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看家本领之二:软件测试的分析性思维

发表于:2018-06-12 作者:朱 少民 来源:质量屋 点击数:

教育的价值不是学习大量的客观知识,而是思维能力的训练 

——阿尔伯特·爱因斯坦


上篇文章( 看家本领之一:软件测试的系统性思维 )和大家交流了软件测试的系统性思维,这是一种全局思维、整体思维,关注被测系统的各个要素及其之间的连接关系。系统性思维,主要帮助我们建立观察事物、分析问题的思维方式,往往可以理解为一个立场、一个态度或一个出发点,虽然其中也包括抽象和分解等过程,但总感觉缺少解决问题的完整思路,这时候,我们就想到分析性思维,它能够帮助我们建立一条解决问题的正确思路。

分析性思维(Analytical Thinking)属于逻辑思维、理性思维、科学性的思维方式,也可以说是“纵向思维”——根据逻辑不断深入问题的一种思维方式。分析性思维帮助我们建立一种循序渐进的思维方法,从收集问题的相关信息、比较不同来源的信息、明确真正的问题到得出适当的问题解决方案,一步一步地去解决问题:

  1. 明确要解决的问题,以及要达到的目的或目标;
  2. 为解决问题收集相关的各种数据、信息;
  3. 整理和分析数据、信息,为解决问题找到依据、原因;
  4. 分析和识别问题所面对的假设、条件、场景;
  5. 从依据、假定等处罚,进行逻辑推理,得出解决方案;
  6. 从工程角度看,得出一个解决方案还远没有结束,必须得到多个解决方案;
  7. 为评估解决方案设立评估标准,即评价什么样的解决方案是更优的方案;
  8. 基于评估标准,分析各个方案的利益、所带来的负面影响等;
  9. 基于上述评估分析(定性或定量),从上述方案中选出一个较优的方案;
  10. 给出明确的结论或观点,为结论做出合理的解释。

分析过程中还会采用一些定量分析或定性工具,如亲和图、因果图,最终会收敛到问题的答案或解决方案上。分析性思维是帮助我们解决复杂的问题,或者说,一旦经过了良好的分析性思维训练之后,咱们就能够快速有效地解决问题。

根据康奈尔大学教授Robert J. Sternberg 对人类认知的研究,人们的认知能力主要来源于分析性思维、创造性思维(后面文章会讨论)和实用性思维。从认知的层次看,分析能力的层次也比较高,是在记忆、理解、应用之上。而且,在问题分析和解决过程中,评价也是离不开分析性思维。甚至创造性思维也能得益于批判性思维,而我们可以把批判性思维(下一篇文章会讨论)归为分析性思维的一种思维方式。

说了这么多,还没谈到软件测试。别急,现在就来讨论:

  • 软件测试和分析性思维究竟有什么关系?
  • 分析性思维对软件测试究竟有多大价值?
  • 分析性思维如何应用于软件测试中?

1. 软件测试和分析性思维之间的关系
 

传统的软件测试方法就是基于分析性思维构建起来的,或者说,第一个软件测试流派就是分析流派,把软件测试看作是软件工程(又是计算机科学、数学、管理科学等综合性学科)的一个分支,具有符合科学逻辑的、结构化的知识体系,相对客观、严谨、规范,完全可以分析、度量的。从这个角度看,人们通过分析能够完整理解软件,通过分析能够全面验证软件需求、设计和实现的一致性,软件测试是一门技术性强的工作。 [1] Bret Pettichord “Schools of Software Testing”

从软件测试工作本身看,测试就是发现软件的漏洞,就是对软件产品质量的评价,完全可以通过分析推理,发现软件需求、设计和实现上的漏洞,通过比较分析、综合性分析,依据客观数据(包括缺陷数据、性能指标等)来准确地评估软件质量。

看到这里,觉得没有收获,是不是感觉太理论了?也不是,谈到分析性思维,就需要我们理性,讲科学、重逻辑,先奠定这种思维方式,后面会有例子落地。通过上面的分析,实际上也清楚地告诉我们:软件测试是这么一回事、软件测试的工作如何去做…… 例如:

