软件白盒测试之数据流测试

数据流测试(Dataflow Testing)是一种路径测试，路径测试将程序代码看作一种有向图，目的是根据有向图拓扑结构并结合某些覆盖指标来指导测试用例设计。其本质是一种用来指导用例设计和检验测试完整性的一系列规则。数据流测试由程序有向图(Program Graph)和覆盖指标(Coverage Metrics)组成，数据流图(Dataflow graph)用于分析程序变量在不同执行路径下的定义和使用情况。覆盖指标是检验用例设计是否全面的一系列度量。本PPT是面向数据流测试的一篇介绍，全文使用英语，详细阐述了数据流模型和软件覆盖指标，希望对你有所帮助 数据流测试是软件白盒测试的一种重要方法，它侧重于程序内部的数据处理和流程控制。在数据流测试中，程序被视为一个有向图，每个节点代表代码中的一个基本操作，边则表示控制流程或数据传递关系。这种方法的主要目标是确保程序中的每一个变量都在其被使用前得到了正确的定义，并且在其定义后都有适当的使用。 测试所有节点和边的控制流图可能无法捕捉到所有重要的测试用例，而测试所有路径又往往过于耗时。因此，数据流测试提出选择关键路径，这些路径能够揭示最多的错误。这一选择过程基于“一致性”（Concordance）概念。一致性类似于文本分析中的索引，用于帮助找到特定的程序片段，并用于分析代码以找出潜在问题。 数据流分析生成的变量交叉引用表是关键工具，它显示了每个变量在何处定义和使用。例如，如果一个变量被定义但从未使用，或者被使用但从未定义，都可能隐藏着bug。此外，如果一个变量在其被使用前被定义两次，或者对象在访问之间接收到多次修改消息，或者在使用前就已被释放，这些都是数据流分析可以揭示的问题。容器问题也是一个常见错误，提前释放容器会导致容器内的元素失去引用，引发内存泄漏。 数据流分析通过静态分析从交叉引用表中发现潜在的bug。从变量定义到其使用的路径更有可能包含错误，因此这些路径成为测试的重点。定义节点（DEF(v, n)）是指在程序图中的节点n处，变量v的值被定义，可能是输入、赋值或过程调用。使用节点（USE(v, n)）则是变量v的值在该节点被使用。 在设计测试用例时，覆盖指标是衡量测试充分性的标准。常见的覆盖指标包括数据流覆盖、路径覆盖、语句覆盖、条件覆盖、决策覆盖等。数据流覆盖要求每一条数据流路径至少被执行一次，以确保所有可能的数据组合都被测试到。路径覆盖则要求程序的所有可能控制流路径至少被执行一次，而语句覆盖和条件覆盖关注的是代码行和逻辑条件的执行情况。 为了实现有效的数据流测试，测试工程师需要构建程序图，进行数据流分析，确定关键路径，并设计测试用例以满足覆盖指标。此外，还需要考虑如何有效地生成和执行这些测试用例，以最大程度地发现潜在的错误。 总结来说，数据流测试是一种以数据和控制流为基础的测试技术，通过分析变量的定义和使用来寻找程序中的bug。它依赖于一致性和数据流分析，结合覆盖指标来指导测试用例的设计，从而提高测试的质量和效率。理解并熟练运用数据流测试，对于提升软件质量、预防和定位错误具有重要意义。