TA的每日心情 | 无聊 2024-9-27 10:07 |
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签到天数: 62 天 连续签到: 1 天 [LV.6]测试旅长
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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.
- git whatchanged
- 例如:
- git whatchanged --since='2 weeks ago'
- 就可以得到最近2周所有commit 的信息。
- 首先对comments 进行统计。进行词频分析。
- def get_words_dict(target):
- table = {}
- line, number = re.subn(r"\W", " ", target)
- for word in line.split():
- if table.has_key(word):
- table[word] += 1
- else:
- table[word] = 1
- return table
- 去除无效的词,自己定义一个list:
- remove_words = ['the', 'a', 'bug', 'to', 'of', 'so', 'one', 'more', 'we', 'Update', 'app', 'our', 'issue','want', 'work']
- def remove_dict(obj, key):
- if key in obj.keys():
- obj.pop(key)
- for word in remove_words:
- remove_dict(words_number, word)
- 这个词库可以根据需要增加。
- 然后生成一张图表:
- def get_words_graphic(wordlist):
- keylist = wordlist.keys()
- vallist = wordlist.values()
- barwidth = 0.3
- xVal = numpy.arange(len(keylist))
- plt.xticks(xVal + barwidth / 2.0, keylist, rotation=90)
- plt.bar(xVal, vallist, width=barwidth, color='y')
- plt.title(u'词频分析图')
- 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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