哪些是有针对性的?
参照上面一段的例子,比如性能、弱网、数据库、压力、接口等等测试都是相当有针对性的。
第三个问题:对于测试来说,有哪些基本法?
在我看来,就一条: 认真负责、勤学心细 。
测试过程:持续优化
测试过程的优化问题,也可以看作是提升测试效率的一个零散的点。
想到这个问题,还是因为这两天抽时间优化前段时间用python写的一个分析统计项目工作量的脚本时想到的。
最初的这个python脚本,我只是按照想法直接实现了一版,并没考虑太多结构上的东西,能跑出结果来就挺满意,中间还解决了邮件发送图片的问题,当时觉得还是挺有意思的一件事。
But,在实际使用的这段时间,我发现项目每进一个新人,我都要改动代码中非常多的地方,痛苦不堪。于是被迫重新优化一下原来的脚本,当我回过头去看我最初写的那个版本,代码烂的简直是一坨屎。
于是花了一些时间,重新调整结构,把人员变量抽离出来,这样项目新加人的时候,只需要增加新的变量就好了,不用调整太多代码。完成这个版本后,觉得已经很好了。
但是,又过了几天,我回过头再去看调整后的代码时,发现,还是一坨屎。。。
虽然添加人员方便了很多,但是代码明显存在很多冗余的地方,这样当我们查看具体逻辑时,还是显得很混乱。于是,我又抽时间优化了一版,把可复用的内容都抽象出来,让代码逻辑上更清晰一些。
整个过程,脚本代码从一千多行优化到只有六百多行,可见,最初版本的代码简直不忍直视。
通过修改这个脚本的过程,带给我的感触就是,很多事情,做完了并不意味着是一种良好的状态。当我们在过程之中遇到问题时,还是要尝试去优化以前的内容。优化也并不意味着是一次完结的事情,可能要反复很多次,总会有更优的解决方案出现。
实例化到我们日常的测试过中,会有很多类似的问题。
比如我们测试一个功能时,发现了很多bug,以为测试全面了。但是当我们静下心来再次回顾这个功能时,往往还是能够发现很多以前没有测试到的地方。
同样写用例也是如此,哪怕功能需求没变更,等我们写完之后,再去回顾通篇用例时,还是能够发现遗漏或冗余的地方。
同样的情况可能会出现在我们日常工作中的很多地方,测试的过程是个持续优化的过程,通过不断的优化和迭代,可以使得我们的测试工作越来越优秀。
最后,补充说明一点,有些事情需要慎重考虑,三思而后行,不适用迭代方式,比如某些决策类行为。有些事情可以通过不断的迭代来做好,先把事情做完,解决当前面对的问题,再考虑后续的优化,比如日常具体的执行类事务。大家还是要根据实际情况来权衡。
原文转自: http://www.sykong.com/2016/06/126572