پنج تکنیک پیشرفته برای بهبود تست خودکار تا 50٪

امروزه توسعه دهندگان نرم افزار باید در تست های خودکار جلوتر باشند. اتوماسیون تست سنتی دیگر برای کنترل سیستم‌های پیچیده‌تر و چرخه‌های تحویل کوتاه‌تر کافی نیست.

شما اصول اولیه را می دانید. هنگام خواب می توانید تست بنویسید. اما آیا استراتژی تست خودکار شما بهینه شده است؟ آیا از روش های پیشرفته برای بهبود کارایی، پوشش و تشخیص اشکال قبل از تولید استفاده می کنید؟

این مقاله در مورد سلنیوم 101 یا نحوه راه اندازی یک خط لوله ساده CI/CD نیست. ما به سراغ تکنیک‌های پیشرفته می‌رویم – جایی که هوش مصنوعی با تست، عملکرد و امنیت در اولویت قرار می‌گیرد و مجموعه‌های آزمایشی شما به ماشین‌های لاغر، ضعیف و تشخیص اشکال تبدیل می‌شوند.

1. بهینه سازی تست: به حداکثر رساندن کارایی

بهره وری کلیدی در تست خودکار است. به عنوان یک تستر نرم افزار، شما می خواهید تست های سریع تر و هوشمندانه تری انجام دهید که کیفیت نرم افزار را بدون کاهش سرعت توسعه بهبود می بخشد.

اجرای تست موازی موثر

تست موازی جزء ضروری توسعه نرم‌افزار مدرن است، اما موازی‌سازی مؤثر فراتر از اجرای آزمایش‌های همزمان است.

برای به حداکثر رساندن کارایی و به حداقل رساندن تضادها، اطمینان حاصل کنید که از گروه‌بندی هوشمند برای گروه‌بندی تست‌ها بر اساس ماژول یا عملکرد، حفظ ثبات نسخه، و اجرای کنترل دانه‌ای برای موازی‌سازی انتخابی تست‌ها یا مجموعه‌های آزمایشی خاص استفاده می‌کنید که امکان تنظیم دقیق را فراهم می‌کند.

با این حال، باید توجه داشته باشید که موازی سازی بیش از حد می تواند باعث اختلاف منابع و مشکلات عملکرد شود، بنابراین آن را کنترل کنید. از ابزارهایی مانند pytest-monitor، TestNG و Appium برای یافتن پیکربندی اجرای موازی بهینه خود استفاده کنید.

استراتژی های اولویت بندی آزمون مبتنی بر ریسک

همه تست ها یکسان نیستند. از این رو، اولویت‌بندی تست‌های با تاثیر بالا می‌تواند زمان تشخیص مسائل حیاتی را به میزان قابل توجهی کاهش دهد. پیاده‌سازی الگوریتمی در خط لوله CI/CD برای تنظیم پویا دستورات اجرای آزمایش بر اساس ریسک، اطمینان حاصل می‌کند که مهم‌ترین آزمایش‌ها ابتدا اجرا می‌شوند، که به نوبه خود بازخورد سریع‌تری در مورد مسائل احتمالی ارائه می‌دهد.

آدرس دهی و حل تست های پوسته پوسته

تست های پوسته پوسته برای هر تستر نرم افزار مشکل ساز است. نکته کلیدی این است که به طور سیستماتیک با آنها مقابله کنید:

1. شناسایی: از ابزارهایی مانند pytest-rerunfailures، TestNg و Catch2 برای اجرای مجدد خودکار تست های ناموفق استفاده کنید.
2. تجزیه و تحلیل: اجرای گزارش گیری دقیق برای تست های پوسته پوسته.
3. قطعنامه: از این درخت تصمیم برای راهنمایی استراتژی وضوح تست پوسته پوسته خود استفاده کنید:

• آیا محیط آزمون سازگار است؟ ← خیر ← محیط آزمایشی خود را کانتینر کنید
• آیا شرایط مسابقه وجود دارد؟ ← بله ← اجرای استراتژی های انتظار مناسب یا استفاده از اصول اولیه همگام سازی
• آیا داده های آزمون ناسازگار است؟ ← بله ← اجرای مدیریت داده های آزمون مناسب یا استفاده از مجموعه داده های ثابت برای تست های تحت تاثیر

اگر یک “قرنطینه تست پوسته پوسته” را نیز در خط لوله CI/CD خود پیاده سازی کنید، به شما کمک می کند تا به طور خودکار تست های پوسته پوسته را به یک مجموعه جداگانه منتقل کنید که استقرارها را مسدود نمی کند اما همچنان به طور منظم برای نظارت اجرا می شود.

