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郑人杰 等 著

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• 软件测试
• 测试方法
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• 质量保证
• 软件工程
• 测试用例
• 自动化测试
• 性能测试
• 安全测试
• 黑盒测试
• 白盒测试

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115238078

版次：1

商品编码：10535899

包装：平装

丛书名： 21世纪高等学校计算机规划教材

开本：16开

出版时间：2011-03-01

用纸：胶版纸

页数：318

字数：498000

正文语种：中文

内容简介

随着软件测试技术从简单的查错、排错，发展到贯穿软件开发的各个阶段，高级的测试方法和测试管理越来越重要，本书旨在全面系统地介绍软件测试技术。
《软件测试》作者由清华大学、南开大学计算机系、清华同方公司软件研究院的人员组成。作者总结了多年在软件工程、软件测试教学经验的基础上，系统回顾了测试发展与概念的定义，深入讲解了测试方法与测试过程，全面介绍了测试管理与主流测试工具。
《软件测试》可以作为计算机、软件工程、软件测试及相关专业的本科、硕士研究生教材，也可以作为测试工程师培训用书。

内页插图

目录

第1章 绪论
1.1 软件危机和软件生存期
1.2 软件测试的意义
1.3 什么是软件测试
1.4 应该怎样认识软件测试
1.5 软件测试发展的历史回顾
1.5.1 历史回顾
1.5.2 与软件测试相关课题的发展
习题

第2章 软件测试策略
2.1 测试的生命周期
2.2 测试步骤
2.2.1 单元测试
2.2.2 集成测试
2.2.3 确认测试
2.2.4 系统测试
2.3 静态方法与动态方法
2.4 黑盒测试与白盒测试
2.4.1 黑盒测试
2.4.2 白盒测试
2.4.3 黑盒测试与白盒测试的比较
2.5 回归测试方法
2.6 人工测试与自动测试
2.6.1 人工测试技术概述
2.6.2 软件审查
2.6.3 软件审查的作用
2.6.4 自动测试
习题

第3章 黑盒测试
3.1 等价类划分
3.1.1 方法简介
3.1.2 应用等价类划分方法进行测试用例设计的实例
3.2 因果图
3.3 正交实验设计法
3.3.1 提取功能说明，构造因子--状态表
3.3.2 加权筛选，生成因素分析表
3.3.3 利用正交表构造测试数据集
3.3.4 方法评价
3.4 边值分析
3.4.1 单变量边界值的选取
3.4.2 多个变量组合情况下边界值的选取
3.5 判定表驱动测试
3.5.1 什么是判定表
3.5.2 判定表在功能测试中的应用
3.6 功能测试
3.6.1 功能测试的系统化
3.6.2 模块功能的分解测试
习题

第4章 白盒测试
4.1 程序结构分析
4.1.1 控制流分析
4.1.2 数据流分析
4.1.3 信息流分析
4.2 逻辑覆盖
4.2.1 几种常用的逻辑覆盖测试方法
4.2.2 最少测试用例数计算
4.2.3 测试覆盖准则
4.3 域测试
4.4 符号测试
4.5 路径分析
4.5.1 程序路径表达式
4.5.2 程序中路径数的计算
4.5.3 程序路径的树表示及路径编码
4.5.4 测试路径枚举
4.5.5 路径测试系统
4.6 程序插装
4.6.1 方法简介
4.6.2 断言语句
4.7 程序变异
4.7.1 程序强变异
4.7.2 程序弱变异
习题

第5章 集成测试
5.1 集成测试的必要性
5.2 程序结构分析
5.3 集成的方法
5.3.1 一次性集成
5.3.2 自顶向下集成
5.3.3 自底向上集成
5.3.4 协作集成
5.3.5 基干集成
5.3.6 层次集成
5.3.7 客户/服务器集成
5.3.8 分布服务集成
5.3.9 高频集成
5.3.10 基于调用图集成
习题

第6章 系统测试
6.1 非功能测试
6.1.1 安装测试
6.1.2 兼容性测试
6.1.3 安全性测试
6.1.4 恢复测试
6.2 性能测试
6.2.1 负载测试
6.2.2 压力测试
6.2.3 容量测试
6.3 其他测试
6.3.1 α测试
6.3.2 β测试
6.3.3 文档测试
6.3.4 界面测试
习题

