Hướng dẫn is python useful for testers? - python có hữu ích cho người thử nghiệm không?

Thử nghiệm thủ công đã chết!

Buzz đã chia thế giới thử nghiệm phần mềm thành hai phần. Một số dự đoán về một tương lai nơi tất cả các bài kiểm tra được tự động hóa; Những người khác nghĩ rằng thử nghiệm thủ công vẫn là lựa chọn tốt nhất. Vì vậy, ai đúng?

Hướng dẫn sử dụng so với kiểm tra tự động

Tự động hóa tất cả các trường hợp thử nghiệm nghe có vẻ như là một giải pháp hoàn hảo - bây giờ bạn có thể bắn người kiểm tra thủ công và kiểm tra ứng dụng chỉ bằng một cú nhấp chuột. Không đúng. Các ứng dụng được viết cho chúng ta, con người và chúng ta thường tương tác với phần mềm theo những cách độc đáo. Do đó, các lỗi quan trọng nhất được tìm thấy khi tương tác và quan sát ứng dụng như người dùng thực: chúng tôi gọi đây là thử nghiệm khám phá và đây là điều tự động hóa không thể làm gì cho bạn. Chạy cùng một bài kiểm tra lặp đi lặp lại chương trình won nếu có thứ gì đó đã thay đổi trong ứng dụng và nó sẽ bỏ lỡ hầu hết các lỗi khả năng sử dụng. Tóm lại, tự động hóa là vô ích khi cần suy nghĩ và phán đoán của con người. Nó không thể thay thế người kiểm tra thủ công cho đến khi AI đạt đến đỉnh cao nơi nó có thể thay thế các lập trình viên, bác sĩ và người quản lý.

Tuy nhiên, trong những năm gần đây, các công nghệ đã phát triển nhanh chóng và nhu cầu thị trường đã đưa ra những thách thức mới cho người thử nghiệm. Khi các ứng dụng trở nên phức tạp hơn, chúng tôi cần đảm bảo chúng hoạt động trên các bộ cấu hình và thiết bị lớn. Tự động hóa có thể là một hỗ trợ tuyệt vời bằng cách xử lý các khía cạnh lặp đi lặp lại và kỹ thuật như hồi quy, hiệu suất và kiểm tra tải.

Đối với câu hỏi trong sử thi, tôi nghĩ điều gì sẽ chết là sự tách biệt của thử nghiệm như là hướng dẫn sử dụng và tự động. Kiểm tra chỉ là thủ công, nhưng chúng ta có thể, và chúng ta nên sử dụng tự động hóa để có năng suất cao hơn bất cứ khi nào có liên quan. Điều này thúc đẩy người thử nghiệm phát triển thành các chuyên gia với các kỹ năng kiểm tra thủ công để tìm các lỗi quan trọng và cả với các kỹ năng lập trình để tự động hóa các bài kiểm tra lặp đi lặp lại. Trong một ứng dụng nhất định, bạn có thể quyết định tự động hóa một số kịch bản ở cấp độ kiểm tra đơn vị, một số ở cấp độ API, một số ở cấp UI và kiểm tra thủ công các kịch bản khác. Để xác định chiến lược này theo cách tối ưu nhất, người thử nghiệm nên có sự hiểu biết sâu sắc về ứng dụng, miền của nó và các công nghệ liên quan. Tóm lại, người thử nghiệm nên có các kỹ năng trong cả thử nghiệm thủ công và tự động và cái nhìn sâu sắc để kết hợp chúng một cách khôn ngoan.

Kết hợp các nhu cầu này là một thách thức đối với nhiều người thử nghiệm, vì chúng có thể có ít hoặc không có nền tảng kỹ thuật. Đây không phải là một rào cản mặc dù với cách tiếp cận đúng đắn, việc học có thể được biến thành một quá trình hấp dẫn và thú vị.

Vì vậy, trước tiên, hãy để một cái nhìn về các kỹ năng mã hóa về những lợi ích mà nó có thể mang lại cho người thử nghiệm.

