七种测试方法,测试方法包括哪些内容
测定标准工时有几种方法?
谢谢！！！有人说有七种，真不知还一种是什么？还是要好好谢谢上楼的兄弟。[s:17] [s:17] [s:17]
系统测试的测试方法有哪些?
系统测试一般采取黑盒测试，系统测试的方法也比较多，其中常用的方法有：多任务测试、临界测试、中断测试、等价划分测试 多任务测试 多任务测试是指在非idle状态下，测试对象处于工作状态时，有新的事件发生，如手机进行通话时有短信进行，手机有电话呼入，这种情况就是“多任务”。 Eg：手机项目中，查看短信时，有来电时。。。 备注： 1.多任务是黑盒尤其是嵌入式设备中所必须进行的一项最基本的测试，也是最容易发现软件问题的测试； 2.多任务测试是测试系统模块之间相互影响的一种重要测试，这种测试一般会检测出如死机，系统重启，内存混乱，数据丢失等严重情况； 3.多任务测试应放在用户经常使用的模块组合上，测试时应将用户可能遇到的这些组合考虑进去，同时注意模块重合的时间点。 临界测试 在事件、任务刚刚发生、结束以及储存系统处于临界等边界状态下所进行测试 Eg：系统用户的容量为200，那么当人数达到到201时。。。 备注： 1.临界测试时系统测试中很容易发现问题。最重要的一点事临界值的把握，有概率性的出现就是一个测试点的问题； 2.一般事件发生的开始和结束瞬间以及涉及到内存处于满和空时临界侧四关注的重点，这些情况也是最容易出现问题。 中断测试 中断指软件在工作中被其他的任务或意外事件等情况终止推出，相应的测试即为中断测试； 中断测试有人为中断、新任务中断以及意外中断等几种情况。 Eg： ● 手机在短信编辑时突然有电话进入，短信编辑被中断（新事件中断） ● 手机短信在查看短信时，手机耗尽电池，自动关机（意外中断） ● 手机短信刚刚发送中，按下停止按钮停止发送（人为中断） 备注： 中断测试在函数结合和内存数据的存取时用的比较多的 等价类划分 是测试用例中的设计方法，这种方法从组件的等价类中选取典型的点进行测试如： 如系统中对于工资的限制在10W/月那么我们取4个值：1，5w，9w，10w，分别在不同的范围内进行测试。 当然，系统测试也采用GUI测试、功能测试、性能测试、压力测试、负载测试、安装测试等。 单元测试、集成测试、系统测试、验收测试、回归测试。 单元测试： 单元测试是对软件中的基本组成单位进行的测试，如一个模块、一个过程等等。它是软件动态测试的最基本的部分，也是最重要的部分之一，其目的是检验软件基本组成单位的正确性。一个软件单元的正确性是相对于该单元的规约而言的。因此，单元测试以被测试单位的规约为基准。单元测试的主要方法有控制流测试、数据流测试、排错测试、分域测试等等。 集成测试： 集成测试是在软件系统集成过程中所进行的测试，其主要目的是检查软件单位之间的接口是否正确。它根据集成测试计划，一边将模块或其他软件单位组合成越来越大的系统，一边运行该系统，以分析所组成的系统是否正确，各组成部分是否合拍。集成测试的策略主要有自顶向下和自底向上两种。 系统测试： 系统测试是对已经集成好的软件系统进行彻底的测试，以验证软件系统的正确性和性能等满足其规约所指定的要求，检查软件的行为和输出是否正确并非一项简单的任务，它被称为测试的“先知者问题”。因此，系统测试应该按照测试计划进行，其输入、输出和其他动态运行行为应该与软件规约进行对比。软件系统测试方法很多，主要有功能测试、性能测试、随机测试等等。 验收测试： 验收测试旨在向软件的购买者展示该软件系统满足其用户的需求。它的测试数据通常是系统测试的测试数据的子集。所不同的是，验收测试常常有软件系统的购买者代表在现场，甚至是在软件安装使用的现场。这是软件在投入使用之前的最后测试。 回归测试： 回归测试是在软件维护阶段，对软件进行修改之后进行的测试。其目的是检验对软件进行的修改是否正确。这里，修改的正确性有两重含义： ● 所作的修改达到了预定目的，如错误得到改正，能够适应新的运行环境等等； ● 不影响软件的其他功能的正确性。 上文内容不用于商业目的，如涉及知识产权问题，请权利人联系我，我们将立即处理
