软件测试模型

简介:

对于软件测试模型网上也有很多关于它的解释,下面我也从他们各自的特点及优缺点方面,简单给大家介绍一下:


  一、V模型

  1.1 V模型特点


  (1)V模型有阶段性、顺序性和依赖性;

  (2)V模型的测试策略既包括低层测试又包括高层测试(低层测试为了检查源代码,高层测试为了使整个系统满足用户的需求);

  (3)V模型有质量保证的观点。


  1.2 V模型优点


  (1)应用瀑布模型的思想将复杂的测试工作按阶段划成各个小阶段来实现;

  (2)从多角度测试系统:将系统从模块到集成再到系统和用户测试的思路可以使系统缺陷尽可能多地暴露出来。


  1.3 V模型缺点


  把软件的开发视为需求、设计、编码等一系列串行的活动。同样开发和测试保持一种线性的前后关系,需要有严格的指令表示上一阶段完全结束,才可正式开始下一个阶段。这样就无法支持迭代、自发性以及变更调整。


  二、W模型


  2.1W模型优点


  相对于V模型,W模型更科学。W模型是V模型的发展,强调的是测试伴随着整个软件开发周期,而且测试的对象不仅仅是程序,需求、功能和设计同样要测试。测试与开发是同步进行的,从而有利于尽早地发现问题。


 2.2W模型缺点


  W模型也有局限性。W模型和V模型都把软件的开发视为需求、设计、编码等一系列串行的活动,无法支持迭代、自发性以及变更调整。


  三、H模型


  3.1 H模型特点


  (1)强调软件测试不仅仅指执行测试,还包括很多其它的活动。

  (2)强调软件测试是一个独立的流程,贯穿整个生命周期,与其他流程并发地进行。
(3)强调测试要尽早准备,尽早执行。

  (4)强调测试是根据测试物的不同而分层次进行的。


  3.2 H模型优点


  (1)将软件测试从开发中独立出来,有利于测试人员研究更深的测试技术。

  (2)如果测试组同时要测试多个项目或产品时,可以实现对测试技术成果的重复利用及测试人员高效调整。

  (3)在缺陷修复问题上不会受某项目组内部人员的限制。


  3.3 H模型缺点


独立的测试组使得测试人员对系统认识不够深入,影响测试质量及测试效率。


  四、X模型

  4.1 X模型特点


  (1)引入探索性测试,使测试模型与现实情况更接近。

  (2)强调单元测试及集成测试的重要性


  4.2 X模型优点


  (1)接近现实。

  (2)给探索性测试建立了一种理论基础,可以更好地指导人们做好探索性测试。

  (3)给单元测试及模块/接口测试一个行之有效的理论方法


  4.3 X模型缺点


  (1)只强调了测试过程中的部分内容,没有对需求测试、验收测试等内容进行说明。

  (2)没有描述测试与开发、需求各环节的关系。

  (3)没有描述出测试流程的整个过程。


  五、前置测试模型


  5.1 前置测试模型特点


  (1)将开发与测试紧密结合,将开发和测试的生命周期整合到一起,并标识关键行为。
(2)对每一个交付的内容进行测试,每一个交付的开发结果都要进行测试,程序不是唯一测试的内容。

  (3)在设计阶段进行测试计划和测试设计。

  (4)测试与开发结合在一起,将测试执行与开发结合在一起。

  (5)让验收测试和技术测试保持相互独立性


  5.2 前置测试的优点


  (1)质量保证和质量控制严格,增强测试质量。

  (2)测试贯穿于开发的时时刻刻贯穿开发的边边角角,有效地提高了测试。

  (3)对验收测试非常强调,并用双重方式测试,保证系统能成功验收。


  5.3 前置测试的缺点


  (1)流程管理复杂

  (2)需求变化时很难应付

  (3)对文档要求较高、对质量管理、配置管理、项目管理要求高。


这五个测试模型也是辅助你测试而已,结合自己测试项目实际情况进行测试,当然不能盲目依靠教学教材,有时在测试中,也并非按部就班,理论并等于实践,实践出真知!


