软件测试与维护
软件测试中的测试环境搭建和维护
软件测试中的测试环境搭建和维护在软件测试中，测试环境的搭建和维护是一项关键任务。
一个良好的测试环境可以确保测试的准确性和可靠性，提高测试效率。
本文将介绍如何进行测试环境的搭建和维护。
一、测试环境的搭建1.确定测试环境需求在搭建测试环境之前，需要明确测试的目标和需求。
根据软件测试计划和测试用例，确定所需的硬件设备、操作系统、数据库、网络配置等。
2.准备硬件设备根据测试需求，准备适当的硬件设备，如服务器、客户端机器、网络设备等。
确保硬件设备的配置满足测试要求，并按照测试计划中的要求进行配置。
3.安装操作系统和软件根据测试环境需求，选择合适的操作系统版本，并在硬件设备上进行安装。
安装操作系统后，根据需要安装所需的测试工具和软件，如IDE、测试管理工具、数据库、Web服务器等。
4.配置网络环境在测试环境搭建过程中，需要配置适当的网络环境，确保测试过程中的数据传输和通信正常。
配置网络地址、端口号、防火墙等，以满足测试需求。
5.创建测试数据库根据测试需求，创建测试数据库，并导入测试数据。
设置数据库的用户权限，并进行必要的数据清理和备份，以保证测试环境的稳定性和一致性。
二、测试环境的维护1.定期备份与恢复为了确保测试环境的可靠性，需要定期备份测试环境的数据和配置信息。
备份包括数据库备份、系统配置文件备份等。
在出现异常情况时，能够及时恢复测试环境，以减少测试中断时间。
2.监控与性能优化测试环境通常会面临大量的测试任务，因此需要监控测试环境的性能。
定期检查硬件设备、网络带宽、数据库负载等指标，及时发现并解决潜在问题。
对于性能瓶颈，可以通过调整配置、优化代码等方式提升测试环境的性能。
3.升级和配置更新随着项目的进行，会有新的测试需求和新的测试工具出现。
因此，需要定期进行升级和配置更新。
在升级和更新过程中，需要保证测试环境的稳定性和兼容性。
4.问题记录和解决在测试环境中，可能会出现各种问题和异常情况，如软件崩溃、网络中断等。
软件测试中的可维护性与可测试性
软件测试中的可维护性与可测试性在软件开发过程中，软件测试是一个关键的环节。
为了保证软件的质量和稳定性，测试人员需要关注软件测试的可维护性和可测试性。
本文将探讨软件测试中的可维护性与可测试性，并介绍一些提高可维护性和可测试性的方法。
一、可维护性在软件测试中的重要性可维护性是指在软件开发过程中，能够对软件进行正确、高效的维护和更新的能力。
在软件测试中，可维护性的重要性不可忽视。
首先，软件测试是一个迭代的过程，测试人员需要对软件进行反复测试和修改。
如果软件的可维护性不好，会导致测试人员花费大量的时间和精力来维护和更新测试代码，影响测试进度和效率。
其次，软件测试往往需要依赖于自动化测试工具和框架，如果软件的可维护性差，这些工具和框架的维护成本也会增加。
因此，提高软件测试的可维护性对于提高测试效率和降低成本具有重要意义。
二、提高软件测试的可维护性的方法1. 使用清晰的命名和注释在软件测试中，使用清晰、准确的命名和注释可以提高可维护性。
良好的命名和注释有助于测试人员理解代码的功能和意图，方便维护和修改。
同时，使用规范的命名和注释也有助于不同测试人员之间的沟通和协作。
2. 编写可复用的测试代码在软件测试中，很多测试用例可能需要被重复使用。
为了提高可维护性，测试人员可以编写可复用的测试代码。
通过抽象和封装测试逻辑，可以减少重复的代码量，提高代码的可读性和可维护性。
同时，合理设计测试代码的结构和模块，有助于将来的修改和更新。
3. 进行适当的模块化和分层设计模块化和分层设计对于软件测试的可维护性也非常重要。
通过将测试代码分成多个模块和层次，可以降低代码的耦合性，减少修改一个模块时对其他模块的影响。
同时，模块化和分层设计也有助于提高代码的可重用性和可扩展性。
三、可测试性在软件测试中的重要性可测试性是指软件是否易于进行测试的属性。
在软件测试中，可测试性的重要性不容忽视。
首先，可测试性直接影响测试的覆盖率和准确性。
如果软件的可测试性较差，测试人员可能无法覆盖到所有的测试场景，从而降低测试的质量和效果。
软件测试中的可维护性与可测试性
软件测试中的可维护性与可测试性在当今数字化的时代，软件已经成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。
从智能手机上的各种应用程序，到企业中复杂的业务系统，软件的质量和可靠性对于用户的体验和业务的成功至关重要。
