Qu’est-ce que les tests basés sur les données ?

Tests basés sur les données

Tests basés sur les données est une méthode de test logiciel dans laquelle les données de test sont stockées sous forme de tableau ou de feuille de calcul. Les tests basés sur les données permettent aux testeurs de saisir un seul script de test capable d'exécuter des tests pour toutes les données de test d'une table et d'attendre la sortie du test dans la même table. On l’appelle également test piloté par table ou test paramétré.

Cadre basé sur les données

Cadre basé sur les données Il s'agit d'un framework de tests automatisés qui lit les valeurs d'entrée à partir de fichiers de données et les stocke dans des variables des scripts de test. Il permet aux testeurs d'intégrer des cas de test positifs et négatifs dans un seul test. Les données d'entrée de ce framework peuvent provenir d'une ou plusieurs sources de données, telles que des fichiers .xls, .xml, .csv et des bases de données. Le schéma ci-dessous illustre le flux des valeurs d'entrée, du fichier de données au script de test.

Pourquoi des tests basés sur les données ?

Tests basés sur les données Ceci est important car les testeurs disposent souvent de plusieurs jeux de données pour un même test, et la création de tests individuels pour chaque jeu de données peut s'avérer fastidieuse. Les tests pilotés par les données permettent de séparer les données des scripts de test, et les mêmes scripts peuvent être exécutés pour différentes combinaisons de données d'entrée, tandis que les résultats sont générés efficacement.

Exemple :

Supposons que nous voulions tester le système de connexion avec plusieurs champs de saisie sur 1000 ensembles de données différents.

Pour tester cela, vous pouvez adopter les différentes approches suivantes :

Approche 1) Créez 1000 scripts, un pour chaque ensemble de données, et exécutez chaque test séparément, un par un.

Approche 2) Modifiez manuellement la valeur dans le script de test et exécutez-le plusieurs fois.

Approche 3) Importez les données depuis la feuille Excel. Récupérez les données de test ligne par ligne et exécutez le script.

Parmi les trois scénarios proposés, les deux premiers sont laborieux et chronophages. Il est donc préférable d'opter pour la troisième solution.

Ainsi, la troisième approche n’est rien d’autre qu’un framework Data-Driven.

Types de données de test dans les tests pilotés par les données

La valeur des tests pilotés par les données dépend directement de la qualité des jeux de données utilisés dans les scripts de test. Un fichier de données bien conçu combine plusieurs catégories de données de test afin qu'un seul script puisse valider le comportement normal, la gestion des erreurs et les limites en une seule exécution.

• Données positives (valides) : Des données d'entrée correctes, telles qu'un nom d'utilisateur et un mot de passe valides, sont utilisées pour confirmer que l'application accepte ce qu'elle est censée accepter.
• Données négatives (invalides) : Les données saisies incorrectes ou mal formées doivent être rejetées, comme un mot de passe incorrect ou des caractères spéciaux dans un champ numérique.
• Données de limites : Les valeurs aux limites des plages autorisées, comme un nom d'utilisateur d'un seul caractère ou de 255 caractères, révèlent fréquemment des défauts cachés.
• Données vides ou nulles : Champs vides permettant de vérifier la validation des champs obligatoires et d'afficher les messages d'erreur.
• Données en grand volume : Enregistrements en masse ou générés aléatoirement utilisés pour vérifier les performances et la stabilité sous une charge réaliste.

Une fois les données nécessaires préparées, l'étape suivante consiste à construire le cadre lui-même.

Comment créer un cadre d'automatisation basé sur les données

Supposons que vous souhaitiez tester la fonctionnalité de connexion d'une application. L'organigramme ci-dessus illustre le cycle complet : identifier les cas de test, rédiger le script de test commun, transférer les données vers un fichier externe et exécuter le script sur chaque ligne de données.

