首页> 外文期刊>MSDN Magazine >Test Run: Randomness In Testing
【24h】

Test Run: Randomness In Testing

机译:测试运行:测试中的随机性

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           

摘要

Creating and using random test case data is an essential software testing skill. Although most test case data consists of specific inputs to the system under test and specific expected values/states, you will almost always want to subject your system to random test case inputs, too. Typically you do this to see if you can cause a crash or evoke an exception by throwing a large variety of inputs at the application. In this month's column, I'll explain four common tasks when dealing with random test case data in a Microsoft~® .NET Framework environment: 1. Generate pseudo-random numbers (Knuth algorithm) 2. Analyze a pattern for randomness (Wald-Wolfowitz test) 3. Shuffle a list of items (Fisher-Yates algorithm) 4. Generate Gaussian numbers (Box-Muller algorithm).
机译:创建和使用随机测试用例数据是一项基本的软件测试技能。尽管大多数测试用例数据都是由被测系统的特定输入和特定的期望值/状态组成的,但您几乎总是希望系统也接受随机的测试用例输入。通常,您这样做是为了查看是否可以通过在应用程序上抛出各种各样的输入来导致崩溃或引发异常。在本月的专栏中,我将说明在Microsoft〜®.NET Framework环境中处理随​​机测试用例数据时的四个常见任务:1.生成伪随机数(Knuth算法)2.分析随机性模式(Wald- Wolfowitz检验)3.混洗项目列表(Fisher-Yates算法)4.生成高斯数(Box-Muller算法)。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号