Modele test

Il existe plusieurs façons connues de déployer des tests basés sur des modèles, qui incluent des tests en ligne, la génération hors ligne de tests exécutables et la génération hors ligne de tests manuellement déployables. [2] la variance est le résultat de la création d`un modèle qui est explicitement spécifique aux données utilisées pour générer le modèle. Étant donné que les suites de tests sont dérivées de modèles et non de code source, les tests basés sur un modèle sont généralement considérés comme une forme de test de boîte noire. Avant de plonger dans MBT Head-First, investissez dans l`infrastructure. La modélisation est difficile. Prenez le temps de réfléchir à l`architecture. L`outil doit être évolutif, et il doit gérer des modèles complexes et fournir une couverture de test fiable. Il faudra un temps d`avance plus important pour la mise en œuvre initiale de l`outil. Il compensera l`objectif à long terme de la réduction de la maintenance des tests et de la couverture de test accrue. Affiner l`outil MBT en parallèle avec la création de modèles pourrait être difficile et peut entraîner la refactorisation de l`outil. La preuve de théorème a été utilisée à l`origine pour la démonstration automatisée des formules logiques. Pour les approches de test basées sur des modèles, le système est modélisé par un ensemble de prédicats, en spécifiant le comportement du système. [5] pour dériver des cas de test, le modèle est divisé en classes d`équivalence par rapport à l`interprétation valide de l`ensemble des prédicats décrivant le système testé.

Chaque classe décrit un certain comportement du système et, par conséquent, peut servir de cas de test. Le partitionnement le plus simple est avec l`approche de forme normale disjonctive dans laquelle les expressions logiques décrivant le comportement du système sont transformées en forme normale disjonctive. Pour en savoir plus sur les solutions MBT, voici quelques entretiens de l`industrie: les tests basés sur le modèle de Spotify par Kristian Karl, les tests basés sur des modèles: un exemple pratique de Neil Sander Christensen, et bientôt, mon équipe va mener un atelier sur les modèles basés Test à STPCon Spring 2018. Il génère des tests automatiquement à partir de modèles créés par les développeurs de logiciels et les testeurs. L`Oracle de test exécute des assertions pour la génération de tests et d`exécution. L`exécuteur de test exécute tous les cas de test générés et signale les résultats des tests dans les suites de tests abstraites du modèle. Certains scientifiques préfèrent avoir un troisième jeu de données qui a des caractéristiques similaires à celles des deux premiers: un jeu de classes de validation. L`idée est que si vous utilisez activement vos données de test pour affiner votre modèle, vous devez utiliser un ensemble distinct (troisième) pour vérifier la précision du modèle. 2. ensuite, dans votre source , incluez et instanciez QAbstractItemModelTester avec votre modèle afin que le test puisse vivre pendant toute la durée de vie de votre modèle. Par exemple: facile à utiliser le modèle puisque les activités de test comme la planification et la conception de test sont faites avant le codage ce modèle est largement reconnu comme supérieur au modèle de cascade. Ici, les activités de développement et d`exécution des essais sont menées côte à côte en descente et en montée.

Dans ce modèle, les tests démarrent au niveau de l`unité et se propagent vers l`intégration de l`ensemble du système. En particulier dans le modèle Driven Engineering ou dans l`architecture pilotée par le modèle d`Object Management Group (OMG), les modèles sont construits avant ou en parallèle avec les systèmes correspondants. Les modèles peuvent également être construits à partir de systèmes terminés. Les langages de modélisation typiques pour la génération de test incluent UML, SysML, langages de programmation traditionnels, notations de machine finie, et formalismes mathématiques tels que Z, B, Event-B, alliage ou coq.


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