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)。
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;
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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:
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
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。
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