Wat is datagedreven testen?

Datagedreven testen

Datagedreven testen is een softwaretestmethode waarbij testgegevens worden opgeslagen in tabel- of spreadsheetformaat. Met datagestuurd testen kunnen testers één testscript invoeren dat tests kan uitvoeren voor alle testgegevens uit een tabel en de testuitvoer in dezelfde tabel kan verwachten. Het wordt ook wel tabelgestuurd testen of geparametriseerd testen genoemd.

Datagedreven raamwerk

Datagedreven raamwerk Datadriven frameworks zijn geautomatiseerde testframeworks waarbij invoerwaarden uit databestanden worden gelezen en in variabelen in testscripts worden opgeslagen. Het stelt testers in staat om zowel positieve als negatieve testgevallen in één test te integreren. Invoergegevens in een datadriven framework kunnen worden opgeslagen in één of meerdere databronnen, zoals .xls-, .xml- en .csv-bestanden, en databases. Het onderstaande diagram laat zien hoe invoerwaarden vanuit het databestand naar het testscript stromen.

Waarom datagedreven testen?

Datagedreven testen Dit is belangrijk omdat testers vaak meerdere datasets voor één test hebben en het maken van afzonderlijke tests voor elke dataset tijdrovend kan zijn. Datagestuurd testen helpt om data en testscripts gescheiden te houden, waardoor dezelfde testscripts kunnen worden uitgevoerd voor verschillende combinaties van testinput, terwijl de testresultaten efficiënt worden gegenereerd.

Voorbeeld:

Stel dat we het inlogsysteem met meerdere invoervelden willen testen met 1000 verschillende datasets.

Om dit te testen, kunt u de volgende verschillende benaderingen volgen:

Benadering 1) Maak 1000 scripts, één voor elke dataset, en voer elke test afzonderlijk uit.

Benadering 2) Wijzig handmatig de waarde in het testscript en voer het meerdere keren uit.

Benadering 3) Importeer de gegevens uit het Excel-bestand. Haal de testgegevens rij voor rij uit het Excel-bestand op en voer het script uit.

Van de drie gegeven scenario's zijn de eerste twee arbeidsintensief en tijdrovend. Daarom is de derde aanpak ideaal.

De derde benadering is dus niets anders dan een datagestuurd raamwerk.

Soorten testgegevens bij datagestuurd testen

De waarde van datagestuurd testen hangt direct af van de kwaliteit van de datasets die je aan je testscripts aanlevert. Een goed ontworpen databestand combineert verschillende categorieën testdata, zodat één script in één keer het normale gedrag, de foutafhandeling en de limieten kan valideren.

• Positieve (geldige) gegevens: Correcte invoer, zoals een geldige gebruikersnaam en wachtwoord, wordt gebruikt om te bevestigen dat de applicatie accepteert wat het zou moeten accepteren.
• Negatieve (ongeldige) gegevens: Onjuiste of onleesbare invoer die moet worden afgewezen, zoals een onjuist wachtwoord of speciale tekens in een numeriek veld.
• Grensgegevens: Waarden aan de randen van toegestane bereiken, zoals een gebruikersnaam van 1 teken of 255 tekens, leggen vaak verborgen gebreken bloot.
• Lege of null-gegevens: Lege velden die de validatie van verplichte velden en foutmeldingen verifiëren.
• Grote hoeveelheden data: Massaal of willekeurig gegenereerde gegevens worden gebruikt om de prestaties en stabiliteit onder realistische belasting te controleren.

Als de juiste gegevens zijn verzameld, is de volgende stap het bouwen van het raamwerk zelf.

Hoe u een datagedreven automatiseringsframework creëert

Stel, u wilt de inlogfunctionaliteit van een applicatie testen. Het bovenstaande stroomdiagram toont de volledige cyclus: identificeer de testgevallen, schrijf het algemene testscript, verplaats de gegevens naar een extern bestand en voer het script uit over elke rij gegevens.

