龙测科技 回归测试策略指南

龙测科技 · 2023年09月21日 · 4078 次阅读

作为一名软件测试人员,我们需要进行回归测试,以确保代码修改后软件的既有功能不会受到影响。那么如何设计和执行有效的回归测试策略呢?本文将为大家提供一些专业建议。

明确回归测试的范围
回归测试不可能也不需要对软件做完整测试,要识别出核心功能和关键业务场景,将回归测试的范围控制在可管理的范围内。比如在一个电商网站修改了订单模块代码后,要优先回归测试订单模块的以下功能点。

下单流程:用户可以在网站选择商品、加入购物车、填写收货地址、选择支付方式等完成下单。
订单支付:支持多种支付方式,如信用卡、银联卡、支付宝、微信支付等。
订单发货:下单后生成订单,商家可以管理订单并安排发货。
订单退款:支持整订单或部分商品退款,退款处理流程。
订单日志:订单各状态变更会生成订单日志。
订单查询:用户和商家均可以查询订单及状态。

针对回归测试范围设计详细的测试用例
测试用例不仅要覆盖主流的使用场景,还要考虑边界条件的测试,增加一些极端数据的用例,从而提高测试的完整性。

例如:
正常下单场景:用户选择 2 件商品,填写正确的收货人信息,选择支付宝支付,提交订单。验证整个下单流程的正确性。
边界条件场景:用户购物车中添加超过系统定义的商品最大数量限制时,验证是否能给出适当的限制提示,避免发生错误。

区分测试用例适合自动化还是人工测试
自动化测试能显著提高回归测试的效率,但不是所有的测试用例都能被自动化用例所覆盖。一般来说,重复且业务流程较为固定的功能点非常适合用自动化工具测试。比如上述所说的登录、搜索、订单查询等;但是对于一些需要人工设计用例的复杂业务场景,还需要保留手工测试,同时,一些涉及安全性和易出错的关键性业务,也需要人工参与。

当前自动化测试工具构建的方式主要有两种
基于测开人员的编写代码能力,构建自动化测试用例及脚本,此方案构建效率低、维护成本高、对测试人员的能力要求高;

基于自动化测试平台,通过投屏录制等方式构建自动化测试用例,此方案能提升一部分构建效率并降低测试人员的使用门槛,但开启自动化测试的工作仍需要脱离原有的测试工作素材,使用平台规则完成测试用例录制跟转换,构建成本跟维护成本还是高的,再加上此方案的录制跟执行的成功率与稳定性也是参差不齐的,对于自动化测试的赋能效果并不能达到预期。

市面上有很多自动化测试的工具,比如:selenium、appium、QTP、RFT 等。这些老牌自动化测试工具想必大家都很熟悉了。

今天向大家自荐龙测 AI-TestOps 云平台,针对 UI 自动化测试,支持全端测试(web、app、windows、Linux 等),采用投屏录制的方法,借助最新的 AI 功能,有效增加自动化测试覆盖度,提高回归效率。感兴趣的友友们,欢迎前往体验~

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回归测试前准备测试环境和数据
确保测试工作顺利进行。将实际使用过的真实数据做脱敏后导入,可以大大提高测试效果。

进行回归测试时需要记录测试结果
全部用例都要有执行记录。对于失败的用例,开发同学需要修复相关 BUG。测试人员要重复回归测试,直到所有用例通过为止。

生成回归测试报告
总结测试范围,结果,存在的问题等,让相关人员了解测试情况。测试报告应该包含摘要、测试范围、测试用例设计、测试执行过程、测试结果、问题统计、结论和附录。编写详细、规范的报告可以很好地记录和反馈回归测试情况,也方便相关人员检查和跟进。

常见的回归测试策略
每次有代码变更时进行回归测试。
在软件版本发布前进行系统完整性回归测试。
按照计划定期进行回归测试。
在修改核心功能代码后进行回归测试。

采用上述策略,可以设计和执行出高质量、高覆盖率的回归测试,最大限度地减少代码变更对软件质量的影响,提高软件稳定性。如果大家在回归测试中也遵循这些原则,一定能收到很好的测试效果。

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