当前位置:网站首页>软件测试X模型
软件测试X模型
2022-08-02 09:34:00 【芒果忙不过】
你好呀,我是芒果。
在上篇文章“软件测试W模型”中,我们学习了“W模型”,今天我们一起来认识软件测试模式中的“X模型”。
一、定义
X模型由Marick提出,这种模型下把软件开发过程分为了同步开展的左右两个部分。
左边是对程序片段的编码和测试,即完成对若干彼此分离的程序片段的编码实现和测试验证。
右边是对部分片段集合的编码和测试,通过不断地对程序片段进行集合,不断丰富软件的功能,同时需要对集成的部分开展相关编码测试工作。
最后,在基本能够完成预期交付的要求后会进行封板发布。

二、优点
X模型不过分强调测试所处的阶段,不去定义单元、集成、系统的明显界限,而是更加强调软件开发项目的可实现性,重视从简单到复杂的演进过程。
可以看到在X模型中,程序片段和程序集合的测试、编码是在同步进行的,而不是像“V模型”中过分强调先“单元”再“集成”后“系统”的固定模式,使得项目具备迭代开发的灵活性。
三、缺点
更加灵活的软件开发模式,往往意味着项目管理的不可控性提高,管理人员需要根据实际情况,动态调整相应资源投入,合理制定好排期,因此对整个项目团队提出了更高的运营管理要求。
四、测试在模式中扮演的角色
在X模型中,测试人员除了完成对程序片段、集合的测试以外,还引入了“探索性测试”的概念,这部分工作通常由工作经验相对丰富的测试人员来完成。
探索性测试,即把软件产品本身当成一个说明书,根据测试者的工作经验和对产品的实际体验,来对产品开展一系列相关的检验,通过这种不断探索的测试方法,使得测试人员可以摆脱原来耗时的测试计划制定阶段,而把时间花费在测试本身上,因此通常可以发现更多传统测试方法难以识别的问题。
结语:
下篇文章,我们一起来学习常见软件测试模式中的另外一种—— “H模型” 。
以上就是今天的分享,本文首发于同名公众号,如果内容对你有所帮助,欢迎点赞、关注、收藏。
边栏推荐
- js引擎运行中的预解析(变量提升和函数提升)及相关实操案例
- node制作一个视频帧长图生成器
- Use the scrapy to climb to save data to mysql to prevent repetition
- 练习40,小蓝的旅行【最短路】
- 从零开始入门单片机(一):必会背景知识总结
- ConvNeXt论文及实现
- EdrawMax Crack,多合一的图表应用程序
- This article takes you to understand the commonly used models and frameworks of recommender systems
- 百数应用中心——选择一款适合企业的标准应用
- Getting Started with SCM from Scratch (1): Summary of Background Knowledge
猜你喜欢

STL中list实现

node制作一个视频帧长图生成器

In the whole development of chi V853 board tried to compile QT test

用正向迭代器封装实现反向迭代器

Re22:读论文 HetSANN An Attention-based Graph Neural Network for Heterogeneous Structural Learning

AutoJs学习-AES加解密

Supervised learning of Li Hang's "Statistical Learning Methods" Notes

ConvNeXt论文及实现

【技术分享】OSPFv3基本原理

spark:页面单跳转换率统计(案例)
随机推荐
让电商运营10倍提效的自动化工具,你get了吗?
Chapter 15 Generics
李航《统计学习方法》笔记之感知机perceptron
中国发布丨滴滴因违反网络安全法等被罚80.26亿元!调查细节公布
spark:页面单跳转换率统计(案例)
【Redis】Jedis
nacos项目搭建
软件测试之发现和解决bug
Navicat连接MySQL时弹出:1045:Access denied for user ‘root’@’localhost’
向量点积(Dot Product),向量叉积(Cross Product)
【Redis】通用命令
AutoJs学习-密码生成器
练习16-两道模拟题
matlab-day02
堪称神级的阿里巴巴“高并发”教程《基础+实战+源码+面试+架构》
用正向迭代器封装实现反向迭代器
cococreator 动态设置精灵
Implementation of mysql connection pool
Re22:读论文 HetSANN An Attention-based Graph Neural Network for Heterogeneous Structural Learning
Using the TCP protocol, will there be no packet loss?