Software testing. Lezione 3 Functional Testing Federica Spiga A.A Autori: A.Bei/F.Rabini/F.

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1 1 Software testing Lezione 3 Functional Testing Federica Spiga A.A Autori: A.Bei/F.Rabini/F.Spiga

2 2 Functional Testing Sotto la dicitura funzionale si raccolgono i criteri di progettazione dei test che si basano solamente sui requisiti di un programma. Sono definiti come criteri black-box Nella progettazione dei test interverranno solamente le caratteristiche esterne del programma: la sua interfaccia di ingresso/uscita e l ambiente di esecuzione. I criteri funzionali prevedono di selezionare l insieme dei dati di ingresso che costituirà il test a partire dallo studio delle funzionalità di un programma. Si distinguono in base alle regole con cui sono individuati i casi rilevanti che costituiranno la materia del test. Nel caso di specifiche espresse in linguaggio formale i criteri funzionali sono più facilmente applicabili e spesso è possibile ricorrere a strumenti automatici per generare direttamente i casi di test o, comunque, è possibile definire delle regole che rendono il procedimento automatizzabile. Se le specifiche non sono espresse formalmente o sono espresse in linguaggio naturale, i criteri funzionali risultano di più difficile applicazione e diventa fondamentale l esperienza dei professionisti incaricati di progettare i test

3 Black Box Vs White Box 3

4 4 Come deve essere un buon caso di test?? Efficace: (in senso statistico) deve essere in grado di rilevare un bug se questo è presente Deve rilevare problemi significativi Credibile (no Corner Case ) Esito facilmente interpretabile Utile per il troubleshooting Complessità appropriata allo stato di maturità dell applicazione Un Test deve essere ragionevolmente in grado di fornire Informazioni (Kaner)

5 Strategie di test funzionali black box 5

6 6 Smoke testing Eseguito non appena l applicazione viene mandata in Test E un test non strutturato e non esaustivo che si focalizza solo su un alcune funzionalità principali Valuta la stabilità dell applicazione ai fini di test successivi Il termine smoke test deriva dal testing di componenti dell HW: inserendo un componente nuovo, se non usciva il fumo il test era considerato passed

7 7 Function and Domain testing L analisi di dominio (domain analysis) è uno strumento semplice ed efficace per la selezione dei valori di test. Decomposizione delle funzionalità Per ogni funzionalità la scelta dei dati di input viene eseguita tramite tecniche di decomposizione La progettazione dei casi di Test è formalizzata nei Test Case La scelta dei dati di Test è formalizzata nei TestScript

8 8 Function and Domain testing progettazione test case Il test funzionale viene condotto a diversi livelli di integrazione, ed in particolare: A livello del singolo modulo Al termine dell integrazione tra due sottosistemi oppure tra un sottosistema ed un singolo modulo A Al termine dell integrazione dell intero sistema. La metodologia adottata prevede la decomposizione gerarchica di ciascuna funzionalità in: FTR, che indica la funzione a livello più alto TR, che descrive il caso di test o la funzione elementare TS che rappresenta la parte operativa del test stesso.

9 9 Function and Domain testing progettazione test case Ad ogni TR può corrispondere uno o più Test Script (TS); Il TS rappresenta un istanza del caso di test definita per descrivere e soddisfare le condizioni alle quali sottoporre la funzione applicativa, documentando univocamente i passi operativi che permettono l esecuzione del test. Gli script rappresentano quindi una sequenza di azioni compiute sull applicativo in esame. Dovendo essere reiterabili, potrà risultare necessario considerare più dati di input; si avrà, inoltre, l indicazione delle condizioni di output da verificare.

10 10 Function and Domain testing progettazione test case I TS descrivono le condizioni da realizzare per verificare le situazioni d uso dell applicazione sotto i seguenti aspetti: Requisiti per l esecuzione dello script; Stato iniziale e finale dell applicazione; Operazioni da svolgere; Dati di ingresso da utilizzare; Dati sugli archivi; Risultati attesi, positivi o negativi, in termini di dati o messaggi restituiti, stati del sistema e dati sugli archivi.

11 Function and Domain testing - progettazione test case 11

12 12 Scenario testing Testa lo scenario di Business Coinvolge più feature del sistema => Ad ogni scenario corrispondono più test cases È un testing in cui ci si concentra su ciò che fa l utente, piuttosto che su ciò che fa il software. Richiede che vengano catturati i task eseguibili dall utente (es. i casi d uso), per poi usarli insieme ai loro scenari alternativi come casi di test. In pratica, si andranno a coprire con i casi di test tutte le varianti di comportamento di un caso d uso.

13 13 State Model Testing L applicazione di questo criterio si basa sulla costruzione, ottenuta a partire dai requisiti o dalle specifiche del programma, di un grafo che lega un insieme di fatti elementari di ingresso (cause) e di uscita (effetti) in una rete combinatoria che definisce delle relazioni di causa-effetto, I casi di test si ricavano risalendo il grafo a partire dalle combinazioni di fatti elementari d uscita e ottenendo le combinazioni di fatti elementari di ingresso che le generano. Il grafo causa-effetto può essere costruito durante la fase di validazione dei requisiti, per mettere in luce contraddizioni ed evidenziare parti mancanti di logica.