  • 测试就是去验证需求和设计的一致性、代码和设计的一致性;
  • 面对测试问题,可以构建测试模型、数据模型;
  • 测试的效果(效率和质量)是可以度量的;
  • …..
  • 软件测试的结构化方法都可以归为分析流派

2. 分析性思维对软件测试的价值
 

即使从其他软件测试流派的观点看,没有分析性思维,就无法完成软件测试。只是其它流派可能强调标准、质量模型、上下文等,终究离不开分析的过程,除非不需要思维,完全对照标准进行检查,或者有什么仪器能够自动读出数据,就能得出测试的结果。但现实中,我们还无法将产品需求、客户期望直接输入到某个工具中,就能得出测试结果(也许未来机器人可以做到这一点,机器人建造过程中需要人类更强的分析能力)。如果是这样,当然也不需要测试人员的工作。况且,我们面对的测试系统都比较复杂,产品需求、客户的期望也需要经过分析整理,才能成为质量的要求、测试的目标,才能作为测试的输入。测试的输出结果也要分析,才能知道究竟如何影响软件产品整体质量、或某个质量属性。

3. 分析性思维如何应用于软件测试中
 

在测试中要解决的问题很多,包括确定测试范围、测试风险排序、制定测试策略、设计测试用例、测试结果评估、产品质量评价等,这些地方都是分析性思维发挥巨大作用的地方。例如,就以“确定测试范围”为例,讨论一下如何运用分析性思维。

  1. 为什么要确定测试范围?确保测试能够达到测试目标。测试目标是什么?保证新实现的业务特性正常运行、已有业务不受影响?
  2. 为了确定测试范围,需要收集各种信息,例如这个项目哪些功能做了修改?从业务关系看哪些功能会受影响?还可以了解系统内部结构,或借助工具进行代码依赖性分析,了解如果哪些功能的代码修改了,会影响哪些代码、从而会影响哪些功能?新的版本会不会改数据库?产品线上的数据和改动的数据库是否兼容?最近一段时间,有没有新的终端设备、新的操作系统版本、新的浏览器版本发布?是否支持?开发会不会做代码重构?如果代码重构,会重构哪些模块的代码?性能、安全性、兼容性……有什么新要求?
  3. 整理获得的业务信息、运行环境信息?要修改的代码模块、受影响的代码信息,找出这些信息和测试范围之间的关系。
  4. 研发过程中,这些改动是确定的?会不会增加新的需求?哪些改动在什么情况下会取消?哪些需求相对明确?哪些需求相对不稳定?
  5. 基于项目质量、进度要求要求,基于对业务、系统的理解,确定测试项。
  6. 这里可能有些选项。如果开发质量达到预期水平而且能及时提测,测试范围可能会适当增加;如果开发质量比较差或代码耦合性偏高,测试范围要增大;如果开发提测时间延误,测试范围要缩小……
  7. 测试范围的确定主要平衡的就是效率和质量,而这取决于本项目的特点和特定的期望(项目目标)。清楚选择不同的测试范围,可能带来的测试风险或带来额外的测试工作量。
  8. 根据基于风险的测试策略和本项目的特定期望(质量第一 或 进度第一),来决定优先考虑的测试方案(范围选项);

(具体案例具体分析,分析的思路会更清晰,而且会借助思维导图、业务流程图等进行分析,呈现会更直观 )

分析性思维逻辑性强、系统性强,依据事实,按先后次序,一步一步地推理,客观、合理,最终会收敛到一点,就从“A——各种因素的输入”出发,通过分析,抽丝剥茧,去繁就简,最后得到“B——输出结果或结论”。下一篇会讨论“批判性思维”,将会更精彩。

参考文献

[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Robert_Sternberg

[2] https://www.prismnet.com/~wazmo/papers/four_schools.pdf