軟件測試 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

鄭人傑 等 著

圖書標籤:

• 軟件測試
• 測試方法
• 測試技術
• 質量保證
• 軟件工程
• 測試用例
• 自動化測試
• 性能測試
• 安全測試
• 黑盒測試
• 白盒測試

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115238078

版次：1

商品編碼：10535899

包裝：平裝

叢書名： 21世紀高等學校計算機規劃教材

開本：16開

齣版時間：2011-03-01

用紙：膠版紙

頁數：318

字數：498000

正文語種：中文

內容簡介

隨著軟件測試技術從簡單的查錯、排錯，發展到貫穿軟件開發的各個階段，高級的測試方法和測試管理越來越重要，本書旨在全麵係統地介紹軟件測試技術。
《軟件測試》作者由清華大學、南開大學計算機係、清華同方公司軟件研究院的人員組成。作者總結瞭多年在軟件工程、軟件測試教學經驗的基礎上，係統迴顧瞭測試發展與概念的定義，深入講解瞭測試方法與測試過程，全麵介紹瞭測試管理與主流測試工具。
《軟件測試》可以作為計算機、軟件工程、軟件測試及相關專業的本科、碩士研究生教材，也可以作為測試工程師培訓用書。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1.1 軟件危機和軟件生存期
1.2 軟件測試的意義
1.3 什麼是軟件測試
1.4 應該怎樣認識軟件測試
1.5 軟件測試發展的曆史迴顧
1.5.1 曆史迴顧
1.5.2 與軟件測試相關課題的發展
習題

第2章 軟件測試策略
2.1 測試的生命周期
2.2 測試步驟
2.2.1 單元測試
2.2.2 集成測試
2.2.3 確認測試
2.2.4 係統測試
2.3 靜態方法與動態方法
2.4 黑盒測試與白盒測試
2.4.1 黑盒測試
2.4.2 白盒測試
2.4.3 黑盒測試與白盒測試的比較
2.5 迴歸測試方法
2.6 人工測試與自動測試
2.6.1 人工測試技術概述
2.6.2 軟件審查
2.6.3 軟件審查的作用
2.6.4 自動測試
習題

第3章 黑盒測試
3.1 等價類劃分
3.1.1 方法簡介
3.1.2 應用等價類劃分方法進行測試用例設計的實例
3.2 因果圖
3.3 正交實驗設計法
3.3.1 提取功能說明，構造因子--狀態錶
3.3.2 加權篩選，生成因素分析錶
3.3.3 利用正交錶構造測試數據集
3.3.4 方法評價
3.4 邊值分析
3.4.1 單變量邊界值的選取
3.4.2 多個變量組閤情況下邊界值的選取
3.5 判定錶驅動測試
3.5.1 什麼是判定錶
3.5.2 判定錶在功能測試中的應用
3.6 功能測試
3.6.1 功能測試的係統化
3.6.2 模塊功能的分解測試
習題

第4章 白盒測試
4.1 程序結構分析
4.1.1 控製流分析
4.1.2 數據流分析
4.1.3 信息流分析
4.2 邏輯覆蓋
4.2.1 幾種常用的邏輯覆蓋測試方法
4.2.2 最少測試用例數計算
4.2.3 測試覆蓋準則
4.3 域測試
4.4 符號測試
4.5 路徑分析
4.5.1 程序路徑錶達式
4.5.2 程序中路徑數的計算
4.5.3 程序路徑的樹錶示及路徑編碼
4.5.4 測試路徑枚舉
4.5.5 路徑測試係統
4.6 程序插裝
4.6.1 方法簡介
4.6.2 斷言語句
4.7 程序變異
4.7.1 程序強變異
4.7.2 程序弱變異
習題

第5章 集成測試
5.1 集成測試的必要性
5.2 程序結構分析
5.3 集成的方法
5.3.1 一次性集成
5.3.2 自頂嚮下集成
5.3.3 自底嚮上集成
5.3.4 協作集成
5.3.5 基乾集成
5.3.6 層次集成
5.3.7 客戶/服務器集成
5.3.8 分布服務集成
5.3.9 高頻集成
5.3.10 基於調用圖集成
習題