بهینه سازی پوشش تست و سرعت اجرا

بهینه سازی بسیار مهم است، اما نباید به قیمت پوشش تمام شود. بنابراین، برای حفظ تعادل، باید:

1. ردیابی پوشش کد را در خط لوله CI خود پیاده کنید.
2. آستانه پوشش را برای بخش های مهم برنامه خود تنظیم کنید. و
3. از تحلیل پوشش دیفرانسیل استفاده کنید تا مطمئن شوید کد جدید به اندازه کافی آزمایش شده است.

2. تکنیک های طراحی کیس آزمایشی پیشرفته

مرحله بعدی توسعه طرح های آزمایشی پیشرفته است. به‌عنوان یک آزمایش‌کننده، اغلب باید برای شناسایی مسائلی که آزمایش‌های استاندارد نادیده گرفته می‌شوند، فراتر از موارد بدیهی نگاه کنید. مجموعه آزمایشی شما باید به اندازه برنامه ای که قرار است گواهی کند، نوآورانه و انعطاف پذیر باشد. این به معنی تست داده محور، توسعه رفتار محور (BDD) و تست مبتنی بر سناریو است.

آزمایش مبتنی بر داده جدید نیست، اما برای نتایج بهتر، باید آن را از طریق:

1. تولید داده های پویا جایی که از کتابخانه ها برای تولید داده های آزمون واقعی و تصادفی استفاده می کنید.
2. تست ترکیبی در جایی که از تست زوجی یا تمام جفتی برای کاهش تعداد موارد آزمایش و در عین حال حفظ پوشش استفاده می‌کنید. و
3. تولید داده به کمک هوش مصنوعی جایی که از مدل‌های GPT برای تولید داده‌های آزمایشی پیچیده و مرتبط با زمینه استفاده می‌کنید.

BDD فقط در مورد نحو Gherkin نیست. شما باید با گرفتن منطق پیچیده در مشخصات اجرایی از طریق خطوط کلی سناریو و تعاریف مرحله سفارشی فراتر از آن بروید.

در نهایت، برای آزمایش پیشرفته، باید به طور سیستماتیک از جریان های کاربر ساده فراتر بروید و به سناریوهای پیچیده و واقعی بروید:

نقشه برداری سفر کاربر: یک نمایش بصری از تعاملات پیچیده کاربر ایجاد کنید:

مهندسی آشوب برای آزمایش: خطاهای کنترل شده را برای آزمایش انعطاف پذیری سیستم معرفی کنید.

3. ادغام هوش مصنوعی در تست اتوماسیون

هوش مصنوعی چیزی فراتر از یک عبارت است. این آزمایش نرم افزار را متحول می کند و به عنوان یک آزمایش کننده، می توانید با ادغام دقیق هوش مصنوعی در رویکرد خود، کارایی، پوشش و شناسایی خطا را به میزان قابل توجهی بهبود بخشید. آزمایش در آینده هوشمند است، نه صرفاً خودکار. بنابراین؛

نسل آزمایشی مبتنی بر هوش مصنوعی

دوران ساخت دستی هر کیس آزمایشی گذشته است. هوش مصنوعی اکنون می تواند سناریوهای آزمایشی متنوع و جامعی را ایجاد کند که ممکن است انسان ها نادیده گرفته شوند. با هوش مصنوعی، می‌توانید سناریوهای آزمایشی مبتنی بر هوش مصنوعی با موارد لبه خلاقانه داشته باشید که ممکن است طراحی آزمایش دستی آن را از دست بدهد.

همچنین می‌توانید از آزمایش اکتشافی مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کنید، که هوش مصنوعی را با اتوماسیون فرآیند روباتیک (RPA) برای آزمایش‌های اکتشافی هوشمند ترکیب می‌کند. این به مدل هوش مصنوعی اجازه می دهد تا بر اساس محتوای فعلی یا سایر پارامترها، اقدام بعدی را تصمیم بگیرد.

ML همچنین می‌تواند سابقه آزمایش شما را برای بهینه‌سازی مجموعه آزمایشی شما تجزیه و تحلیل کند و تلاش‌های آزمایشی شما را در جایی که بیشترین اهمیت را دارد متمرکز کند. می‌توانید از مدل‌هایی استفاده کنید که از تاریخچه آزمایش شما یاد می‌گیرند تا تست‌ها را بر اساس احتمال تشخیص نقص یا اسکریپت‌هایی که تست‌هایی با ویژگی‌های عملکرد غیرعادی را شناسایی می‌کنند، اولویت‌بندی کنند و احتمالاً مسائل پنهان را آشکار می‌کنند.

