最近在企业里面看了一些测试案例的数据准备,发现了一个共性问题:测试数据中存在大量冗余,这些冗余会给后续的测试案例及数据维护带来大量的成本。
为了便于大家理解,先举一个例子:
测试信用卡交易金额汇总,测试数据完全从 csv 中加载,每个测试案例根据 csv 中的数据,assert 特定返回值(由于篇幅限制,这里只举了一个简单的例子。实际看到的情况是,csv 完全没有字段名称信息,一行里面成百上千个数据,而且还有许许多多类似结构的 csv 文件作为测试数据)。
Csv1
Csv2
在这两个文件里面,我注意到有大量冗余。以 csv 格式的测试案例为例,想象一下如果未来这个表结构发生变化(增加或减少字段),那么需要修改所有这些 csv 文件,会是什么样的工作量!
在乔梁翻译的《持续交付:发布可靠软件的系统方法》一书,其实已经给出了解决思路,只不过由于没有具体实例,不是很容易理解。
经何勉提醒,发现在《实例化需求》一书中,也提到了类似思路,但同样都没有实例,:):
下面我们就以上面例子为基础,说明一下两本书中的思路如何具体应用:
- 应用程序引用数据 (Application reference data) 是测试无关数据,但它们是应用程序启动所必需的,这些数据往往是指一些基表和基础数据;
- 测试引用数据(Test reference data)是那些和测试相关,但是对测试行为没有多大影响的数据,在下面两个例子中,黄色就是测试引用数据
- 测试专属数据(Test specific data):真正影响测试行为的特征数据
了解了测试引用数据和测试专属数据的区别后,我就可以介绍测试数据构造第一秘技了:
将测试引用数据和测试专属数据的准备过程分离,分离复用测试引用数据准备,而将测试专属数据保存在测试脚本中。
具体的做法是,第一个例子中,我们建议在每个测试案例里面,先使用一段公共程序为每个案例准备一样的测试引用数据,然后再用 UPDATE 语句来将测试专属数据导入,测试案例的伪码如下:
测试案例 1
从 CSV 导入测试引用数据
测试专属数据导入
UPDATE transactions SET amount = 15.99 WHERE id = 1; UPDATE transactions SET amount = 30.98 WHERE id = 2; UPDATE transactions SET amount = 75.95 WHERE id = 5; UPDATE transactions SET amount = 150.9 WHERE id = 10;UPDATE transactions SET amount = 750.5 WHERE id = 50;
测试执行
测试验证 (总和是 1024.32)
测试案例 2
从 CSV 导入测试引用数据
测试专属数据导入
UPDATE transactions SET amount = 34.56 WHERE id = 1; UPDATE transactions SET amount = 56.78 WHERE id = 2; UPDATE transactions SET amount = 57.97 WHERE id = 5; UPDATE transactions SET amount = 44.32 WHERE id = 10; UPDATE transactions SET amount = 234.65 WHERE id = 50;
测试执行
测试验证 (总和是 428.28)
这样做主要有两点好处:
- 测试案例可维护性:上面这些案例中,测试引用数据由于使用了 INSERT 语句,它其实会受到数据库表结构变化的影响,而测试专属数据准备由于使用 UPDATE 语句,不会受到数据库表结构变化的影响。我们通过统一测试引用数据准备程序,将这种变化的冲击大大降低,未来数据表结构变更,我们只需修改统一的测试引用数据准备程序而无需修改每一个案例,这其实暗合了 DRY 原则(Don’t repeat yourself)。
- 测试案例可读性:由于我们将测试引用数据准备从独立出来了,只要看测试案例本身,就可以明确地看到测试专属数据,被测行为和结果验证,让案例可读性大大提升。
为了便于大家理解,我们再举另一个例子,假设有一个测试汇率转换接口,测试输入是 xml 文件:
XML1
XML2
应用测试引用数据和测试专属数据分离原则,可以看到哪些是引用数据,哪些是专属数据
因此,在测试案例中,我们会先准备并加载一个基底 XML 文件,再设置测试专属数据,下面是利用 Robot Framework 编写的两个测试案例,可以看出,未来如果 XML 文件的结构有任何变更,我们都只需要修改基底 XML 文件即可,而不需要修改任何测试案例了
Base.xml
至此,我们想大家已经明白,对于测试数据准备这个步骤而言,将测试引用数据和测试专属数据分离,会非常有效地提升测试案例可维护性和可读性。
如果大家感兴趣,可以加入我本人建立了一个“分层自动化测试”QQ 群 20442181 进一步讨论,或关注微信号 Agile-Testing-China。
作者简介
吴穹,资深敏捷专家,Agilean 联合创始人
感谢侯伯薇对本文的审校。
给InfoQ 中文站投稿或者参与内容翻译工作,请邮件至 editors@cn.infoq.com 。也欢迎大家通过新浪微博( @InfoQ )或者腾讯微博( @InfoQ )关注我们,并与我们的编辑和其他读者朋友交流。
活动推荐:
2023年9月3-5日,「QCon全球软件开发大会·北京站」 将在北京•富力万丽酒店举办。此次大会以「启航·AIGC软件工程变革」为主题,策划了大前端融合提效、大模型应用落地、面向 AI 的存储、AIGC 浪潮下的研发效能提升、LLMOps、异构算力、微服务架构治理、业务安全技术、构建未来软件的编程语言、FinOps 等近30个精彩专题。咨询购票可联系票务经理 18514549229(微信同手机号)。
评论