第6章 係統測試
6.1 非功能測試
6.1.1 安裝測試
6.1.2 兼容性測試
6.1.3 安全性測試
6.1.4 恢復測試
6.2 性能測試
6.2.1 負載測試
6.2.2 壓力測試
6.2.3 容量測試
6.3 其他測試
6.3.1 α測試
6.3.2 β測試
6.3.3 文檔測試
6.3.4 界麵測試
習題

第7章 測試組織和管理
7.1 測試準備
7.1.1 測試需求分析和計劃
7.1.2 測試環境搭建
7.1.3 測試用例
7.2 測試實施
7.2.1 測試用例執行
7.2.2 測試數據記錄
7.2.3 測試溝通
7.2.4 測試用例驗證
7.3 測試總結
7.3.1 測試數據整理
7.3.2 測試用例修訂
7.3.3 用例庫的維護
7.3.4 配置管理
7.4 缺陷管理
7.4.1 缺陷描述
7.4.2 測試缺陷追蹤
7.4.3 缺陷統計分析
7.4.4 尋找薄弱環節
7.5 測試成熟度模型
7.6 測試度量
習題

第8章 測試工具
8.1 測試工具綜述
8.1.1 白盒測試工具
8.1.2 黑盒測試工具
8.1.3 測試管理工具
8.1.4 其他測試工具
8.2 JUnit(白盒測試工具)
8.2.1 JUnit簡介
8.2.2 JUnit測試過程
8.2.3 JUnit斷言設置
8.2.4 JUnit測試用例
8.3 LoadRunner(黑盒測試工具)
8.3.1 創建Vuser腳本
8.3.2 定義方案場景
8.3.3 運行方案場景
8.3.4 分析負載結果
8.4 TestDirector(測試管理工具)
8.4.1 測試需求定義
8.4.2 測試計劃
8.4.3 測試執行
8.4.4 缺陷跟蹤
8.5 WAST(專用測試工具)
8.5.1 準備測試腳本
8.5.2 設置測試腳本
8.5.3 運行測試腳本
8.5.4 應用側重點
8.6 Introscope(測試輔助工具)
8.6.1 Introscope工作模式
8.6.2 Introscope測試策略
8.6.3 Introscope測試過程
8.6.4 Introscope監控指標
8.7 開源測試工具解決方案
習題

第9章 軟件評審
9.1 軟件評審方法
9.1.1 軟件評審方法概述
9.1.2 軟件項目評審應用舉例
9.1.3 軟件評審的定義
9.1.4 相關國際標準及能力成熟度模型中對軟件評審的要求
9.2 軟件評審的作用
9.2.1 軟件評審的意義
9.2.2 代碼評審的成功實例
9.2.3 評審與其他驗證方法的比較
9.3 軟件評審的實施
9.3.1 正式評審
9.3.2 需求評審
9.3.3 設計評審
9.3.4 代碼評審
9.4 如何做好軟件評審
9.4.1 軟件評審中經常齣現的問題
9.4.2 做好軟件評審工作的建議
9.4.3 一個軟件需求規格說明書的評審用檢查單
習題

第10章 軟件質量與軟件質量管理
10.1 軟件質量問題的挑戰
10.1.1 軟件質量問題引發的係統事故屢見不鮮
10.1.2 軟件質量事故問題分析
10.1.3 解決軟件質量問題的途徑
10.2 軟件錯誤類型分析
10.3 程序中隱藏錯誤數量估計
10.3.1 撒播模型
10.3.2 迴歸模型
10.4 軟件質量特性
10.5 與軟件質量管理相關的若乾過程
10.5.1 軟件質量保證過程
10.5.2 軟件驗證過程
10.5.3 軟件確認過程
10.5.4 軟件評審過程
10.5.5 軟件審核過程
10.5.6 軟件問題解決過程
10.6 軟件質量因素和質量特性
10.7 軟件質量保證的任務
10.8 程序排錯
10.8.1 排錯工作概述
10.8.2 排錯方法
10.8.3 排錯策略
習題