而软件测试作为保证软件质量的重要手段，其中的可维护性与可测试性是两个关键的概念。
首先，我们来谈谈可维护性。
简单来说，可维护性就是指软件在其生命周期中易于修改、完善和扩展的能力。
想象一下，如果一个软件在出现问题或者需要添加新功能时，开发人员需要花费大量的时间和精力去理解和修改复杂的代码结构，那么这个软件的可维护性就很差。
相反，如果代码结构清晰、文档齐全，开发人员能够轻松地进行修改和扩展，那么这个软件的可维护性就很好。
那么，可维护性对于软件测试有什么重要意义呢？一个具有良好可维护性的软件能够大大降低测试的成本和风险。
当软件需要进行修改时，如果可维护性好，测试人员可以更容易地确定哪些部分的测试用例需要更新，哪些部分可能会受到影响。
这样可以提高测试的效率，减少测试的遗漏，从而保证软件的质量。
为了提高软件的可维护性，开发人员需要遵循一些良好的编程实践和设计原则。
比如，采用模块化的设计，将软件的功能分解为独立的模块，每个模块具有明确的职责和接口。
这样，当需要修改某个功能时，只需要关注对应的模块，而不会影响到整个系统。
另外，编写清晰、规范的代码注释和文档也是非常重要的。
注释可以帮助开发人员和测试人员更好地理解代码的逻辑和功能，文档则可以提供关于软件架构、设计和使用方法的详细信息。
接下来，我们再看看可测试性。
可测试性是指软件能够被有效地进行测试的能力。
这包括能够方便地对软件进行输入、观察输出、控制软件的执行过程以及判断测试结果的正确性等方面。
如果一个软件难以进行测试，那么就很难发现其中的缺陷和问题，从而影响软件的质量。
可测试性对于软件测试的重要性不言而喻。
一个具有良好可测试性的软件能够让测试人员更高效地设计和执行测试用例，更快地发现软件中的问题。
测试环境的搭建与维护实践
测试环境的搭建与维护实践随着软件开发和测试的不断发展，测试环境搭建与维护成为一个重要且具有挑战性的任务。
在软件开发的不同阶段，测试环境被用于模拟真实生产环境，以确保软件在不同平台上的正常运行。
本文将介绍测试环境的搭建与维护的实践。
测试环境的搭建是一个复杂的过程，需要考虑到硬件、软件和网络等方面的因素。
为了搭建一个稳定可靠的测试环境，需要选择适合的硬件设备。
硬件设备的性能和配置应当与目标生产环境相近，以保证测试结果的准确性和可靠性。
合适的操作系统和软件平台对于测试环境的搭建也至关重要。
根据测试需求，选择适当的操作系统和软件组件，确保测试环境的兼容性和稳定性。
网络也是测试环境搭建的一个关键因素。
测试环境需要与其他系统和服务进行通信，所以需要确保网络连接的稳定性和速度。
在测试环境搭建完成后，维护测试环境的可靠性和稳定性是一个持续的过程。
需要实施合适的安全措施来保护测试环境的数据和系统安全。
例如，定期更新操作系统和软件组件的安全补丁，限制对测试环境的访问权限，加密敏感数据等。
定期备份和恢复测试环境的数据是维护测试环境的重要一环。
任何失误或故障都可能导致数据丢失，因此定期备份数据并测试恢复过程是非常必要的。
定期监测测试环境的性能和资源利用率也是维护测试环境的一项重要任务。
通过监测性能指标，可以及时发现和解决性能问题，提高测试环境的稳定性和可靠性。
自动化测试在测试环境搭建与维护中起到关键作用。
自动化测试工具可以大大减轻测试人员的工作负担，提高测试效率和准确性。
通过使用自动化测试工具，可以自动执行测试用例、生成测试报告、自动生成测试数据等。
自动化测试还可以帮助测试人员识别和解决测试环境中的问题，提高测试环境的稳定性和可靠性。
除了技术层面的搭建与维护实践，测试环境的管理与协调也是不可忽视的一部分。
测试环境应当有明确的责任人，负责测试环境的规划、搭建、维护和管理。
测试环境的规划应与项目进度紧密结合，确保测试环境能够满足及时进行测试的需求。
软件测试中的自动化脚本编写与维护
软件测试中的自动化脚本编写与维护在软件测试领域中，自动化脚本编写与维护是一个至关重要的方面。
它可以提高测试效率、减少人工错误、持续集成和交付等，因此被广泛应用于测试过程中。
本文将探讨自动化脚本编写与维护的关键要点和最佳实践。
1. 自动化脚本的编写1.1 准备工作在开始编写自动化脚本之前，测试人员需要了解被测试软件的需求和功能。
此外，需要选择适合自动化测试的工具和框架，例如Selenium WebDriver和JUnit等。
这些工具和框架可以方便地编写和执行自动化脚本。
