回归测试过程是一种软件测试战略,用于确认代码修改不会损害现有功能或引入新的错误。
任何持续更新代码的组织都需要实施回归测试方法。代码更新如此普遍,以至于无法获得准确的总量统计。
但由于人工智能 (AI) 和持续集成/持续交付 (CI/CD) 管道等技术,许多企业正不断提高代码变更频率,部分企业甚至每日更新。这意味着回归测试需求正在持续累积。
回归测试占据中心地位的一个关键领域是质量保证 (QA) 工作时期。回归测试和 QA 团队的使命非常相似,即优化用户体验并提供高质量的数据和最安全的软件。
唯一的区别在于每种方式对整体情况的关注程度。回归测试使用更精确的范围来重点关注最近所做的更改,而质量保证 (QA) 则评估整个系统及其运作。
回归测试技术的作用是防止代码更改与托管系统不兼容。采取这样的措施对于保持系统运行优化非常重要。
在回归测试中,通常遵循以下步骤序列(或类似步骤序列):
对于一个看似简单的主题,有大量的回归测试技术可供使用。每种方法都对回归测试有自己独特的见解。
如其名称所示,这种形式的回归测试专注于系统组件或模块(即“单元”),检测是否在单个单元中引入错误。
示例:开发者为网站添加“忘记密码”功能时,单元回归测试将验证原有登录机制在新增功能后仍正常运作。
当目标是查明最近的更改是否只影响更新后系统的子集时,可使用部分回归测试检测该子集并执行适当的诊断。
示例:假设网站正在集成新支付网关。部分回归测试可能 仅评估新功能的局部运行机制,而不测试关联性较弱的功能。
在某些情况下(例如完成重大代码变更后),需要进行更全面的测试。完全回归测试要求重新测试整个系统或应用程序,以确保功能的持续完整性。
示例:当网站开发者决定新增精选产品画廊功能后,企业需对新画廊功能及所有现有测试用例运行完整的回归测试。
选择性回归测试为回归测试引入预测性元素。其中,测试人员根据经验判断哪些区域可能受代码变更影响,据此从测试套件中筛选测试用例。
示例:移动应用程序开发者发现需要整合并更新用户界面部分功能时,可采用选择性回归测试来确保用户界面的持续稳定性。
混合测试采用综合方法同步评估新功能与现有功能。渐进式回归测试通过逐项检测来发现新功能引入的缺陷。
示例:企业发布现有软件产品的新更新前,通常执行渐进式回归测试,以确保最新版本的功能与此前系列版本保持一致性。
校正性回归测试的核心在于确保数据一致性。通过重新运行测试用例来验证结果是否保持一致,校正性回归测试通常在代码库未发生变更时执行。
示例:添加到软件中的并不总是新功能。有时,引入修改是为了完善代码,使其运行得更好。修正型回归测试用于重构代码的情形,以确保重构不会引入代码错误。
重新测试所有回归测试被视为最终阶段之后的测试。它涉及开发团队对所有已经通过的回归测试用例进行测试,以确保各部分协调互动。
示例:重新测试所有回归测试通常用于检查软件架构发生重大变化时可能伴随的变化。例如,一个金融应用程序采用了一个新的框架,这意味着运营上的重大变化。
上述测试类型可能耗时较长,因此常借助自动化测试工具加速流程。即使涉及大型系统,测试执行速度也能显著提升。
示例:后端更新后可采用自动化回归测试,验证应用程序编程接口 (API) 端点是否持续生成正确数据与响应,从而确认整体运行正常。
某些测试场景需要人类的理解,这时需要进行手动回归测试。众所周知,由于人工测试在告知工作内容时具有特殊的敏感性,因此通常需要更多的时间来完成。
示例:网站需在不同平台上保持美观性与一致性。通过手动回归测试,可验证布局调整后的网站响应能力。
软件质量需根据软件开发生命周期 (SDLC) 之外的多种变量进行评估。非功能性回归测试旨在验证软件是否具备高安全性且支持良好用户体验。
示例:网站开发人员添加了新功能,然后希望确定新功能对运行速度有何影响。非功能性回归测试检查加载时间。如果加载时间增加了,则表明出现了回归。
回归测试的另一关键价值在于它能与其他测试方案协同产生“1+1>2”的效应。以下是几个示例:
AI 带来的广泛影响令人惊叹。技术行业对 AI 的投入远超其他领域,回归测试正是受 AI 驱动实现革命性加速的技术流程之一。
“加速”这个词很恰当,因为 AI 增强回归测试的主要方式,是最大限度地加快得出各种结论的速度。然而,AI 也在提高测试数据的准确性。
具体来说,AI 正在利用其算法,通过分析历史测试数据、用户行为和代码变更来构建相关测试用例。这有助于根据预测的影响确定测试的优先级。当 AI 运行这些测试时,它们运行得更快,并能更快地产生结果。
AI 甚至通过缺陷检测方法和自愈测试提升回归测试的本质与质量。即使在持续开发环境中也能保持自动化测试的有效性。最终,AI 通过优化决策与自动化任务来改进回归测试,从而降低成本并加速产品上市。
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