第11章 測試可靠性與軟件可靠性
11.1 測試可靠性理論
11.1.1 測試可靠性的奠基性理論
11.1.2 路徑測試可靠性理論
11.1.3 暴露子域理論
11.1.4 測試的數學符號係統
11.2 軟件可靠性概念
11.3 軟件可靠性模型
11.4 軟件可靠性在軟件測試中的應用
11.5 近幾年的發展狀況
習題

第12章 程序正確性證明
12.1 程序正確性證明概述
12.2 以公理語義學為基礎的正確性證明技術
12.2.1 程序規範
12.2.2 程序及其運行狀態
12.2.3 程序正確性與部分正確性
12.2.4 公理正確性證明
12.2.5 FLOY D的歸納斷言法
12.2.6 HOARE的公理方法
12.2.7 E. W. Dijkstra的最弱前置條件法
12.2.8 程序正確性證明技術存在的問題
12.3 程序綜閤
12.3.1 麵嚮目標的程序推導
12.3.2 不變式推導技術
12.4 進一步研究的方嚮
習題

參考文獻

前言/序言

《數據驅動的決策藝術》 簡介 在這個信息爆炸的時代，洞察力是稀缺的資源。我們被海量的數據所淹沒，卻往往難以從中提煉齣真正有價值的見解。而《數據驅動的決策藝術》正是為你量身打造的一本指南，它將帶領你穿越數據的迷霧，掌握將原始數據轉化為戰略洞察的關鍵技能。本書並非枯燥的理論堆砌，而是充滿瞭實操案例、清晰的邏輯鏈條和循序漸進的指導，旨在幫助每一個渴望做齣更明智、更有效決策的讀者，無論你是初學者還是有一定經驗的分析師，都能在這本書中找到屬於自己的收獲。 本書的核心在於“數據驅動”——它強調的是，所有重要的決策，無論是在商業運營、科學研究，還是個人生活領域，都應該建立在對相關數據的嚴謹分析之上。告彆憑感覺、靠直覺的時代，擁抱基於證據的科學決策。《數據驅動的決策藝術》將從根本上改變你理解和運用數據的方式，讓你能夠自信地應對復雜性，發現隱藏的模式，預測未來的趨勢，最終做齣能夠産生實際影響的明智選擇。 本書內容概覽： 第一部分：數據思維的基石——從理解到提煉 第一章：何為“數據驅動”？——重塑你的決策認知 我們將從最基本的問題齣發：“什麼是數據驅動的決策？”。這一章將深入探討數據驅動決策的哲學內涵、曆史演變以及它為何在當今社會日益成為一種不可或缺的能力。你將瞭解到，數據驅動並非僅僅是收集數據，而是要將其融入決策的全過程，形成一種文化和思維模式。 本書會通過一係列引人入勝的案例，展示在不同領域（如市場營銷、産品開發、醫療健康、城市規劃等）數據驅動是如何帶來革命性變化的。你將看到，那些成功的企業和組織，無一不善於從數據中挖掘潛力，並將其轉化為競爭優勢。 同時，我們將探討數據驅動決策可能麵臨的挑戰，例如數據孤島、數據質量問題、以及組織內部的阻力等，並為讀者提供初步的應對思路。 第二章：數據從哪裏來？——數據源的辨識與評估 在著手分析之前，瞭解數據的來源至關重要。本章將詳細介紹各種類型的數據源，包括但不限於： 內部數據： 客戶數據庫、交易記錄、網站日誌、企業內部係統數據等。 外部數據： 公開數據集、第三方數據提供商、社交媒體數據、物聯網設備數據、政府統計數據等。 結構化數據與非結構化數據： 區分它們的特性，以及各自的分析側重點。 我們還將學習如何評估數據源的可靠性、準確性、完整性以及時效性。理解數據收集過程中的潛在偏差，是確保後續分析結果客觀公正的第一步。 第三章：數據質量的“體檢”——數據清洗與預處理的藝術 “Garbage in, garbage out”（垃圾進，垃圾齣）是數據分析領域的一句至理名言。本章將聚焦於數據質量的重要性，並教授讀者一係列實用的數據清洗與預處理技術。 你將學會如何識彆和處理缺失值、異常值、重復值，以及如何進行數據格式統一、編碼轉換、以及閤並數據集等操作。 本書會提供具體的步驟和工具建議，讓你能夠高效地“打磨”原始數據，使其達到分析的要求，為後續的深度洞察奠定堅實基礎。 第二部分：數據洞察的工具箱——從分析到解讀 第四章：數據可視化——讓數據“說話”的語言 再復雜的數據，通過恰當的可視化，也能變得直觀易懂。《數據驅動的決策藝術》將深入淺齣地介紹數據可視化的原理與技巧。 我們將探討不同類型圖錶的適用場景，例如： 對比分析： 條形圖、柱狀圖。 趨勢分析： 摺綫圖、麵積圖。 分布分析： 直方圖、箱綫圖。 關係分析： 散點圖、氣泡圖。 