Современное тестирование: искусственный интеллект и машинное обучение
В настоящее время тестирование программного обеспечения продолжает развиваться. Разработчики используют искусственный интеллект и машинное обучение для создания более эффективных автоматизированных тестов. Эти технологии позволяют выявлять ошибки несоответствия на ранних этапах разработки, а также оптимизировать процесс тестирования.
В заключение, история развития тестирования и отладки программного обеспечения является увлекательной динамичной. От ручного до автоматизации искусственного интеллекта, процесс эволюционировал со временем, становясь более эффективным автоматизированным. следующей главе мы рассмотрим основные принципы методологии тестирования, а также узнаем, как применять их на практике.
Глава 2. Методы и техники тестирования
2.1. Черный ящик тестирования
В предыдущей главе мы рассмотрели основные принципы тестирования и отладки прикладного программного обеспечения. Теперь давайте погрузимся в одну из наиболее эффективных широко используемых методологий – черный ящик тестирования.
Что такое черный ящик тестирования?
Черный ящик тестирования – это методология тестирования, при которой тестируемый продукт или система рассматривается как "черный ящик", то есть мы не знаем, он работает внутри, но можем наблюдать его поведение на входных и выходных данных. Этот подход позволяет нам сосредоточиться функциональных характеристиках продукта, вдаваясь в детали внутренней реализации.
Принципы черного ящика тестирования
Черный ящик тестирования основан на нескольких ключевых принципах:
1. Независимость от реализации: Мы не знаем, как работает продукт внутри, и должны полагаться на эту информацию при тестировании.
2. Фокус на функциональности: Мы тестируем продукт основе его функциональных характеристик, без учета внутренней структуры.
3. Использование входных и выходных данных: Мы тестируем продукт, подając ему входные данные наблюдая за выходными данными.
Типы черного ящика тестирования
Существует несколько типов черного ящика тестирования, включая:
1. Эквивалентное разделение: Мы делим входные данные на эквивалентные классы и тестируем продукт для каждого класса.
2. Граничное значение: Мы тестируем продукт на граничных значениях входных данных, чтобы убедиться, что он работает корректно.