Étape 1) Identifiez les cas de test

• Saisissez le nom d'utilisateur et le mot de passe corrects – Connexion réussie
• Saisissez un nom d'utilisateur incorrect et un mot de passe correct – Échec de connexion
• Saisissez un nom d'utilisateur correct et un mot de passe incorrect – Échec de connexion

Étape 2) Créez des étapes de test détaillées pour les 3 cas de test ci-dessus

Cas de test#	Description	Étapes de test	Données de test	Résultats attendus
1	Vérifiez la connexion pour des informations d'identification valides	Lancer l'application Entrez le mot de passe du nom d'utilisateur Cliquez sur OK Vérifier les résultats	Nom d'utilisateur : valide mot de passe : valide	Connexion réussie
2	Vérifiez la connexion pour les informations d'identification non valides	Lancer l'application Entrez le mot de passe du nom d'utilisateur Cliquez sur OK Vérifier les résultats	Nom d'utilisateur : invalide Mot de passe : valide	Échec de la connexion
3	Vérifiez la connexion pour les informations d'identification non valides	Lancer l'application Entrez le mot de passe du nom d'utilisateur Cliquez sur OK Vérifier les résultats	Nom d'utilisateur : valide Mot de passe : invalide	Échec de la connexion

Étape 3) Créer un script de test

Vous constaterez que les étapes de test restent les mêmes pour les 3 cas de test. Vous devez créer un script de test pour exécuter ces étapes :

// 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

Étape 4) Créez un fichier Excel/CSV contenant les données de test, comme indiqué dans l'exemple ci-dessous.

Étape 5) Modifiez le script pour qu'il parcoure les données de test en entrée. Les commandes d'entrée doivent également être paramétrées.

// 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
}

Ci-dessus, il n'y a que 3 cas de test. Le script de test peut être utilisé pour effectuer une boucle sur les cas de test suivants en ajoutant simplement des valeurs de données de test à Excel

• Saisissez un nom d'utilisateur et un mot de passe incorrects – Échec de la connexion
• Saisissez le nom d'utilisateur et le mot de passe corrects – Échec de la connexion
• Saisissez un nom d'utilisateur et un mot de passe vides – Échec de la connexion

Et ainsi de suite

Une fois votre infrastructure en place, l'outil adéquat simplifie la gestion, l'exécution et le reporting des données.

Meilleur outil de test basé sur les données

1) Test Sigma

Test Sigma Il s'agit d'une plateforme de tests basée sur le cloud et axée sur les données que j'ai trouvée indispensable pour optimiser la couverture des tests en dissociant la logique de test des données de test. Elle est spécialement conçue pour les équipes qui doivent valider des applications sur des ensembles de données variés, des cas limites et des scénarios métier sans créer de scripts de test redondants, ce qui simplifie l'ensemble du flux de travail des tests axés sur les données.

Lors de mes projets de tests basés sur les données, j'ai exploité les fonctionnalités de paramétrage de Testsigma pour exécuter des scénarios de test identiques sur de multiples combinaisons de données provenant de sources externes telles que des fichiers Excel et CSV. La capacité de la plateforme à parcourir automatiquement les lignes de données a considérablement étendu ma couverture de test, tandis que les rapports détaillés sur les résultats au niveau des données m'ont permis d'identifier rapidement les combinaisons d'entrées spécifiques qui provoquaient des défaillances sur les couches web, mobiles et API.

Caractéristiques :