地理信息可視化： 地圖。 本書還將強調“好的”可視化設計原則，如何避免誤導性的圖錶，以及如何通過故事化的敘述來呈現數據見解。 第五章：描述性統計——勾勒數據的基本輪廓 描述性統計是理解數據集基本特徵的第一步。本章將教授讀者掌握核心的描述性統計指標，包括： 集中趨勢度量： 均值、中位數、眾數。 離散程度度量： 方差、標準差、極差、四分位數。 分布形態： 偏度、峰度。 通過這些指標，你將能夠快速瞭解數據的整體分布情況，識彆齣數據的典型值和離散程度，為後續更深入的分析提供方嚮。 第六章：探索性數據分析 (EDA) ——在數據中“尋寶” 探索性數據分析 (EDA) 是一個迭代的過程，旨在通過多種技術（統計、可視化）來理解數據，發現模式、異常值、檢驗假設，並檢查假設的有效性。 本章將引導讀者進行係統性的EDA，包括： 單變量分析： 深入瞭解單個變量的分布和特徵。 雙變量分析： 探究變量之間的關係，如相關性分析。 多變量分析： 觀察多個變量之間的相互作用，尋找潛在的關聯。 EDA 的目標不是得齣最終結論，而是提齣可能存在的有趣問題，為後續的建模和假設檢驗提供綫索。 第七章：推斷性統計入門——從樣本到整體的推理 在許多情況下，我們無法訪問所有數據，隻能通過樣本來推斷整體的特徵。本章將為你介紹推斷性統計的基本概念。 我們將講解： 假設檢驗： 如何通過數據來驗證或否定一個關於總體的假設。 置信區間： 如何估計總體參數的可能範圍。 迴歸分析基礎： 探究變量之間的綫性關係，並進行預測。 這一部分將幫助你理解統計顯著性，以及如何避免斷章取義，做齣基於概率的推理。 第三部分：數據驅動的實踐——從洞察到行動 第八章：構建你的第一個預測模型——預測的魔力 預測是數據分析最有價值的應用之一。本章將帶領你接觸預測模型的構建過程。 我們將介紹幾種基礎但強大的預測模型，如： 綫性迴歸： 適用於預測連續數值。 邏輯迴歸： 適用於預測二分類結果（是/否）。 決策樹： 易於理解和解釋的分類和迴歸模型。 本書將側重於模型的選擇、訓練、評估（如準確率、召迴率、F1分數等）以及如何理解模型的輸齣，並轉化為可行的建議。 第九章：A/B測試——量化你的優化決策 在産品迭代、營銷活動中，A/B測試是一種科學評估不同方案效果的方法。本章將詳細介紹A/B測試的設計、執行和結果分析。 你將學習如何定義對照組和實驗組，如何設定閤理的實驗周期，以及如何用統計學方法判斷哪個方案效果更優。 本書將通過實際案例，展示A/B測試如何在網站優化、用戶體驗改進、廣告投放等方麵發揮巨大作用。 第十章：數據故事敘述——讓洞察産生影響力 即使擁有再深刻的洞察，如果無法有效傳達，其價值也會大打摺扣。本章將聚焦於“數據故事敘述”——如何將冰冷的數據轉化為引人入勝、具有說服力的故事。 我們將學習如何清晰地闡述你的發現，如何針對不同的聽眾調整你的溝通方式，以及如何利用可視化和敘事技巧，讓你的受眾理解並接受你的建議。 本書將提供一套實用的數據故事框架，幫助你構建邏輯嚴謹、情感飽滿的故事，最終驅動行動。 第十一章：倫理與隱私——負責任地使用數據 隨著數據能力的增強，數據倫理和隱私保護變得前所未有的重要。本章將探討在數據分析和決策過程中，需要關注的倫理問題。 你將瞭解數據偏見、公平性、透明度以及數據隱私保護的重要性，並學習如何在實踐中遵守相關的法規和道德準則。 本書強調，真正的“數據驅動”不僅是追求效率和效益，更是要以負責任的態度，確保數據的使用能夠促進社會福祉。 本書的特點： 循序漸進的結構： 從基礎概念到高級應用，逐步深入，適閤不同水平的讀者。 豐富的案例研究： 結閤實際場景，讓理論知識落地，易於理解和模仿。 強調實踐性： 提供可操作的步驟和方法，鼓勵讀者動手實踐。 跨領域通用性： 涵蓋商業、科技、社會等多個領域，無論你身處何種行業，都能從中受益。 啓發式寫作風格： 激發讀者的思考，培養獨立分析和解決問題的能力。 《數據驅動的決策藝術》將不僅僅是一本關於數據的書，它將成為你提升個人和組織決策能力的一把利器。在本書的引導下，你將能夠自信地駕馭數據，發現隱藏的機遇，規避潛在的風險，最終做齣更精準、更有影響力的明智決策。現在，就讓我們一起踏上這段數據探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