第7章 测试组织和管理
7.1 测试准备
7.1.1 测试需求分析和计划
7.1.2 测试环境搭建
7.1.3 测试用例
7.2 测试实施
7.2.1 测试用例执行
7.2.2 测试数据记录
7.2.3 测试沟通
7.2.4 测试用例验证
7.3 测试总结
7.3.1 测试数据整理
7.3.2 测试用例修订
7.3.3 用例库的维护
7.3.4 配置管理
7.4 缺陷管理
7.4.1 缺陷描述
7.4.2 测试缺陷追踪
7.4.3 缺陷统计分析
7.4.4 寻找薄弱环节
7.5 测试成熟度模型
7.6 测试度量
习题

第8章 测试工具
8.1 测试工具综述
8.1.1 白盒测试工具
8.1.2 黑盒测试工具
8.1.3 测试管理工具
8.1.4 其他测试工具
8.2 JUnit(白盒测试工具)
8.2.1 JUnit简介
8.2.2 JUnit测试过程
8.2.3 JUnit断言设置
8.2.4 JUnit测试用例
8.3 LoadRunner(黑盒测试工具)
8.3.1 创建Vuser脚本
8.3.2 定义方案场景
8.3.3 运行方案场景
8.3.4 分析负载结果
8.4 TestDirector(测试管理工具)
8.4.1 测试需求定义
8.4.2 测试计划
8.4.3 测试执行
8.4.4 缺陷跟踪
8.5 WAST(专用测试工具)
8.5.1 准备测试脚本
8.5.2 设置测试脚本
8.5.3 运行测试脚本
8.5.4 应用侧重点
8.6 Introscope(测试辅助工具)
8.6.1 Introscope工作模式
8.6.2 Introscope测试策略
8.6.3 Introscope测试过程
8.6.4 Introscope监控指标
8.7 开源测试工具解决方案
习题

第9章 软件评审
9.1 软件评审方法
9.1.1 软件评审方法概述
9.1.2 软件项目评审应用举例
9.1.3 软件评审的定义
9.1.4 相关国际标准及能力成熟度模型中对软件评审的要求
9.2 软件评审的作用
9.2.1 软件评审的意义
9.2.2 代码评审的成功实例
9.2.3 评审与其他验证方法的比较
9.3 软件评审的实施
9.3.1 正式评审
9.3.2 需求评审
9.3.3 设计评审
9.3.4 代码评审
9.4 如何做好软件评审
9.4.1 软件评审中经常出现的问题
9.4.2 做好软件评审工作的建议
9.4.3 一个软件需求规格说明书的评审用检查单
习题

第10章 软件质量与软件质量管理
10.1 软件质量问题的挑战
10.1.1 软件质量问题引发的系统事故屡见不鲜
10.1.2 软件质量事故问题分析
10.1.3 解决软件质量问题的途径
10.2 软件错误类型分析
10.3 程序中隐藏错误数量估计
10.3.1 撒播模型
10.3.2 回归模型
10.4 软件质量特性
10.5 与软件质量管理相关的若干过程
10.5.1 软件质量保证过程
10.5.2 软件验证过程
10.5.3 软件确认过程
10.5.4 软件评审过程
10.5.5 软件审核过程
10.5.6 软件问题解决过程
10.6 软件质量因素和质量特性
10.7 软件质量保证的任务
10.8 程序排错
10.8.1 排错工作概述
10.8.2 排错方法
10.8.3 排错策略
习题

第11章 测试可靠性与软件可靠性
11.1 测试可靠性理论
11.1.1 测试可靠性的奠基性理论
11.1.2 路径测试可靠性理论
11.1.3 暴露子域理论
11.1.4 测试的数学符号系统
11.2 软件可靠性概念
11.3 软件可靠性模型
11.4 软件可靠性在软件测试中的应用
11.5 近几年的发展状况
习题

第12章 程序正确性证明
12.1 程序正确性证明概述
12.2 以公理语义学为基础的正确性证明技术
12.2.1 程序规范
12.2.2 程序及其运行状态
12.2.3 程序正确性与部分正确性
12.2.4 公理正确性证明
12.2.5 FLOY D的归纳断言法
12.2.6 HOARE的公理方法
12.2.7 E. W. Dijkstra的最弱前置条件法
12.2.8 程序正确性证明技术存在的问题
12.3 程序综合
12.3.1 面向目标的程序推导
12.3.2 不变式推导技术
12.4 进一步研究的方向
习题

