测试人员,如何准备测试数据
在日常的测试工作中,大家是否会遇到类似的问题呢?
1、比如页面数据不够,翻页功能无法测试
2、页面某些功能暂时没有找到满足要求的数据
3、做数据分析的时候,需要用到大量的数据,而现有环境中数据量满足不了
......
怎么去解决数据的问题呢?
1)、基于GUI构造测试数据
好处:
1、不光是在造数据,本质上还是一次端到端的测试
2、没有过多技能要求,熟悉页面,能在页面进行操作就行
缺点:
1、创建数据的效率很低
2、创建数据依赖太多(依赖后台接口、测试环境和开发的支持)
3、基于 GUI 的测试数据创建方法不适合封装成测试数据工具
4、造数据的成本高,稳定性差,依赖性太强
2)通过api调用(python的faker库,jmeter等方式)
优点:
1、生成的数据可靠
2、效率高
3、构造数据的脚本可以改成接口case
4、能跳过前台,不依赖于前端
缺点:
1、需要学习成本
2、需要整理接口
3、有个别的业务,需要用到接口之外的一些其他参数(可能有部分数据是前端处理之后传给接口的),处理起来非常麻烦
3)通过数据库(sql)生成测试数据
优点:
1、效率比较高
缺点
1、整理数据库的关系非常困难,整理一个业务对应的所有sql很不容易
4)基于线上现有业务数据脱敏后导入测试环境
在涉及到大数据测试时,往往需要大量的数据用于验证逻辑,这个时候可以考虑将线上数据脱敏后,同步到测试环境的数据库中,同时也可以避免自己构造的数据数据考虑的场景不全面,导致漏测。
5)综合运用 API 和数据库的方式生成测试数据
基于 GUI 操作生成测试数据是最原始的方法,但是效率很低,而且会引入不必要的
依赖;通过 API 调用以及数据库操作的方式生成测试数据是目前主流的做法,通过 API 调
用的方式具有数据准确度高但是创建效率较低的特点,而通过数据库的方式具有创建效率高
但是维护复杂度也高的特点。
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