Bạn cũng có thể thích: Tạo một chiến lược toàn diện cho kiểm tra chất lượng phần mềm

Lợi ích của kỹ năng mã hóa trong kiểm tra phần mềm

Một sự hiểu lầm phổ biến là thử nghiệm thủ công không phải là kỹ thuật và bạn chỉ cần học mã hóa cho mục đích tự động hóa. Trong thực tế, có một sự hiểu biết cơ bản về lập trình có thể mang lại lợi ích đáng kể cho quá trình thử nghiệm thủ công.

Khi chúng ta học lập trình, chúng ta tìm hiểu về các yếu tố và cấu trúc của phần mềm. Chúng tôi tìm hiểu cách dữ liệu được biểu diễn bên trong máy tính và cách các bit có thể được giải thích và giải thích sai. Chúng tôi tìm hiểu về kiểm soát dòng chảy, điểm quyết định, vòng lặp và làm thế nào sai lầm có thể được thực hiện. Ngay cả khi chúng ta không bao giờ thấy mã nguồn, khi chúng ta tìm hiểu cách các chương trình hoạt động, chúng ta cũng tìm hiểu làm thế nào chúng có thể không hoạt động.

Về cơ bản, tôi thấy các kỹ năng mã hóa là một kỹ năng kỹ thuật giúp tăng cường thử nghiệm thủ công và xây dựng một nền tảng cho thử nghiệm tự động, đưa người kiểm tra lên một cấp độ mới trong nghề nghiệp của họ.

Có 7 cách chính mà học mã và cụ thể hơn là học Python (xem bên dưới), sẽ cải thiện kiểm tra phần mềm của bạn. Chúng có thể được chia thành hai loại: lợi ích của việc hiểu mã và lợi ích của việc viết mã.

• Khả năng hiểu mã sẽ giúp tăng cường kiểm tra thủ công. will help enhance manual testing.
• Khả năng ghi mã sẽ cho phép một người tự động hóa các bài kiểm tra và ghi các công cụ để hỗ trợ kiểm tra thủ công.will allow one to automate tests and write tools to support manual testing.

Hãy cùng xem cách hiểu các khái niệm lập trình (điểm 1-5) và biết cách viết mã (điểm 6-7) có thể giúp bạn trở thành người kiểm tra phần mềm tốt hơn:

1. Hiểu sâu hơn về tác động thay đổi mã: Thiết kế trường hợp kiểm tra là một thách thức đối với người thử nghiệm hộp đen. Không biết mã được viết như thế nào, bạn cần xác định tập hợp các điều kiện để đánh giá phần mềm trong một thời gian giới hạn. Nếu bạn có sự hiểu biết cơ bản về lập trình, bạn có thể nói chuyện với các nhà phát triển và tìm hiểu cách thực hiện logic. Điều này có thể giúp bạn tập trung các bài kiểm tra chức năng và hồi quy của bạn trên các lĩnh vực rủi ro nhất. Test case design is a challenge for black-box testers. Not knowing how the code is written, you need to identify the set of conditions to evaluate the software in a limited time. If you have a basic understanding of programming, you can talk to developers and learn how the logic is implemented. This can help you focus your functional and regression tests on the most risky areas.
2. Sự hiểu biết về các ranh giới và các lớp của ứng dụng: Phần mềm được xây dựng trong các lớp khác nhau - lớp kinh doanh, lớp dịch vụ, lớp cơ sở dữ liệu, v.v ... Biết cách các lớp mã tương tác với nhau có thể giúp bạn thiết kế các thử nghiệm tích hợp tốt hơn.Software is built in different layers – business layer, service layer, database layer, etc. Knowing how code layers interact with each other can help you design better integration tests.
3. Một sự hiểu biết về quá trình phát hành: Trong các luồng phát hành phần mềm, các nhà phát triển tạo các chi nhánh, sửa lỗi và hợp nhất các bản sửa lỗi cho một nhánh chính. Nếu bạn quen thuộc với quy trình này, bạn có thể xác định loại vấn đề nào có thể xảy ra do kết quả của việc kiểm soát phiên bản.: In software release flows, developers create branches, fix bugs, and merge fixes to a master branch. If you are familiar with this process, you can identify what type of issues may occur as a result of version control.
4. Khả năng nói ngôn ngữ của nhà phát triển: Ngôn ngữ kỹ thuật là các nhà phát triển ngôn ngữ nói và biết thuật ngữ có thể làm tăng chất lượng giao tiếp với các nhà phát triển.Technical language is the language developers speak, and knowing the terminology can increase the quality of communication with developers.
5. Kiếm việc Dev Trust và đạt được danh tiếng chuyên nghiệp: Nếu bạn nói ngôn ngữ của nhà phát triển, họ sẽ tôn trọng bạn hơn như một người thử nghiệm lành nghề. Điều này có thể mở ra cho họ để chia sẻ với bạn mối quan tâm của họ về mã, điểm rủi ro và ý tưởng tái cấu trúc - điều mà họ có thể không làm trước đây, nghĩ rằng bạn sẽ không hiểu đủ.If you speak developers’ language, they will have more respect for you as a skilled tester. This may open them up to share with you their concerns about the code, risky spots, and refactoring ideas – something they might not have done previously, thinking you would not understand enough.
6. Tự động hóa các thử nghiệm chức năng: Cách sử dụng mã hóa phổ biến cho người thử nghiệm là tự động hóa các thử nghiệm chức năng. Hầu hết các khung tự động hóa yêu cầu bạn viết mã, như Selenium WebDriver, đây là khung phổ biến nhất. Là chuyên gia tự động hóa, viết tự động hóa thử nghiệm có thể duy trì, mạnh mẽ và đáng tin cậy không phải là một nhiệm vụ đơn giản. Vì vậy, kỹ năng lập trình của bạn càng tốt, cơ hội của bạn càng cao để xây dựng tự động hóa vững chắc. A common usage of coding for testers is to automate functional tests. Most of the automation frameworks require you to write code, like Selenium WebDriver, which is the most popular framework. As automation experts state, writing test automation that is maintainable, robust, and reliable is not a simple task. So, the better your programming skills, the higher your chances are to build solid automation.
7. Xử lý các nhiệm vụ không thực tế để hoàn thành thủ công: ngoài việc tự động hóa các kịch bản chức năng, các ứng dụng thử nghiệm cũng có thể yêu cầu xử lý các nhiệm vụ khác nhau không thực tế hoặc đôi khi không thể xử lý thủ công. Apart from automating functional scenarios, testing applications may also require handling various tasks which are not practical or sometimes not even possible to handle manually.

Đây là vài ví dụ:

• Tạo dữ liệu kiểm tra
• Đọc dữ liệu từ DB, tệp phẳng hoặc XML
• Tệp nhật ký phân tích cú pháp
• Trích xuất và phân tích thông tin hiệu suất
• Thiết lập môi trường thử nghiệm
• Giám sát trạng thái của ứng dụng

Tất cả các nhiệm vụ này có thể được tự động hóa thông qua các tập lệnh và có thể hỗ trợ người thử nghiệm trong việc tìm kiếm các vấn đề mà nếu không thì khó tìm.

Bây giờ chúng tôi hiểu được lợi ích của các kỹ năng mã hóa, hãy để xem chúng tôi nên học ngôn ngữ lập trình nào.

Bạn cũng có thể thích: Chiến lược kiểm tra tuân thủ HIPAA

Ngôn ngữ lập trình nào là tốt nhất để kiểm tra?

Java, JavaScript, C#, Ruby, Python, C ++ - Đây là tất cả các công nghệ tuyệt vời, nhưng có một công nghệ tốt nhất để kiểm tra kịch bản và tự động hóa không?