参考文献

前言/序言

《数据驱动的决策艺术》 简介 在这个信息爆炸的时代，洞察力是稀缺的资源。我们被海量的数据所淹没，却往往难以从中提炼出真正有价值的见解。而《数据驱动的决策艺术》正是为你量身打造的一本指南，它将带领你穿越数据的迷雾，掌握将原始数据转化为战略洞察的关键技能。本书并非枯燥的理论堆砌，而是充满了实操案例、清晰的逻辑链条和循序渐进的指导，旨在帮助每一个渴望做出更明智、更有效决策的读者，无论你是初学者还是有一定经验的分析师，都能在这本书中找到属于自己的收获。 本书的核心在于“数据驱动”——它强调的是，所有重要的决策，无论是在商业运营、科学研究，还是个人生活领域，都应该建立在对相关数据的严谨分析之上。告别凭感觉、靠直觉的时代，拥抱基于证据的科学决策。《数据驱动的决策艺术》将从根本上改变你理解和运用数据的方式，让你能够自信地应对复杂性，发现隐藏的模式，预测未来的趋势，最终做出能够产生实际影响的明智选择。 本书内容概览： 第一部分：数据思维的基石——从理解到提炼 第一章：何为“数据驱动”？——重塑你的决策认知 我们将从最基本的问题出发：“什么是数据驱动的决策？”。这一章将深入探讨数据驱动决策的哲学内涵、历史演变以及它为何在当今社会日益成为一种不可或缺的能力。你将了解到，数据驱动并非仅仅是收集数据，而是要将其融入决策的全过程，形成一种文化和思维模式。 本书会通过一系列引人入胜的案例，展示在不同领域（如市场营销、产品开发、医疗健康、城市规划等）数据驱动是如何带来革命性变化的。你将看到，那些成功的企业和组织，无一不善于从数据中挖掘潜力，并将其转化为竞争优势。 同时，我们将探讨数据驱动决策可能面临的挑战，例如数据孤岛、数据质量问题、以及组织内部的阻力等，并为读者提供初步的应对思路。 第二章：数据从哪里来？——数据源的辨识与评估 在着手分析之前，了解数据的来源至关重要。本章将详细介绍各种类型的数据源，包括但不限于： 内部数据： 客户数据库、交易记录、网站日志、企业内部系统数据等。 外部数据： 公开数据集、第三方数据提供商、社交媒体数据、物联网设备数据、政府统计数据等。 结构化数据与非结构化数据： 区分它们的特性，以及各自的分析侧重点。 我们还将学习如何评估数据源的可靠性、准确性、完整性以及时效性。理解数据收集过程中的潜在偏差，是确保后续分析结果客观公正的第一步。 第三章：数据质量的“体检”——数据清洗与预处理的艺术 “Garbage in, garbage out”（垃圾进，垃圾出）是数据分析领域的一句至理名言。本章将聚焦于数据质量的重要性，并教授读者一系列实用的数据清洗与预处理技术。 你将学会如何识别和处理缺失值、异常值、重复值，以及如何进行数据格式统一、编码转换、以及合并数据集等操作。 本书会提供具体的步骤和工具建议，让你能够高效地“打磨”原始数据，使其达到分析的要求，为后续的深度洞察奠定坚实基础。 第二部分：数据洞察的工具箱——从分析到解读 第四章：数据可视化——让数据“说话”的语言 再复杂的数据，通过恰当的可视化，也能变得直观易懂。《数据驱动的决策艺术》将深入浅出地介绍数据可视化的原理与技巧。 我们将探讨不同类型图表的适用场景，例如： 对比分析： 条形图、柱状图。 趋势分析： 折线图、面积图。 分布分析： 直方图、箱线图。 关系分析： 散点图、气泡图。 地理信息可视化： 地图。 本书还将强调“好的”可视化设计原则，如何避免误导性的图表，以及如何通过故事化的叙述来呈现数据见解。 第五章：描述性统计——勾勒数据的基本轮廓 描述性统计是理解数据集基本特征的第一步。本章将教授读者掌握核心的描述性统计指标，包括： 集中趋势度量： 均值、中位数、众数。 离散程度度量： 方差、标准差、极差、四分位数。 分布形态： 偏度、峰度。 