经过将近五个月、60篇文章的学习,相信你已经对软件测试的全貌有了一个大致的理解,而对某一种类型的测试(比如,GUI自动化测试、移动App的自动化测试、性能测试等),也有了更深入的理解。

现在,我从专栏中精心挑选了25个核心知识点,组成了25道测试题目(包含20道选择题,5道问答题)。希望可以帮助你检测一下这段时间的学习成果,以期对这些核心知识的理解可以达到炉火纯青的程度。

如果你刚刚打开这个专栏,可以用这25道题目,找到自己的薄弱点,对症下药;如果你已经学习了一段时间,可以用这25道题目,检测一下学习成果,查漏补缺。

我的建议是:选择题部分,你可以直接进入考试系统作答,系统也会给你自动判分。对于简单题,你可以拿出纸笔,简单写下答案,然后再与文末的答案进行对照。

点击下面按钮进入选择题部分,选择题中有单选题有多选题,系统自动评分(满分为100分)。

问答题

  1. GUI自动化测试脚本分层设计的最佳实践是怎样的?

  2. 多个API连续调用的测试用例的难点是什么?你是如何来解决的?

  3. 单元测试中,桩函数和Mock函数用来解决什么问题,两者又有什么区别?

  4. 性能压测过程中,当面对大量并发用户调用的时候,服务器端CPU的使用率是高好还是低好?为什么?

  5. 当需要在尽可能短的时间内完成大量GUI自动化测试用例的执行时,业界主流的解决方案是什么?

答案与解析

1. GUI自动化测试脚本分层设计的最佳实践是怎样的?

考点分析:GUI自动化测试脚本的分层设计原理。

答案与解析:

大量GUI自动化测试能够成功的关键,就在于脚本的分层设计。而脚本分层设计的核心思想就是模块化。

首先,我们需要对页面进行抽象,形成页面对象模型。在这样的测试用例中,你看到的都是类似于XXXPage.YYYComponent.ZZZOperation的语句。它们和实际的手工测试可以建立一一对应的关系,用通俗的话语来讲,就是某某页面上的某某元素,执行了某某操作。

接下来,为了使GUI自动化测试脚本更加符合业务场景的描述,同时进一步提高脚本的封装性和可重用性,就需要引入业务流程脚本的概念。这里,业务流程和实际的业务流程也是一一对应的关系。这样,测试用例就可以通过调用业务流程脚本来实现,测试用例本身的可读性以及可维护性也会更好。同样地,业务流程脚本,也是基于页面对象模型实现的。

关于页面对象模型的细节,你可以再回顾下第13篇文章《效率为王:脚本与数据的解耦 + Page Object模型》中的相关内容。

而关于业务流程抽象的细节,你可以再回顾下第14篇文章《更接近业务的抽象:让自动化测试脚本更好地描述业务》中的相关内容。

2. 多个API连续调用的测试用例设计难点是什么?你是如何解决的?

考点分析:多个API连续调用时,前后两个API之间的参数传递。

答案与解析:

单个API测试并不难,难的是多个API的连续调用,并且后一个API的参数值使用的是前一个API调用的返回结果,这就要求多个API调用之间可以方便地进行参数传递。一个最典型的场景就是,前一个API调用会返回一个有效的token,后一个API调用需要带着这个token才能调用成功。

为了解决这个问题,一般来讲有三种处理方法:

关于复杂场景下的API测试,建议你再回顾下第22篇文章《从0到1:API测试怎么做?常用API测试工具简介》中的相关内容,以及《测试专栏特别放送 | 答疑解惑第四期》中的第一个问题。毕竟,复杂场景的API测试,才是我们业务场景中最常遇到的,也是软件测试工程师面试过程中经常会被问题到的问题。

3. 单元测试中,桩函数和Mock函数主要用来解决什么问题?这两者又有什么区别呢?

考点分析:理解桩函数和Mock函数的本质区别。

答案与解析:

当被测函数中调用了第三方的函数时,我们一般会采用桩函数或者Mock函数来模拟这些第三方函数,以此来实现被测函数的高代码覆盖率。可以说,桩函数和Mock函数的使用大大方便了单元测试的开展,同时也解决了单元测试的代码耦合性问题。

但是,这两者到底有什么区别呢?

通俗来讲,如果你的测试验证是在被测函数中进行的,那么此时你使用的就是桩函数;而如果你的测试验证是在被模拟的函数中进行的,那么这个被模拟的函数就是Mock函数。

更详细的分析,你可以再回看下第3篇文章《什么是单元测试?如何做好单元测试?》中的相关内容。

4. 性能压测过程中,当面对大量并发用户调用的时候,服务器端CPU的使用率是高好还是低好?为什么?

考点分析:理解性能测试指标解读的复杂性,必须要全盘考虑多个指标间的相互关联和制约。

答案与解析:

这个问题的答案,一定会有坚持不同意见的两派人。

你同意哪个观点呢?

其实,这个问题本身就是个伪命题,单单通过题干中的信息是不足以给出孰好孰坏的结论的。这里的关键是,随着并发用户数的上升,事务的响应时间是如何变化的。

如果随着并发用户数的增加,事务的响应时间也呈线性增长,但CPU的使用率一直上不去,这就是典型的CPU资源没有被充分利用的现象。此时,你就需要去进一步诊断为什么CPU资源不能在并发场景下被充分利用。

而如果随着并发用户数的增加,事务的响应时间能基本保持稳定,同时CPU的使用率会随着并发用户数的增加呈线性增加,这反倒是我们希望看到的结果,也就是说更多的并发用户会需要使用更多的CPU资源。

5. 当需要在尽可能短的时间内,执行完大量GUI自动化测试用例时,业界主流的解决方案是什么?

考点分析:测试执行架构的设计

答案与解析:

这个问题其实不难回答,业界一般会采用两种方案:

其实,这两种方案的本质都是将大量的测试用例以并发的方式来执行。更多的技术细节,你可以参考第39篇文章《从小作坊到工厂:什么是Selenium Grid?如何搭建Selenium Grid?》中的相关内容。

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