1.2 脚本设计在设计自动化脚本时，需要考虑以下几个方面：1.2.1 清晰的业务流程：脚本应按照软件的业务流程和功能逻辑进行编写，确保测试的全面性和准确性。
1.2.2 合理的脚本结构：脚本的结构应该简洁明了，代码模块化，方便维护和重用。
可以采用关键字驱动、数据驱动或混合驱动等方式进行脚本设计。
1.2.3 稳定的定位方式：为了实现脚本的稳定性和可靠性，应选择稳定的元素定位方式，例如ID、XPath或CSS选择器等。
1.3 脚本开发在进行脚本开发时，需要注意以下几点：1.3.1 使用合适的编程语言：选择合适的编程语言来编写脚本，例如Java、Python或C#等。
同时，也需要了解所选择语言的特性和库函数，以方便编程。
1.3.2 使用良好的编码规范：遵循良好的编码规范，使代码易读易维护。
使用有意义的变量和函数名，并为代码添加必要的注释。
1.3.3 异常处理和错误日志：编写脚本时，需要有适当的异常处理机制和错误日志记录。
这样可以方便定位和解决脚本执行过程中的问题。
2. 自动化脚本的维护2.1 定期回归测试随着软件的不断演进和改进，自动化脚本需要进行定期的回归测试，以确保其仍然有效和稳定。
回归测试可以帮助发现脚本中存在的问题，并及时修复。
2.2 脚本更新和重构在软件的迭代过程中，界面和功能可能会发生变化，这就需要对自动化脚本进行相应的更新和重构。
软件测试中的测试用例复用与维护
软件测试中的测试用例复用与维护在软件测试中，测试用例是非常重要的一环，它们用于验证软件系统是否达到预期的功能要求以及质量标准。
然而，随着软件系统的不断更新和演变，测试用例的复用和维护变得至关重要。
首先，测试用例的复用可以极大地提高测试效率并减少重复劳动。
当一个软件系统的某个功能模块经过测试验证没有问题后，相同的测试用例可以被复用到其他类似功能模块上，避免重复编写相似的测试用例。
这样不仅节省了时间和人力资源，还保证了测试过程的一致性和全面性。
其次，测试用例的维护是保证软件质量的关键步骤之一。
随着软件需求的变更、bug修复和功能扩展，测试用例也需要相应地进行更新和维护。
如果测试用例没有及时更新，可能会导致测试覆盖不全或者测试不准确，从而影响软件的质量和稳定性。
因此，定期审查和更新测试用例是非常重要的，确保软件系统的测试覆盖率和准确性。
在进行测试用例复用和维护时，有一些最佳实践可以帮助提高效率和质量。
首先，建立一个统一的测试用例库，将所有的测试用例组织起来，方便查找和复用。
其次，使用测试用例管理工具，如TestRail、Xray等，可以帮助团队更好地组织和管理测试用例，提高团队协作效率。
此外，定期审查和更新测试用例是必不可少的，保证测试用例和软件系统的同步更新。
总之，在软件测试中，测试用例的复用和维护是确保软件质量和测试效率的重要环节。
通过合理地利用已有的测试用例，及时更新和维护测试用例，可以有效地提高测试效率、降低测试成本，保证软件系统的质量和稳定性。
因此，团队应该重视测试用例的复用和维护工作，建立规范的测试用例管理流程，不断优化和提升测试用例的质量和效率。
软件测试中的可维护与可靠性测试
软件测试中的可维护与可靠性测试在当今数字化的时代，软件已成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
从智能手机上的各种应用程序，到企业级的关键业务系统，软件的质量和性能直接影响着用户的体验和业务的成败。
而软件测试作为保障软件质量的重要手段，其中的可维护性测试和可靠性测试更是起着至关重要的作用。
首先，我们来谈谈可维护性测试。
可维护性，简单来说，就是指软件在未来能够被轻松修改、优化和扩展的能力。
为什么可维护性如此重要呢？想象一下，如果一个软件在初次开发完成后，每次需要进行功能改进或者修复漏洞都变得异常困难，需要耗费大量的时间和资源，那么这不仅会增加企业的成本，还可能导致软件无法及时适应市场的变化和用户的需求，从而失去竞争力。
那么，如何进行可维护性测试呢？这需要从多个方面进行考虑。
代码的可读性和规范性是一个重要的方面。
清晰、简洁、有良好注释的代码能够让后续的维护人员更容易理解其逻辑和功能。
测试人员可以通过审查代码的结构、命名规范、注释的完整性等，来评估代码的可读性。
软件架构的合理性也是可维护性的关键因素。
一个良好的软件架构应该具有低耦合、高内聚的特点，各个模块之间的职责划分清晰，接口定义明确。
