计算机测试PPT课件.pptx

【计算机测试】是软件开发过程中的重要环节，旨在确保软件的质量和稳定性。软件缺陷，即与需求不一致的地方，是测试关注的核心。根据性质不同，软件缺陷被分为功能性缺陷和非功能性缺陷。非功能性缺陷虽不直接影响软件的主要功能，但可能导致系统性能下降、安全性问题，甚至系统崩溃。 非功能性软件缺陷的严重性不容忽视，因为它们可能由开发者疏忽导致，且往往与程序路径紧密相关，从而难以避免。例如，软件的错误可能导致每千行代码出现1-2个故障，安全漏洞密度可能高达3-4个/KLOC。因此，对非功能性缺陷进行测试变得至关重要。 为了帮助检测和预防这些缺陷，各种测试工具应运而生。例如，Stanford大学的Metal用于C/C++，马里兰大学的FindBugs适用于Java，开源工具PMD也针对Java，Klocwork由Klocwork公司提供，支持C/C++/Java，CodeSonar来自GrammaTech，专攻C/C++，Coverity Prevent是Coverity公司的产品，同样覆盖C/C++/Java。此外，国内也有如北京邮电大学研发的DTS，已在多个行业中广泛应用，有效测试了大量代码。 基于缺陷模式的软件测试是一种新兴的测试技术，特别针对非功能性缺陷。它弥补了传统面向过程测试的不足，能检测到一般方法难以发现的问题，如内存泄漏和空指针引用。这种测试方法的特性包括： 1. 针对性强，能检测出特定模式下常见的缺陷。 2. 提供了更高效的故障发现能力。 3. 工具自动化程度高，提高了测试效率。 4. 缺陷定位准确，有助于快速修复。 5. 学习和使用相对简单，经过短期培训即可掌握。 测试指标分析是评估基于缺陷模式测试效果的关键。漏报率(ER)衡量未被识别的缺陷比例，准确率(CR)表示正确识别缺陷的比例，误报率(DR)是指误判为缺陷的次数占比，缺陷检测率(DDR)和自动缺陷检测率(ADR)则关注工具自动检测缺陷的能力。计算复杂性是一个需要考虑的因素，因为完全遍历大型程序可能会带来时间和资源的消耗。 在实践中，测试者需要综合考虑这些指标，以优化测试策略，提高测试覆盖率和准确性，同时控制测试成本。通过使用恰当的工具和方法，结合有效的缺陷模式分析，可以在保证软件质量的同时，降低因软件缺陷带来的风险和影响。