Was ist datengesteuertes Testen?

Datengesteuertes Testen

Datengesteuertes Testen ist eine Softwaretestmethode, bei der Testdaten im Tabellen- oder Tabellenformat gespeichert werden. Datengesteuertes Testen ermöglicht es Testern, ein einzelnes Testskript einzugeben, das Tests für alle Testdaten aus einer Tabelle ausführen und die Testausgabe in derselben Tabelle erwarten kann. Es wird auch tabellengesteuertes Testen oder parametrisiertes Testen genannt.

Datengesteuertes Framework

Datengesteuertes Framework ist ein Framework für automatisierte Tests, in dem Eingabewerte aus Datendateien gelesen und in Variablen in Testskripten gespeichert werden. Es ermöglicht Testern, sowohl positive als auch negative Testfälle in einem einzigen Test zu erstellen. Die Eingabedaten in diesem datengesteuerten Framework können in einer oder mehreren Datenquellen wie .xls-, .xml-, .csv-Dateien und Datenbanken gespeichert sein. Das folgende Diagramm veranschaulicht den Datenfluss von der Datendatei zum Testskript.

Warum datengesteuertes Testen?

Datengesteuertes Testen Dies ist wichtig, da Tester häufig mehrere Datensätze für einen einzelnen Test verwenden und die Erstellung individueller Tests für jeden Datensatz zeitaufwändig sein kann. Datengetriebenes Testen trägt dazu bei, Daten und Testskripte zu trennen, sodass dieselben Testskripte für verschiedene Kombinationen von Eingabedaten ausgeführt werden können, während die Testergebnisse effizient generiert werden.

Ejemplo:

Angenommen, wir möchten das Anmeldesystem mit mehreren Eingabefeldern anhand von 1000 verschiedenen Datensätzen testen.

Um dies zu testen, können Sie folgende verschiedene Ansätze verfolgen:

Ansatz 1) Erstellen Sie 1000 Skripte, eines für jeden Datensatz, und führen Sie jeden Test einzeln aus.

Ansatz 2) Ändern Sie den Wert im Testskript manuell und führen Sie es mehrmals aus.

Ansatz 3) Importieren Sie die Daten aus der Excel-Tabelle. Lesen Sie die Testdaten zeilenweise aus der Excel-Tabelle aus und führen Sie das Skript aus.

Von den drei genannten Szenarien sind die ersten beiden mühsam und zeitaufwendig. Daher ist es ratsam, den dritten Ansatz zu verfolgen.

Somit ist der dritte Ansatz nichts anderes als ein datengesteuertes Framework.

Arten von Testdaten beim datengesteuerten Testen

Der Wert datengetriebener Tests hängt direkt von der Qualität der Datensätze ab, die Sie Ihren Testskripten zuführen. Eine gut konzipierte Datendatei mischt verschiedene Kategorien von Testdaten, sodass ein Skript in einem einzigen Durchlauf normales Verhalten, Fehlerbehandlung und Grenzwerte überprüfen kann:

• Positive (gültige) Daten: Korrekte Eingaben, wie ein gültiger Benutzername und ein gültiges Passwort, dienen der Bestätigung, dass die Anwendung das akzeptiert, was sie akzeptieren soll.
• Negative (ungültige) Daten: Falsche oder fehlerhafte Eingaben, die zurückgewiesen werden sollten, wie z. B. ein falsches Passwort oder Sonderzeichen in einem numerischen Feld.
• Randdaten: Werte an den Grenzen des zulässigen Bereichs, wie beispielsweise ein Benutzername mit 1 Zeichen oder 255 Zeichen, die häufig versteckte Mängel offenbaren.
• Leere oder fehlende Daten: Leere Felder zur Überprüfung der Pflichtfeldvalidierung und Fehlermeldungen.
• Große Datenmengen: Massenhaft oder zufällig generierte Datensätze werden verwendet, um Leistung und Stabilität unter realistischer Last zu überprüfen.

Sind die richtigen Daten aufbereitet, besteht der nächste Schritt im Aufbau des Frameworks selbst.