这样，当需要对某个模块进行修改时，不会对其他模块产生不必要的影响。
测试人员可以通过对软件架构的分析，以及模拟对不同模块的修改场景，来评估架构的可维护性。
另外，文档的完整性也是不可忽视的。
详细的需求文档、设计文档、测试文档等能够为维护人员提供重要的参考，帮助他们快速了解软件的功能、架构和测试情况。
测试人员需要检查文档是否与实际的软件功能一致，是否涵盖了所有的重要信息。
接下来，我们再聊聊可靠性测试。
可靠性是指软件在规定的条件下和规定的时间内，完成规定功能的能力。
如果一个软件经常出现崩溃、数据丢失、错误的计算结果等问题，那么用户肯定会对其失去信任。
可靠性测试通常包括压力测试、容错测试和恢复测试等。
压力测试是通过模拟大量的用户请求或者极端的工作负载，来检验软件在高压力下是否能够正常运行。
软件测试中的可测试性与可维护性
软件测试中的可测试性与可维护性在软件开发过程中，软件测试是确保软件产品质量的重要环节。
而软件测试中的可测试性和可维护性则是影响测试效果和测试成本的重要因素。
本文将从理解可测试性和可维护性的概念开始，并通过实际案例探讨如何提高软件测试的可测试性和可维护性。
一、可测试性概述可测试性是指软件系统在进行测试时，为测试活动提供便利和支持的程度。
它包括测试环境的搭建、测试数据的准备、测试用例的设计和测试结果的可追踪等方面。
一个具有良好可测试性的软件系统可以提高测试的效率和准确性。
提高软件测试的可测试性需要从多个方面入手。
首先，需要建立一个合适的测试环境，包括硬件设备和软件工具的准备。
其次，需要准备充足的测试数据，覆盖不同的测试场景和边界条件。
此外，还需要设计合理有效的测试用例，以确保测试的全面性和有效性。
最后，测试结果的追踪和分析也是提高可测试性的关键步骤。
二、可维护性概述可维护性是指软件系统在修改和维护过程中的易理解性、易修改性和易测试性。
它是软件开发过程中质量管理的重要指标之一，对于提高软件系统的可靠性和可扩展性至关重要。
实现软件测试的可维护性需要采取一系列的措施。
首先，需要编写清晰、简洁且易于理解的代码，减少代码的冗余和复杂度。
其次，需要建立良好的文档和注释，方便后续的维护工作。
此外，还需要定期进行代码评审和重构，提高代码的可读性和可维护性。
最后，测试用例的设计和维护也是保证软件系统可维护性的重要环节。
三、案例分析以某在线电商平台为例，探讨如何提高软件测试的可测试性和可维护性。
1. 提高可测试性：（1）搭建完善的测试环境，包括虚拟化技术的应用，方便进行不同环境的测试。
（2）设计合理的测试数据生成工具，自动化生成大量符合各种场景的测试数据。
（3）采用模块化的测试框架，便于测试用例的复用和管理。
（4）使用测试管理工具，对测试用例的执行和结果进行跟踪和分析。
2. 提高可维护性：（1）编写规范清晰的代码，注重代码的可读性和可理解性。
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当前版本已知问题的清单 版本发布报告
5.1.3 知识准备
测试阶段（SDLC)
Page 21
5.1.4 案例实现
需求： 用户名长度为6至10位（含6位和10位） 用户名由字符（a-z、A-Z）和数字（0-9）组成 不能为空、空格和特殊字符 密码规则同用户名规则
如图5.1是一个被测程序的程序流程图。
如果能测试路径124，就保证每个语句至少执行一次，选 择测试数据为
a=2 ， b=0， x=3
输入此组数据， 就能达到语句覆盖标准。
Page 34
2)
判定覆盖指设计足够的测试用例， 使得被测程序中每个判 定表达式至少获得一次“真”值和“假”值，从而使程序的每 一个分支至少都通过一次， 因此判定覆盖也称分支覆盖。
始进行测试。 ⑤ 穷举测试是不可能的。甚至一个大小适度的程序，其路径排列的数
量也非常大，因此，在测试中不可能运行路径的每一种组合。
Page 12
5.1.3 知识准备
软件测试的原则
⑥ 第三方进行测试会更客观，更有效。 ⑦ 软件测试计划是做好软件测试工作的前提。 ⑧ 测试用例是设计出来的，不是写出来的，所以要根据测试的目的，
题
Page 6
软件缺陷构成
5.1.3 知识准备
其他, 6% 代码, 15%
设计, 25%
规格说明书, 54%
Page 7
5.1.3 知识准备
在真正的程序测试之前，通过审查、评审会可以发现更多的缺陷。 规格说明书的缺陷会在需求分析审查、设计、编码、测试等过程中会 逐步发现，而不能在需求分析一个阶段发现
