O que é teste baseado em dados?
Thomas Hamilton
⚡ Resumo Inteligente
O Teste Orientado a Dados é um método de teste de software que armazena dados de teste em tabelas ou planilhas, permitindo que um único script valide diversas combinações de entrada. Ele separa a lógica de teste dos dados, reduzindo a duplicação de scripts e o esforço de manutenção.
Teste baseado em dados
Teste baseado em dados é um método de teste de software no qual os dados de teste são armazenados em formato de tabela ou planilha. O teste orientado a dados permite que os testadores insiram um único script de teste que pode executar testes para todos os dados de teste de uma tabela e esperar a saída do teste na mesma tabela. Também é chamado de teste orientado a tabela ou teste parametrizado.
Estrutura orientada a dados
Estrutura orientada a dados é uma estrutura de testes automatizados na qual os valores de entrada são lidos de arquivos de dados e armazenados em variáveis nos scripts de teste. Ela permite que os testadores criem casos de teste positivos e negativos em um único teste. Os dados de entrada em uma estrutura orientada a dados podem ser armazenados em uma ou várias fontes de dados, como .xls, .xml, .csv e bancos de dados. O diagrama abaixo mostra como os valores de entrada fluem do arquivo de dados para o script de teste.
Por que testes baseados em dados?
Teste baseado em dados Isso é importante porque os testadores frequentemente trabalham com múltiplos conjuntos de dados para um único teste, e criar testes individuais para cada conjunto de dados pode ser demorado. O teste orientado a dados ajuda a manter os dados separados dos scripts de teste, e os mesmos scripts podem ser executados para diferentes combinações de dados de entrada, enquanto os resultados são gerados de forma eficiente.
Exemplo:
Suponha que queiramos testar o sistema de login com múltiplos campos de entrada em 1000 conjuntos de dados diferentes.
Para testar isso, você pode adotar as seguintes abordagens diferentes:
Abordagem 1) Crie 1000 scripts, um para cada conjunto de dados, e execute cada teste separadamente, um por um.
Abordagem 2) Altere manualmente o valor no script de teste e execute-o várias vezes.
Abordagem 3) Importe os dados da planilha do Excel. Recupere os dados de teste das linhas do Excel uma a uma e execute o script.
Dentre os três cenários apresentados, os dois primeiros são trabalhosos e demorados. Portanto, o ideal é seguir a terceira abordagem.
Assim, a terceira abordagem nada mais é do que uma estrutura baseada em dados.
Tipos de dados de teste em testes orientados a dados
O valor dos testes orientados por dados depende diretamente da qualidade dos conjuntos de dados que você utiliza em seus scripts de teste. Um arquivo de dados bem projetado combina diversas categorias de dados de teste, permitindo que um único script valide o comportamento normal, o tratamento de erros e os limites em uma única execução.
- Dados positivos (válidos): Entradas corretas, como um nome de usuário e senha válidos, são usadas para confirmar que o aplicativo aceita o que deveria aceitar.
- Dados negativos (inválidos): Entradas incorretas ou malformadas que devem ser rejeitadas, como uma senha incorreta ou caracteres especiais em um campo numérico.
- Dados de contorno: Valores nos limites dos intervalos permitidos, como um nome de usuário de 1 ou 255 caracteres, frequentemente expõem defeitos ocultos.
- Dados em branco ou nulos: Campos vazios que verificam a validação de campos obrigatórios e mensagens de erro.
- Dados de grande volume: Registros em massa ou gerados aleatoriamente são usados para verificar o desempenho e a estabilidade sob carga realista.
Com os dados corretos preparados, o próximo passo é construir a própria estrutura.
Como criar uma estrutura de automação baseada em dados
Imagine que você deseja testar a funcionalidade de login de um aplicativo. O fluxograma acima mostra o ciclo completo: identificar os casos de teste, escrever o script de teste comum, mover os dados para um arquivo externo e executar o script em cada linha de dados.