性能测试的实现方法是什么
一、测试用例无论是功能测试还是性能测试，执行用例时候都有优先级之分，对于性能测试来说，优先级可以这样划分：①.重要的（业务场景中的核心）②.重复的（用户使用频率最高的）③.重量级的（消耗大量系统资源的）设计性能测试用例的简要过程:1、具体的性能指标分为以下几类：①.系统容量（数据容量、用户量、用户并发量）②.系统并发度指标（注册用户、在线用户、并发用户）③.响应度指标（正常压力下响应能力、峰值压力下响应能力、异常压力下的响应能力）2、熟悉并且理解整个系统的业务逻辑、实现原理，然后进行需求拆分，得到性能测试需求点3、多个渠道得到具体性能要求，分析评估风险，优先级，是否进行测试等4、编写性能测试方案和用例，并进行评审通过，然后执行PS:一些性能测试的测试点a.查询 b.保存 c.统计 d.刷新 e.显示 f.传输 g.响应 h.下载举个例子：打开网络上其他媒介的文件，在网络拥堵的情况下打开执行相关操作，主要测试点如下：①.数据量小的时候主要执行查询统计刷新等功能点②.数据量累计到一定程度时的查询统计刷新时间（一定程度：根据实际情况与需求来确定范围） 二、常见的基础性能测试1、安全可靠性测试①.用户权限限制：对不同用户权限的限制情况②.用户和密码封闭性：对相应用户和密码进行次数限制③.屏蔽用户操作错误：对用户常见操作错误的提示和屏蔽情况④.错误提示的准确性：对用户的错误提示的准确度⑤.错误是否导致系统异常退出：有无操作错误引起系统异常退出的情况⑥.数据备份和恢复手段：系统是否提供备份及恢复功能，备份手段具体如何，是否对备份数据进行加密、压缩等⑦.输入数据有效性检查：对录入系统的数据进行有效性检查⑧.留痕功能：系统是否有操作日志，日志记录的操作情况的全面性和准确性，是否含有主要要素⑨.异常情况的影响：程序运行过程中进行掉电掉网等测试，考察数据和系统的受影响程度，若受损，是否有补救措施等⑩.数据传输安全性：对有特殊要求的数据传输，对其进行必要的加密处理，使用的算法等2、资源占用率测试①.软件安装所占用的硬盘空间：检查软件安装所占用的硬盘空间②.模块装载后内存占用量：检查模块装载后内存占用量（包括虚拟内存）③.模块卸载后内存释放量：检查模块卸载后内存释放率（包括虚拟内存）3、兼容性测试①.软件兼容：测试软件安装运行的适用平台②.硬件兼容：硬件平台的配置要求4、易用性测试①.易安装性：安装难易程度，是否符合当前流行的，易被接受的安装模式②.用户界面友好性：界面的简洁程度等③.易学性：相对用户使用者而言，学习使用的难度，对操作人员的要求等④.易操作性：操作的难易程度⑤.联机帮助丰富性：检查联机操作的准确性、全面性，以及关键操作时使用联机帮助的方便性5、用户文档测试①.用户手册的完整程度：用户手册内容的全面性、完整性②.用户手册描述与软件实际功能的一致性：手册与软件实际功能的一直程度③.用户手册的易理解程度：用户手册对重要操作④.用户手册提供的学习操作示例：对主要功能和关键操作提供的应用实例有多少，实例的详细程度6、效率测试①.通信效率：网络负载、吞吐率、利用率、响应时间、延迟等②.设备效率：CPU占用率、内存占用率、磁盘占用率、输入输出效率等，包括软件不工作状态下对硬件资源的占用情况和进行业务处理过程中对硬件资源的占用情况③.执行效率：典型业务场景的执行效率，例如关键的查询、统计等响应时间等7、可扩展性测试①.与异种数据接口：有无与其他数据的接口②.是否能扩展功能模块：能否根据用户要求扩展功能模块软件测试的测试方法有哪些?