Stap 1) Identificeer de testgevallen

• Invoer Correcte gebruikersnaam en wachtwoord – Inloggen succesvol
• Voer een onjuiste gebruikersnaam en het juiste wachtwoord in – Inloggen mislukt
• Voer de juiste gebruikersnaam en het onjuiste wachtwoord in – Inloggen mislukt

Stap 2) Maak gedetailleerde teststappen voor de bovenstaande 3 testgevallen

Testcase#	Beschrijving	Teststappen	Testgegevens	verwachte resultaten
1	Vink Inloggen aan voor geldige inloggegevens	Start de applicatie Voer gebruikersnaam wachtwoord in Klik op Oké Resultaten controleren	Gebruikersnaam: geldig wachtwoord: geldig	Succesvol ingelogd
2	Controleer Inloggen op ongeldige inloggegevens	Start de applicatie Voer gebruikersnaam wachtwoord in Klik op Oké Resultaten controleren	Gebruikersnaam: ongeldig wachtwoord: geldig	Inloggen mislukt
3	Controleer Inloggen op ongeldige inloggegevens	Start de applicatie Voer gebruikersnaam wachtwoord in Klik op Oké Resultaten controleren	Gebruikersnaam: geldig wachtwoord: ongeldig	Inloggen mislukt

Stap 3) Testscript maken

Zoals je ziet, blijven de teststappen in alle drie de testgevallen hetzelfde. Je moet een testscript maken om deze stappen uit te voeren:

// 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

Stap 4) Maak een Excel-/CSV-bestand met de testgegevens, zoals weergegeven in het onderstaande voorbeeld.

Stap 5) Pas het script aan zodat het de testgegevens doorloopt. De invoeropdrachten moeten ook geparameteriseerd worden.

// 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
}

Hierboven staan ​​slechts 3 testcases. Het testscript kan worden gebruikt om over de volgende testcases te loopen door testdatawaarden toe te voegen aan Excel

• Voer een onjuiste gebruikersnaam en een onjuist wachtwoord in – Inloggen mislukt
• Voer de juiste gebruikersnaam en wachtwoord in, blanco – Inloggen mislukt
• Voer een lege gebruikersnaam en een leeg wachtwoord in – Inloggen mislukt

En zo voort

Zodra uw framework gereed is, vereenvoudigt de juiste tool het gegevensbeheer, de uitvoering en de rapportage.

Beste tool voor datagestuurd testen

1) Testsigma

Testsigma is een cloudgebaseerd, datagestuurd testplatform dat ik van onschatbare waarde vind voor het maximaliseren van de testdekking door de testlogica los te koppelen van de testdata. Het is specifiek ontworpen voor teams die applicaties moeten valideren aan de hand van diverse datasets, uitzonderlijke gevallen en bedrijfsscenario's, zonder overbodige testscripts te hoeven maken. Dit stroomlijnt de gehele datagestuurde testworkflow.

Tijdens mijn datagestuurde testprojecten maakte ik gebruik van de parameteriseringsmogelijkheden van Testsigma om identieke testscenario's uit te voeren met meerdere datacombinaties uit externe bronnen zoals Excel- en CSV-bestanden. De mogelijkheid van het platform om automatisch door datarijen te itereren, vergrootte mijn testdekking aanzienlijk, terwijl gedetailleerde rapportages over de resultaten op dataniveau me hielpen snel te identificeren welke specifieke invoercombinaties fouten veroorzaakten op web-, mobiel- en API-niveau.

Kenmerken:

• Integratie van externe gegevensbronnen: Deze functie maakt directe verbindingen mogelijk met Excel-spreadsheets, CSV-bestanden en databasetabellen voor gecentraliseerd beheer van testgegevens. Het elimineert hardgecodeerde waarden en stelt u in staat testgegevens onafhankelijk van de testlogica te beheren. U kunt datasets bijwerken zonder testscripts aan te passen, wat flexibiliteit en onderhoudbaarheid garandeert. Ik gebruik dit om honderden datavarianten efficiënt te beheren en tegelijkertijd de testlogica overzichtelijk te houden.ping Testscenario's zijn overzichtelijk en herbruikbaar.
• Geautomatiseerde iteratie van gegevens met meerdere rijen: Testsigma voert automatisch testscenario's uit over meerdere datarijen in één testrun, waardoor de testdekking aanzienlijk wordt vergroot. U kunt talloze inputcombinaties, randvoorwaarden en variaties op bedrijfsregels valideren zonder testcases te dupliceren. Deze functie behandelt de volgorde van gegevens en de iteratielogica op een transparante manier. Ik vond dit met name effectief voor uitgebreide regressietests met minimale onderhoudskosten voor scripts.
• Dynamische parameterisering van teststappen: Hiermee kunt u statische waarden vervangen door dynamische parameters die tijdens de uitvoering gegevens uit externe bronnen ophalen. U kunt teststappen configureren om zich aan te passen aan variërende invoer, omstandigheden en verwachte resultaten op basis van de waarden in de dataset. Deze functie ondersteunt complexe datatransformaties en voorwaardelijke logica. Ik gebruik het om flexibele testscenario's te bouwen die aansluiten op uiteenlopende bedrijfsvereisten en gebruikersworkflows.
• Rapportage van de uitvoering op dataniveau: Het platform genereert gedetailleerde rapporten die testresultaten uitsplitsen per individuele datacombinatie, en precies laten zien welke invoerwaarden geslaagd of mislukt zijn. U kunt patronen analyseren, problematische databereiken identificeren en tracFouten in specifieke rijen van de dataset worden hiermee gedetecteerd. Deze functie biedt visuele dashboards en exporteerbare analyses voor communicatie met belanghebbenden. Ik raad aan deze inzichten te gebruiken om prioriteit te geven aan verbeteringen in de datakwaliteit en testdatastrategieën te verfijnen.
• Platformonafhankelijke, datagestuurde ondersteuning: Testsigma breidt de mogelijkheden van datagestuurde testen uit naar web-, mobiele en API-testen binnen uniforme workflows. Je kunt dezelfde datasets gebruiken om de consistentie te valideren over verschillende applicatielagen en technologieën. Deze functie zorgt voor een uitgebreide end-to-end validatie met geparameteriseerde dataflows. Ik heb het gebruikt om te controleren of de backend-gegevensverwerking correct wordt weergegeven in de frontend-interfaces op meerdere platformen tegelijk.

Prijzen:

• Prijs: Prijs op maat met datagestuurde testmogelijkheden inbegrepen in het uitgebreide abonnementsplan.
• Gratis proefversie: 14 dagen gratis op proef

Bezoek Testsigma >>

14 dagen gratis op proef

---

2) Testiny

Testiny is een modern, cloudgebaseerd platform voor testcasebeheer dat ik heb gebruikt om datagestuurde testcases efficiënt te organiseren en tegelijkertijd te behouden.ping Een duidelijke scheiding tussen testlogica en geparameteriseerde datasets. Het is ontworpen voor teams die diverse datacombinaties over meerdere testruns moeten beheren zonder de samenhang te verliezen. traceability.

Tijdens het uitvoeren van datagestuurde projecten met TestinyIk waardeerde hoe de functies voor bulkbewerking en sjablonen het gemakkelijk maakten om testvarianten uit te voeren over honderden rijen met gegevens. Het platform integreert met Jira, GitHub en GitLab, waardoor mislukte gegevenscombinaties worden gekoppeld aan het betreffende issue. trackers automatisch.

Kenmerken:

• Testcases批量 bewerken: Testiny Hiermee kun je veel testgevallen tegelijk bewerken, dupliceren en parameteriseren, wat het creëren van datagestuurde varianten versnelt. Je kunt wijzigingen binnen enkele seconden in meerdere mappen toepassen zonder elk testgeval afzonderlijk aan te raken. Ik maak hier veel gebruik van wanneer ik de testdekking wil uitbreiden naar nieuwe datasets zonder scripts te hoeven herschrijven.
• Aangepaste velden voor gegevensinvoer: Hiermee kunt u per project aangepaste velden definiëren, zodat datasetkenmerken kunnen worden tracDeze velden worden bij elke testrun vastgelegd. Zo kunt u invoerwaarden, verwachte resultaten en voorwaarden overzichtelijk op één plek vastleggen. Ik gebruik deze velden om complexe geparameteriseerde scenario's later gemakkelijk te kunnen controleren.
• Realtime testrun Tracking: Het platform toont de uitvoeringsstatus in realtime aan alle teamleden, waardoor datagestuurde testruns transparant blijven. Je kunt testgevallen toewijzen, slagings-/faalpercentages monitoren en geblokkeerde datacombinaties direct identificeren. Ik vind dit handig om de voortgang bij te houden.ping QA-leiders worden op de hoogte gehouden zonder dat er constant statusvergaderingen nodig zijn.
• Rapportage in PDF-formaat en deelbare bestanden: Testiny Genereert overzichtelijke PDF-rapporten met grafieken en uitvoeringssamenvattingen die u kunt delen met niet-technische belanghebbenden. U kunt filteren op dataset, mijlpaal of release. Ik verstuur deze rapporten aan het einde van elke sprint om de kwaliteitsstatus te communiceren.
• Inheemse uitgave Tracker-integraties: Het maakt verbinding met Jira, GitHub, GitLab, Azure DevOps, Lineair, AsanaMet tools als Confluence, Trello en monday.com worden mislukte dataregels snel omgezet in tickets. Zo blijven de testuitvoering en de engineeringworkflows op elkaar afgestemd. Ik heb gemerkt dat dit de overdracht tussen QA- en ontwikkelteams aanzienlijk vereenvoudigt.