Passo 1) Identifique os casos de teste
- Insira o nome de usuário e a senha corretos – Login bem-sucedido
- Insira o nome de usuário incorreto e a senha correta – Falha de login
- Insira o nome de usuário correto e a senha incorreta – Falha de login
Passo 2) Crie etapas de teste detalhadas para os três casos de teste acima
| Caso de teste# | Descrição | Etapas de teste | Dados de teste | resultados esperados |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Verifique o login para obter credenciais válidas |
|
Nome de usuário: válido senha: válido | Sucesso de login |
| 2 | Verifique o login para credenciais inválidas |
|
Nome de usuário: senha inválida: válida | Falha no login |
| 3 | Verifique o login para credenciais inválidas |
|
Nome de usuário: senha válida: inválida | Falha no login |
Passo 3) Criar script de teste
Como você pode observar, as etapas de teste são as mesmas nos três casos de teste. Você precisa criar um script de teste para executar essas etapas:
// 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
Passo 4) Crie uma planilha Excel/CSV com os dados de teste inseridos, conforme mostrado na planilha de exemplo abaixo.
Passo 5) Modifique o script para que ele percorra os dados de teste de entrada em um loop. Os comandos de entrada também devem ser parametrizados.
// 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
}
Acima estão apenas 3 casos de teste. O script de teste pode ser usado para fazer um loop nos seguintes casos de teste apenas anexando valores de dados de teste a Excel
- Insira o nome de usuário e a senha incorretos – Falha no login
- Insira o nome de usuário e a senha corretos em branco – Falha no login
- Insira o nome de usuário e a senha em branco – Falha no login
E assim por diante
💡 Dica profissional: Armazene o resultado esperado para cada linha no mesmo arquivo de dados que as entradas. Seu script poderá então comparar automaticamente os resultados reais e esperados, transformando o arquivo de dados em um conjunto de testes completo e autoverificável.
Uma vez que sua estrutura esteja pronta, a ferramenta certa simplifica o gerenciamento de dados, a execução e a geração de relatórios.
Melhor ferramenta de teste orientada por dados
1) Teste sigma
Teste sigma é uma plataforma de testes orientada a dados baseada na nuvem que considero essencial para maximizar a cobertura de testes, desacoplando a lógica de teste dos dados de teste. Ela foi projetada especificamente para equipes que precisam validar aplicativos em relação a diversos conjuntos de dados, casos extremos e cenários de negócios sem criar scripts de teste redundantes, simplificando todo o fluxo de trabalho de testes orientados a dados.
Durante meus projetos de testes orientados a dados, aproveitei os recursos de parametrização do Testsigma para executar cenários de teste idênticos em diversas combinações de dados provenientes de fontes externas, como arquivos Excel e CSV. A capacidade da plataforma de iterar automaticamente pelas linhas de dados expandiu significativamente minha cobertura de testes, enquanto a geração de relatórios detalhados sobre os resultados em nível de dados me ajudou a identificar rapidamente quais combinações de entrada específicas causavam falhas nas camadas web, mobile e de API.
Características:
- Integração de fontes de dados externas: Este recurso permite conexões diretas com planilhas do Excel, arquivos CSV e tabelas de banco de dados para gerenciamento centralizado de dados de teste. Ele elimina valores fixos no código e permite que você mantenha os dados de teste independentemente da lógica de teste. Você pode atualizar conjuntos de dados sem modificar os scripts de teste, garantindo flexibilidade e facilidade de manutenção. Eu uso isso para gerenciar centenas de variações de dados com eficiência, mantendo a consistência dos dados.ping Cenários de teste limpos e reutilizáveis.