با هوش مصنوعی، می‌توانید از تشخیص عیوب به جلوگیری از آن‌ها با تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی تغییر مسیر دهید. یعنی از طریق تجزیه و تحلیل پیچیدگی کد، می توانید از ML برای پیش بینی مناطق مستعد نقص پایگاه کد خود استفاده کنید.

4. پیاده سازی ابزارها و چارچوب های تست مدرن

جلوتر بودن از بازی تست به معنای استفاده از قدرتمندترین ابزارها و چارچوب هاست. بنابراین، انتخاب ابزار مناسب می تواند کارایی تست شما را بهبود بخشد. در اینجا مقایسه سریع برخی از فریمورک های انتخاب شده است:

در حالی که Cypress با API مناسب برای توسعه‌دهندگان خود در تست‌های جلویی می‌درخشد، Playwright در آزمایش بین مرورگرها با یک API واحد برتری دارد. بنابراین، شما باید بر اساس نیازهای خاص خود انتخاب کنید: Cypress برای برنامه‌های سنگین، Playwright برای سازگاری بین مرورگرها، یا Selenium برای پشتیبانی از زبان گسترده و مرورگر.

با این حال، توجه داشته باشید که راه حل های خارج از قفسه به ندرت مناسب هستند. بنابراین، باید به این فکر کنید که چگونه چارچوب ها را مطابق با نیازهای خود تنظیم کنید. به عنوان مثال، می توانید گزارشگرهای سفارشی را در Jest پیاده سازی کنید تا خروجی تست خود را با گزارشگران متناسب افزایش دهید. همچنین می توانید ادعاهای توسعه یافته را در Chai پیاده سازی کنید تا ادعاهای مربوط به دامنه را به چارچوب خود اضافه کنید.

5. ادغام اولیه تست امنیت و عملکرد

اکنون آخرین تکنیک برای بهبود تست اتوماسیون شما. اگر تا اینجا خوانده اید، آفرین.

به عنوان یک تستر، مهم است که برای انجام تست امنیتی و عملکرد تا پایان چرخه منتظر نمانید. انجام همزمان تست های امنیتی و عملکرد می تواند به شما کمک کند مشکلات را زودتر تشخیص دهید، هزینه ها را کاهش دهید و کیفیت کلی نرم افزار را بهبود بخشید. از این رو، همیشه باید امنیت و عملکرد را بخشی جدایی ناپذیر از فرآیند توسعه خود قرار دهید، نه یک فکر بعدی. استراتژی های انجام این کار شامل اجرای تست امنیت برنامه استاتیک (SAST) و تست امنیت برنامه پویا (DAST) است.

همچنین باید تست عملکرد را در بیلدهای روزانه خود بگنجانید تا رگرسیون های عملکرد را زودتر مشاهده کنید. برای این کار می توانید از Locust برای تست بار استفاده کنید. شما همچنین می توانید بودجه عملکرد را در خط لوله CI/CD خود پیاده سازی کنید. این به شما این امکان را می‌دهد که در ساخت‌هایی که معیارهای عملکرد را برآورده نمی‌کنند، شکست بخورید و اطمینان حاصل شود که عملکرد در طول زمان کاهش نمی‌یابد.

برای یک پیروزی سریع، سه تست امنیتی برای خودکارسازی امروز عبارتند از:

1. اسکن وابستگی: از ابزارهایی مانند safety برای پایتون تا آسیب پذیری های شناخته شده در وابستگی های شما را بررسی کند.
2. تشخیص مخفی: اجرا کنید detect-secrets در قلاب های قبل از ارتکاب خود برای جلوگیری از ارتکاب تصادفی اسرار.
3. API Fuzzing: از ابزارهایی مانند APIFuzzer برای آزمایش خودکار نقاط پایانی API خود برای مسائل امنیتی.

نتیجه گیری

در این مقاله، ما پنج استراتژی کلیدی برای بالا بردن تست خودکار را بررسی کرده‌ایم. این تکنیک ها یک جعبه ابزار قدرتمند برای آزمایش کنندگان مدرن تشکیل می دهند. با تکامل مداوم در این منطقه، انتظار می رود پیشرفت های آینده بیشتر توسط هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پشتیبانی شود، در حالی که تست یکپارچه امنیت و عملکرد به یک نگرانی فزاینده تبدیل خواهد شد.

برای پیش ماندن:

• از کوچک شروع کنید: این هفته یک تکنیک را اجرا کنید
• فعال بمانید: نیازهای آزمایشی آینده را پیش بینی کنید
• ادغام عمیق: آزمایش را با توسعه هماهنگ کنید

برای آموزش های بیشتر و مطالب عالی، لطفا من را در توییتر دنبال کنید (X) @eunit99