一次精准测试实践

海鸥一飞

敏捷模式下迭代频繁，回归测试时总是不知道变动的范围。
Dev 有的时候也不知道他改了哪些东西，影响到哪些节点，或者是很多人改的，彼此不知道。遇到有代码洁
癖的，改了别人的代码，大家都不知道。
通常情况是，要么测试范围定小了，遗漏了；要么测试范围过大，付出过多代价。
每次回归，Tester 心里总没底，生怕漏了哪里。
如何才能准确定位到变更范围呢？
作者尝试通过对source code 的变动，来达到了解应用的功能模块变化范围。从而制定回归范围和smoke范围。
现在大多数公司用git， 本文就以git 为例。
在git 中，用这条命令，就可以查看source change log.

1. 
   
2. git whatchanged
   
3. 例如：
   
4. 
   
5. git whatchanged --since='2 weeks ago'
   
6. 就可以得到最近2周所有commit 的信息。
   
7. 
   
8. 首先对comments 进行统计。进行词频分析。
   
9. 
   
10. def get_words_dict(target):   
    
11.   table = {}   
    
12.   line, number = re.subn(r"\W", " ", target)
    
13.   for word in line.split():        
    
14.     if table.has_key(word):            
    
15.         table[word] += 1
    
16.     else:
    
17.         table[word] = 1
    
18.   return table
    
19. 去除无效的词，自己定义一个list:
    
20. 
    
21. remove_words = ['the', 'a', 'bug', 'to', 'of', 'so', 'one', 'more', 'we', 'Update', 'app', 'our', 'issue','want', 'work']
    
22. 
    
23. def remove_dict(obj, key):
    
24.     if key in obj.keys():
    
25.         obj.pop(key)
    
26. 
    
27. for word in remove_words:
    
28.       remove_dict(words_number, word)
    
29. 这个词库可以根据需要增加。
    
30. 然后生成一张图表：
    
31. 
    
32. def get_words_graphic(wordlist):
    
33.     keylist = wordlist.keys()
    
34.     vallist = wordlist.values()
    
35.     barwidth = 0.3
    
36.     xVal = numpy.arange(len(keylist))
    
37.     plt.xticks(xVal + barwidth / 2.0, keylist, rotation=90)
    
38.     plt.bar(xVal, vallist, width=barwidth, color='y')
    
39.     plt.title(u'词频分析图')
    
40.     plt.show()

复制代码

图表展示为：


然后将改动的文件统计出来：


为了防止图片展示不清楚，同时还写一份log.
这样，就可以大概知道改动了。如果懂些代码，可以深入到代码里面去看。或者拉着Dev一起看，确定
最终范围。
当然如果Dev的comments 写得够清楚，文件命名很规范，那就更好了。
还可以辅助sourcecode 界面工具辅助查看。