डेटा संचालित परीक्षण क्या है?
थॉमस हैमिल्टन
⚡ स्मार्ट सारांश
डेटा ड्रिवन टेस्टिंग एक सॉफ्टवेयर टेस्टिंग विधि है जिसमें टेस्ट डेटा को टेबल या स्प्रेडशीट में स्टोर किया जाता है, जिससे एक ही स्क्रिप्ट कई इनपुट कॉम्बिनेशन को वैलिडेट कर सकती है। यह टेस्ट लॉजिक को डेटा से अलग करती है, जिससे स्क्रिप्ट की डुप्लीकेशन और मेंटेनेंस का प्रयास कम हो जाता है।
डेटा संचालित परीक्षण
डेटा संचालित परीक्षण एक सॉफ्टवेयर परीक्षण विधि है जिसमें परीक्षण डेटा को टेबल या स्प्रेडशीट प्रारूप में संग्रहीत किया जाता है। डेटा संचालित परीक्षण परीक्षकों को एक एकल परीक्षण स्क्रिप्ट इनपुट करने की अनुमति देता है जो एक तालिका से सभी परीक्षण डेटा के लिए परीक्षण निष्पादित कर सकता है और उसी तालिका में परीक्षण आउटपुट की अपेक्षा कर सकता है। इसे टेबल-संचालित परीक्षण या पैरामीटरयुक्त परीक्षण भी कहा जाता है।
डेटा संचालित फ्रेमवर्क
डेटा संचालित फ्रेमवर्क यह एक ऑटोमेशन टेस्टिंग फ्रेमवर्क है जिसमें इनपुट मान डेटा फ़ाइलों से पढ़े जाते हैं और टेस्ट स्क्रिप्ट में वेरिएबल्स में स्टोर किए जाते हैं। यह टेस्टर्स को एक ही टेस्ट में पॉजिटिव और नेगेटिव दोनों तरह के टेस्ट केस बनाने में सक्षम बनाता है। डेटा-ड्रिवन फ्रेमवर्क में इनपुट डेटा को .xls, .xml, .csv और डेटाबेस जैसे एक या एक से अधिक डेटा स्रोतों में स्टोर किया जा सकता है। नीचे दिया गया डायग्राम दिखाता है कि इनपुट मान डेटा फ़ाइल से टेस्ट स्क्रिप्ट में कैसे प्रवाहित होते हैं।
डेटा संचालित परीक्षण क्यों?
डेटा संचालित परीक्षण यह महत्वपूर्ण है क्योंकि परीक्षकों के पास अक्सर एक ही परीक्षण के लिए कई डेटा सेट होते हैं और प्रत्येक डेटा सेट के लिए अलग-अलग परीक्षण बनाना समय लेने वाला हो सकता है। डेटा-संचालित परीक्षण डेटा को परीक्षण स्क्रिप्ट से अलग रखने में मदद करता है, और एक ही परीक्षण स्क्रिप्ट को इनपुट परीक्षण डेटा के विभिन्न संयोजनों के लिए निष्पादित किया जा सकता है, जिससे परीक्षण परिणाम कुशलतापूर्वक उत्पन्न होते हैं।
उदाहरण:
मान लीजिए कि हम 1000 अलग-अलग डेटा सेट के विरुद्ध कई इनपुट फ़ील्ड वाले लॉगिन सिस्टम का परीक्षण करना चाहते हैं।
इसका परीक्षण करने के लिए, आप निम्नलिखित विभिन्न तरीकों का उपयोग कर सकते हैं:
दृष्टिकोण 1) प्रत्येक डेटासेट के लिए एक-एक करके 1000 स्क्रिप्ट बनाएं और प्रत्येक परीक्षण को अलग-अलग चलाएं।
दृष्टिकोण 2) परीक्षण स्क्रिप्ट में मान को मैन्युअल रूप से बदलें और इसे कई बार चलाएं।
दृष्टिकोण 3) एक्सेल शीट से डेटा आयात करें। एक्सेल की पंक्तियों से एक-एक करके परीक्षण डेटा प्राप्त करें और स्क्रिप्ट को निष्पादित करें।
दिए गए तीन परिदृश्यों में से पहले दो श्रमसाध्य और समय लेने वाले हैं। इसलिए, तीसरा दृष्टिकोण अपनाना आदर्श है।
