Тестирование черного ящика. Б. Бейзер (2004) (1186170), страница 51
Текст из файла (страница 51)
Но это не означает использования той или иной стратегии. Ваше тестирование может быть слабым по отношению к одному набору границ и сильным по отношению к другому. Все зависит от ситуации. Используйте слабое тестирование, если для использования сильного у вас нет особых причин, подобных приведенным ниже. 1. Разрыв в граничном неравенстве. Это означает, что у вас есть трн сегмента, подлежащие тестированию.
Вы, разумеется, можете захотеть протестировать сегмент разрыва сам по себе, однако будет лучше, если вы протестируете обе части граничного неравенства по обе стороны от разрыва как неравенства, а не как сегменты. 2. Изменение направления закрытия в одном или более сегментах — хороший повод выбрать сильную стратегию по отношению к данному неравенству. 3.
Процесс обработки построен таким образом, что некоторые контрольные точки попадают в область, которая впоследствии не обрабатывается. Предположим, у нас есть несколько доменов и любой ввод, не попадающий в этн домены, отбрасывается. Программный код проходит три ступени — проверка соответствия данных, классификация ввода, обработка. Используя слабое тестирование, вы выбираете точки, которые попадают в запрещенную область. Они отбрасываются, но тестирование логики разбиения на классы — это, собственно, не то, что вас интересует. Два набора перекрывающихся доменов — зто все, ' На самом деле мое разлеление стратегий на сильные и слабые обманчиво. Подходящий набор спецификаций в случае, когда требуется «сильное» тестирование, подразуь~евает наличие, по меньшей мере, олного неравенства для каждой точки, в которой меняется направление закрытия границы, и/или в начале или конце каждого разрыва границы.
Если вы обладаете подобной дополнительной информацией, любое ваше тестирование булет слабым — у вас нет необходимости тестировать пересечение само по себе. 7.5. Рассмотрение приложений 207 что у вас есть. Первый набор определяет границы принять(отбросить, а второй задает обработку. Подобная реализация в известном смысле избыточна, но такой подход необычайно популярен. Если вы в данном случае воспользуетесь слабой стратегией, это может ввести вас в заблуждение. Многие вводы будут отбрасываться, так как они лежат вне обрабатываемых доменов, но отбрасываются они из-за случайной корректности. Выбирая здесь слабую стратегию, вы сделаете вывод о корректности границ, задающих обработку, основываясь на данных проверки границ.
Это опасное заблуждение. Сильное тестирование, вероятно, будет более безопасным. Чтобы сделать обоснованный выбор, вам придется заглянуть в программный код. Вникните в стиль программирования. Если я вижу ясный, четкий, управляемый таблицами узел обработки с точно идентифицированными граничными неравенствами, и к тому же существует универсальный модуль, выполняющий классификацию, то, скорее всего, в сильном тестировании пет необходимости. Напротив, если для определения каждого домена реализован специальный код, программа полна сложных структур 1Г-ТНЕН.ЕЕ5Е, а граничные предикаты избыточны, то стоит использовать сильное тестирование.
Если это был старый код, который раньше работал и был сохранен, то у вас, по-видимому, нет выбора, поскольку слабое тестирование может пропустить слишком много доменов, не обнаружив ошибок в их реализации, в то время как они там есть. Если у вас есть новый код, который, однако, был реализован неудачно, то я бы на вашем месте начал со слабого тестирования, так как уже оно выявит большое число ошибок. Если код был изменен в результате исправления ошибок, которые мы обнаружили при помощи слабого тестирования, то следует продолжить слабое тестирование. Однако если бы программисты сводили исправление ошибок к латанию дыр, лишь бы только это работало, я бы рекомендовал использовать сильное тестирование. 7.5.
Рассмотрение приложений 7.5.1. Индикаторы приложений Сложная численная обработка с большим количеством логических условий. Например, налоговые формы, обработка платежных ведомостей, финансовые вычисления и почти все операции, выполняемые в электронных таблицах. Численные вводы и сложная проверка соответствия входных данных и их классификация, даже если впоследствии отсутствует трудоемкая числен- ная обработка. 2.
3. Тестирование доменов не годится для тестирования систем или даже программ целиком. Никакой одиночный метод с этим не справится. Вот некоторые характерные особенности приложений, для которых применимо тестирование доменов: 1. Части спецификаций, заданные непосредственно в виде численных неравенств. 208 Глава 7 ° тестирование доменов 4. Не ограничивайте ваше знание тестирования доменов и его применение только программным обеспечением. Мы рассматриваем тестирование черного ящика, поэтому мы делаем минимум предположений о том, что тестируется и как это реализовано. Тестирование доменов может быть действенным методом тестирования систем, которые могут содержать или не содержать программное обеспечение (что редко встречается в наши дни).
Если система, вне зависимости от того, как она реализована, описывается (отчасти) алгебраическими неравенствами, то это свидетельствует о возможности применения тестирования доменов. ?.52. Предположения об ошибках Ниже в порядке важности приведены ошибки, которые мы чаще всего рассчитываем обнаружить в тестируемой системе. 1. Ошибки спецификации доменов.
