Eine Anleitung für Data-Driven Testing
Data-driven Testing ist eine beliebte Testmethode, die auf der Grundlage von Daten arbeitet, die speziell in einer Tabelle oder einem Tabellenkalkulationsformat gespeichert sind. Bei dieser Art des Testens können Entwickler ein Testskript eingeben, das Tests für alle Daten aus einer Tabelle ausführt und die Ergebnisse in dieselbe Tabelle stellt.
Es wird häufig verwendet, wenn Tester mehrere Datentests innerhalb eines einzigen Elements durchführen möchten, besonders wenn es zeitaufwändig sein kann, für jeden einzelnen Data Set individuelle Tests zu erstellen. Bei data-driven Tests können Sie die Daten von den Testskripten getrennt halten, so dass dasselbe Skript für verschiedene Kombinationen von Eingabedaten verwendet werden kann.
Was ist data-drive Testing?
Data-driven Tests bestehen aus zwei Teilen: dem Verfahren und den Daten. Die Vorgehensweise ist die Reihe von Schritten, die durchgeführt werden müssen, und die Daten sind die tatsächlichen Daten, die im Test verwendet werden.
Eine gängige Art des data-driven Tests ist der Login-Test. Bei dieser Art von Test erstellen Sie eine Reihe von Usernamen und Kennwörtern, die als Testfälle für Ihre Anmeldeseite dienen sollen. Diese Informationen werden dann in einer Tabelle gespeichert, in der das Programm einen Test durchführt, bei dem versucht wird, sich mit jeder Zeile der Tabelle anzumelden. Anschließend können Sie die Ergebnisse des Tests mit den erwarteten Ergebnissen vergleichen, ob sie gültig oder ungültig sind.
Die Vorteile des data-driven Tests
Es gibt eine Anzahl von Vorteilen, die Ihrem Team helfen, effizienter und produktiver zu werden.
Erhöhte Testabdeckung
Data-driven Tests ermöglichen das Testen ein breites Spektrum von Szenarien und Eingaben, um die Testabdeckung insgesamt zu erhöhen. Durch das Testen mit verschiedenen Datensätzen können Sie mehr Fehler aufdecken und eine bessere Softwarequalität sicherstellen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Ihre Software unter verschiedenen Bedingungen gründlich getestet wird, auch unter Randbedingungen, die bei manuellen Tests möglicherweise übersehen werden.
Bessere Wiederverwendbarkeit
Beim data-driven Testing können Sie die Testskripte von den Testdaten trennen. Durch diese Trennung kann dasselbe Testskript mit verschiedenen Daten Sets wiederverwendet werden, was Zeit und Aufwand bei der Testerstellung und -pflege spart. Testskripte werden modularer und leichter zu pflegen, da Änderungen an der Testlogik an einer Stelle vorgenommen und auf mehrere Daten Sets angewendet werden können.
Verbesserte Effizienz
Das Data-driven Testing automatisiert den Prozess der Durchführung von Tests mit verschiedenen Datensätzen. Diese Automatisierung führt zu einer schnelleren Testausführung und effizienteren Testprozessen. Die Tester können eine große Anzahl von Testfällen schnell ausführen, was gründlichere Tests in kürzerer Zeit ermöglicht. Außerdem wird durch die automatisierte Testausführung das Risiko menschlicher Fehler verringert, was zu zuverlässigeren Testergebnissen führt.
Die Herausforderungen des Data-Driven Tests
Beim data-driven Testing gibt es einige Herausforderungen zu beachten.
Datenmanagement
Die Verwaltung großer Testdatenmengen kann eine Herausforderung sein. Es ist wichtig, Testdaten effektiv zu organisieren und zu verwalten, um genaue und zuverlässige Testergebnisse sicherzustellen. Dazu gehört, sicherzustellen, dass die Testdaten aktuell, für die Testszenarien relevant und für die Verwendung in Testskripten richtig formatiert sind. Ohne geeignete Datenverwaltungspraktiken können datengesteuerte Tests zu ungenauen Testergebnissen und ineffizienten Testprozessen führen.