相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
如何让AI更“聪明”?VLM模型的优化策略与测试方法全解析​
本文系统解析视觉语言模型(VLM)的核心机制、推理优化、评测方法与挑战。涵盖多模态对齐、KV Cache优化、性能测试及主流基准,助你全面掌握VLM技术前沿。建议点赞收藏,深入学习。
421 8
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 分布式计算
Java 大视界 --Java 大数据机器学习模型在金融风险压力测试中的应用与验证(211)
本文探讨了Java大数据与机器学习模型在金融风险压力测试中的创新应用。通过多源数据采集、模型构建与优化,结合随机森林、LSTM等算法,实现信用风险动态评估、市场极端场景模拟与操作风险预警。案例分析展示了花旗银行与蚂蚁集团的智能风控实践,验证了技术在提升风险识别效率与降低金融风险损失方面的显著成效。
|
8月前
|
存储 人工智能 测试技术
小鱼深度评测 | 通义灵码2.0,不仅可跨语言编码,自动生成单元测试,更炸裂的是集成DeepSeek模型且免费使用,太炸裂了。
小鱼深度评测 | 通义灵码2.0,不仅可跨语言编码,自动生成单元测试,更炸裂的是集成DeepSeek模型且免费使用,太炸裂了。
141484 29
小鱼深度评测 | 通义灵码2.0,不仅可跨语言编码,自动生成单元测试,更炸裂的是集成DeepSeek模型且免费使用,太炸裂了。
|
8月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 API
阿里云零门槛、轻松部署您的专属 DeepSeek模型体验测试
DeepSeek R1是基于Transformer架构的先进大规模深度学习模型,2025年1月20日发布并开源,遵循MIT License。它在自然语言处理等任务上表现出色,高效提取特征,缩短训练时间。阿里云推出的满血版方案解决了服务器压力问题,提供100万免费token,云端部署降低成本,用户可快速启动体验。虽然回答速度有待提升,但整体表现优异,备受关注。
302 8
|
8月前
|
人工智能 IDE 测试技术
用户说 | 通义灵码2.0,跨语言编码+自动生成单元测试+集成DeepSeek模型且免费使用
通义灵码, 作为国内首个 AI 程序员,从最开始的内测到公测,再到通义灵码正式发布第一时间使用,再到后来使用企业定制版的通义灵码,再再再到现在通义灵码2.0,我可以说“用着”通义灵码成长的为数不多的程序员之一了吧。咱闲言少叙,直奔主题!今天,我会聊一聊通义灵码的新功能和通义灵码2.0与1.0的体验感。
|
8月前
|
人工智能 IDE 测试技术
用户说 | 通义灵码2.0,跨语言编码+自动生成单元测试+集成DeepSeek模型且免费使用
用户说 | 通义灵码2.0,跨语言编码+自动生成单元测试+集成DeepSeek模型且免费使用
|
11月前
|
编解码 人工智能 自然语言处理
迈向多语言医疗大模型:大规模预训练语料、开源模型与全面基准测试
【10月更文挑战第23天】Oryx 是一种新型多模态架构,能够灵活处理各种分辨率的图像和视频数据,无需标准化。其核心创新包括任意分辨率编码和动态压缩器模块,适用于从微小图标到长时间视频的多种应用场景。Oryx 在长上下文检索和空间感知数据方面表现出色,并且已开源,为多模态研究提供了强大工具。然而,选择合适的分辨率和压缩率仍需谨慎,以平衡处理效率和识别精度。论文地址:https://www.nature.com/articles/s41467-024-52417-z
164 2
|
测试技术
谈谈【软件测试的基础知识,基础模型】
谈谈【软件测试的基础知识,基础模型】
123 5
|
敏捷开发 测试技术
开发模型(瀑布、螺旋、scrum) 和 测试模型(V、W)、增量和迭代、敏捷(思想)及敏捷开发 scrum
文章详细介绍了软件开发过程中的不同开发模型(瀑布、螺旋、Scrum)和测试模型(V模型、W模型),以及增量和迭代的概念,最后阐述了敏捷思想及其在敏捷开发(如Scrum)中的应用。
1322 0
开发模型(瀑布、螺旋、scrum) 和 测试模型(V、W)、增量和迭代、敏捷(思想)及敏捷开发 scrum
|
人工智能 测试技术 PyTorch
AI计算机视觉笔记二十四:YOLOP 训练+测试+模型评估
本文介绍了通过正点原子的ATK-3568了解并实现YOLOP(You Only Look Once for Panoptic Driving Perception)的过程,包括训练、测试、转换为ONNX格式及在ONNX Runtime上的部署。YOLOP由华中科技大学团队于2021年发布,可在Jetson TX2上达到23FPS,实现了目标检测、可行驶区域分割和车道线检测的多任务学习。文章详细记录了环境搭建、训练数据准备、模型转换和测试等步骤,并解决了ONNX转换过程中的问题。

热门文章

最新文章