标签：目的 输入输出 集中 不同 好的 元素 常见 补充 人工
软件测试主要工作内容是验证(verification)和确认(validation)，下面分别给出其概念：
验证(verification)是保证软件正确地实现了一些特定功能的一系列活动， 即保证软件以正确的方式来做了这个事件(Do it right)
1.确定软件生存周期中的一个给定阶段的产品是否达到前阶段确立的需求的过程。
2.程序正确性的形式证明，即采用形式理论证明程序符合设计规约规定的过程。
3.评审、审查、测试、检查、审计等各类活动，或对某些项处理、服务或文件等是否和规定的需求相一致进行判断和提出报告。
确认(validation)是一系列的活动和过程，目的是想证实在一个给定的外部环境中软件的逻辑正确性。即保证软件做了你所期望的事情。(Do the right thing)
1.静态确认，不在计算机上实际执行程序，通过人工或程序分析来证明软件的正确性。
2.动态确认，通过执行程序做分析，测试程序的动态行为，以证实软件是否存在问题。
软件测试的对象不仅仅是程序测试，软件测试应该包括整个软件开发期间各个阶段所产生的文档，如需求规格说明、概要设计文档、详细设计文档，当然软件测试的主要对象还是源程序。
测试方法
等价类
1.定义
是把所有可能的输入数据，即程序的输入域划分成若干部分(子集)，然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。该方法是一种重要的，常用的黑盒测试用例设计方法。
2.划分等价类
等价类是指某个输入域的子集合。在该子集合中，各个输入数据对于揭露程序中的错误都是等效的，并合理地假定：测试某等价类的代表值就等于对这一类其它值的测试，因此，可以把全部输入数据合理划分为若干等价类，在每一个等价类中取一个数据作为测试的输入条件就可以用少量代表性的测试数据取得较好的测试结果。等价类划分可有两种不同的情况：有效等价类和无效等价类。
1)有效等价类
是指对于程序的规格说明来说是合理的、有意义的输入数据构成的集合。利用有效等价类可检验程序是否实现了规格说明中所规定的功能和性能。
2)无效等价类
与有效等价类的定义恰巧相反。无效等价类指对程序的规格说明是不合理的或无意义的输入数据所构成的集合。对于具体的问题，无效等价类至少应有一个，也可能有多个。
设计测试用例时，要同时考虑这两种等价类。因为软件不仅要能接收合理的数据，也要能经受意外的考验，这样的测试才能确保软件具有更高的可靠性。
3.划分等价类的标准
1)完备测试、避免冗余;
2)划分等价类重要的是：集合的划分，划分为互不相交的一组子集，而子集的并是整个集合;
3)并是整个集合：完备性;
4)子集互不相交：保证一种形式的无冗余性;
5)同一类中标识(选择)一个测试用例，同一等价类中，往往处理相同，相同处理映射到"相同的执行路径"。
4.划分等价类的方法
1)在输入条件规定了取值范围或值的个数的情况下，则可以确立一个有效等价类和两个无效等价类。
如：输入值是学生成绩，范围是0～100。
2)在输入条件规定了输入值的集合或者规定了"必须如何"的条件的情况下，可确立一个有效等价类和一个无效等价类。
边界值
1. 定义：边界值分析法就是对输入或输出的边界值进行测试的一种黑盒测试方法。通常边界值分析法是作为对等价类划分法的补充，这种情况下，其测试用例来自等价类的边界。
2. 与等价划分的区别
1) 边界值分析不是从某等价类中随便挑一个作为代表，而是使这个等价类的每个边界都要作为测试条件。
2) 边界值分析不仅考虑输入条件，还要考虑输出空间产生的测试情况。
3. 边界值分析方法的考虑：
长期的测试工作经验告诉我们，大量的错误是发生在输入或输出范围的边界上，而不是发生在输入输出范围的内部。因此针对各种边界情况设计测试用例，可以查出更多的错误。
使用边界值分析方法设计测试用例，首先应确定边界情况。通常输入和输出等价类的边界，就是应着重测试的边界情况。应当选取正好等于，刚刚大于或刚刚小于边界的值作为测试数据，而不是选取等价类中的典型值或任意值作为测试数据。
4. 常见的边界值
1) 对16-bit 的整数而言 32767 和 -32768 是边界
2) 屏幕上光标在最左上、最右下位置
3) 报表的第一行和最后一行
4) 数组元素的第一个和最后一个
5) 循环的第 0 次、第 1 次和倒数第 2 次、最后一次
5. 边界值分析
1) 边界值分析使用与等价类划分法相同的划分，只是边界值分析假定错误更多地存在于划分的边界上，因此在等价类的边界上以及两侧的情况设计测试用例。
例：测试计算平方根的函数
--输入：实数
--输出：实数
--规格说明：当输入一个0或比0大的数的时候，返回其正平方根;当输入一个小于0的数时，显示错误信息"平方根非法-输入值小于0"并返回0;库函数Print-Line可以用来输出错误信息。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/coffees/p/12327054.html