इस प्रकार, तीसरा दृष्टिकोण और कुछ नहीं बल्कि डेटा-संचालित ढांचा है।
डेटा-संचालित परीक्षण में परीक्षण डेटा के प्रकार
डेटा-आधारित परीक्षण का महत्व सीधे तौर पर आपके परीक्षण स्क्रिप्ट में उपयोग किए जाने वाले डेटासेट की गुणवत्ता पर निर्भर करता है। एक अच्छी तरह से डिज़ाइन की गई डेटा फ़ाइल कई श्रेणियों के परीक्षण डेटा को मिश्रित करती है ताकि एक ही स्क्रिप्ट सामान्य व्यवहार, त्रुटि प्रबंधन और सीमाओं को एक ही बार में मान्य कर सके।
- सकारात्मक (वैध) डेटा: सही इनपुट, जैसे कि वैध उपयोगकर्ता नाम और पासवर्ड, यह पुष्टि करने के लिए उपयोग किए जाते हैं कि एप्लिकेशन उन चीजों को स्वीकार करता है जिन्हें उसे स्वीकार करना चाहिए।
- नकारात्मक (अमान्य) डेटा: गलत या विकृत इनपुट जिन्हें अस्वीकार किया जाना चाहिए, जैसे कि गलत पासवर्ड या संख्यात्मक फ़ील्ड में विशेष वर्ण।
- सीमा संबंधी डेटा: अनुमत सीमाओं के किनारों पर मौजूद मान, जैसे कि 1-अक्षर या 255-अक्षर का उपयोगकर्ता नाम, अक्सर छिपे हुए दोषों को उजागर करते हैं।
- रिक्त या शून्य डेटा: अनिवार्य फ़ील्ड सत्यापन और त्रुटि संदेशों को सत्यापित करने वाले खाली फ़ील्ड।
- बड़ी मात्रा में डेटा: वास्तविक भार के तहत प्रदर्शन और स्थिरता की जांच करने के लिए थोक या यादृच्छिक रूप से उत्पन्न रिकॉर्ड का उपयोग किया जाता है।
सही डेटा तैयार हो जाने के बाद, अगला चरण फ्रेमवर्क का निर्माण करना है।
डेटा संचालित स्वचालन फ्रेमवर्क कैसे बनाएं
मान लीजिए कि आप किसी एप्लिकेशन की लॉगिन कार्यक्षमता का परीक्षण करना चाहते हैं। ऊपर दिया गया फ़्लोचार्ट संपूर्ण चक्र को दर्शाता है: परीक्षण मामलों की पहचान करें, सामान्य परीक्षण स्क्रिप्ट लिखें, डेटा को एक बाहरी फ़ाइल में स्थानांतरित करें, और स्क्रिप्ट को प्रत्येक डेटा पंक्ति पर लूप करें।
चरण 1) परीक्षण मामलों की पहचान करें
- सही उपयोगकर्ता नाम और पासवर्ड दर्ज करें – लॉगिन सफल
- गलत उपयोगकर्ता नाम और सही पासवर्ड दर्ज करें – लॉगिन विफल
- सही उपयोगकर्ता नाम और गलत पासवर्ड दर्ज करें – लॉगिन विफल
चरण 2) उपरोक्त 3 परीक्षण मामलों के लिए विस्तृत परीक्षण चरण बनाएं
| परीक्षण मामला# | विवरण | टेस्ट स्टेप्स | परीक्षण डेटा | अपेक्षित परिणाम |
|---|---|---|---|---|
| 1 | वैध क्रेडेंशियल के लिए लॉगिन की जाँच करें |
|
उपयोगकर्ता नाम: वैध पासवर्ड: वैध | लॉगिन की सफलता |
| 2 | लॉगिन में अमान्य क्रेडेंशियल की जाँच करें |
|
उपयोगकर्ता नाम: अमान्य पासवर्ड: मान्य | लॉगिन विफल |
| 3 | लॉगिन में अमान्य क्रेडेंशियल की जाँच करें |
|
उपयोगकर्ता नाम: वैध पासवर्ड: अमान्य | लॉगिन विफल |
चरण 3) टेस्ट स्क्रिप्ट बनाएं
यदि आप ध्यान दें, तो तीनों टेस्ट केस में टेस्ट स्टेप्स समान रहते हैं। आपको इन स्टेप्स को निष्पादित करने के लिए एक टेस्ट स्क्रिप्ट बनाने की आवश्यकता है:
// 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
चरण 4) नीचे दिए गए नमूना शीट में दिखाए अनुसार, इनपुट परीक्षण डेटा के साथ एक एक्सेल/सीएसवी फ़ाइल बनाएं।
चरण 5) स्क्रिप्ट को इस प्रकार संशोधित करें कि वह इनपुट परीक्षण डेटा पर लूप चलाए। इनपुट कमांड को भी पैरामीटराइज़ किया जाना चाहिए।
// 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
}
ऊपर सिर्फ़ 3 टेस्ट केस दिए गए हैं। टेस्ट स्क्रिप्ट का इस्तेमाल सिर्फ़ टेस्ट डेटा वैल्यू को जोड़कर निम्नलिखित टेस्ट केस पर लूप करने के लिए किया जा सकता है एक्सेल
- गलत उपयोगकर्ता नाम और गलत पासवर्ड दर्ज करें – लॉगिन विफल
- सही उपयोगकर्ता नाम और पासवर्ड रिक्त स्थान दर्ज करें – लॉगिन विफल
- रिक्त उपयोगकर्ता नाम और रिक्त पासवर्ड दर्ज करें - लॉगिन विफल
इत्यादि
💡 प्रो टिप: प्रत्येक पंक्ति के अपेक्षित परिणाम को इनपुट के साथ उसी डेटा फ़ाइल में संग्रहित करें। फिर आपका स्क्रिप्ट वास्तविक और अपेक्षित परिणामों की स्वचालित रूप से तुलना कर सकता है, जिससे डेटा फ़ाइल एक पूर्ण, स्व-सत्यापित परीक्षण सूट में परिवर्तित हो जाएगी।
एक बार आपका फ्रेमवर्क तैयार हो जाने के बाद, सही टूल डेटा प्रबंधन, निष्पादन और रिपोर्टिंग को सरल बना देता है।
सर्वश्रेष्ठ डेटा-संचालित परीक्षण उपकरण
1) टेस्ट सिग्मा
टेस्ट सिग्मा यह एक क्लाउड-आधारित डेटा-संचालित परीक्षण प्लेटफ़ॉर्म है जिसे मैंने परीक्षण तर्क को परीक्षण डेटा से अलग करके परीक्षण कवरेज को अधिकतम करने के लिए अमूल्य पाया है। यह विशेष रूप से उन टीमों के लिए डिज़ाइन किया गया है जिन्हें अनावश्यक परीक्षण स्क्रिप्ट बनाए बिना विविध डेटासेट, एज केस और व्यावसायिक परिदृश्यों के विरुद्ध अनुप्रयोगों को मान्य करने की आवश्यकता होती है, जिससे संपूर्ण डेटा-संचालित परीक्षण कार्यप्रवाह सुव्यवस्थित हो जाता है।
अपने डेटा-आधारित परीक्षण परियोजनाओं के दौरान, मैंने Excel और CSV फ़ाइलों जैसे बाहरी स्रोतों से कई डेटा संयोजनों के विरुद्ध समान परीक्षण परिदृश्यों को निष्पादित करने के लिए Testsigma की पैरामीटराइज़ेशन क्षमताओं का लाभ उठाया। प्लेटफ़ॉर्म की डेटा पंक्तियों के माध्यम से स्वचालित रूप से पुनरावृति करने की क्षमता ने मेरे परीक्षण कवरेज को काफ़ी हद तक बढ़ा दिया, जबकि डेटा-स्तर के परिणामों पर विस्तृत रिपोर्टिंग ने मुझे यह शीघ्रता से पहचानने में मदद की कि वेब, मोबाइल और API स्तरों पर किन विशिष्ट इनपुट संयोजनों ने विफलताएँ उत्पन्न कीं।
विशेषताएं:
- बाह्य डेटा स्रोत एकीकरण: यह फ़ीचर केंद्रीकृत परीक्षण डेटा प्रबंधन के लिए एक्सेल स्प्रेडशीट, CSV फ़ाइलों और डेटाबेस टेबल से सीधे कनेक्शन सक्षम बनाता है। यह हार्डकोडेड मानों को समाप्त करता है और आपको परीक्षण तर्क से स्वतंत्र रूप से परीक्षण डेटा बनाए रखने की अनुमति देता है। आप परीक्षण स्क्रिप्ट को संशोधित किए बिना डेटासेट को अपडेट कर सकते हैं, जिससे लचीलापन और रखरखाव सुनिश्चित होता है। मैं इसका उपयोग सैकड़ों डेटा विविधताओं को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने के लिए करता हूँ।ping परीक्षण परिदृश्य स्वच्छ और पुन: प्रयोज्य हैं।
- स्वचालित मल्टी-रो डेटा पुनरावृति: टेस्टसिग्मा एक ही टेस्ट रन में कई डेटा पंक्तियों पर टेस्ट परिदृश्यों को स्वचालित रूप से निष्पादित करता है, जिससे कवरेज में काफी विस्तार होता है। आप टेस्ट केसों को दोहराए बिना कई इनपुट संयोजनों, सीमा शर्तों और व्यावसायिक नियमों के विभिन्न रूपों को मान्य कर सकते हैं। यह सुविधा डेटा अनुक्रमण और पुनरावृति तर्क को पारदर्शी रूप से संभालती है। मैंने इसे न्यूनतम स्क्रिप्ट रखरखाव लागत के साथ व्यापक प्रतिगमन परीक्षण के लिए विशेष रूप से प्रभावी पाया।
- गतिशील परीक्षण चरण पैरामीटराइजेशन: यह आपको स्थिर मानों को गतिशील मापदंडों से बदलने की अनुमति देता है जो निष्पादन के दौरान बाहरी स्रोतों से डेटा प्राप्त करते हैं। आप परीक्षण चरणों को डेटासेट मानों के आधार पर विभिन्न इनपुट, स्थितियों और अपेक्षित परिणामों के अनुकूल बनाने के लिए कॉन्फ़िगर कर सकते हैं। यह सुविधा जटिल डेटा रूपांतरण और सशर्त तर्क का समर्थन करती है। मैं विविध व्यावसायिक आवश्यकताओं और उपयोगकर्ता वर्कफ़्लो को समायोजित करने वाले लचीले परीक्षण परिदृश्यों के निर्माण के लिए इस पर निर्भर करता हूँ।
- डेटा-स्तर निष्पादन रिपोर्टिंग: यह प्लेटफ़ॉर्म विस्तृत रिपोर्ट तैयार करता है जो परीक्षण परिणामों को व्यक्तिगत डेटा संयोजनों के आधार पर विभाजित करती है, जिससे यह स्पष्ट रूप से पता चलता है कि कौन से इनपुट पास हुए या फेल हुए। आप पैटर्न का विश्लेषण कर सकते हैं, समस्याग्रस्त डेटा श्रेणियों की पहचान कर सकते हैं, और tracविशिष्ट डेटासेट पंक्तियों में विफलताओं का पता लगाने में यह सुविधा सहायक है। यह सुविधा हितधारकों के साथ संवाद के लिए दृश्य डैशबोर्ड और निर्यात योग्य विश्लेषण प्रदान करती है। मैं इन जानकारियों का उपयोग डेटा गुणवत्ता सुधारों को प्राथमिकता देने और परीक्षण डेटा रणनीतियों को परिष्कृत करने के लिए करने की सलाह देता हूं।
- क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म डेटा-संचालित समर्थन: टेस्टसिग्मा एकीकृत वर्कफ़्लो के भीतर वेब, मोबाइल और एपीआई परीक्षण में डेटा-संचालित क्षमताओं का विस्तार करता है। आप विभिन्न एप्लिकेशन लेयर्स और तकनीकों में एकरूपता को सत्यापित करने के लिए समान डेटासेट का उपयोग कर सकते हैं। यह सुविधा पैरामीटराइज़्ड डेटा फ़्लो के साथ व्यापक एंड-टू-एंड सत्यापन सुनिश्चित करती है। मैंने इसका उपयोग यह सत्यापित करने के लिए किया है कि बैकएंड डेटा प्रोसेसिंग एक साथ कई प्लेटफ़ॉर्म पर फ्रंटएंड इंटरफ़ेस में सही ढंग से प्रतिबिंबित होती है।