我之前一直以為軟件測試就是找Bug，把Bug提交給開發，然後等著修復。讀瞭這本書之後，我纔意識到，原來軟件測試的意義遠不止於此。它更像是産品質量的守護者，貫穿於整個軟件開發的生命周期。書中對“風險分析”的講解，讓我明白瞭如何識彆和評估軟件項目中的潛在風險，並根據風險程度來製定相應的測試策略。這種“風險驅動的測試”方法，讓我的工作思路發生瞭很大的轉變，不再是被動地執行測試用例，而是能夠主動地去發現和規避風險。而且，書中還對“用戶體驗測試”進行瞭深入的探討，分析瞭如何從用戶的角度去評估軟件的易用性、可用性以及滿意度。這讓我明白，一個優秀的測試人員，不僅要有技術能力，更要有同理心，能夠站在用戶的立場上去思考問題。這本書讓我看到瞭軟件測試的廣闊天地，也激發瞭我不斷學習和探索的熱情。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺，就像一位經驗豐富的老朋友，在你遇到瓶頸的時候，循循善誘地給你指點迷津。它並沒有急於給你答案，而是通過引導你思考，讓你自己找到解決問題的方法。我最欣賞的是書中對於“迴歸測試”的講解。很多人都覺得迴歸測試就是重復之前的測試用例，效率低下。但這本書卻告訴我們，迴歸測試的精髓在於“有策略地迴歸”，如何根據變更的範圍和風險，選擇最有效的迴歸測試策略，避免不必要的浪費。作者還結閤瞭實際項目中的案例，分析瞭不同迴歸策略的優劣，以及在不同場景下應該如何選擇。這讓我茅塞頓開，原來迴歸測試也可以做得如此“聰明”。另外，書中對“性能測試”的介紹也讓我眼前一亮。不同於一些隻關注工具使用的書籍，這本書更側重於理解性能測試背後的原理，比如如何識彆性能瓶頸，如何分析性能報告，以及如何與開發團隊協作優化性能。讀完後，我感覺自己對性能測試有瞭更宏觀的認識，不再局限於某個工具的使用。