• Intégration de sources de données externes : Cette fonctionnalité permet la connexion directe à des feuilles de calcul Excel, des fichiers CSV et des tables de bases de données pour une gestion centralisée des données de test. Elle élimine les valeurs codées en dur et vous permet de gérer les données de test indépendamment de la logique de test. Vous pouvez mettre à jour les ensembles de données sans modifier les scripts de test, ce qui garantit flexibilité et maintenabilité. Je l'utilise pour gérer efficacement des centaines de variations de données tout en conservant…ping Des scénarios de test propres et réutilisables.
• Itération automatisée de données multi-lignes : Testsigma exécute automatiquement des scénarios de test sur plusieurs lignes de données en une seule exécution, ce qui améliore considérablement la couverture. Vous pouvez valider de nombreuses combinaisons d'entrées, conditions limites et variations de règles métier sans dupliquer les cas de test. Cette fonctionnalité gère le séquencement des données et la logique d'itération de manière transparente. Je l'ai trouvée particulièrement efficace pour les tests de régression complets, avec une maintenance minimale des scripts.
• Paramétrage dynamique des étapes de test : Il permet de remplacer les valeurs statiques par des paramètres dynamiques qui extraient des données de sources externes lors de l'exécution. Vous pouvez configurer les étapes de test pour qu'elles s'adaptent aux différentes entrées, conditions et résultats attendus en fonction des valeurs de l'ensemble de données. Cette fonctionnalité prend en charge les transformations de données complexes et la logique conditionnelle. Je l'utilise pour créer des scénarios de test flexibles qui répondent à divers besoins métiers et flux de travail utilisateurs.
• Rapports d'exécution au niveau des données : La plateforme génère des rapports détaillés qui ventilent les résultats des tests par combinaisons de données individuelles, indiquant précisément quelles entrées ont réussi ou échoué. Vous pouvez analyser les tendances, identifier les plages de données problématiques, et tracCette fonctionnalité permet de détecter les défaillances sur des lignes spécifiques d'un ensemble de données. Elle fournit des tableaux de bord visuels et des analyses exportables pour faciliter la communication avec les parties prenantes. Je recommande d'utiliser ces informations pour prioriser les améliorations de la qualité des données et affiner les stratégies relatives aux données de test.
• Assistance multiplateforme basée sur les données : Testsigma étend les capacités de test basées sur les données aux applications web, mobiles et API au sein de flux de travail unifiés. Vous pouvez utiliser les mêmes jeux de données pour valider la cohérence entre différentes couches applicatives et technologies. Cette fonctionnalité garantit une validation complète de bout en bout grâce à des flux de données paramétrés. Je l'ai utilisée pour vérifier que le traitement des données côté serveur se reflète correctement dans les interfaces front-end sur plusieurs plateformes simultanément.

Prix :

• Le prix : Tarification personnalisée avec des capacités de tests basés sur les données incluses dans le cadre du plan d'abonnement complet
• Essai gratuit: Essai gratuit de 14 jours

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Essai gratuit de 14 jours

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2) Testiny

Testiny est une plateforme moderne de gestion de cas de test basée sur le cloud que j'ai utilisée pour organiser efficacement les cas de test pilotés par les données tout en conservantping Il offre une séparation claire entre la logique de test et les jeux de données paramétrés. Il est conçu pour les équipes qui doivent gérer diverses combinaisons de données sur de nombreux tests sans perte de données. traccapacité.

Tout en menant des projets axés sur les données avec TestinyJ'ai particulièrement apprécié la facilité avec laquelle ses fonctionnalités d'édition en masse et de modèles permettent de tester différentes variantes sur des centaines de lignes de données. La plateforme s'intègre à Jira, GitHub et GitLab, ce qui permet de lier les combinaisons de données ayant échoué au problème correspondant. trackers automatiquement.

Caractéristiques :

• Modification en masse des cas de test : Testiny Il permet de modifier, dupliquer et paramétrer simultanément de nombreux cas de test, ce qui accélère la création de variantes basées sur les données. Vous pouvez appliquer des modifications à plusieurs dossiers en quelques secondes, sans avoir à intervenir sur chaque cas individuellement. Je m'appuie sur cette fonctionnalité pour étendre la couverture à de nouveaux jeux de données sans avoir à réécrire les scripts.
• Champs personnalisés pour la saisie de données : Il vous permet de définir des champs personnalisés par projet afin que les attributs de l'ensemble de données puissent être tracCes champs sont enregistrés en même temps que chaque exécution de test. Vous pouvez ainsi consigner clairement les valeurs d'entrée, les résultats attendus et les conditions au même endroit. J'utilise ces champs pour faciliter l'audit ultérieur de scénarios paramétrés complexes.
• Exécution de test en temps réel Tracking: La plateforme affiche en temps réel l'état d'exécution des tests pour chaque membre de l'équipe, garantissant ainsi la transparence des tests basés sur les données. Vous pouvez attribuer des cas, suivre les taux de réussite/échec et identifier les combinaisons de données bloquées dès leur apparition. Je trouve cela très utile pour…ping Les responsables de l'assurance qualité sont informés sans réunions de suivi constantes.
• Rapports PDF et partageables : Testiny Génère des rapports PDF clairs, incluant graphiques et synthèses d'exécution, partageables avec les parties prenantes non techniques. Le filtrage est possible par ensemble de données, jalon ou version. J'envoie ces rapports à la fin de chaque sprint pour communiquer sur l'état de la qualité.
• Problème natif TracIntégrations Ker : Il se connecte à Jira, GitHub, GitLab, Azure DevOps, Linéaire, AsanaJ'utilise Confluence, Trello et monday.com pour que les lignes de données erronées soient rapidement transformées en tickets. Cela permet d'aligner les flux de travail d'exécution des tests et d'ingénierie. J'ai constaté que cela réduit considérablement les frictions lors de la transition entre les équipes QA et de développement.