Nói chung, tất cả các ngôn ngữ lập trình nêu trên sẽ thực hiện công việc, vì vậy nếu bạn đã biết một ngôn ngữ, chỉ cần sử dụng nó. Nhưng thường cho rằng những người thử nghiệm thường không mạnh về mặt kỹ thuật, một yếu tố quyết định có thể dễ dàng nhận được ngôn ngữ dễ dàng như thế nào. Python có một lợi thế ở đây. Theo nghiên cứu gần đây, Python được coi là ngôn ngữ dễ học nhất, và nhiều trường đại học ở Hoa Kỳ dạy lập trình với Python. Thêm vào đó, cũng có những yếu tố khác làm cho Python phù hợp với người thử nghiệm:

• Mã có thể đọc được: Cú pháp Python rất rõ ràng và mã đọc như tiếng Anh.: Python syntax is very clear and code reads like English.

• Ngôn ngữ mục đích chung: Python có thể được sử dụng để giải quyết hầu hết mọi nhiệm vụ lập trình - ứng dụng web, ứng dụng máy tính để bàn, phân tích dữ liệu, kịch bản, tự động hóa nhiệm vụ, v.v.: Python can be used to solve almost every programming task – web applications, desktop applications, data analysis, scripting, task automation etc.

• Pin bao gồm: Thư viện tiêu chuẩn phong phú giúp bạn dễ dàng hoàn thành các nhiệm vụ lập trình chung. Rich standard library helps you easily accomplish common programming tasks.

• Năng suất mã hóa: Là một ngôn ngữ súc tích, Python cho phép bạn hoàn thành rất nhiều với ít mã hơn, có thể tiết kiệm thời gian kiểm tra.Being a concise language, Python allows you to accomplish a lot with less code, which can save testing time.

• Thực thi tập lệnh: Python được cài đặt sẵn trên các hệ thống MAC/Linux và bạn có thể dễ dàng chạy tập lệnh Python từ Shell trên các máy chủ Linux.: Python comes preinstalled on Mac/Linux systems and you can easily run Python script from shell on Linux servers.

Cho rằng những người thử nghiệm cần một ngôn ngữ lập trình dễ học, phù hợp với một loạt các tác vụ, được hỗ trợ bởi Selenium WebDriver và thuận tiện cho kịch bản, Python là một lựa chọn tuyệt vời cho người thử nghiệm học hỏi.

Cách học Python

Vì vậy, sau khi bạn đã chọn Python làm ngôn ngữ lập trình, bạn học nó như thế nào?

Đây là một lộ trình đơn giản để giúp bạn bắt đầu:

1. Truyền một khóa học ngắn gọn để có được những điều cơ bản: Nếu bạn là người mới bắt đầu tuyệt đối, bạn cần hiểu những điều cơ bản của ngôn ngữ và các khái niệm chính, vì vậy bạn có thể bắt đầu viết các chương trình đơn giản.: If you are an absolute beginner, you need to understand the basics of the language and main concepts, so you can start writing simple programs.
2. Tìm một người cố vấn: Khi bạn học được điều gì đó mới, bạn có thể bị mắc kẹt vào một lúc nào đó. Một người cố vấn có thể loại bỏ các rào cản và làm cho hành trình của bạn mượt mà hơn.: When you learn something new, you may get stuck at some point. A mentor can remove the roadblocks and make your journey smoother.
3. Viết một dự án thú vị và đầy thách thức: Nếu bạn đưa ra một ý tưởng thú vị, nó sẽ khiến bạn có động lực và học tập trở nên giống như một sở thích thay vì một mục bắt buộc trong danh sách của bạn để làm. Hãy nghĩ về một công cụ nhỏ bạn muốn sử dụng, hoặc một cái gì đó liên quan đến sở thích của bạn (âm nhạc, thể thao, v.v.).: If you come up with an exciting idea, it keeps you motivated and learning becomes like a hobby rather than a mandatory item on your “To Do” list. Think of a small tool you would like to use, or something related to your hobbies (music, sports, etc.).
4. Google, hãy thử các ý tưởng, đặt câu hỏi cho các nhà phát triển - một trong những kỹ năng có giá trị cho nhà phát triển có hiệu quả. Tìm hiểu Google Câu hỏi của bạn, thử nhiều cách khác nhau để làm việc, đặt câu hỏi cho nhà phát triển và sử dụng tất cả các tài nguyên có sẵn để giúp bạn học. – One of the valuable skills for a developer is effective googling. Learn to google your questions, try various ways of doing things, ask developers questions, and use all available resources to help you learn.
5. Đọc các bài viết và hướng dẫn xung quanh câu hỏi của bạn: Có rất nhiều bài viết và hướng dẫn tuyệt vời về Python có thể giúp bạn nắm bắt các chủ đề không rõ ràng.: There are a lot of great articles and tutorials on Python that can help you grasp unclear topics.
6. Lặp lại các bước 1-5 cho một dự án lớn hơn: Sau khi bạn hoàn thành dự án đầu tiên của mình, xin chúc mừng, đó là thời gian để chuyển sang dự án tiếp theo!: After you’ve completed your first project, congratulations, it’s time to move to the next one!

