изделий и их дальнейшем использовании.
8. – логические и функциональные ошибки
– ошибки вычислений и времени выполнения
– ошибки ввода–вывода и манипулирования данными
– ошибки объема данных и др.
— ошибки синтаксические и логические
9. Data-Driven Testing (DDT) — тестирование, управляемое данными; подход к архитектуре автоматизированных тестов, при котором тестовые данные хранятся отдельно от тестов (в файле или базе данных).
10. Тестирование чёрного ящика или поведенческое тестирование — стратегия (метод) тестирования функционального поведения объекта (программы, системы) с точки зрения внешнего мира, при котором не используется знание о внутреннем устройстве (коде) тестируемого объекта.
11. Построение исчерпывающего входного теста невозможно. Это подтверждается двумя аргументами: во-первых, нельзя создать тест, гарантирующий отсутствие ошибок; во-вторых, разработка таких тестов противоречит экономическим требованиям.
12. Этот метод тестирования не может выявить невыполненные части спецификации, отсутствие требований или создание не того приложения. Не учитывает внешние механизмы.
13. Стратегии тестирования:
Источник: uchimsya.com
Тесты не гарантируют правильность вашей программы
Перевод статьи Итамара Тернера-Трауринга «Tests won’t make your software correct».
Автоматизированные тесты чрезвычайно полезны. Когда вы начнете их писать и сможете оценить их значимость, сама идея написания программы без них станет для вас просто невообразимой.
Но, как и в случае с любыми другими технологиями, следует понимать пределы возможностей тестов. Когда речь заходит об автоматизированном тестировании – модульных и сквозных тестах, BDD («разработка через поведение»), – есть соблазн прийти к выводу, что если тесты успешно пройдены, то программа верна.
Но тесты не могут сказать и не говорят о том, что программа в принципе правильна. Давайте рассмотрим, почему.
Как пишутся правильные программы
Чтобы реализовать какой-то функционал или исправление бага, вы проходите через множество этапов. Они могут быть урезаны, но они всегда необходимы:
- Идентификация. Определение того, в чем заключается проблема, которую вы пытаетесь решить.
- Решение. Выдвижение идеи решения.
- Спецификация. Определение спецификаций, деталей того, как решение должно быть реализовано.
- Реализация. Воплощение спецификаций в коде.
Ваша программа может в конечном итоге быть неверной по любой из следующих причин:
- Вы могли неправильно определить проблему.
- Могло быть выбрано неправильное решение.
- Вы могли создать спецификации, не соответствующие решению.
- Ваш код может не соответствовать спецификациям.
Только человек может определить правильность программы
Автоматизированные тесты это тоже одна из форм программного обеспечения, и они так же подвержены ошибкам, как и все остальные программы. То, что ваш код успешно прошел автоматизированные тесты, не говорит о правильности вашей программы. Ведь вы могли неверно определить проблему или выбрать неудачное решение и т. д.
И даже если речь идет о проверке того, соответствует ли ваша реализация спецификациям, одни лишь тесты не могут определить правильность. Обратите внимание на следующий тест:
[code]def test_addition():
assert add(2, 2) == 5[/code]
С точки зрения кода – а это точка зрения автоматизации без понимания – правильный ответ «4» приведет к провалу теста. Но вы, человек, можете легко обнаружить ошибку даже просто просматривая код. Поэтому именно человек имеет ключевое значение.
Только человек способен определять правильность.
Значение тестирования: процесс
Хотя прохождение тестов не доказывает правильность программы, сам процесс их написания и прохождения может способствовать этой самой правильности. Такой эффект достигается благодаря тому, что написание тестов требует человеческого суждения. Что должен проверять этот тест? Соответствие спецификациям или то, решает ли программа нашу проблему?
Проходя весь цикл написания тестов, написания кода и проверки успешности прохождения тестов, вы постоянно самостоятельно оцениваете, неверен ли код, неверен ли тест, не забыты ли какие-нибудь требования.
Вы пишете тест (например, указанный выше), затем перечитываете его, затем говорите: «Погодите-ка, это ж неправильно, 2+2=4». Вы вносите исправления, затем, возможно, добавляете к вашим захардкоженным тестам какие-то дополнительные тесты на основе базовых принципов арифметики. Правильность рождается в процессе, она не проистекает из результатов процесса.
Это может казаться педантизмом: какая, собственно разница, что приводит к правильности программы, тесты сами по себе или процесс написания тестов? Но разница есть. Понимание значения человеческого суждения убережет вас от идеи, что прохождение тестов это достаточная проверка правильности. Вам нужны и другие формы привлечения человеческой оценки, например, ревью кода и мануальное тестирование.
Ценность тестирования: стабильность
Но если на правильность программы влияет написание тестов, а не сами тесты, то зачем мы продолжаем с ними возиться?
Потому что тесты обеспечивают стабильность. Когда мы определили, что программа верна, тесты могут предотвращать изменения и таким образом снижать вероятность того, что программа станет неверной. Тестов никогда не бывает достаточно, потому что мир меняется, даже если программа стоит на месте, но стабильность имеет свою ценность.
(А также стабильность имеет свою цену, например, если вы сделаете стабильным неправильный уровень абстракции).
Тесты полезны, но недостаточны
- Пишите автоматизированные тесты.
- Запускайте их.
- Не путайте успешное прохождение тестов с правильностью. Для ее достижения вам скорее всего понадобятся и другие процедуры и подходы.
Источник: techrocks.ru
Методы доказательства правильности программ
Как известно, универсальные вычислительные машины могут быть запрограммированы для решения самых разнородных задач — в этом заключается одна из основных их особенностей, имеющая огромную практическую ценность. Один и тот же компьютер, в зависимости от того, какая программа находится у него в памяти, способен осуществлять арифметические вычисления, доказывать теоремы и редактировать тексты, управлять ходом эксперимента и создавать проект автомобиля будущего, играть в шахматы и обучать иностранному языку. Однако успешное решение всех этих и многих других задач возможно лишь при том условии, что компьютерные программы не содержат ошибок, которые способны привести к неверным результатам.
Можно сказать, что требование отсутствия ошибок в программном обеспечении совершенно естественно и не нуждается в обосновании. Но как убедиться в том, что ошибки, в самом деле, отсутствуют? Вопрос не так прост, как может показаться на первый взгляд.
К неформальным методам доказательства правильности программ относят отладку и тестирование, которые являются необходимой составляющей на всех этапах процесса программирования, хотя и не решают полностью проблемы правильности. Существенные ошибки легко найти, если использовать соответствующие приемы отладки (контрольные распечатки, трассировки).
Тестирование – процесс выполнения программы с намерением найти ошибку, а не подтвердить правильность программы. Суть его сводится к следующему. Подлежащую проверке программу неоднократно запускают с теми входными данными, относительно которых результат известен заранее. Затем сравнивают полученный машиной результат с ожидаемым. Если во всех случаях тестирования налицо совпадение этих результатов, появляется некоторая уверенность в том, что и последующие вычисления не приведут к ошибочному итогу, т.е. что исходная программа работает правильно.