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作者:京东零售 周雪梅 。
以数据思维和技能提高测试覆盖率和效率。数据应用测试,功能测试主要聚焦在数据流向(输入和输出).
数据质量组当前主要承接黄金眼和商智中的供应链模块,商智包括PC(品牌版:商家端,运营端)和M端。各模块的产品特征和测试范围和策略的通用模式如下图所示,图中灰色部分是待建设中.
从图中可见,产品的数据流向主要包括业务数据、模型数据、后台应用、前台应用四个模块,更细一点数据流向包括以下几步 。
测试策略,首先聚焦在从0到1的测试场景,后面会针对一些特殊场景进行单独的介绍.
模型数据的测试前提是了解到数据安全和数据时效(特别是deadline时间),策略主要包括探测、功能测试、监控.
后台测试的测试范围主要集中在功能(指标维度的准确性)、性能和安全.
前台测试聚焦在数据的输入输出和其他。输入指前台的请求入参是否准确;输出是指前台样式展示和数据取值(即后台接口返回的key和前台展示的映射关系)。其他是指页面兼容性和资源权限等.
1)前台输入测试,现状是采用手工+录制识别的方式验证请求入参是否准确。录制识别的方式采用chrome插件MeterSphere JMX Recorder录制前台请求并导出为jmx文件,录制的方式建议每次改变一个查询条件触发后台查询。对导出的jmx文件进行识别转换为df,利用窗口函数去验证这一请求和上一次请求的不同之处是否只有1处。下面两图分别为文件解析后的df对象和检测入参变化的结果(rank非1的变化数大于等于2就需要细化查看是否有问题,其中变化项change_value,变化数change_n,请求的顺序rank),执行命令#python test_web_input.py jmx文件(autotest-data/公共/前端) 。
2)前台输出测试范围主要包括页面样式展示、数据映射等。当前在持续建设用例模板.
3)前台的其它测试,兼容和权限 。
数据应用的技改指数值未变,架构升级.
测试方案是新表和老表数据对比结果是否一致,采用的方式有两种,1)hivesql的join;2)差集为空 。
测试方案是新老应用的接口数据是否一致,采用的方式是接口测试。选择入参列表,循环遍历新老接口,对接口返回转换为df,df对比是否一致 。
自动化沉淀到中coding中,里面包含了数据、后台和前台三个模块.
最后此篇关于以数据思维和技能提升数据应用测试实践的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于以数据思维和技能提升数据应用测试实践的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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