Prix :

• Le prix : Formule gratuite pour 3 utilisateurs maximum ; les formules payantes sont évolutives en fonction du nombre d’utilisateurs et incluent une assistance premium.
• Essai gratuit: Essai gratuit de 21 jours

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Essai gratuit de 21 jours

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3) Testpad

Testpad Il s'agit d'un outil de gestion de tests léger, basé sur des listes de contrôle, que j'utilise fréquemment lorsque des scénarios basés sur les données nécessitent une capture rapide et sans lourdeurs administratives. Il est structuré autour de listes de contrôle hiérarchiques permettant aux testeurs de regrouper les variations de données sous des cas parents et de les exécuter rapidement.

Lors de mes séances axées sur les données avec TestpadJ'ai utilisé son interface intuitive, principalement au clavier, pour créer des dizaines de variantes de saisie en une seule session. La prise en charge des testeurs invités m'a permis de faire appel à des experts du domaine pour valider des combinaisons de données complexes sans avoir à payer de licences supplémentaires.

Caractéristiques :

• Listes de contrôle hiérarchiques pour les tests : Testpad Ce système organise les tests paramétrés en listes de contrôle imbriquées, ce qui permet de regrouper les variations de données apparentées sous un même cas parent. Vous pouvez développer et réduire les branches pour vous concentrer sur des ensembles de données spécifiques. Je l'utilise pour garder les matrices de données complexes visuellement claires.
• Édition pilotée par clavier : Il permet de créer, d'indenter et de réorganiser les éléments de test à l'aide de raccourcis clavier, ce qui accélère la création de plans complexes basés sur les données. Vous pouvez ainsi rester concentré sans utiliser la souris. Je constate que cela réduit considérablement le temps nécessaire à la saisie de nouvelles lignes de données.
• Accès testeur invité : Testpad Ce système prend en charge un nombre illimité de testeurs invités sans frais par utilisateur, ce qui vous permet de faire appel à des experts du domaine pour des combinaisons de données spécifiques. Vous pouvez inviter des parties prenantes à vérifier des cas limites sans frais de licence supplémentaires. Je m'appuie sur cette fonctionnalité lors des tests d'acceptation utilisateur avec des scénarios paramétrés.
• Rapports partageables instantanément : La plateforme génère des rapports concis que vous pouvez partager par lien, ce qui permet de suivre la progression sans ouvrir l'outil. Vous pouvez filtrer par testeur, statut ou branche de test. J'envoie ces rapports aux chefs de produit à la fin de chaque exécution de tests basés sur les données.
• Question TracLien ker : Il relie les tests ayant échoué aux tickets Jira ou GitHub via des liens simples, permettant ainsi aux équipes d'ingénierie d'identifier rapidement les erreurs. Vous pouvez ajouter du contexte directement depuis un élément de la checklist ayant échoué. Je permets aux testeurs de se concentrer sur l'exécution, tandis que les outils gèrent le routage.