Неопределенные домены — спецификация входного пространства неполна; противоречивые домены — перекрытие доменов, особенно для границ с направлением закрытия в обе стороны; переопределенный домен — существование домена невозможно из-за слишком большого количества неравенств; вырождение домена там, где он не нужен. 2. Ошибка границ домена.
Неправильное закрытие, сдвиг, поворот, пропущенная граница, лишняя граница. 3. Ошибка обработки домена. Здесь рассматриваются корректно определенные домены, у которых, однако, обрабатывающая функция неверна. Выбор неверной функции более вероятен, чем ошибка в реализации этой функции. 4. Ошибка в узлах домена. Они проявляются только в узловых точках определяемых доменов, особенно если присутствует большое количество специальной логики.
7.5.3. Ограничения и предостережения Применение любого метода ограничено, и тестирование доменов не исключение. Ниже приводится краткое изложение ограничений, обсуждаемых в этой главе. 1. Циклы. Мы предполагаем, что в процессе выбора доменов отсутствуют циклы. Циклы, включенные в процесс обработки домена, нам не опасны до тех пор, пока вы можете гарантировать, что обработка какого-либо домена не приведет к переходу программы на обработку другого домена.
Существуют теоретические методы обработки циклов, которые могут влиять на границы, но они лежат за рамками данной книги. 2. Случайная корректность. Случайная корректность — это проблема для всех методов тестирования. Наиболее вероятной ситуацией является случайная корректность по отношению к отбрасываемым входным доменам. Это означает, что из-за случайной корректности плохие вводы отбрасываются по неверной причине. 7.7.
Вопросы для самопроверки 209 3. Слепота и эпсилон. Тестирование доменов слепо к ошибкам, меньшим, чем выбранное вами е. Возможно, вам не удастся выбрать единственное значение для всего вашего тестирования. Ваша обработка люжет ограничивать пределы малых значений в вашей системе (например, 10з9э), и выбор соответствующего е будет означать потерю значимости. 4. Сложность с выбором точки ВНЕ для закрытых доменов. Для доменов, которые граничат с доменами, отбрасываемыми на вводе, точка ВНЕ ничего вам не скажет, так как проверка соответствия ввода происходит раньше, чем выбор домена.
7.5.4. Автоматизация и инструментальные средства К настоящему времени не существует коммерческих инструментов, обеспечивающих полноценное тестирование доменов. Некоторые автоматические генераторы тестов используют эвристическое одномерное тестирование доменов и затем создают ряд комбинаций значений экстремальных точек. Плюсом этого метода является то, что для применения стратегии !к! вам не нужны какне-то специальные инструменты, кроме калькулятора для элементарных вычислений и собственного желания.
Вам не нужны алгебраические инструменты для проверки полноты и последовательности границ домена [ЪЧН!Т95~. Все инструменты, необходимые для тестирования больших размерностей, имеются в большом количестве в математических библиотеках [В!ЯЪ87, К01М88]. Плохая новость состоит в том, что они практически не связаны друг с другом, что затрудняет их использование при тестировании доменов.
7.6. Резюме Тестирование доменов представляет собой формальный, автоматизируемы й метод, призванный так или иначе заменить общепринятую, но неэффективную практику тестирования экстремальных входных значений и их комбинаций. Тестирование доменов основано на формальной процедуре определения доменов как набора входных неравенств, заданных во входном пространстве. Слабая стратегия 1х 1 тестирования доменов используется для адекватных неравенств, а неадекватные тестируются при помощи сильной стратегии 1 х 1, Стратегии более высокого порядка, такие как Х х 1 и стратегии, описанные в [АЕ[Г921, могут помочь установить природу ошибок (например, сдвиг, поворот), если это является одной из ваших задач.
Полная автоматизация проектирования тестов и их выполнение возможны при современном развитии вычислительной техники, однако поддержка этих возможностей коммерческими инструментами весьма незначительна. 7.7. Вопросы для самопроверки 1. Дайте определение следующих терминов: смежные домены, граничное уравнение, граничное неравенство, сегмент границы, центр тяжести, законченная 210 Глава 7 ° Тестирование доменов граница, закрытая граница, закрытый домен, ошибка закрытия, коллинеарный, последовательное закрытие, вырожденная граница, вырожденный домен, домен, неопределенный домен, граница домена, набор границ домена, противоречивый домен, ошибка сдвига домена, ошибка поворота домена, окрестность эпсилон, внешняя точка, гиперплоскость, незаконченная граница, непоследовательное закрытие, входное пространство, входная переменная, входной вектор, внутренняя точка, линейный домен, линейно зависимые неравенства, линейно зависимые векторы, линейно независимые векторы, линейно независимые уравнения, линейное неравенство, нелинейный домен, )х) х 1, точка ВНЕ, 1 х 1, точка НА, открытая граница, открытый домен, выходное пространство, выходная переменная, выходной вектор,параллельный, интерпретация предиката, область, ошибка сдвига, сильное тестирование доменов, субдомен, ошибка поворота, вектор, узловая точка, тестирование домена.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