Wartung Gemeinkosten
Wenn sich die Anwendung weiterentwickelt, müssen die Testdaten und -skripte möglicherweise häufig aktualisiert werden. Dies kann zu einem erhöhten Wartungsaufwand führen, insbesondere bei komplexen Testszenarien. Änderungen an der Funktionalität der Anwendung oder der GUI können Aktualisierungen der Testdaten und Skripte erforderlich machen, was zeitaufwändig sein und zu Fehlern führen kann. Um den Wartungsaufwand zu minimieren, muss Ihr Team Testskripte und Datenstrukturen entwerfen, die flexibel und leicht zu aktualisieren sind.
Ressourcenintensiv
Data-driven Tests können ressourcenintensiv sein, insbesondere wenn es um große Daten Sets oder komplexe Testszenarien geht. Die Durchführung von data-driven Tests kann erhebliche Computerressourcen wie Speicher und Rechenleistung erfordern, was sich auf die Gesamteffizienz des Testprozesses auswirken kann. Darüber hinaus kann die Verwaltung und Pflege von Testdaten-Repositories spezielle Ressourcen und Infrastrukturen erfordern.
Wie man data-driven Tests implementiert
Im Folgenden finden Sie eine schrittweise Anleitung zur Implementierung data-driven Tests.
Testszenarien Identifizieren
Ermitteln Sie zunächst, welche Testszenarien von data-driven Tests profitieren können. Dabei handelt es sich in der Regel um Szenarien, in denen dieselbe Reihe von Aktionen oder Operationen mit verschiedenen Daten Sets durchgeführt werden muss, z. B. beim Testen einer Anmeldefunktion mit mehreren Usernamen und Passwörtern.
Design-Test-Daten
Sobald Sie die Testszenarien festgelegt haben, entwerfen Sie die Testdaten, die in diesen Szenarien verwendet werden sollen. Dazu gehört auch die Festlegung des Bereichs der Datenwerte und aller Sonderfälle, die getestet werden müssen. Für unser Beispiel der Anmeldefunktionalität würden Sie eine Reihe von gültigen und ungültigen Benutzernamen und Passwörtern erstellen.
Trennen Sie Testdaten von der Testlogik
Es ist wichtig, die Testdaten getrennt von der Testlogik (den eigentlichen Testskripten) zu speichern. Durch diese Trennung können Sie die Testdaten leicht aktualisieren oder ändern, ohne die Testskripte zu modifizieren. Üblicherweise werden Testdaten in CSV-Dateien, Excel-Tabellen oder Datenbanken gespeichert.
Testskripte erstellen
Entwickeln Sie die Testskripte, die die Testszenarien unter Verwendung der Daten ausführen werden. Diese Skripte sollten so konzipiert sein, dass sie die Testdaten aus der externen Quelle (z. B. CSV-Datei) lesen und für die Durchführung der erforderlichen Aktionen in der zu testenden Anwendung verwenden. Stellen Sie sicher, dass Ihre Testskripte flexibel genug sind, um verschiedene Datensätze und Szenarien zu verarbeiten.
Ausführen von Tests
Jetzt ist es an der Zeit, die datengesteuerten Tests mit Ihren Testskripten und Daten auszuführen. Während der Testausführung durchlaufen die Testskripte die Testdaten, führen die angegebenen Aktionen durch und überprüfen die erwarteten Ergebnisse. Überwachen Sie die Testausführung, um sicherzustellen, dass sie wie erwartet abläuft.
Analysieren Sie die Ergebnisse
Nachdem die Testausführung abgeschlossen ist, können Sie die Testergebnisse analysieren, um etwaige Probleme oder Fehler zu identifizieren. Wenn ein Test fehlschlägt, untersuchen Sie die Ursache des Fehlers und nehmen Sie die erforderlichen Anpassungen an den Testdaten oder Testskripten vor. Es ist wichtig, dass Sie alle während des Testvorgangs gefundenen Probleme dokumentieren.
Iterieren und Verbessern
Sie werden Ihre Produktivität und Effizienz steigern, indem Sie Ihren data-driven Testansatz auf der Grundlage der bei jedem Testzyklus gewonnenen Erkenntnisse kontinuierlich verfeinern. Dies kann die Aktualisierung Ihrer Testdaten für neue Szenarien oder Randfälle, die Verbesserung Ihrer Testskripte für eine bessere Abdeckung oder die Verbesserung Ihrer Testumgebung für eine genauere Simulation der realen Bedingungen umfassen.
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