Prijzen:

• Prijs: Gratis abonnement voor maximaal 3 gebruikers; betaalde abonnementen schalen mee met het aantal gebruikers en bieden premium ondersteuning.
• Gratis proefversie: 21 dagen gratis op proef

Bezoek Testiny >>

21 dagen gratis op proef

---

3) Testpad

Testpad Dit is een lichtgewicht, op checklists gebaseerd testmanagementprogramma dat ik vaak gebruik wanneer datagestuurde scenario's snel en zonder veel poespas vastgelegd moeten worden. Het is gebouwd rond hiërarchische checklists, zodat testers datavariaties kunnen groeperen onder overkoepelende gevallen en deze snel kunnen uitvoeren.

Tijdens mijn datagestuurde sessies met TestpadIk gebruikte de interface, die primair op het toetsenbord is gericht, om in één keer tientallen invoervarianten te genereren. Dankzij de ondersteuning voor gasttesters kon ik domeinexperts inschakelen om uitzonderlijke datacombinaties te valideren zonder extra licenties te hoeven betalen.

Kenmerken:

• Hiërarchische testchecklists: Testpad Hiermee worden geparameteriseerde tests georganiseerd in geneste checklists, zodat u gerelateerde datavarianten onder één overkoepelende casus kunt groeperen. U kunt takken uit- en inklappen om u te concentreren op specifieke datasets. Ik gebruik dit om complexe datamatrices visueel overzichtelijk te houden.
• Bewerken met het toetsenbord: Het stelt je in staat om testitems te maken, in te springen en opnieuw te ordenen met sneltoetsen, waardoor het bouwen van grote, datagestuurde testplannen snel gaat. Je kunt doorwerken zonder de muis te hoeven gebruiken. Ik merk dat dit de tijd die nodig is om nieuwe rijen in de dataset vast te leggen aanzienlijk verkort.
• Toegang voor gasttesters: Testpad Het platform ondersteunt een onbeperkt aantal gasttesters zonder kosten per gebruiker, zodat u domeinexperts kunt inschakelen voor specifieke datacombinaties. U kunt belanghebbenden uitnodigen om uitzonderlijke gevallen te verifiëren zonder licentiekosten. Ik maak hier gebruik van tijdens gebruikersacceptatietests met geparameteriseerde scenario's.
• Direct deelbare rapporten: Het platform genereert beknopte rapporten die je via een link kunt delen, zodat de voortgang zichtbaar is zonder de tool te openen. Je kunt filteren op tester, status of testbranch. Ik stuur deze rapporten aan het einde van elke datagestuurde testrun naar productmanagers.
• Issue Tracker Linking: Het koppelt mislukte tests aan Jira- of GitHub-tickets via eenvoudige links, zodat fouten in dataregels snel bij de technische afdeling terechtkomen. Je kunt context rechtstreeks vanuit een mislukt checklistitem toevoegen. Zo kunnen testers zich concentreren op de uitvoering, terwijl de tools de routing afhandelen.

