Spisu treści:
- Definicja - Co oznacza testowanie oparte na danych (DDT)?
- Techopedia wyjaśnia testy oparte na danych (DDT)
Definicja - Co oznacza testowanie oparte na danych (DDT)?
Testowanie oparte na danych (DDT) to metodologia, w której iteracyjne powtarzanie tej samej sekwencji kroków testowych wykonuje się za pomocą źródła danych w celu sterowania wartościami wejściowymi tych kroków i / lub wartości oczekiwanych, podczas gdy kroki weryfikacji są wykonane. Ustawienia środowiska i kontrola w przypadku testów opartych na danych nie są zakodowane na stałe. Innymi słowy, testowanie oparte na danych polega na zbudowaniu skryptu testowego do wykonania razem ze wszystkimi powiązanymi zestawami danych w ramach, które wykorzystują logikę testową wielokrotnego użytku. Testowanie oparte na danych zapewnia takie korzyści, jak możliwość ponownego użycia, powtarzalność, oddzielenie logiki testowej od danych testowych i zmniejszenie liczby przypadków testowych.
Techopedia wyjaśnia testy oparte na danych (DDT)
Źródłami danych wykorzystywanymi w testach opartych na danych mogą być pliki Excel, pliki CSV, pule danych, obiekty ADO lub źródła ODBC. W testach opartych na danych w iteracji wykonywane są następujące operacje:
- Pobieranie danych testowych
- Wprowadzanie danych w wymaganym obszarze i symulowanie innych działań
- Weryfikacja wyników
- Kontynuowanie testowania z kolejnym zestawem danych wejściowych
Istnieją pewne zalety związane z testowaniem opartym na danych. Pomaga w zwiększeniu zasięgu testu, ponieważ skrypty testowe mogą być tworzone jednocześnie z tworzeniem aplikacji. Redundancja i wszelkie inne powielanie zautomatyzowanych skryptów testowych jest znacznie zmniejszone dzięki wejściom i procesom weryfikacji, a także dzięki modułowemu typowi projektu. Biorąc pod uwagę aspekt kosztów, testy oparte na danych są tańsze w przypadku automatyzacji, chociaż są droższe w przypadku testów ręcznych. W testach opartych na danych możliwa jest lepsza obsługa błędów, a skrypty testowe są bardziej niezawodne.
Istnieje jednak kilka wad związanych z testowaniem opartym na danych. Wymagana jest większa znajomość języka skryptowego, a baza danych jest wymagana dla wszystkich danych testowych przez cały czas.