Học cách lập trình là một quá trình liên tục. Bạn luôn có thể cải thiện các kỹ năng của mình, vì vậy hãy tiếp tục cho đến khi bạn đạt đến mức độ năng lực mong muốn.

Dưới đây là danh sách các tài nguyên Python tuyệt vời có sẵn trên mạng để giúp bạn tiếp tục học tập:

• Codecademy Python Course: Giới thiệu dễ dàng về Python: Easy-going introduction to Python

• HackerRank.com: Những thách thức thực hành nhỏ để trau dồi kỹ năng của bạn: Small practice challenges to hone your skills

• Giới thiệu về lập trình tương tác trong Python (Phần 1): Tìm hiểu Python trên Coursera bằng cách viết các trò chơi: Learn Python on Coursera by writing games

• Đi sâu vào Python: Cuốn sách nhẹ để làm sâu sắc thêm kiến ​​thức Python: Lightweight book to deepen Python knowledge

• Corey Schafer Python Hướng dẫn: Hướng dẫn video có giá trị cao trên YouTube: Highly valuable video tutorials on YouTube

• Tự động hóa những thứ nhàm chán với Python: Cuốn sách này dạy cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại: This book teaches how to automate repetitive tasks

• Lớp học Google Google Python: Lớp Python miễn phí cho những người có kinh nghiệm mã hóa

Tóm lại

Là một quá trình trí tuệ của việc đặt câu hỏi, tương tác và đánh giá phần mềm, kiểm tra thủ công sẽ cần thiết miễn là phần mềm được viết bởi con người. Tuy nhiên, có những khía cạnh của thử nghiệm phần mềm có thể hưởng lợi rất nhiều từ tự động hóa và có thể giải phóng thời gian của người thử nghiệm cho các nhiệm vụ thử nghiệm sáng tạo hơn. Do đó, để có năng suất cao và cung cấp giá trị lớn, người thử nghiệm nên phát triển các kỹ năng mã hóa để tận dụng lợi thế của tự động hóa. Là một ngôn ngữ kịch bản dễ học, Python là một lựa chọn tuyệt vời cho người thử nghiệm. Học cách lập trình trong Python có thể rất vui nếu bạn chọn một ý tưởng thú vị có thể chuyển thành một phần mềm hữu ích và có một số tài nguyên tuyệt vời có sẵn miễn phí trên web để hỗ trợ bạn trong việc học.

Python có tốt cho thử nghiệm QA không?

Ngôn ngữ nào là tốt nhất cho người kiểm tra phần mềm?

Người kiểm tra có thể trở thành nhà phát triển Python không?

Người kiểm tra thủ công có thể học Python không?