So erstellen Sie ein datengesteuertes Automatisierungs-Framework

Angenommen, Sie möchten die Anmeldefunktion einer Anwendung testen. Das obige Flussdiagramm zeigt den gesamten Ablauf: Testfälle identifizieren, allgemeines Testskript schreiben, Daten in eine externe Datei verschieben und das Skript über jede Datenzeile ausführen.

Schritt 1) Identifizieren Sie die Testfälle

• Geben Sie den richtigen Benutzernamen und das richtige Passwort ein – Anmeldung erfolgreich
• Geben Sie einen falschen Benutzernamen und ein falsches Passwort ein – Anmeldefehler
• Geben Sie den richtigen Benutzernamen und das falsche Passwort ein – Anmeldefehler

Schritt 2) Erstellen Sie detaillierte Testschritte für die oben genannten 3 Testfälle

Testfall#	Beschreibung	Testschritte	Testdaten	erwartete Ergebnisse
1	Überprüfen Sie die Anmeldung auf gültige Anmeldeinformationen	Anwendung starten Geben Sie den Benutzernamen und das Passwort ein Klicken Sie auf „Okay“. Ergebnisse prüfen	Benutzername: gültiges Passwort: gültig	Einloggen erfolgreich
2	Überprüfen Sie die Anmeldung auf ungültige Anmeldeinformationen	Anwendung starten Geben Sie den Benutzernamen und das Passwort ein Klicken Sie auf „Okay“. Ergebnisse prüfen	Benutzername: ungültig Passwort: gültig	Anmeldungsfehler
3	Überprüfen Sie die Anmeldung auf ungültige Anmeldeinformationen	Anwendung starten Geben Sie den Benutzernamen und das Passwort ein Klicken Sie auf „Okay“. Ergebnisse prüfen	Benutzername: gültig Passwort: ungültig	Anmeldungsfehler

Schritt 3) Testskript erstellen

Wie Sie sehen, sind die Testschritte in allen drei Testfällen identisch. Sie müssen ein Testskript erstellen, um diese Schritte auszuführen:

// This is Pseudo Code

// Test Step 1: Launch Application
driver.get("URL of the Application");

// Test Step 2: Enter Username
txtbox_username.sendKeys("valid");

// Test Step 3: Enter Password
txtbox_password.sendKeys("invalid");

// Test Step 4: Check Results
If (Next Screen) print success else Fail

Schritt 4) Erstellen Sie eine Excel-/CSV-Datei mit den eingegebenen Testdaten, wie im folgenden Beispielblatt dargestellt.

Schritt 5) Ändern Sie das Skript so, dass es die Eingabetestdaten in einer Schleife durchläuft. Die Eingabebefehle sollten außerdem parametrisiert werden.

// This is Pseudo Code
// Loop 3 Times
for (i = 0; i & lt; = 3; i++) {
    // Read data from Excel and store into variables
    int input_1 = ReadExcel(i, 0);
    int input_2 = ReadExcel(i, 1);

    // Test Step 1: Launch Application
    driver.get("URL of the Application");

    // Test Step 2: Enter Username
    txtbox_username.sendKeys(input_1);
    // Test Step 3: Enter Password

    txtbox_password.sendKeys(input_2);
    // Test Step 4: Check Results
    If(Next Screen) print success
    else Fail
}

Oben sind nur 3 Testfälle. Das Testskript kann verwendet werden, um über folgende Testfälle zu schleifen, indem einfach Testdatenwerte angehängt werden Excel

• Geben Sie einen falschen Benutzernamen und ein falsches Passwort ein – Anmeldung fehlgeschlagen
• Geben Sie den richtigen Benutzernamen und das richtige Passwort ein, leer – Anmeldung fehlgeschlagen
• Geben Sie einen leeren Benutzernamen und ein leeres Passwort ein – Anmeldung fehlgeschlagen

Und so weiter

Sobald Ihr Framework bereit ist, vereinfacht das richtige Tool die Datenverwaltung, die Ausführung und die Berichterstellung.

