博客
关于我
回顾回归测试
阅读量:669 次
发布时间:2019-03-16

本文共 558 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

一 概述

回归测试,即回归验证,是软件开发过程中不可或缺的一部分。它的核心目标是:在修改了旧代码后,通过自动化测试工具重新运行相关测试用例,确保修改并未引入新的错误或对其他模块、代码造成干扰。

回归测试的优势在于能够显著降低系统测试、软件维护及升级等阶段的成本,使开发团队能够更加高效地进行代码改造和质量控制。

自动化回归测试更是发挥了其威力。通过编写自动化测试脚本和用例,工程师可以快速、准确地验证代码变化,减少人为错误并提高测试效率。

二 回归测试策略

作为软件开发生命周期的重要组成部分,回归测试在各个阶段都有广泛应用。无论是瀑布模型、敏捷开发还是极端编程,只要代码发生了修改,回归测试都应立刻执行。

在快速迭代开发中,版本发布的频率越来越高,回归测试自然也越来越频繁。极端编程更加要求,工程师每天都需要进行多次回归测试,以确保代码稳定性和系统可靠性。

选择合适的回归测试策略至关重要。它不仅可以提高回归测试的效率,还能优化测试效率和有效性,从而提升整体软件质量。通过分析测试覆盖率和错误报告_frequency,团队可以更精准地制定测试计划,最大限度地减少排查过程中的时间浪费。

总之,回归测试不仅是质量保障的手段,更是提升开发效率和团队协作水平的有效工具。只有通过科学的策略和持续的优化,才能将它做得更好。

转载地址:http://zrxqz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
NuGet学习笔记001---了解使用NuGet给net快速获取引用
查看>>
nullnullHuge Pages
查看>>
NullPointerException Cannot invoke setSkipOutputConversion(boolean) because functionToInvoke is null
查看>>
Numix Core 开源项目教程
查看>>
NumPy 或 Pandas:将数组类型保持为整数,同时具有 NaN 值
查看>>
numpy 或 scipy 有哪些可能的计算可以返回 NaN?
查看>>
numpy 数组 dtype 在 Windows 10 64 位机器中默认为 int32
查看>>
numpy 数组与矩阵的乘法理解
查看>>
NumPy 数组拼接方法-ChatGPT4o作答
查看>>
numpy 用法
查看>>
Numpy 科学计算库详解
查看>>
Numpy.ndarray对象不可调用
查看>>
Numpy如何使用np.umprod重写range函数中i的python
查看>>
numpy数组替换其中的值(如1替换为255)
查看>>
numpy数组索引-ChatGPT4o作答
查看>>
numpy转PIL 报错TypeError: Cannot handle this data type
查看>>
NUUO网络视频录像机 css_parser.php 任意文件读取漏洞复现
查看>>
NVelocity标签使用详解
查看>>
oauth2-shiro 添加 redis 实现版本
查看>>
OAuth2.0_JWT令牌-生成令牌和校验令牌_Spring Security OAuth2.0认证授权---springcloud工作笔记148
查看>>