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软件自动化测试中测试用例最小化技术的研究

【摘要】: 软件测试是保证软件质量的重要手段。在当今软件使用日益普及的今天,软件测试在软件开发中的地位变得越来越重要。随着软件规模的不断扩大,测试的难度加大,对软件自动化测试的需求也逐渐扩大。到今天,软件自动化测试已经发展成了软件工程中的一个重要研究方向。 软件自动化测试最终付诸为测试框架或测试工具的形式投入实际应用。回归测试作为软件生命周期的一个组成部分,在整个软件测试过程中占有很大的比重,软件开发的各个阶段都需要进行回归测试。因此本文在研究了现有的测试框架的基础上,提出了一个自动化回归测试框架ASTF(Automatic Software Testing Framework),可用于不同环境配置和平台的回归测试。它支持静态分析、动态分析、自动化回归测试,可以自动捕获用户输入,更新测试用例库,并对原始用例库进行最小化,提高测试效率。ASTF主要基于代码插装和捕获回放技术实现这些功能,提高了捕获回放的效率,易于实现测试用例的自动抽取。本文重点对测试用例最小化算法和自动化回归测试进行了研究,使用了基于GRE启发式算法的测试用例最小化算法对原始测试用例集进行了精简,去除了冗余的用例,提高了测试效率,并将测试用例最小化技术结合到回归测试中。 回归测试作为软件生命周期的一个组成部分,在整个软件测试过程中占有很大的比重,软件开发的各个阶段都需要进行回归测试。 本文首先针对回归测试的特点,提出了一个自动化回归测试框架ASTF,它具有良好的通用性和移植性。再次,对框架中的关键技术给出了解决方案。最后对测试用例最小化技术进行了深入研究,将GRE启发式算法应用于本框架中测试用例最小化,减少了回归测试中重测所有用例引起的资源浪费。

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