bestes datengesteuertes Testtool

1) Testen Sie Sigma

Testen Sie Sigma ist eine cloudbasierte, datengetriebene Testplattform, die sich für mich als unschätzbar wertvoll erwiesen hat, um die Testabdeckung durch die Entkopplung der Testlogik von den Testdaten zu maximieren. Sie wurde speziell für Teams entwickelt, die Anwendungen anhand verschiedener Datensätze, Grenzfälle und Geschäftsszenarien validieren müssen, ohne redundante Testskripte erstellen zu müssen. Dadurch wird der gesamte Workflow für datengetriebene Tests optimiert.

In meinen datengetriebenen Testprojekten nutzte ich die Parametrisierungsfunktionen von Testsigma, um identische Testszenarien mit verschiedenen Datenkombinationen aus externen Quellen wie Excel- und CSV-Dateien durchzuführen. Die Möglichkeit der Plattform, Datenzeilen automatisch zu durchlaufen, erweiterte meine Testabdeckung erheblich, während die detaillierte Berichterstellung der Ergebnisse auf Datenebene mir half, schnell die spezifischen Eingabekombinationen zu identifizieren, die Fehler in Web-, Mobil- und API-Ebenen auslösten.

Merkmale:

• Integration externer Datenquellen: Diese Funktion ermöglicht die direkte Anbindung an Excel-Tabellen, CSV-Dateien und Datenbanktabellen für die zentrale Testdatenverwaltung. Sie eliminiert fest codierte Werte und erlaubt die unabhängige Pflege von Testdaten und Testlogik. Datensätze lassen sich aktualisieren, ohne Testskripte zu ändern, was Flexibilität und Wartbarkeit gewährleistet. Ich nutze diese Funktion, um Hunderte von Datenvarianten effizient zu verwalten und gleichzeitig die Testlogik übersichtlich zu halten.ping Testszenarien sauber und wiederverwendbar.
• Automatisierte Dateniteration über mehrere Zeilen: Testsigma führt Testszenarien automatisch über mehrere Datenzeilen in einem einzigen Testlauf aus und erweitert so die Testabdeckung erheblich. Sie können zahlreiche Eingabekombinationen, Randbedingungen und Varianten von Geschäftsregeln validieren, ohne Testfälle duplizieren zu müssen. Diese Funktion handhabt die Datensequenzierung und Iterationslogik transparent. Ich fand dies besonders effektiv für umfassende Regressionstests mit minimalem Aufwand für die Skriptwartung.
• Dynamische Testschrittparametrisierung: Es ermöglicht Ihnen, statische Werte durch dynamische Parameter zu ersetzen, die während der Ausführung Daten aus externen Quellen abrufen. Sie können Testschritte so konfigurieren, dass sie sich an unterschiedliche Eingaben, Bedingungen und erwartete Ergebnisse basierend auf den Datensatzwerten anpassen. Diese Funktion unterstützt komplexe Datentransformationen und bedingte Logik. Ich nutze sie, um flexible Testszenarien zu erstellen, die vielfältige Geschäftsanforderungen und Benutzer-Workflows abdecken.
• Berichterstattung zur Datenausführung: Die Plattform generiert detaillierte Berichte, die die Testergebnisse nach einzelnen Datenkombinationen aufschlüsseln und genau anzeigen, welche Eingaben erfolgreich waren oder nicht. Sie können Muster analysieren, problematische Datenbereiche identifizieren und tracFehler in bestimmten Datensätzen werden erkannt. Diese Funktion bietet visuelle Dashboards und exportierbare Analysen für die Kommunikation mit Stakeholdern. Ich empfehle, diese Erkenntnisse zu nutzen, um Verbesserungen der Datenqualität zu priorisieren und Testdatenstrategien zu optimieren.
• Plattformübergreifende datengesteuerte Unterstützung: Testsigma erweitert die datengetriebenen Testmöglichkeiten für Web-, Mobil- und API-Tests in einheitlichen Workflows. Sie können dieselben Datensätze verwenden, um die Konsistenz über verschiedene Anwendungsschichten und Technologien hinweg zu validieren. Diese Funktion gewährleistet eine umfassende End-to-End-Validierung mit parametrisierten Datenflüssen. Ich habe sie eingesetzt, um zu überprüfen, ob die Backend-Datenverarbeitung korrekt in den Frontend-Oberflächen auf mehreren Plattformen gleichzeitig abgebildet wird.