14 14 State Model Testing Significa creare una catena di test che permetta di visitare tutti i nodi del grafo con sui sono rappresentati gli stati dell applicazione

15 15 Exploratory testing Il tester non deriva i casi di test da documentazione formalizzata, ma li progetta nel momento in cui testa l applicazione Approccio incrementale: man mano che procede la test execution vengono realizzate sempre nuove e migliori prove di test Il tester impara continuamente dall applicazione che sta testando Il rischio è che si perda la visione d insieme e si vada in profondita su parti del prodotto, mentre se ne trascurano altre

16 16 Regression testing Viene eseguito dopo un generico ciclo di bug fixing Ha i seguenti obiettivi: Verificare che i bug dichiarati Fixed lo siano effettivamente Controllare che i cambiamenti non abbiano introdotto nuovi bug Automatizzabile Poco efficace: la percentuale di bug rilevati su test dichiarati OK è tra 5% e 20%

17 17 Risk Based testing Prioritizzare l effort di test su aree/ funzionalità dell applicazione ritenute più rischiose Come valuto il rischio di una funzionalià/area? Probabilità della verifica di un fault Importanza della funzionalità del processo di Business Gravità delle conseguenze del fault

18 18 Test funzionale Data based black box testing Boundary value Input indipendenti ed in quantità numeriche (es: età) Si sospettano errori se l input è inserito nei limiti dell intervallo consentito Equivalence partitioning Input indipendenti ed in quantità numeriche Sisospettano errori computazionali Si può assumere che l input sia suddivisibile in classi di equivalenza Decision table Input dipendenti Sisospettano errori computazionali

19 Equivalence partitioning Per input numerici si suddivide il dominio in sottodomini (classi di equivalenza). Si esegue un test case per ogni sottodominio Si assume: Partizionamento in classi di eq.independenti Ridondanza in ogni sottodominio Il dominio dei dati di ingresso è ripartito in classi di equivalenza: due valori d ingresso appartengono alla stessa classe di equivalenza se, in base ai requisiti, dovrebbero produrre lo stesso comportamento del programma. g f e a b c d x La progettazione dei casi di test prosegue in modo da esercitare il programma su valori rappresentanti di ognuna delle classi di equivalenza. Il criterio è economicamente valido solo per quei programmi per cui il numero dei possibili comportamenti è sensibilmente inferiore alle possibili configurazioni d ingresso. 19

20 21 Equivalence partitioning Se una condizione di ingresso specifica un range di valori, identificare una classe di equivalenza valida e due invalide. Esempio: Se abbiamo l insieme di valori {1,...., 99} allora occorreranno le seguenti classi: Classe di equivalenza valida {1,..., 99}; Classi di equivalenza invalide {x x < 1} and {x x > 99} Se una condizione di ingresso specifica un insieme di valori di ingresso e ciascuno è gestito in modo diverso, identificare una classe di equivalenza per ciascun elemento dell insieme e una invalida EC (Equivalent Class) Esempio: Se l ingresso è selezionato da un insieme di N distinti elementi allora occorreranno N + 1 ECs: Una valida EC per ciascun elemento dell insieme {M1},..., {MN}; Una invalida EC per gli elementi fuori dall insieme {x x {M1,..., MN}}. Se si ritiene che il programma maneggia ciascun ingresso valido in modo distinto, allora occorre definire una valida EC per ciascun ingresso valido. Esempio: Se l ingresso viene da un menu allora si definisce una valida EC per ciascun item del menu.

21 22 Equivalence partitioning Se le specifiche indicano N ingressi validi, si devono definire una valida EC e due invalide EC per ciascun valore N dell ingresso Classe di equivalenza valida {1,..., 99}; Se un condizione di ingresso specifica una situazione del tipo must be, identificare una valida EC e una invalida EC. Esempio: Il primo carattere di un input deve essere numerico allora occorreranno due EC una valida EC {s il primo carattere di s è numerico} una invalida EC {s il primo carattere non è numerico} Se gli elementi in una EC sono trattati in modi diversi dal programma, allora la EC deve essere splittata in EC più piccole.

22 23 Boundary value testing Anche questo criterio è basato su una partizione dei dati di ingresso. Le classi di equivalenza possono essere realizzate o in base all eguaglianza del comportamento indotto sul programma o in base a considerazioni inerenti il tipo dei valori d ingresso. Come dati di test sono considerati i valori estremi di ogni classe di equivalenza. Questo criterio richiama i controlli sui valori limite tradizionali in altre discipline ingegneristiche per cui è vera la proprietà del comportamento continuo. y maximal value d nominal value minimal value c a b x

23 24 Boundary value testing Utilizza come input i valori limite del dominio Boundary value Per input interi nel dominio [a,b], testare nell intorno di a and b maximal value nominal value minimal value y d c # test = per n variabili di input, 4n+1 combinazioni di input a b x Robustness boundary value d Input fuori dal dominio # tests = per n variabili, 6n+1 combinazioni di input c a b x

24 25 Varianti Worst-case boundary value y d Ipotizza fault multipli # tests = per n variabili di input 5 n test case Worst-case robustness boundary value ipotizza fault multipli, test anche fuori dal dominio c y d a b x # tests = per n variabili di input test 7case n c a b x

25 26 Decision table testing Conosciuto anche come grafo causa effetto Rileva difetti relativi ad errori computazionali Il dominio di Input è partizionato tramite condizioni Ipotesi: variabili dipendenti #tests = dipende dalla granuralità di condizioni/azioni conditions/actions c1: x>=0? c2: x<=y? c3: z even? a1: correct answer type 1 a2: correct answer type 2 a3: faulty inputs rule 1 y y _ x rule 2-3 n - n x rule 4 y n n x rule y x - : don t care _ : fixed value

26 27 Bibliography Lecture notes of Software Testing (2IW30) course (technisce universiteit eindhoven) by Judi Romijn (2006).

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