Page 11
5.1.3 知识准备
软件测试的原则
① 所有测试的标准都是建立在用户需求之上。 ② 软件测试必须基于“质量第一”的思想去开展各项工作，当时间和
质量冲突时，时间要服从质量。 ③ 事先定义好产品的质量标准，只有有了质量标准，才能根据测试的
结果，对产品的质量进行分析和评估。 ④ 软件项目一启动，软件测试也就是开始，而不是等程序写完，才开
Page 10
5.1.3 知识准备
软件测试误区 误区一：如果发布出去的软件有质量问题，都是软件测试 人员的错 误区二：软件测试技术要求不高，至少比编程容易多了 误区三：有时间就多测试一些，来不及就少测试一些 误区四：软件测试是测试人员的事，与开发人员无关 误区五：根据软件开发瀑布模型，软件测试是开发后期的 一个阶段
采用相应的方法去设计测试用例，从而提高测试的效率，更多地发 现错误，提高程序的可靠性。 ⑨ 对发现错误较多的程序段，应进行更深入的测试。一般来说，一段 程序中已发现的错误数越多，其中存在的错误概率也就越大。 ⑩ 重视文档，妥善保存一切测试过程文档（测试计划、测试用例、测 试报告等）
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5.1.3 知识准备
代码完成文件包,功能详细设计说明书 最终技术文档
系统测试
代码修改后的文件包 完整测试用例,完备的测试计划
确认测试
代码冻结文件包 确认测试用例
版本发布
代码发布文件包 测试计划检查清单
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输出
市场需求分析会议记要 , 功能设计, 技术设计 测试计划, 测试用例
完整测试用例,完备的测试计划, 缺陷报告, 功能验证测试报告
章软件测试与维护
任务5.1
SAGM系统登录测试
Page 2
5.1.1 案例描述
教职工津贴系统开发完毕，需要进行功能测试，本 案例要求进行登录功能测试，设计详细的测试用例，完 成黑盒测试。
Page 3
5.1.2 案例分析
任何程序、系统中的问题，和产品设计书的不一致性， 不能满足用户的需求
必须意识到：“软件” ≠ 编程，它有自己的生命周 期 (life cycle)。大型软件系统的开发与其它工程项目 如建造桥梁、制造飞机、轮船等的开发是同理的。
任务5.2
SAGM系统测试用例设计
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5.2.2 知识准备
黑盒测试法与白盒测试法
1. 该方法把被测试对象看成一个黑盒子，测试人员完全不考虑程序的内 部结构和处理过程，只在软件的接口处进行测试， 依据需求说明书，检 查程序是否满足功能要求。因此， 黑盒测试又称为功能测试或数据驱动 测试。 通过黑盒测试主要发现以下错误：
“密码”
“pass10” “pass789” “pass000010” “pass”
“空格”
“pass”
“user”
“userpass”
“user0000011”
“userpass”
…………
…………
“预期结果”
进入系统 进入系统 进入系统 提示输入用户名 不能进入系统 提示无效用户名 不能进入系统 提示用户名太短 不能进入系统 提示用户名太长 不能进入系统
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5.1.4 案例实现
简单：能够正确处理用户登录 一般： 输入正确的用户名和密码可以进入系统 输入用户名或密码错误无法进入系统
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5.1.4 案例实现
详细：用户身份合法性验证
用户名验证
正常用户名的输入
含有特殊字符的用户名
为空或含有空格
字母大小写无关性测试
设计测试用例，只要通过路径124, 135或者125, 134， 就达 到判定覆盖标准。
选择两组数据： a=3， b=0， x=1（通过路径125）
a=2， b=1， x=2（通过路径134）
对于多分支（嵌套IF, CASE）的判定，判定覆盖要使得每 一个判定表达式获得每一种可能的值来测试。
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实践证明：对软件进行充分的测试 才能够有效的保证软件质量！
