📅  最后修改于: 2021-01-11 00:38:57             🧑  作者: Mango
边界值分析是黑盒测试中广泛使用的案例设计技术之一。它用于测试边界值,因为边界附近的输入值具有较高的错误机会。
每当我们通过边界值分析进行测试时,无论软件是否产生正确的输出,测试人员都会专注于输入边界值。
边界值是包含变量上限和下限的值。假设age是任何函数的变量,并且其最小值为18且最大值为30,则将18和30都视为边界值。
边界值分析的基本假设是,使用边界值创建的测试用例最有可能引起错误。
边界值有18和30,这就是测试人员更加关注这些值的原因,但这并不意味着忽略19、20、21、27、29之类的中间值。针对范围的每个值都开发了测试用例。
边界值的测试是通过创建有效和无效分区来完成的。测试无效的分区是因为测试不利条件下的输出也是必不可少的。
让我们通过实践来了解:
想象一下,有一个函数接受一个介于18到30之间的数字,其中18是最小值,而30是有效分区的最大值,该分区的其他值为19、20、21、22、23、24、25 ,26、27、28和29。无效分区由小于18的数字(例如12、14、15、16和17)和大于30的数字(例如31、32、34、36和40)组成。开发有效和无效分区的测试用例,以捕获不同输入条件下系统的行为。
如果软件系统接受有效的数字并给出所需的输出,则软件系统将通过测试,如果不是,则表明该系统不成功。在另一种情况下,软件系统不应接受无效编号,并且如果输入的编号无效,则它应显示错误消息。
如果要测试的软件遵循所有测试指南和规范,则将其发送到发布团队,否则发送到开发团队以修复缺陷。