Pricing:

• Preis: Individuelle Preisgestaltung mit datengestützten Testfunktionen ist im umfassenden Abonnementplan enthalten.
• Kostenlose Testphase: 14 Tage kostenlose Testversion

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14 Tage kostenlose Testversion

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2) Testiny

Testiny ist eine moderne, cloudbasierte Testfallmanagement-Plattform, die ich verwendet habe, um datengetriebene Testfälle effizient zu organisieren und gleichzeitig die Übersicht zu behalten.ping Klare Trennung zwischen Testlogik und parametrisierten Datensätzen. Es wurde für Teams entwickelt, die diverse Datenkombinationen über viele Testläufe hinweg verwalten müssen, ohne den Überblick zu verlieren. tracFähigkeit.

Während der Durchführung datengetriebener Projekte mit TestinyIch fand es gut, wie die Funktionen für die Massenbearbeitung und die Vorlagen das Skalieren von Testvarianten über Hunderte von Datenzeilen hinweg vereinfachten. Die Plattform ist in Jira, GitHub und GitLab integriert, sodass fehlgeschlagene Datenkombinationen mit dem entsprechenden Ticket verknüpft werden können. trackers automatisch.

Merkmale:

• Massenbearbeitung von Testfällen: Testiny Es ermöglicht das gleichzeitige Bearbeiten, Duplizieren und Parametrisieren vieler Testfälle und beschleunigt so die Erstellung datengetriebener Varianten. Änderungen lassen sich in Sekundenschnelle ordnerübergreifend anwenden, ohne jeden Fall einzeln bearbeiten zu müssen. Ich nutze diese Funktion häufig, um die Testabdeckung auf neue Datensätze auszuweiten, ohne Skripte neu schreiben zu müssen.
• Benutzerdefinierte Felder für Dateneingaben: Es ermöglicht Ihnen, benutzerdefinierte Felder pro Projekt zu definieren, sodass Datensatzattribute tracBei jedem Testlauf können Sie Eingabewerte, erwartete Ergebnisse und Bedingungen übersichtlich an einem Ort festhalten. Ich nutze diese Felder, um komplexe parametrisierte Szenarien später leicht nachprüfen zu können.
• Echtzeit-Testlauf Tracking: Die Plattform zeigt den Live-Ausführungsstatus aller Teammitglieder an, sodass datengetriebene Testläufe transparent bleiben. Sie können Testfälle zuweisen, die Erfolgs-/Fehlerquoten überwachen und blockierte Datenkombinationen in Echtzeit identifizieren. Ich finde das sehr nützlich, um …ping Die QA-Leitung wird ohne ständige Statusmeetings informiert.
• PDF- und teilbare Berichte: Testiny Es erstellt übersichtliche PDF-Berichte mit Diagrammen und Ausführungsübersichten, die Sie mit nicht-technischen Stakeholdern teilen können. Sie können nach Datensatz, Meilenstein oder Release filtern. Ich versende diese Berichte am Ende jedes Sprints, um den Qualitätsstatus zu kommunizieren.
• Native Issue Tracker Integrations: Es verbindet sich mit Jira, GitHub, GitLab, Azure DevOps, Linear, AsanaConfluence, Trello und monday.com ermöglichen es, fehlerhafte Datensätze schnell in Tickets umzuwandeln. So bleiben Testausführung und Entwicklungs-Workflows optimal aufeinander abgestimmt. Ich habe festgestellt, dass dies die Übergabe zwischen QA- und Entwicklerteams deutlich vereinfacht.

