Datengetriebenes Testen mit QF‑Test
Datengetriebenes Testen (DDT) ist ein sehr wichtiger Aspekt von Testautomatisierung. Das Ziel ist einen gegebenen Test oder ein ganzes Testset mehrere Male laufen zu lassen mit unterschiedlichen Datensätzen und verschiedenen erwarteten Resultaten. Die Testsets enthalten typischer Weise Werte mit Grenz- oder Teilwerten. QF‑Test hat mehrere Mittel Daten zu speichern oder externe Daten für Daten getriebene Tests zu benutzen.
Die riesige Anzahl von Testfall Wiederholungen (Iterationen) macht Daten getriebenes Testen (DDT) günstig für die Automatisierung mit QF-Test, aber teuer für manuelles Testen, siehe Testautomatisierung und ROI.
Ein wesentlicher Aspekt agiler Softwareentwicklung ist der Anspruch auf schnelles Feedback. Nicht umsonst gewinnen explorative Testansätze immer mehr an Bedeutung. Doch auch automatisierte Tests können dazu beitragen, zeitnahe Rückmeldung in Bezug auf die Qualität zu erhalten und das nicht nur in Form von Regressionstests.
Dieser Vortrag von Ralf Somplatzki (GEBIT Solutions GmbH) "Wenn das Daten Chamäleon der User Story auf den Zahn fühlt", den er im Rahmen der ASQF Net Week gehalten hat, zeigt anhand eines konkreten Beispiels, wie datengetriebene Ende-zu-Ende Tests mit QF-Test eine Alternative zum oft linearen Aufbau von Testsuiten darstellen können.
Die Herausforderung ist ein geeigneter, modularer Schnitt einzelner Testfälle, die auf Basis strukturierter Testdaten abgefahren werden können. Durch datengetriebene Automatisierung kann das Testobjekt variantenreich untersucht werden ohne redundante Automatisierungseinheiten. Dabei bleiben die eigentlichen Testsuiten klein und wartbar. Darüber hinaus sind sie innerhalb eines Sprints ohne große Aufwände anpassbar. So lässt sich auch für geänderte Programmteile durch umfassende Testvarianten bereits belastbares Qualitäts-Feedback einholen.
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