Page 4
5.1.3 知识准备
IEEE (1983) 729 软件缺陷一个标准的定义： 从产品内部看，软件缺陷是软件产品开发或维护过程中所存在的错
误、毛病等各种问题； 从外部看，软件缺陷是系统所需要实现的某种功能的失效或违背。
软件缺陷的主要类型/现象： 功能、特性没有实现或部分实现 设计不合理，存在缺陷 实际结果和预期结果不一致 运行出错，包括运行中断、系统崩溃、界面混乱 数据结果不正确、精度不够 用户不能接受的其他问题，如存取时间过长、界面不美观
软件测试的原则
应当把“尽早和不断地测试”作为测试人员的座右铭
回归测试的关联性一定要引起充分的注意，修改一个错误
而引起更多错误出现的现象并不少见
测试应从“小规模”开始，逐步转向“大规模”。
不可将测试用例置之度外，排除随意性。
必须彻底检查每一个测试结果。
一定要注意测试中的错误集中发生现象，这和程序员的编
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缺陷成本Βιβλιοθήκη 5.1.3 知识准备Page 9
5.1.3 知识准备
软件测试的基本方法
根据G.J. Myers观点--软件测试的目: 软件测试是为了发现错误而执行程序的过程 一个好的测试能够在第一时间发现程序中存在的错误 一个好的测试是发现了至今尚未发现的错误的测试。
软件测试是质量控制的重要手段，保证客 户拿到或用户使用高质量的软件产品
由于白盒测试是结构测试，所以被测对象基本上 是源程序， 以程序的内部逻辑结构为基础设计测试 用例。
1. 追求程序内部的逻辑结构覆盖程度，当程序中有 循环时， 覆盖每条路径是不可能的，要设计使覆盖 程度较高的或覆盖最有代表性的路径的测试用例。下
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1)
为了提高发现错误的可能性，在测试时应该执行到程序 中的每一个语句。 语句覆盖是指设计足够的测试用例，使被 测程序中每个语句至少执行一次。
非法用户
密码验证
正常密码
含有特殊字符的密码
字母大小写敏感性测试
为空或含有空格
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5.1.4 案例实现
步骤：
1、输入<<<用户名>>> 2、输入<<<密码>>> 3、点击[OK]按钮
结果：
<<<预期结果>>>
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5.1.4 案例实现
“用户名”
“user10” “user789” “user000010” “”
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5.1.3 知识准备
软件缺陷的产生
① 技术问题 ② 算法错误，语法错误，计算和精度问题，接口参数传
递不匹配
③ 团队工作 ④ 误解、沟通不充分
⑤ 软件本身 ⑥ 文档错误、用户使用场合(user scenario)， ⑦ 时间上不协调、或不一致性所带来的问题 ⑧ 系统的自我恢复或数据的异地备份、灾难性恢复等问
2.
该方法把测试对象看作一个打开的盒子， 测试人员须了解 程序的内部结构和处理过程，以检查处理过程的细节为基础，
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5.2.2 知识准备
黑盒测试法与白盒测试法
白盒法也不可能进行穷举测试，企图遍历所有的路径， 往往是做 不到的。如测试一个循环20次的嵌套的IF语句， 循环体中有5条路径。 测试这个程序的执行路径为520， 约为1014 如果每毫秒完成一个 路径的测试， 测试此程序需3170年！ 对于白盒测试，即使每条路 径都测试了，程序仍可能有错。 例如要求编写一个升序的程序，错编 成降序程序（功能错）， 就是穷举路径测试也无法发现。再如由于疏 忽漏写了路径， 白盒测试也发现不了。
程水平和习惯有很大的关系
对测试错误结果一定要有一个确认的过程。
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5.1.3 知识准备
测试方法
黑盒子和白盒子 静态的和动态的 文档、代码审查 数据输入边界条件法 等价划分、数据流程图 状态变换图 逻辑路径法