फ़ायदे
नुकसान
मूल्य निर्धारण:
- मूल्य: व्यापक सदस्यता योजना के हिस्से के रूप में डेटा-आधारित परीक्षण क्षमताओं सहित अनुकूलित मूल्य निर्धारण।
- मुफ्त आज़माइश: 14-दिन नि: शुल्क परीक्षण
14-दिन नि: शुल्क परीक्षण
2) Testiny
Testiny यह एक आधुनिक क्लाउड-आधारित टेस्ट केस प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म है जिसका उपयोग मैंने डेटा-संचालित टेस्ट केसों को कुशलतापूर्वक व्यवस्थित करने के लिए किया है।ping टेस्ट लॉजिक और पैरामीटराइज्ड डेटासेट के बीच स्पष्ट अलगाव। यह उन टीमों के लिए बनाया गया है जिन्हें कई टेस्ट रन में विभिन्न डेटा संयोजनों को प्रबंधित करने की आवश्यकता होती है, बिना किसी नुकसान के। tracक्षमता।
डेटा-संचालित परियोजनाओं को चलाते समय Testinyमुझे इसकी बल्क एडिटिंग और टेम्प्लेट सुविधाओं की सराहना मिली, जिनकी मदद से सैकड़ों डेटा पंक्तियों में परीक्षण विविधताओं को बढ़ाना आसान हो गया। यह प्लेटफ़ॉर्म Jira, GitHub और GitLab के साथ एकीकृत है, जिससे असफल डेटा संयोजन समस्या से लिंक हो जाते हैं। tracकेआरएस स्वचालित रूप से।
विशेषताएं:
- बल्क टेस्ट केस एडिटिंग: Testiny यह आपको एक साथ कई टेस्ट केस को एडिट करने, डुप्लिकेट करने और पैरामीटराइज़ करने की सुविधा देता है, जिससे डेटा-आधारित वेरिएशन बनाने की प्रक्रिया तेज़ हो जाती है। आप प्रत्येक केस को अलग-अलग छुए बिना, कुछ ही सेकंड में फ़ोल्डरों में बदलाव लागू कर सकते हैं। स्क्रिप्ट को दोबारा लिखे बिना नए डेटा सेट पर कवरेज बढ़ाने के लिए मैं इसी पर निर्भर रहता हूँ।
- डेटा इनपुट के लिए कस्टम फ़ील्ड: यह आपको प्रति प्रोजेक्ट कस्टम फ़ील्ड परिभाषित करने की अनुमति देता है ताकि डेटासेट विशेषताएँ tracप्रत्येक टेस्ट रन के साथ-साथ इन फ़ील्ड्स का उपयोग किया जाता है। आप इनपुट मान, अपेक्षित परिणाम और शर्तें एक ही स्थान पर स्पष्ट रूप से रिकॉर्ड कर सकते हैं। मैं इन फ़ील्ड्स का उपयोग जटिल पैरामीटराइज़्ड परिदृश्यों का बाद में आसानी से ऑडिट करने के लिए करता हूँ।
- रीयल-टाइम टेस्ट रन Tracking: यह प्लेटफ़ॉर्म टीम के सदस्यों के बीच लाइव निष्पादन स्थिति दिखाता है, जिससे डेटा-आधारित परीक्षण पारदर्शी बने रहते हैं। आप केस असाइन कर सकते हैं, पास/फेल प्रतिशत की निगरानी कर सकते हैं और डेटा के अवरुद्ध संयोजनों की पहचान कर सकते हैं। मुझे यह उपयोगी लगता है।ping QA लीड्स को लगातार स्टेटस मीटिंग किए बिना ही जानकारी दी जाती है।
- पीडीएफ और साझा करने योग्य रिपोर्टिंग: Testiny यह चार्ट और निष्पादन सारांश सहित स्पष्ट PDF रिपोर्ट तैयार करता है जिन्हें आप गैर-तकनीकी हितधारकों के साथ साझा कर सकते हैं। आप डेटा सेट, माइलस्टोन या रिलीज़ के आधार पर फ़िल्टर कर सकते हैं। मैं प्रत्येक स्प्रिंट के अंत में गुणवत्ता की स्थिति बताने के लिए इन्हें भेजता हूँ।
