Meny

Hva er grenseverdianalyse og ekvivalenspartisjonering?

what is boundary value analysis

Prøv Instrumentet Vårt For Å Eliminere Problemer

Grenseverdianalyse og ekvivalenspartisjonering forklart med et enkelt eksempel:

Grenseverdianalyse og ekvivalenspartisjonering begge er test case design strategier i Black-Box Testing.

Ekvivalenspartisjonering

I denne metoden er inngangsdomenedataene delt inn i forskjellige ekvivalensdataklasser. Denne metoden brukes vanligvis for å redusere det totale antallet testtilfeller s til et endelig sett med testbare testtilfeller, som fremdeles dekker maksimale krav.

hva er den beste mp3-nedlastingsprogrammet

Hva er grenseverdianalyse og ekvivalenspartisjonering_

Kort fortalt er det prosessen med å ta alle mulige testsaker og plassere dem i klasser. En testverdi blir valgt fra hver klasse mens du tester.

For eksempel, Hvis du tester for en inndataboks som godtar tall fra 1 til 1000, nytter det ikke å skrive tusen testsaker for alle 1000 gyldige inndatanummer pluss andre testsaker for ugyldige data.

Ved å bruke Equivalence Partitioning-metoden ovenfor kan testtilfeller deles inn i tre sett med inndata kalt klasser. Hver prøvesak er representativ for en respektive klasse.

Så i eksemplet ovenfor kan vi dele testtilfellene våre i tre ekvivalensklasser med noen gyldige og ugyldige innganger.

Test tilfeller for inndataboks som godtar tall mellom 1 og 1000 ved bruk av ekvivalenspartisjonering:

#1) Én inngangsdataklasse med alle gyldige innganger. Velg en enkelt verdi fra område 1 til 1000 som en gyldig testtilfelle. Hvis du velger andre verdier mellom 1 og 1000, blir resultatet det samme. Så en testsak for gyldige inndata skal være tilstrekkelig.

#to) Inndataklasse med alle verdier under den nedre grensen. Dvs. hvilken som helst verdi under 1, som en ugyldig testtilfelle for inngangsdata.

# 3) Angi data med en verdi større enn 1000 for å representere den tredje ugyldige inndataklassen.

forskjell mellom tilregnelighet og røykprøving

Så ved å bruke Equivalence Partitioning har du kategorisert alle mulige testtilfeller i tre klasser. Testtilfeller med andre verdier fra hvilken som helst klasse skal gi deg det samme resultatet.

Vi har valgt en representant fra hver inngangsklasse for å utforme testsakene våre. Test case-verdier velges på en slik måte at størst antall attributter i ekvivalensklasse kan utøves.

Equivalence Partitioning bruker færrest testtilfeller for å dekke maksimale krav.

Grenseverdianalyse

Det er allment anerkjent at inngangsverdier i ytterenden av inngangsdomenet forårsaker flere feil i systemet. Mer søknad feil oppstår ved grensene av inngangsdomenet. ‘Grenseverdianalyse’ Testingsteknikk brukes til å identifisere feil ved grenser i stedet for å finne de som finnes i sentrum av inngangsdomenet.

Grenseverdianalyse er neste del av ekvivalenspartisjonering for utforming av testtilfeller der testtilfeller velges i kantene av ekvivalensklassene.

Test tilfeller for inndataboks som godtar tall mellom 1 og 1000 ved bruk av grenseverdianalyse:

#1) Test saker med testdata nøyaktig som inngangsgrensene for inngangsdomenet, dvs. verdiene 1 og 1000 i vårt tilfelle.

#to) Test data med verdier rett under de ekstreme kantene av inngangsdomener, dvs. verdiene 0 og 999.

hvordan bli lederbok

# 3) Test data med verdier rett over de ekstreme kantene av inngangsdomenet, dvs. verdiene 2 og 1001.

Grenseverdianalyse kalles ofte som en del av stress- og negativtestingen.

Merk: Det er ingen hard og rask regel for å teste bare en verdi fra hver ekvivalensklasse du opprettet for inngangsdomener. Du kan velge flere gyldige og ugyldige verdier fra hver ekvivalensklasse i henhold til dine behov og tidligere vurderinger.

For eksempel, Hvis du delte 1 til 1000 inngangsverdier ugyldig dataekvivalensklasse, kan du velge testsaksverdier som 1, 11, 100, 950, etc. Samme sak for andre testsaker som har ugyldige dataklasser.

Dette bør være et veldig grunnleggende og enkelt eksempel for å forstå konseptet med grenseverdianalyse og ekvivalenspartisjonering.

Del eksemplene dine nedenfor.

PREV Opplæring

Anbefalt lesing

^