平安金融壹账通测试技术周报(五十七期)

本期导读:本期原创专栏收录了两篇内部原创文章,这两篇继续由我们的测试总监出马为我们带来关于App测试设计【再说说APP测试设计(2)】和App性能方面的干货【干了这碗蛋炒饭 继续APP性能提升(1)】。测试方法技巧,自动化,专项测试专栏收录了来自51testing、TMQ、WeTest、TesterHome、测试窝等各大互联网公司及社区先进的测试工具以及自动化实施案例。测试杂谈部分简单介绍了 AI测试。


一、原创专栏

1)再说说APP测试设计(2)

作者:平安金融壹账通测试总监刘慧众

摘要:我们一般的用例组织会依照功能块作为基本拆分点,测试类型作为二次拆分点。所以在测试用例库完成后,在执行时,我们仍有一个问题测试用例的选取,对一个产品的测试阶段来说,我们有很多轮的测试,考虑到投入产出的关系,我们不可能每一回合的测试都执行全部的测试用例项。所以我们会根据不同的测试阶段选取测试用例,以及根据不同的需求选取测试用例。

2)干了这碗蛋炒饭 继续APP性能提升(1)

作者:平安金融壹账通测试总监刘慧众

摘要:什么是做功能,功能就是客户要一碗蛋炒饭,然后做了给他。什么是做性能,性能就是把客户要的蛋炒饭,做的很美味给他。我想谁都明白,一家餐厅能活下去,是因为能把食材料理好,客户喜欢。我们自然也会明白,一个应用能活下去,也是因为能把功能做到好用,客户喜欢。更准确的说,一家餐厅能活得下去,要考虑用户需求、食材,然后就是料理水准了。撇开食材和用户需求这些偏市场和产品定位层面的问题,我们今天就聊聊这个料理水准。评价一碗蛋炒饭有色香味意形养。评价一个APP的纬度也有CPU、内存、耗电、响应、流量、包大小。


二、测试方法与技巧

1)如何负责一个项目的质量保证工作?

作者:51Testing软件测试网

摘要:通常,我在面试测试相关候选人时,除了技术等硬性标准外,我还非常希望候选人回答这么一个问题 ——如果让你负责一个项目的质量保证工作,你会怎么做?之所以问这么个问题,主要是想考察候选人在过往的经历中,有没有全局性的思考如何把控一个项目的质量状况;有没有对自己日常的工作有个清晰的认识,甚或者有没有观察过你的leader或经理,他们是如何带项目的。这是个开放性的问题,不同行业,不同公司背景下的QA人员,得出的认识,可能会有不同。这里,我将谈谈我的理解。

2) 支付笔记 (1) 之 PayPal 支付原理

作者:Ningxw@testerhome

摘要:要想对支付进行全面深入的测试,弄清支付系统的实现原理是必不可少哒~在此我就不罗里吧嗦的了,给大家强行安利一个大神精华帖,传送门->关于支付、关于安全的一些总结(GOOGLE, APPLE, PAYPAL),里面对支付和安全的一些内容都讲解得非常清楚,受益匪浅哦~我是不会告诉你我连第一句话都是抄袭过来的

3)通过可视化数据分析提升测试质量

作者:Deadwalk@testtwo

摘要;某位高人曾说过:日复一日地重复着既有的测试,然后被类似的Bug折磨得无可奈何,不如稍作停顿,分析总结找到Bug的源头,以除之。本篇文章我们就来聊聊如何通过可视化的数据进行分析,进而提升测试质量。


三、自动化与专项实施

1)云架构下的性能分析两实例

作者:高楼(Zee)@7DGroup

摘要:性能分析一直是性能实施项目中的一个难点。对于只做性能测试不做性能分析的团队来说,总是不能把问题非常显性地展示出来,不能给其他团队非常明确的引导。对于这种类型的测试实施,只能把问题抛出来,让其他相关团队去查。沟通成本很高。而一个成熟的性能团队应该是要把问题点分析出来,给其他团队或责任人非常明确的瓶颈点,以加快问题的处理进度。

2)性能分析之性能建模

作者:高楼(Zee)@7DGroup

摘要:在一开始做性能项目的时候,就有些疑惑,到底什么是性能建模呢。搜索了下建模的定义:建模就是建立模型,就是为了理解事物而对事物做出的一种抽象,是对事物的一种无歧义的书面描述。建立系统模型的过程,又称模型化。建模是研究系统的重要手段和前提。凡是用模型描述系统的因果关系或相互关系的过程都属于建模。因描述的关系各异,所以实现这一过程的手段和方法也是多种多样的。可以通过对系统本身运动规律的分析,根据事物的机理来建模;也可以通过对系统的实验或统计数据的处理,并根据关于系统的已有的知识和经验来建模。还可以同时使用几种方法。

3)源码解读腾讯 GT 的性能测试方案

作者:alexknight@testerhome

摘要:本文将整理腾讯GT各个性能测试项的测试方法,目的是为了帮助移动性能专项测试同学快速过一遍腾讯GT各个性能数据是如何获取的。


四、测试杂谈

1) AI测试:让软件测试变得聪明伶俐(下)

作者:朱少民

摘要:本文上一部分(AI测试:让软件测试变得聪明伶俐(上))侧重介绍人工智能(AI)的背景,这一部分就进入正题,说说如何利用AI帮助解决一些之前的测试难题,以及如何借助AI更有效地完成测试,即用AI技术来帮助测试解决问题,而不是如何测试AI软件(如何关心这部分,请阅读:如何测试人工智能软件?)。

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