- मूल निवासी मुद्दा Tracकेर एकीकरण: यह Jira, GitHub, GitLab से जुड़ता है। Azure डेवऑप्स, लीनियर, AsanaConfluence, Trello और monday.com जैसे प्लेटफॉर्म का उपयोग करके, त्रुटिपूर्ण डेटा पंक्तियों को तुरंत टिकट में बदला जा सकता है। इससे टेस्ट निष्पादन और इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो में तालमेल बना रहता है। मैंने देखा है कि इससे QA और डेवलपर टीमों के बीच समन्वय की समस्या काफी हद तक कम हो जाती है।
फ़ायदे
नुकसान
मूल्य निर्धारण:
- मूल्य: अधिकतम 3 उपयोगकर्ताओं के लिए निःशुल्क प्लान; सशुल्क प्लान सीटों की संख्या के आधार पर बढ़ते हैं और प्रीमियम सहायता प्रदान करते हैं।
- मुफ्त आज़माइश: 21-दिन नि: शुल्क परीक्षण
21-दिन नि: शुल्क परीक्षण
3) Testpad
Testpad यह एक हल्का-फुल्का चेकलिस्ट-आधारित परीक्षण प्रबंधन उपकरण है जिसका उपयोग मैं तब करता हूँ जब डेटा-आधारित परिदृश्यों को बिना किसी जटिल प्रक्रिया के तुरंत कैप्चर करने की आवश्यकता होती है। यह पदानुक्रमित चेकलिस्ट पर आधारित है ताकि परीक्षक डेटा भिन्नताओं को मुख्य मामलों के अंतर्गत समूहित कर सकें और उन्हें तेजी से निष्पादित कर सकें।
मेरे डेटा-आधारित सत्रों के दौरान Testpadमैंने इसके कीबोर्ड-आधारित इंटरफ़ेस का उपयोग करके एक ही बार में दर्जनों इनपुट वेरिएशन तैयार कर लिए। गेस्ट टेस्टर सपोर्ट की मदद से मैं अतिरिक्त सीटों का भुगतान किए बिना ही डोमेन विशेषज्ञों को शामिल करके विशिष्ट डेटा संयोजनों को मान्य करवा सका।
विशेषताएं:
- पदानुक्रमित परीक्षण चेकलिस्ट: Testpad यह पैरामीटराइज़्ड टेस्ट को नेस्टेड चेकलिस्ट में व्यवस्थित करता है ताकि आप संबंधित डेटा विविधताओं को एक ही पैरेंट केस के अंतर्गत समूहित कर सकें। आप विशिष्ट डेटासेट पर ध्यान केंद्रित करने के लिए शाखाओं को विस्तारित और संकुचित कर सकते हैं। मैं इसका उपयोग जटिल डेटा मैट्रिक्स को देखने में सुव्यवस्थित रखने के लिए करता हूँ।
- कीबोर्ड-चालित संपादन: यह आपको कीबोर्ड शॉर्टकट का उपयोग करके टेस्ट आइटम बनाने, इंडेंट करने और उनका क्रम बदलने की सुविधा देता है, जिससे बड़े डेटा-आधारित प्लान बनाना तेज़ हो जाता है। आप माउस का उपयोग किए बिना भी काम में लगे रह सकते हैं। मुझे लगता है कि इससे नए डेटासेट पंक्तियों को कैप्चर करने में लगने वाला समय काफी कम हो जाता है।
- अतिथि परीक्षक पहुंच: Testpad यह प्रति सीट शुल्क के बिना असीमित अतिथि परीक्षकों का समर्थन करता है, जिससे आप विशिष्ट डेटा संयोजनों के लिए डोमेन विशेषज्ञों को शामिल कर सकते हैं। आप हितधारकों को लाइसेंसिंग लागत के बिना जटिल मामलों को सत्यापित करने के लिए आमंत्रित कर सकते हैं। मैं पैरामीटराइज्ड परिदृश्यों के साथ उपयोगकर्ता स्वीकृति के दौरान इस पर निर्भर रहता हूं।