- Iteração automatizada de dados com múltiplas linhas: O Testsigma executa automaticamente cenários de teste em várias linhas de dados em uma única execução, expandindo drasticamente a cobertura. Você pode validar inúmeras combinações de entrada, condições de contorno e variações de regras de negócio sem duplicar casos de teste. Esse recurso lida com a sequência de dados e a lógica de iteração de forma transparente. Achei isso particularmente eficaz para testes de regressão abrangentes com sobrecarga mínima de manutenção de scripts.
- Parametrização dinâmica da etapa de teste: Permite substituir valores estáticos por parâmetros dinâmicos que extraem dados de fontes externas durante a execução. É possível configurar etapas de teste para se adaptarem a diferentes entradas, condições e resultados esperados com base nos valores do conjunto de dados. Esse recurso suporta transformações de dados complexas e lógica condicional. Eu o utilizo para criar cenários de teste flexíveis que atendem a diversos requisitos de negócios e fluxos de trabalho do usuário.
- Relatórios de execução em nível de dados: A plataforma gera relatórios detalhados que discriminam os resultados dos testes por combinações de dados individuais, mostrando exatamente quais entradas foram aprovadas ou reprovadas. Você pode analisar padrões, identificar intervalos de dados problemáticos e trace falhas em linhas específicas do conjunto de dados. Esse recurso fornece painéis visuais e análises exportáveis para comunicação com as partes interessadas. Recomendo usar essas informações para priorizar melhorias na qualidade dos dados e refinar as estratégias de dados de teste.
- Suporte multiplataforma baseado em dados: O Testsigma amplia os recursos de testes baseados em dados para web, dispositivos móveis e APIs, tudo em fluxos de trabalho unificados. Você pode usar os mesmos conjuntos de dados para validar a consistência entre diferentes camadas e tecnologias de aplicativos. Esse recurso garante uma validação completa de ponta a ponta com fluxos de dados parametrizados. Eu o utilizei para verificar se o processamento de dados no backend se reflete corretamente nas interfaces do frontend em várias plataformas simultaneamente.
Prós
Contras
Preço:
- Preço: Preços personalizados com recursos de teste orientados por dados incluídos no plano de assinatura completo.
- Teste grátis: Teste Grátis de 14 Dias
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2) Testiny
Testiny é uma plataforma moderna de gerenciamento de casos de teste baseada em nuvem que utilizei para organizar casos de teste orientados a dados de forma eficiente, mantendo a integridade dos dados.ping Separação clara entre a lógica de teste e os conjuntos de dados parametrizados. É ideal para equipes que precisam gerenciar diversas combinações de dados em várias execuções de teste sem perder a clareza. trachabilidade.
Ao executar projetos orientados por dados com TestinyGostei de como os recursos de edição em massa e modelos facilitaram a criação de variações de teste em centenas de linhas de dados. A plataforma integra-se com Jira, GitHub e GitLab, de modo que as combinações de dados com falha são vinculadas à respectiva issue. trackers automaticamente.
Características:
- Edição em massa de casos de teste: Testiny Permite editar, duplicar e parametrizar vários casos de teste simultaneamente, o que acelera a criação de variações orientadas por dados. Você pode aplicar alterações em várias pastas em segundos, sem precisar mexer em cada caso individualmente. Eu recorro a isso quando preciso expandir a cobertura para novos conjuntos de dados sem precisar reescrever os scripts.
- Campos personalizados para entrada de dados: Permite definir campos personalizados por projeto, para que os atributos do conjunto de dados possam ser alterados. tracAcompanhando cada execução de teste. Você pode registrar valores de entrada, resultados esperados e condições de forma clara em um só lugar. Eu uso esses campos para facilitar a auditoria posterior de cenários parametrizados complexos.
- Execução de teste em tempo real Tracking: A plataforma exibe o status de execução em tempo real para todos os membros da equipe, garantindo a transparência dos testes baseados em dados. Você pode atribuir casos, monitorar as porcentagens de aprovação/reprovação e identificar combinações de dados bloqueadas conforme elas ocorrem. Acho isso útil para manter a equipe organizada e organizada.ping Os líderes de controle de qualidade são informados sem a necessidade de reuniões de acompanhamento constantes.
