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一次精准测试实践

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    [LV.6]测试旅长

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    发表于 2018-5-30 15:47:21 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    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. git whatchanged
    2. 例如:

    3. git whatchanged --since='2 weeks ago'
    4. 就可以得到最近2周所有commit 的信息。

    5. 首先对comments 进行统计。进行词频分析。

    6. def get_words_dict(target):   
    7.   table = {}   
    8.   line, number = re.subn(r"\W", " ", target)
    9.   for word in line.split():        
    10.     if table.has_key(word):            
    11.         table[word] += 1
    12.     else:
    13.         table[word] = 1
    14.   return table
    15. 去除无效的词,自己定义一个list:

    16. remove_words = ['the', 'a', 'bug', 'to', 'of', 'so', 'one', 'more', 'we', 'Update', 'app', 'our', 'issue','want', 'work']

    17. def remove_dict(obj, key):
    18.     if key in obj.keys():
    19.         obj.pop(key)

    20. for word in remove_words:
    21.       remove_dict(words_number, word)
    22. 这个词库可以根据需要增加。
    23. 然后生成一张图表:

    24. def get_words_graphic(wordlist):
    25.     keylist = wordlist.keys()
    26.     vallist = wordlist.values()
    27.     barwidth = 0.3
    28.     xVal = numpy.arange(len(keylist))
    29.     plt.xticks(xVal + barwidth / 2.0, keylist, rotation=90)
    30.     plt.bar(xVal, vallist, width=barwidth, color='y')
    31.     plt.title(u'词频分析图')
    32.     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。



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