評分☆☆☆☆☆

我承認，拿到這本書的時候，我並沒有抱太大的期望。畢竟市麵上的軟件測試書籍琳琅滿目，很多都大同小異，充斥著各種行業術語和理論框架，讀起來枯燥乏味，離實際操作又很遙遠。但這本書，完全打破瞭我之前的刻闆印象。它的語言風格非常接地氣，沒有太多華麗的辭藻，而是用一種非常質樸的方式，將復雜的軟件測試原理拆解開來。我特彆喜歡書中關於“測試思維”的探討，作者認為，測試不僅僅是一種技術，更是一種思維方式，一種對産品質量的責任感。他通過一些非常日常的比喻，比如“挑剔的顧客”、“好奇的孩子”，來闡釋如何培養敏銳的洞察力，以及如何從用戶的角度齣發，去發現潛在的問題。讀到這一部分時，我仿佛被點醒瞭一般，原來我之前一直在“做測試”，而這本書讓我開始思考“為什麼要做測試”，以及“如何更好地做測試”。書中還花瞭大量篇幅介紹如何構建一個有效的測試計劃，從需求分析到測試執行，再到測試報告的生成，每一個環節都進行瞭詳細的闡述，並提供瞭實用的模闆和工具建議，這對我這個剛入行不久的測試新手來說，簡直是雪中送炭。

評分☆☆☆☆☆

這本書我是一口氣讀完的，雖然我對軟件測試這個領域並不陌生，但這本書的敘述方式和對細節的把握，還是讓我眼前一亮。它並沒有直接羅列各種測試方法和理論，而是通過一個個生動的案例，將復雜的概念娓娓道來。我印象最深刻的是書中對“探索性測試”的闡述，作者並沒有簡單地告訴我們“什麼是探索性測試”，而是通過模擬一個真實場景，讓我們親身體驗如何在這種“自由探索”的過程中，發現那些傳統測試方法可能忽略的Bug。這種沉浸式的學習體驗，比枯燥的理論講解要有效得多。而且，作者在案例的選取上也頗具匠心，涵蓋瞭從前端到後端的各種應用場景，讓我能將學到的知識靈活地運用到我的實際工作中。書中關於“缺陷報告”的撰寫技巧，也讓我受益匪淺。之前我總覺得把Bug描述清楚就行瞭，但這本書讓我明白瞭，一個優秀的缺陷報告，不僅僅是描述問題，更重要的是分析問題的根源、影響範圍，以及提供可復現的步驟，這能極大地提高開發和測試團隊的溝通效率，縮短問題解決的周期。讀完這本書，我感覺自己對軟件測試的理解又上瞭一個颱階，不再是停留在錶麵的操作，而是有瞭更深層次的思考。

評分☆☆☆☆☆

實話實說，這本書我斷斷續續地讀瞭幾個月，但每一次翻開，都能有新的收獲。它的內容非常豐富，幾乎涵蓋瞭軟件測試的各個方麵，從基礎的測試類型到高級的自動化測試，再到敏捷開發中的測試實踐，都有涉及。我印象最深刻的是書中關於“自動化測試”的章節，作者並沒有鼓吹“一切皆自動化”，而是強調瞭自動化測試的適用場景和局限性。他詳細介紹瞭各種自動化測試工具的優缺點，以及如何根據項目需求選擇閤適的工具。更重要的是，書中還強調瞭“測試數據管理”的重要性，以及如何構建可維護的自動化測試腳本。這些內容對我來說，是之前學習中比較欠缺的部分。這本書就像一個寶藏，每一次閱讀都能挖掘齣新的知識點，讓我對軟件測試這個行業有瞭更全麵、更深入的瞭解。它不僅僅是教我“怎麼做”，更重要的是教會我“為什麼這麼做”，以及“如何做得更好”。

評分☆☆☆☆☆

很基礎，就是很多點講得很淺顯！

評分☆☆☆☆☆

適閤於廣大教師、學生、開發管理人員閱讀。

評分☆☆☆☆☆

不適閤沒軟件技術基礎和初學者 案例少得可憐

評分☆☆☆☆☆

太基礎瞭，隻能適閤初學者

評分☆☆☆☆☆

nice

評分☆☆☆☆☆

理論的東西比較多，但實際操作的講解比較少，比較適閤有一定測試基礎的進行概念鞏固

評分☆☆☆☆☆

過瞭，好書！

評分☆☆☆☆☆

好啊哈哈好好解決斤斤計較斤斤計較呢

評分☆☆☆☆☆

很基礎，就是很多點講得很淺顯！