数据驱动测试和关键词驱动测试的区别

简介: 数据驱动测试 数据驱动测试或 DDT 也被称为参数化测试。

DDT 是一种软件测试过程,通过应用一些条件(如验证输入)来测试计算机软件。软件测试采用多种方法,每种方法都有不同之处,以保持准确性。DDT 侧重于数据库中存在的一组数据,用于完成测试的自动化框架。从根本上说,该框架解决了进行单独测试时耗费大量时间和精力的问题。 为了更好地理解 DDT,让我们举个例子:DDT 类似于在庞大的数据集中搜索某个学生的详细信息。在这种情况下,我们只需输入学生编号,然后就能获得该学生的所有信息,就像在庞大的数据集中进行测试一样,我们只需输入经过验证的详细信息,这样就能获得正确的执行结果。 数据驱动测试有多种类型,其中的数据格式包括逗号分隔值(CSV)文件、Excel 表、数据库表、脚本数组和表变量。 DDT 主要集中在以下四种操作中: 将各种数据测试集合到一组数据(即数据库或文件)中。 形成可读脚本。 保存恢复的数据,然后根据需要对数据进行修正。

通过提供所需的输入处理测试部分。 DDT的优势: DDT 可保存测试脚本中的单个数据,类似的测试脚本可用于各种输入测试数据集,这样我们就能自动获得结果。 它为测试脚本提供了一个清晰的场景。 DDT 可以非常有效地维护所有记录,而且非常易于访问。 它能降低出错率。 对于我们人类创建者来说,DDT 非常易于处理。

关键词驱动测试(Keyword Driven Testing)
关键词驱动测试(KDT)也被称为基于动作单词的测试(Action Word Based Testing)。这种 KDT 也用于测试软件,对手动和自动测试都很有效。KDT 是一种脚本技术,可还原关键字并使用所有可在测试过程中应用的数据文件。它是高级关键字和低级关键字的结合,有一个关键字参数,然后在测试过程中使用。 在 KDT 中,我们首先要单独找出一组关键字,然后再确定功能,以便该关键字如何相应地工作。KDT 基本上用于网页,如网站页面的打开和关闭、光标、击键、输入文本信息等,所有这些都由 KDT 管理。
KDT 的过程包括多种情况,例如它将测试过程的文档(如使用中的数据和功能)分离开来,并在指令的帮助下进行测试。它将测试过程分为两个阶段,即设计和开发阶段以及执行阶段。 要创建 KDT 框架,我们需要明确以下几点:
Excel 表: 首先,我们必须确定关键字,并将所有关键字存储在 Excel 表中。
功能库: 该库包括所有网站登录和所有处理过程。
数据表: 用于存储测试时使用的所有数据。
对象库: 它取决于关键字,根据关键字我们可以实现对象存储库。
测试脚本: 根据框架蓝图,我们可以为每个测试用例编写测试脚本。

KDT 的优势 :
KDT有助于减少在系统或软件测试(SUT)过程中可能出现的小错误。 它是一个开放式框架,我们可以访问其中的所有工具和数据。 通过使用它,可以更高效地编写所有测试。 测试脚本的所有细节都不会被用户发现。 KDT 维护要求低,可长期使用。 测试用例更易于阅读和理解。
image.png