- तुरंत साझा करने योग्य रिपोर्ट: यह प्लेटफ़ॉर्म हल्की-फुल्की रिपोर्ट तैयार करता है जिन्हें आप लिंक के ज़रिए साझा कर सकते हैं, जिससे टूल खोले बिना ही प्रगति देखी जा सकती है। आप परीक्षक, स्थिति या परीक्षण शाखा के आधार पर फ़िल्टर कर सकते हैं। मैं प्रत्येक डेटा-आधारित परीक्षण के अंत में इन्हें उत्पाद प्रबंधकों को भेजता हूँ।
- मुद्दा Tracकेर लिंकिंग: यह असफल परीक्षणों को सरल लिंक के माध्यम से जीरा या गिटहब टिकटों से जोड़ता है, जिससे डेटा पंक्ति की विफलताएँ इंजीनियरिंग टीम तक तेज़ी से पहुँच जाती हैं। आप सीधे असफल चेकलिस्ट आइटम से संदर्भ जोड़ सकते हैं। इससे परीक्षकों का ध्यान निष्पादन पर केंद्रित रहता है, जबकि टूल रूटिंग का काम संभालते हैं।
फ़ायदे
नुकसान
मूल्य निर्धारण:
- मूल्य: प्लान की शुरुआत $59 प्रति माह से होती है, और बड़ी टीमों के लिए कस्टम एंटरप्राइज प्लान भी उपलब्ध हैं।
- मुफ्त आज़माइश: 30- दिन नि: शुल्क परीक्षण
30-दिन नि: शुल्क परीक्षण
डेटा संचालित परीक्षण के सर्वोत्तम अभ्यास
डेटा-ड्रिवन टेस्टिंग के लिए सर्वोत्तम परीक्षण पद्धतियाँ नीचे दी गई हैं:
- डेटा-संचालित परीक्षण प्रक्रिया के दौरान यथार्थवादी जानकारी का उपयोग करना आदर्श है
- परीक्षण प्रवाह नेविगेशन को परीक्षण स्क्रिप्ट के अंदर कोडित किया जाना चाहिए
- सार्थक डेटा के साथ वर्चुअल API को आगे बढ़ाएं
- गतिशील अभिकथन को आगे बढ़ाने के लिए डेटा का उपयोग करें
- परीक्षण के सकारात्मक और नकारात्मक परिणाम
- सुरक्षा और प्रदर्शन के लिए डेटा आधारित कार्यात्मक परीक्षणों का पुनः उपयोग करें
डेटा-संचालित परीक्षण के लाभ
डेटा-ड्रिवन टेस्टिंग के कई फायदे हैं। इनमें से कुछ इस प्रकार हैं:
- यह एप्लिकेशन को कई डेटा मानों के सेट के साथ परीक्षण करने की अनुमति देता है। प्रतिगमन परीक्षण
- परीक्षण डेटा और सत्यापन डेटा को केवल एक फ़ाइल में व्यवस्थित किया जा सकता है, और यह परीक्षण केस तर्क से अलग होता है।
- इस टूल की मदद से टेस्ट स्क्रिप्ट को एक ही रिपॉजिटरी में रखना संभव है। इससे टेस्ट को समझना, बनाए रखना और प्रबंधित करना आसान हो जाता है।
- क्रियाओं और कार्यों का विभिन्न परीक्षणों में पुनः उपयोग किया जा सकता है।
- कुछ उपकरण स्वचालित रूप से परीक्षण डेटा उत्पन्न करते हैं। यह तब उपयोगी होता है जब बड़ी मात्रा में यादृच्छिक परीक्षण डेटा की आवश्यकता होती है, जिससे समय की बचत होती है।
- डेटा-आधारित परीक्षण विकास के किसी भी चरण में किया जा सकता है। डेटा-आधारित परीक्षण मामलों को आमतौर पर एक ही प्रक्रिया में शामिल किया जाता है। हालांकि, इनका उपयोग कई परीक्षण मामलों में भी किया जा सकता है।