Prijzen:

• Prijs: De abonnementen beginnen bij $59 per maand, met aangepaste bedrijfsabonnementen beschikbaar voor grotere teams.
• Gratis proefversie: 30-dag gratis proefperiode

Bezoek Testpad >>

30 dagen gratis op proef

Best practices van datagedreven testen

Hieronder volgen de beste testpraktijken voor datagestuurd testen:

• Het is ideaal om realistische informatie te gebruiken tijdens het datagedreven testproces
• Teststroomnavigatie moet in het testscript worden gecodeerd
• Stimuleer virtuele API's met betekenisvolle gegevens
• Gebruik data om dynamische beweringen te stimuleren
• Test zowel positieve als negatieve uitkomsten
• Hergebruik datagestuurde functionele tests voor beveiliging en prestaties

Voordelen van datagedreven testen

Datagestuurd testen biedt vele voordelen. Enkele daarvan zijn:

1. Hiermee kan de applicatie worden getest met meerdere sets gegevenswaarden tijdens Regressietesten
2. Testgegevens en verificatiegegevens kunnen in slechts één bestand worden georganiseerd en staan ​​los van de testcaselogica.
3. Dankzij de tool is het mogelijk om de testscripts in één centrale repository te bewaren. Hierdoor zijn de tests gemakkelijker te begrijpen, te onderhouden en te beheren.
4. Acties en functies kunnen in verschillende tests worden hergebruikt.
5. Sommige tools genereren automatisch testgegevens. Dit is handig wanneer grote hoeveelheden willekeurige testgegevens nodig zijn, omdat het tijd bespaart.
6. Datagestuurd testen kan in elke fase van de ontwikkeling worden uitgevoerd. Datagestuurde testgevallen worden over het algemeen samengevoegd in één proces. Ze kunnen echter ook in meerdere testgevallen worden gebruikt.
7. Hiermee kunnen ontwikkelaars en testers een duidelijke scheiding aanbrengen tussen de logica van hun testcases/scripts en de testgegevens.
8. Dezelfde testgevallen kunnen meerdere keren worden uitgevoerd, wat helpt om het aantal testgevallen en scripts te verminderen.
9. Wijzigingen in het testscript hebben geen invloed op de testgegevens.

Nadelen van datagestuurd testen

Enkele nadelen van de datagestuurde automatiseringstestmethode zijn:

1. De kwaliteit van de test hangt af van de automatiseringsvaardigheden van het implementatieteam.
2. Het valideren van gegevens is een tijdrovende taak bij het testen van grote hoeveelheden data.
3. Onderhoud is een groot probleem, omdat er veel code nodig is voor datagestuurd testen.
4. Technische vaardigheden op hoog niveau zijn vereist. Het kan zijn dat een tester een geheel nieuwe scripttaal moet leren.
5. Er komt meer documentatie, voornamelijk met betrekking tot scriptbeheer, testinfrastructuur en testresultaten.
6. Voor het maken en onderhouden van gegevensbestanden is een teksteditor zoals Kladblok vereist.

Datagestuurd testen versus zoekwoordgestuurd testen

Beginners verwarren datagestuurd testen vaak met keywordgestuurd testen, omdat beide testontwerp en testscripts van elkaar scheiden. Het verschil zit hem in wat geëxternaliseerd wordt: datagestuurd testen externaliseert de invoerwaarden, terwijl keywordgestuurd testen de acties zelf externaliseert als herbruikbare trefwoorden. De onderstaande tabel vergelijkt de twee benaderingen:

Parameter	Datagedreven testen	Zoekwoordgestuurd testen
Wat wordt geëxternaliseerd?	Testgegevens (invoer en verwachte resultaten)	Testacties (trefwoorden zoals Inloggen, Klikken, Verifiëren)
Databron	Excel-, CSV-, XML- of databasetabellen	Trefwoordentabellen plus optionele gegevenstabellen
Vaardigheden die nodig zijn	Gemiddelde kennis van scripting.	Meer initiële ontwerpinspanning; minder code nodig om nieuwe tests te maken.
Meest geschikt voor	Het herhalen van één scenario met veel verschillende invoercombinaties.	Het bouwen van meerdere scenario's met behulp van herbruikbare actieblokken.
Onderhoud	Gegevensbestanden bijwerken zonder scripts aan te raken.	Werk de trefwoordenbibliotheek bij wanneer het gedrag van de applicatie verandert.

Veel teams combineren beide benaderingen in een hybride raamwerk, waarbij trefwoorden herbruikbare acties definiëren en externe gegevensbestanden de waarden voor elke testrun leveren.

Veelgestelde vragen