Prix :

• Le prix : Les forfaits commencent à 59 $/mois, avec des forfaits entreprise personnalisés disponibles pour les grandes équipes.
• Essai gratuit: Essai Gratuit de 30 jours

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Essai gratuit de 30 jours

Les meilleures pratiques en matière de tests pilotés par les données

Vous trouverez ci-dessous les meilleures pratiques de test pour les tests pilotés par les données :

• Il est idéal d'utiliser des informations réalistes pendant le processus de test basé sur les données
• La navigation dans le flux de test doit être codée dans le script de test
• Pilotez des API virtuelles avec des données significatives
• Utiliser les données pour générer des assertions dynamiques
• Testez les résultats positifs et négatifs
• Réutilisez les tests fonctionnels basés sur les données pour la sécurité et les performances

Avantages des tests basés sur les données

Les tests basés sur les données offrent de nombreux avantages. En voici quelques-uns :

1. Permet de tester l'application avec plusieurs ensembles de valeurs de données pendant Les tests de régression
2. Les données de test et les données de vérification peuvent être organisées dans un seul fichier, distinct de la logique du scénario de test.
3. Cet outil permet de centraliser les scripts de test dans un seul dépôt. Les tests sont ainsi plus faciles à comprendre, à maintenir et à gérer.
4. Les actions et fonctions peuvent être réutilisées dans différents tests.
5. Certains outils génèrent automatiquement des données de test. Cela s'avère utile lorsqu'il est nécessaire de traiter de grands volumes de données de test aléatoires, ce qui permet de gagner du temps.
6. Les tests pilotés par les données peuvent être effectués à n'importe quelle phase du développement. Les cas de test pilotés par les données sont généralement regroupés dans un seul processus. Cependant, ils peuvent être utilisés dans plusieurs cas de test.
7. Permet aux développeurs et aux testeurs de séparer clairement la logique de leurs scénarios/scripts de test des données de test.
8. Les mêmes cas de test peuvent être exécutés plusieurs fois, ce qui permet de réduire le nombre de cas de test et de scripts.
9. Toute modification apportée au script de test n'affecte pas les données de test

Inconvénients des tests basés sur les données

Certains inconvénients de la méthode de test d’automatisation basée sur les données sont :

1. La qualité du test dépend des compétences en automatisation de l'équipe de mise en œuvre.
2. La validation des données est une tâche fastidieuse lorsqu'on teste une grande quantité de données.
3. La maintenance représente un enjeu majeur, car une quantité importante de code est nécessaire pour les tests basés sur les données.
4. Des compétences techniques de haut niveau sont requises. Un testeur devra peut-être apprendre un tout nouveau langage de script.
5. Une documentation plus complète sera disponible, portant principalement sur la gestion des scripts, l'infrastructure de test et les résultats des tests.
6. Un éditeur de texte tel que le Bloc-notes est requis pour créer et gérer des fichiers de données.

Tests basés sur les données vs tests basés sur les mots-clés

Les débutants confondent souvent les tests pilotés par les données avec les tests pilotés par les mots-clés, car les deux dissocient la conception des tests des scripts de test. La différence réside dans ce qui est externalisé : les tests pilotés par les données externalisent les valeurs d’entrée, tandis que les tests pilotés par les mots-clés externalisent les actions elles-mêmes sous forme de mots-clés réutilisables. Le tableau ci-dessous compare les deux approches :

Paramètres	Tests basés sur les données	Tests basés sur les mots clés
Qu'est-ce qui est externalisé ?	Données de test (entrées et résultats attendus)	Actions de test (mots clés tels que Connexion, Clic, Vérification)
Source de données	Tableaux Excel, CSV, XML ou de bases de données	Tableaux de mots clés et tableaux de données optionnels
Compétences requises	Connaissances de base en programmation	Effort de conception initial plus important ; moins de codage pour créer de nouveaux tests
Le mieux adapté pour	Répéter un scénario avec de nombreuses combinaisons d'entrées	Création de nombreux scénarios à partir de blocs d'action réutilisables
Entretien	Mettre à jour les fichiers de données sans modifier les scripts	Mettez à jour la bibliothèque de mots clés lorsque le comportement de l'application change.

De nombreuses équipes combinent les deux approches dans un cadre hybride, où des mots-clés définissent des actions réutilisables et des fichiers de données externes fournissent les valeurs pour chaque exécution de test.

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