Pricing:

• Preis: Kostenloser Plan für bis zu 3 Nutzer; kostenpflichtige Pläne skalieren mit der Anzahl der Nutzer und bieten Premium-Support.
• Kostenlose Testphase: 21 Tage kostenlose Testversion

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21 Tage kostenlose Testversion

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3) Testpad

Testpad ist ein leichtgewichtiges, checklistenbasiertes Testmanagement-Tool, auf das ich mich immer dann verlassen habe, wenn datengetriebene Szenarien schnell und unkompliziert erfasst werden müssen. Es basiert auf hierarchischen Checklisten, sodass Tester Datenvarianten unter übergeordneten Fällen gruppieren und diese zügig ausführen können.

Während meiner datengesteuerten Sitzungen mit TestpadIch nutzte die tastaturbasierte Benutzeroberfläche, um in einem Durchgang Dutzende von Eingabevarianten zu erstellen. Dank der Unterstützung von Gasttestern konnte ich Fachexperten hinzuziehen, um Datenkombinationen für Grenzfälle zu validieren, ohne zusätzliche Lizenzen bezahlen zu müssen.

Merkmale:

• Hierarchische Testchecklisten: Testpad Parametrisierte Tests werden in verschachtelten Checklisten organisiert, sodass verwandte Datenvarianten unter einem übergeordneten Fall gruppiert werden können. Zweige lassen sich ein- und ausblenden, um sich auf bestimmte Datensätze zu konzentrieren. Ich nutze diese Funktion, um komplexe Datenmatrizen übersichtlich darzustellen.
• Tastaturgesteuerte Bearbeitung: Es ermöglicht das Erstellen, Einrücken und Neuanordnen von Testelementen per Tastenkombination, sodass sich umfangreiche datengetriebene Pläne schnell erstellen lassen. Sie bleiben im Arbeitsfluss, ohne die Maus zu benutzen. Dadurch verkürzt sich die Zeit zum Erfassen neuer Datensatzzeilen erheblich.
• Zugang für Gasttester: Testpad Unterstützt eine unbegrenzte Anzahl an Gasttestern ohne Gebühren pro Arbeitsplatz, sodass Sie Fachexperten für spezifische Datenkombinationen einbeziehen können. Sie können Stakeholder einladen, Grenzfälle ohne Lizenzkosten zu überprüfen. Ich nutze diese Funktion bei der Benutzerakzeptanzprüfung mit parametrisierten Szenarien.
• Sofort teilbare Berichte: Die Plattform generiert kompakte Berichte, die Sie per Link teilen können, sodass der Fortschritt sichtbar ist, ohne das Tool öffnen zu müssen. Sie können nach Tester, Status oder Testzweig filtern. Ich sende diese Berichte am Ende jedes datengesteuerten Testlaufs an die Produktmanager.
• Problem Tracker-Verknüpfung: Es verknüpft fehlgeschlagene Tests über einfache Links mit Jira- oder GitHub-Tickets, sodass fehlerhafte Datensätze schnell an die Entwicklungsabteilung weitergeleitet werden. Kontextinformationen lassen sich direkt aus einem fehlgeschlagenen Checklisteneintrag anhängen. So können sich die Tester auf die Ausführung konzentrieren, während die Weiterleitung von den Tools übernommen wird.

Pricing:

• Preis: Die Tarife beginnen bei 59 US-Dollar pro Monat; für größere Teams sind individuelle Enterprise-Tarife erhältlich.
• Kostenlose Testphase: 30-Tag kostenlose Testversion

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Best Practices für datengetriebenes Testen

Nachfolgend sind die besten Testpraktiken für datengetriebenes Testen aufgeführt:

• Es ist ideal, während des datengesteuerten Testprozesses realistische Informationen zu verwenden
• Die Testablaufnavigation sollte im Testskript codiert werden
• Fördern Sie virtuelle APIs mit aussagekräftigen Daten
• Nutzen Sie Daten, um dynamische Aussagen voranzutreiben
• Testen Sie sowohl positive als auch negative Ergebnisse
• Nutzen Sie datengesteuerte Funktionstests für Sicherheit und Leistung neu