- Relatórios em PDF e compartilháveis: Testiny Gera relatórios em PDF claros com gráficos e resumos de execução que você pode compartilhar com stakeholders não técnicos. Você pode filtrar por conjunto de dados, marco ou versão. Eu os envio ao final de cada sprint para comunicar o nível de qualidade.
- Questão indígena TracIntegrações ker: Ele se conecta ao Jira, GitHub, GitLab, Azure DevOps, Linear, AsanaO uso de ferramentas como Confluence, Trello e monday.com permite que as linhas de dados com falha se transformem rapidamente em tickets. Isso possibilita manter os fluxos de trabalho de execução de testes e de engenharia alinhados. Percebi que isso reduz drasticamente o atrito na transição entre as equipes de controle de qualidade e desenvolvimento.
Prós
Contras
Preço:
- Preço: Plano gratuito para até 3 usuários; os planos pagos variam de acordo com o número de usuários e incluem suporte premium.
- Teste grátis: Teste Grátis de 21 Dias
Teste Grátis de 21 Dias
3) Testpad
Testpad é uma ferramenta leve de gerenciamento de testes baseada em listas de verificação, na qual me apoio quando cenários orientados a dados exigem captura rápida e sem muita burocracia. Ela é construída em torno de listas de verificação hierárquicas, permitindo que os testadores agrupem variações de dados em casos principais e as executem rapidamente.
Durante minhas sessões baseadas em dados com TestpadUtilizei a interface com foco no teclado para criar dezenas de variações de entrada em uma única sessão. O suporte para testadores convidados me permitiu trazer especialistas da área para validar combinações de dados em casos extremos sem precisar pagar por licenças adicionais.
Características:
- Listas de verificação de testes hierárquicos: Testpad Organiza testes parametrizados em listas de verificação aninhadas, permitindo agrupar variações de dados relacionadas sob um único caso principal. Você pode expandir e recolher ramificações para focar em conjuntos de dados específicos. Eu uso isso para manter matrizes de dados complexas visualmente organizadas.
- Edição controlada por teclado: Ele permite criar, recuar e reordenar itens de teste com atalhos de teclado, tornando a criação de planos complexos baseados em dados muito rápida. Você pode manter o fluxo de trabalho sem precisar usar o mouse. Descobri que isso reduz drasticamente o tempo necessário para capturar novas linhas do conjunto de dados.
- Acesso de teste para convidados: Testpad Suporta um número ilimitado de testadores convidados sem custos por usuário, permitindo que você traga especialistas da área para combinações de dados específicas. Você pode convidar as partes interessadas para verificar casos extremos sem custos adicionais de licenciamento. Eu utilizo esse recurso durante a fase de aceitação do usuário com cenários parametrizados.
- Relatórios compartilháveis instantaneamente: A plataforma gera relatórios leves que você pode compartilhar por link, permitindo visualizar o progresso sem precisar abrir a ferramenta. É possível filtrar por testador, status ou branch de teste. Eu envio esses relatórios aos gerentes de produto ao final de cada execução de testes baseados em dados.
- Questão TracVinculação ker: Ele conecta testes com falha a tickets do Jira ou GitHub por meio de links simples, permitindo que falhas em linhas de dados sejam encaminhadas rapidamente para a equipe de engenharia. Você pode adicionar contexto diretamente de um item de checklist com falha. Assim, mantenho o foco do testador na execução, enquanto as ferramentas cuidam do encaminhamento.
Prós
Contras
Preço:
- Preço: Os planos começam em US$ 59/mês, com planos empresariais personalizados disponíveis para equipes maiores.