目录
相关文章
|
26天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
智能化软件测试:AI驱动的自动化测试策略与实践####
本文深入探讨了人工智能(AI)在软件测试领域的创新应用,通过分析AI技术如何优化测试流程、提升测试效率及质量,阐述了智能化软件测试的核心价值。文章首先概述了传统软件测试面临的挑战,随后详细介绍了AI驱动的自动化测试工具与框架,包括自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)算法在缺陷预测、测试用例生成及自动化回归测试中的应用实例。最后,文章展望了智能化软件测试的未来发展趋势,强调了持续学习与适应能力对于保持测试策略有效性的重要性。 ####
|
27天前
|
机器学习/深度学习 算法 UED
在数据驱动时代,A/B 测试成为评估机器学习项目不同方案效果的重要方法
在数据驱动时代,A/B 测试成为评估机器学习项目不同方案效果的重要方法。本文介绍 A/B 测试的基本概念、步骤及其在模型评估、算法改进、特征选择和用户体验优化中的应用,同时提供 Python 实现示例,强调其在确保项目性能和用户体验方面的关键作用。
31 6
|
29天前
|
机器学习/深度学习 算法 UED
在数据驱动时代,A/B 测试成为评估机器学习项目效果的重要手段
在数据驱动时代,A/B 测试成为评估机器学习项目效果的重要手段。本文介绍了 A/B 测试的基本概念、步骤及其在模型评估、算法改进、特征选择和用户体验优化中的应用,强调了样本量、随机性和时间因素的重要性,并展示了 Python 在 A/B 测试中的具体应用实例。
30 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
探索AI驱动的自动化测试新纪元###
本文旨在探讨人工智能如何革新软件测试领域,通过AI技术提升测试效率、精准度和覆盖范围。在智能算法的支持下,自动化测试不再局限于简单的脚本回放,而是能够模拟复杂场景、预测潜在缺陷,并实现自我学习与优化。我们正步入一个测试更加主动、灵活且高效的新时代,本文将深入剖析这一变革的核心驱动力及其对未来软件开发的影响。 ###
|
2月前
|
测试技术 网络安全
什么是软件测试? 软件测试都有什么岗位 ?软件测试和调试的区别? 软件测试和开发的区别? 一位优秀的测试人员应该具备哪些素质? 软件测试等相关概念入门篇
文章全面介绍了软件测试的基本概念、目的、岗位分类、与开发和调试的区别,并阐述了成为优秀测试人员应具备的素质和技能。
271 1
什么是软件测试? 软件测试都有什么岗位 ?软件测试和调试的区别? 软件测试和开发的区别? 一位优秀的测试人员应该具备哪些素质? 软件测试等相关概念入门篇
|
2月前
|
人工智能 前端开发
大模型体验体验报告:OpenAI-O1内置思维链和多个llm组合出的COT有啥区别?传统道家理论+中学生物理奥赛题测试,名不虚传还是名副其实?
一个月前,o1发布时,虽然让人提前体验,但自己并未进行测试。近期终于有机会使用,却仍忘记第一时间测试。本文通过两个测试案例展示了o1的强大能力:一是关于丹田及练气的详细解答,二是解决一道复杂的中学生物理奥赛题。o1的知识面广泛、推理迅速,令人印象深刻。未来,或许可以通过赋予o1更多能力,使其在更多领域发挥作用。如果你有好的测试题,欢迎留言,一起探索o1的潜力。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 监控 计算机视觉
目标检测实战(八): 使用YOLOv7完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
本文介绍了如何使用YOLOv7进行目标检测,包括环境搭建、数据集准备、模型训练、验证、测试以及常见错误的解决方法。YOLOv7以其高效性能和准确率在目标检测领域受到关注,适用于自动驾驶、安防监控等场景。文中提供了源码和论文链接,以及详细的步骤说明,适合深度学习实践者参考。
558 0
目标检测实战(八): 使用YOLOv7完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
|
2月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 数据可视化
目标分类笔记(二): 利用PaddleClas的框架来完成多标签分类任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
这篇文章介绍了如何使用PaddleClas框架完成多标签分类任务,包括数据准备、环境搭建、模型训练、预测、评估等完整流程。
149 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
目标分类笔记(一): 利用包含多个网络多种训练策略的框架来完成多目标分类任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
这篇博客文章介绍了如何使用包含多个网络和多种训练策略的框架来完成多目标分类任务,涵盖了从数据准备到训练、测试和部署的完整流程,并提供了相关代码和配置文件。
66 0
目标分类笔记(一): 利用包含多个网络多种训练策略的框架来完成多目标分类任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
|
2月前
|
机器学习/深度学习 XML 并行计算
目标检测实战(七): 使用YOLOX完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
这篇文章介绍了如何使用YOLOX完成图像目标检测任务的完整流程,包括数据准备、模型训练、验证和测试。
240 0
目标检测实战(七): 使用YOLOX完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)