通过这些指标，你将能够快速了解数据的整体分布情况，识别出数据的典型值和离散程度，为后续更深入的分析提供方向。 第六章：探索性数据分析 (EDA) ——在数据中“寻宝” 探索性数据分析 (EDA) 是一个迭代的过程，旨在通过多种技术（统计、可视化）来理解数据，发现模式、异常值、检验假设，并检查假设的有效性。 本章将引导读者进行系统性的EDA，包括： 单变量分析： 深入了解单个变量的分布和特征。 双变量分析： 探究变量之间的关系，如相关性分析。 多变量分析： 观察多个变量之间的相互作用，寻找潜在的关联。 EDA 的目标不是得出最终结论，而是提出可能存在的有趣问题，为后续的建模和假设检验提供线索。 第七章：推断性统计入门——从样本到整体的推理 在许多情况下，我们无法访问所有数据，只能通过样本来推断整体的特征。本章将为你介绍推断性统计的基本概念。 我们将讲解： 假设检验： 如何通过数据来验证或否定一个关于总体的假设。 置信区间： 如何估计总体参数的可能范围。 回归分析基础： 探究变量之间的线性关系，并进行预测。 这一部分将帮助你理解统计显著性，以及如何避免断章取义，做出基于概率的推理。 第三部分：数据驱动的实践——从洞察到行动 第八章：构建你的第一个预测模型——预测的魔力 预测是数据分析最有价值的应用之一。本章将带领你接触预测模型的构建过程。 我们将介绍几种基础但强大的预测模型，如： 线性回归： 适用于预测连续数值。 逻辑回归： 适用于预测二分类结果（是/否）。 决策树： 易于理解和解释的分类和回归模型。 本书将侧重于模型的选择、训练、评估（如准确率、召回率、F1分数等）以及如何理解模型的输出，并转化为可行的建议。 第九章：A/B测试——量化你的优化决策 在产品迭代、营销活动中，A/B测试是一种科学评估不同方案效果的方法。本章将详细介绍A/B测试的设计、执行和结果分析。 你将学习如何定义对照组和实验组，如何设定合理的实验周期，以及如何用统计学方法判断哪个方案效果更优。 本书将通过实际案例，展示A/B测试如何在网站优化、用户体验改进、广告投放等方面发挥巨大作用。 第十章：数据故事叙述——让洞察产生影响力 即使拥有再深刻的洞察，如果无法有效传达，其价值也会大打折扣。本章将聚焦于“数据故事叙述”——如何将冰冷的数据转化为引人入胜、具有说服力的故事。 我们将学习如何清晰地阐述你的发现，如何针对不同的听众调整你的沟通方式，以及如何利用可视化和叙事技巧，让你的受众理解并接受你的建议。 本书将提供一套实用的数据故事框架，帮助你构建逻辑严谨、情感饱满的故事，最终驱动行动。 第十一章：伦理与隐私——负责任地使用数据 随着数据能力的增强，数据伦理和隐私保护变得前所未有的重要。本章将探讨在数据分析和决策过程中，需要关注的伦理问题。 你将了解数据偏见、公平性、透明度以及数据隐私保护的重要性，并学习如何在实践中遵守相关的法规和道德准则。 本书强调，真正的“数据驱动”不仅是追求效率和效益，更是要以负责任的态度，确保数据的使用能够促进社会福祉。 本书的特点： 循序渐进的结构： 从基础概念到高级应用，逐步深入，适合不同水平的读者。 丰富的案例研究： 结合实际场景，让理论知识落地，易于理解和模仿。 强调实践性： 提供可操作的步骤和方法，鼓励读者动手实践。 跨领域通用性： 涵盖商业、科技、社会等多个领域，无论你身处何种行业，都能从中受益。 启发式写作风格： 激发读者的思考，培养独立分析和解决问题的能力。 《数据驱动的决策艺术》将不仅仅是一本关于数据的书，它将成为你提升个人和组织决策能力的一把利器。在本书的引导下，你将能够自信地驾驭数据，发现隐藏的机遇，规避潜在的风险，最终做出更精准、更有影响力的明智决策。现在，就让我们一起踏上这段数据探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