- डेवलपर्स और परीक्षकों को उनके परीक्षण मामलों/स्क्रिप्ट के तर्क को परीक्षण डेटा से स्पष्ट रूप से अलग करने की अनुमति देता है।
- एक ही टेस्ट केस को कई बार चलाया जा सकता है, जिससे टेस्ट केस और स्क्रिप्ट की संख्या कम करने में मदद मिलती है।
- टेस्ट स्क्रिप्ट में किए गए किसी भी बदलाव से टेस्ट डेटा पर कोई असर नहीं पड़ता।
डेटा संचालित परीक्षण के नुकसान
डेटा संचालित स्वचालन परीक्षण विधि की कुछ कमियां हैं:
- परीक्षण की गुणवत्ता कार्यान्वयन टीम के स्वचालन कौशल पर निर्भर करती है।
- बड़ी मात्रा में डेटा का परीक्षण करते समय डेटा सत्यापन एक समय लेने वाला कार्य है।
- रखरखाव एक बड़ी समस्या है, क्योंकि डेटा-संचालित परीक्षण के लिए बड़ी मात्रा में कोडिंग की आवश्यकता होती है।
- उच्च-स्तरीय तकनीकी कौशल की आवश्यकता होती है। एक परीक्षक को पूरी तरह से नई स्क्रिप्टिंग भाषा सीखनी पड़ सकती है।
- स्क्रिप्ट प्रबंधन, परीक्षण अवसंरचना और परीक्षण परिणामों से संबंधित अधिक दस्तावेज़ उपलब्ध होंगे।
- डेटा फ़ाइलें बनाने और बनाए रखने के लिए नोटपैड जैसे टेक्स्ट एडिटर की आवश्यकता होती है।
डेटा-ड्रिवन टेस्टिंग बनाम कीवर्ड-ड्रिवन टेस्टिंग
शुरुआती लोग अक्सर डेटा-ड्रिवन टेस्टिंग और कीवर्ड-ड्रिवन टेस्टिंग में भ्रमित हो जाते हैं क्योंकि दोनों में टेस्ट डिज़ाइन और टेस्ट स्क्रिप्ट अलग-अलग होते हैं। अंतर इस बात में है कि क्या बाहरी रूप से दर्शाया जाता है: डेटा-ड्रिवन टेस्टिंग में इनपुट मानों को बाहरी रूप से दर्शाया जाता है, जबकि कीवर्ड-ड्रिवन टेस्टिंग में क्रियाओं को ही पुन: उपयोग किए जा सकने वाले कीवर्ड के रूप में बाहरी रूप से दर्शाया जाता है। नीचे दी गई तालिका दोनों दृष्टिकोणों की तुलना करती है:
| प्राचल | डेटा संचालित परीक्षण | कीवर्ड संचालित परीक्षण |
|---|---|---|
| बाह्यीकृत क्या है? | परीक्षण डेटा (इनपुट और अपेक्षित परिणाम) | परीक्षण क्रियाएँ (लॉगिन, क्लिक, सत्यापन जैसे कीवर्ड) |
| डेटा स्रोत | एक्सेल, सीएसवी, एक्सएमएल या डेटाबेस टेबल | कीवर्ड तालिकाएँ और वैकल्पिक डेटा तालिकाएँ |
| आवश्यक योग्यता | स्क्रिप्टिंग का सामान्य ज्ञान | प्रारंभिक डिज़ाइन में अधिक प्रयास; नए परीक्षण बनाने के लिए कम कोडिंग |
| के लिए सबसे उपयुक्त | एक ही परिदृश्य को कई इनपुट संयोजनों के साथ दोहराना | पुन: प्रयोज्य एक्शन ब्लॉकों से कई परिदृश्यों का निर्माण करना |
| रखरखाव | स्क्रिप्ट को छुए बिना डेटा फ़ाइलों को अपडेट करें | एप्लिकेशन के व्यवहार में परिवर्तन होने पर कीवर्ड लाइब्रेरी को अपडेट करें। |
कई टीमें दोनों दृष्टिकोणों को मिलाकर एक हाइब्रिड फ्रेमवर्क बनाती हैं, जहां कीवर्ड पुन: प्रयोज्य कार्यों को परिभाषित करते हैं और बाहरी डेटा फाइलें प्रत्येक परीक्षण रन के लिए मान प्रदान करती हैं।