软件测试行业因为其薪资高、压力小，受到了越来越多人的青睐，尤其是很多想转入IT行业的小白，软测也是他们的首选。那么软件测试的方法一共有几种呢? 软件测试方法有等价类划分法、边界值方法、因果图法、判定表法、正交排列法、错误推算法、场景法等。本文主要来为大家介绍一下等价类划分法和边界值方法。 一、等价类划分法 等价类划分法是把所有可能输入的数据，分成若干部分(子集)，在该子集合中，各个输入数据对于揭露程序中的错误都是等效的。测试某等价类的代表值就等于对这一类其他值的测试。等价类划分法是软件测试最经典的方法，只要有数据输入的地方就可以使用等价类划分法。因为穷举测试是不可能的，所以要使用最少的数据，达到最大的覆盖——覆盖功能和需求点。 二、边界值分析法 某种意义上来讲，黑盒测试在进行用例设计的时候，分析的就是软件的输入和输出。边界值分析法就是对输入和输出的边界值进行分析，得到一些数据进行测试的黑盒测试方法。它是对等价类划分法的补充。它要分析边界，而边界来自于等价类的边界。等价类分有效等价类和无效等价类，构建数据的时候从有效等价类里挑选任意的值。边界分析则是从等价类里挑选它的边界，所以它是暴露错误能力最强的一种测试方法。只要有数据输入的地方，一般就可以使用边界值。 边界值与等价类划分的区别 边界值分析不是从某等价类中随便挑一个作为代表，而是使这个等价类的每个边界都要作为测试条件，关注的是等价类的边界。而且边界值分析不仅考虑输入条件，还要考虑输出空间产生的测试边界情况。为什么除了等价类分析，还要进行边界值分析因为大量的错误都发生在输入或输出范围的边界上，而不是发生在输入输出范围的内部。所以测试要关注在极值上。针对各种边界情况设计测试用例，也可以查出更多的错误。 以上是关于软件测试的几种方法的介绍，由多测师亲自撰写，全网独家提供!地基场原位测试有哪七种方法?
《原生态武学》低89面有解释
7种检测Python程序运行时间、CPU和内存占用的方法
1. 使用装饰器来衡量函数执行时间 有一个简单方法，那就是定义一个装饰器来测量函数的执行时间，并输出结果： import time from functoolsimport wraps import random def fn_timer(function): @wraps(function) def function_timer(*args, **kwargs): t0= time.time() result= function(*args, **kwargs) t1= time.time() print("Total time running %s: %s seconds" % (function.__name__, str(t1- t0)) ) return result return function_timer @fn_timer def random_sort(n): return sorted([random.random() for i in range(n)]) if __name__== "__main__": random_sort(2000000) 输出：Total time running random_sort: 0.6598007678985596 seconds 使用方式的话，就是在要监控的函数定义上面加上 @fn_timer 就行了 或者 # 可监控程序运行时间 import time import random def clock(func): def wrapper(*args, **kwargs): start_time= time.time() result= func(*args, **kwargs) end_time= time.time() print("共耗时: %s秒" % round(end_time- start_time, 5)) return result return wrapper @clock def random_sort(n): return sorted([random.random() for i in range(n)]) if __name__== "__main__": random_sort(2000000) 输出结果：共耗时: 0.65634秒 2. 使用timeit模块 另一种方法是使用timeit模块，用来计算平均时间消耗。 执行下面的脚本可以运行该模块。这里的timing_functions是Python脚本文件名称。 在输出的末尾，可以看到以下结果：4 loops, best of 5: 2.08 sec per loop 这表示测试了4次，平均每次测试重复5次，最好的测试结果是2.08秒。 如果不指定测试或重复次数，默认值为10次测试，每次重复5次。 3. 使用Unix系统中的time命令 然而，装饰器和timeit都是基于Python的。在外部环境测试Python时，unix time实用工具就非常有用。 运行time实用工具： 输出结果为： Total time running random_sort: 1.3931210041 seconds real 1.49 user 1.40 sys 0.08 第一行来自预定义的装饰器，其他三行为： real表示的是执行脚本的总时间 user表示的是执行脚本消耗的CPU时间。 sys表示的是执行内核函数消耗的时间。 注意：根据维基百科的定义，内核是一个计算机程序，用来管理软件的输入输出，并将其翻译成CPU和其他计算机中的电子设备能够执行的数据处理指令。 因此，Real执行时间和User+Sys执行时间的差就是消耗在输入/输出和系统执行其他任务时消耗的时间。 4. 使用cProfile模块 5. 使用line_profiler模块6. 使用memory_profiler模块7. 使用guppy包