实话实说，这本书我断断续续地读了几个月，但每一次翻开，都能有新的收获。它的内容非常丰富，几乎涵盖了软件测试的各个方面，从基础的测试类型到高级的自动化测试，再到敏捷开发中的测试实践，都有涉及。我印象最深刻的是书中关于“自动化测试”的章节，作者并没有鼓吹“一切皆自动化”，而是强调了自动化测试的适用场景和局限性。他详细介绍了各种自动化测试工具的优缺点，以及如何根据项目需求选择合适的工具。更重要的是，书中还强调了“测试数据管理”的重要性，以及如何构建可维护的自动化测试脚本。这些内容对我来说，是之前学习中比较欠缺的部分。这本书就像一个宝藏，每一次阅读都能挖掘出新的知识点，让我对软件测试这个行业有了更全面、更深入的了解。它不仅仅是教我“怎么做”，更重要的是教会我“为什么这么做”，以及“如何做得更好”。

评分☆☆☆☆☆

我承认，拿到这本书的时候，我并没有抱太大的期望。毕竟市面上的软件测试书籍琳琅满目，很多都大同小异，充斥着各种行业术语和理论框架，读起来枯燥乏味，离实际操作又很遥远。但这本书，完全打破了我之前的刻板印象。它的语言风格非常接地气，没有太多华丽的辞藻，而是用一种非常质朴的方式，将复杂的软件测试原理拆解开来。我特别喜欢书中关于“测试思维”的探讨，作者认为，测试不仅仅是一种技术，更是一种思维方式，一种对产品质量的责任感。他通过一些非常日常的比喻，比如“挑剔的顾客”、“好奇的孩子”，来阐释如何培养敏锐的洞察力，以及如何从用户的角度出发，去发现潜在的问题。读到这一部分时，我仿佛被点醒了一般，原来我之前一直在“做测试”，而这本书让我开始思考“为什么要做测试”，以及“如何更好地做测试”。书中还花了大量篇幅介绍如何构建一个有效的测试计划，从需求分析到测试执行，再到测试报告的生成，每一个环节都进行了详细的阐述，并提供了实用的模板和工具建议，这对我这个刚入行不久的测试新手来说，简直是雪中送炭。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像一位经验丰富的老朋友，在你遇到瓶颈的时候，循循善诱地给你指点迷津。它并没有急于给你答案，而是通过引导你思考，让你自己找到解决问题的方法。我最欣赏的是书中对于“回归测试”的讲解。很多人都觉得回归测试就是重复之前的测试用例，效率低下。但这本书却告诉我们，回归测试的精髓在于“有策略地回归”，如何根据变更的范围和风险，选择最有效的回归测试策略，避免不必要的浪费。作者还结合了实际项目中的案例，分析了不同回归策略的优劣，以及在不同场景下应该如何选择。这让我茅塞顿开，原来回归测试也可以做得如此“聪明”。另外，书中对“性能测试”的介绍也让我眼前一亮。不同于一些只关注工具使用的书籍，这本书更侧重于理解性能测试背后的原理，比如如何识别性能瓶颈，如何分析性能报告，以及如何与开发团队协作优化性能。读完后，我感觉自己对性能测试有了更宏观的认识，不再局限于某个工具的使用。

评分☆☆☆☆☆

我之前一直以为软件测试就是找Bug，把Bug提交给开发，然后等着修复。读了这本书之后，我才意识到，原来软件测试的意义远不止于此。它更像是产品质量的守护者，贯穿于整个软件开发的生命周期。书中对“风险分析”的讲解，让我明白了如何识别和评估软件项目中的潜在风险，并根据风险程度来制定相应的测试策略。这种“风险驱动的测试”方法，让我的工作思路发生了很大的转变，不再是被动地执行测试用例，而是能够主动地去发现和规避风险。而且，书中还对“用户体验测试”进行了深入的探讨，分析了如何从用户的角度去评估软件的易用性、可用性以及满意度。这让我明白，一个优秀的测试人员，不仅要有技术能力，更要有同理心，能够站在用户的立场上去思考问题。这本书让我看到了软件测试的广阔天地，也激发了我不断学习和探索的热情。

评分☆☆☆☆☆

这本书我是一口气读完的，虽然我对软件测试这个领域并不陌生，但这本书的叙述方式和对细节的把握，还是让我眼前一亮。它并没有直接罗列各种测试方法和理论，而是通过一个个生动的案例，将复杂的概念娓娓道来。我印象最深刻的是书中对“探索性测试”的阐述，作者并没有简单地告诉我们“什么是探索性测试”，而是通过模拟一个真实场景，让我们亲身体验如何在这种“自由探索”的过程中，发现那些传统测试方法可能忽略的Bug。这种沉浸式的学习体验，比枯燥的理论讲解要有效得多。而且，作者在案例的选取上也颇具匠心，涵盖了从前端到后端的各种应用场景，让我能将学到的知识灵活地运用到我的实际工作中。书中关于“缺陷报告”的撰写技巧，也让我受益匪浅。之前我总觉得把Bug描述清楚就行了，但这本书让我明白了，一个优秀的缺陷报告，不仅仅是描述问题，更重要的是分析问题的根源、影响范围，以及提供可复现的步骤，这能极大地提高开发和测试团队的沟通效率，缩短问题解决的周期。读完这本书，我感觉自己对软件测试的理解又上了一个台阶，不再是停留在表面的操作，而是有了更深层次的思考。

评分☆☆☆☆☆

内容不错，讲解详细，从基础复习下

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

感觉一般般

评分☆☆☆☆☆

一般

评分☆☆☆☆☆

书本好，能让初学者了解基本知识！通俗易懂，是初学者不可少的书本！

评分☆☆☆☆☆

软件测试概念讲的挺充分的，对初学者来说挺好的，正在学习中

评分☆☆☆☆☆

比书城便宜很多，但是讲的内容太笼统了

评分☆☆☆☆☆

很基础，就是很多点讲得很浅显！

评分☆☆☆☆☆

不错