Vorteile datengesteuerter Tests

Datengetriebenes Testen bietet viele Vorteile. Einige davon sind:

1. Ermöglicht das Testen der Anwendung mit mehreren Datensätzen während Regressionstests
2. Testdaten und Verifizierungsdaten können in nur einer Datei organisiert werden und sind von der Testfalllogik getrennt.
3. Mithilfe dieses Tools können die Testskripte in einem einzigen Repository gespeichert werden. Dadurch sind die Tests leicht verständlich, wartungsfreundlich und verwaltbar.
4. Aktionen und Funktionen können in verschiedenen Tests wiederverwendet werden.
5. Manche Tools generieren Testdaten automatisch. Dies ist nützlich, wenn große Mengen an zufälligen Testdaten benötigt werden, da es Zeit spart.
6. Datengetriebenes Testen kann in jeder Entwicklungsphase durchgeführt werden. Datengetriebene Testfälle werden in der Regel in einem einzigen Prozess zusammengeführt. Sie können jedoch auch in mehreren Testfällen verwendet werden.
7. Ermöglicht Entwicklern und Testern eine klare Trennung der Logik ihrer Testfälle/Skripte von den Testdaten.
8. Die gleichen Testfälle können mehrmals ausgeführt werden, was dazu beiträgt, die Anzahl der Testfälle und Skripte zu reduzieren.
9. Änderungen am Testskript haben keinen Einfluss auf die Testdaten.

Nachteile von datengesteuerten Tests

Einige Nachteile der datengesteuerten Automatisierungstestmethode sind:

1. Die Qualität des Tests hängt von den Automatisierungsfähigkeiten des implementierenden Teams ab.
2. Die Datenvalidierung ist eine zeitaufwändige Aufgabe, wenn große Datenmengen getestet werden.
3. Die Wartung stellt ein großes Problem dar, da für datengetriebene Tests ein erheblicher Programmieraufwand erforderlich ist.
4. Es sind hohe technische Fähigkeiten erforderlich. Ein Tester muss möglicherweise eine völlig neue Skriptsprache lernen.
5. Es wird weitere Dokumentation geben, die sich hauptsächlich auf Skriptverwaltung, Testinfrastruktur und Testergebnisse bezieht.
6. Zum Erstellen und Verwalten von Datendateien ist ein Texteditor wie Notepad erforderlich.

Datengesteuertes Testen vs. schlüsselwortgesteuertes Testen

Anfänger verwechseln oft datengetriebenes Testen mit schlüsselwortgetriebenem Testen, da beide Testdesign und Testskripte trennen. Der Unterschied liegt darin, was externalisiert wird: Datengetriebenes Testen externalisiert die Eingabewerte, während schlüsselwortgetriebenes Testen die Aktionen selbst als wiederverwendbare Schlüsselwörter externalisiert. Die folgende Tabelle vergleicht die beiden Ansätze:

Parameter	Datengesteuertes Testen	Schlüsselwortgesteuertes Testen
Was wird externalisiert?	Testdaten (Eingaben und erwartete Ergebnisse)	Testaktionen (Schlüsselwörter wie Anmelden, Klicken, Bestätigen)
Datenquelle	Excel-, CSV-, XML- oder Datenbanktabellen	Schlüsselworttabellen plus optionale Datentabellen
Skills required	Grundlegende Skriptkenntnisse	Höherer anfänglicher Designaufwand; weniger Programmieraufwand für die Erstellung neuer Tests
am besten geeignet für	Wiederholung eines Szenarios mit vielen Eingabekombinationen	Viele Szenarien aus wiederverwendbaren Aktionsblöcken erstellen
Wartung	Datendateien aktualisieren, ohne Skripte zu bearbeiten	Aktualisieren Sie die Schlüsselwortbibliothek, wenn sich das Anwendungsverhalten ändert.

Viele Teams kombinieren beide Ansätze zu einem hybriden Framework, in dem Schlüsselwörter wiederverwendbare Aktionen definieren und externe Datendateien die Werte für jeden Testlauf liefern.

Häufig gestellte Fragen