- Teste grátis: 30-Day Free Trial
Teste Grátis de 30 Dias
Melhores práticas de Data Driven testing
A seguir, apresentamos as melhores práticas de teste para testes orientados a dados:
- É ideal usar informações realistas durante o processo de teste baseado em dados
- A navegação do fluxo de teste deve ser codificada dentro do script de teste
- Impulsione APIs virtuais com dados significativos
- Use dados para impulsionar afirmações dinâmicas
- Teste resultados positivos e negativos
- Adapte testes funcionais baseados em dados para segurança e desempenho
Vantagens dos testes baseados em dados
Os testes orientados por dados oferecem muitas vantagens. Algumas delas são:
- Permite testar a aplicação com múltiplos conjuntos de valores de dados durante Teste de regressão
- Os dados de teste e de verificação podem ser organizados em apenas um arquivo e são separados da lógica do caso de teste.
- Com base nessa ferramenta, é possível ter os scripts de teste em um único repositório. Isso facilita a compreensão, a manutenção e o gerenciamento dos testes.
- Ações e funções podem ser reutilizadas em diferentes testes.
- Algumas ferramentas geram dados de teste automaticamente. Isso é útil quando são necessários grandes volumes de dados de teste aleatórios, o que ajuda a economizar tempo.
- Os testes orientados por dados podem ser realizados em qualquer fase do desenvolvimento. Geralmente, os casos de teste orientados por dados são combinados em um único processo. No entanto, eles podem ser usados em vários casos de teste.
- Permite que desenvolvedores e testadores tenham uma separação clara entre a lógica de seus casos/scripts de teste e os dados de teste.
- Os mesmos casos de teste podem ser executados várias vezes, o que ajuda a reduzir o número de casos de teste e scripts.
- Quaisquer alterações no script de teste não afetam os dados do teste.
Desvantagens dos testes baseados em dados
Algumas desvantagens do método de teste de automação baseado em dados são:
- A qualidade do teste depende das habilidades de automação da equipe de implementação.
- A validação de dados é uma tarefa demorada quando se testa uma grande quantidade de dados.
- A manutenção é um grande problema, pois é necessária uma grande quantidade de código para testes orientados a dados.
- São necessárias habilidades técnicas de alto nível. Um testador pode precisar aprender uma linguagem de script totalmente nova.
- Haverá mais documentação, principalmente relacionada ao gerenciamento de scripts, infraestrutura de testes e resultados de testes.
- Um editor de texto como o Bloco de Notas é necessário para criar e manter arquivos de dados.
Testes orientados por dados versus testes orientados por palavras-chave
Iniciantes frequentemente confundem testes orientados a dados com testes orientados a palavras-chave, pois ambos separam o design dos testes dos scripts de teste. A diferença reside no que é externalizado: os testes orientados a dados externalizam os valores de entrada, enquanto os testes orientados a palavras-chave externalizam as próprias ações como palavras-chave reutilizáveis. A tabela abaixo compara as duas abordagens:
| Parâmetro | Teste baseado em dados | Teste baseado em palavras-chave |
|---|---|---|
| O que é externalizado? | Dados de teste (entradas e resultados esperados) | Ações de teste (palavras-chave como Login, Clicar, Verificar) |
| Fonte de dados | Tabelas do Excel, CSV, XML ou de banco de dados | Tabelas de palavras-chave mais tabelas de dados opcionais |
| Habilidades requeridas | Conhecimento intermediário de programação. | Maior esforço inicial de projeto; menos programação para criar novos testes. |
| Mais adequado para | Repetir um cenário com várias combinações de entrada. | Construindo vários cenários a partir de blocos de ação reutilizáveis |
| Manutenção | Atualizar arquivos de dados sem alterar os scripts | Atualize a biblioteca de palavras-chave quando o comportamento do aplicativo mudar. |
Muitas equipes combinam ambas as abordagens em uma estrutura híbrida, onde palavras-chave definem ações reutilizáveis e arquivos de dados externos fornecem os valores para cada execução de teste.
