データ駆動テスト
mablでは、これをデータ駆動型テスト(DDT)と呼んでいます。これは、機能テストの外部にあるデータをロードして、自動化されたテストケースを強化・拡張するプロセスです。現在では、複数の異なる入力に対して実行するためにパラメータ化されたテストを作成することが可能です。
テスト自動化では、同じテストを実行するために複数のデータセットが必要になることがよくあります。このアプローチは、データ駆動型テスト、パラメータ化されたテスト、テーブル駆動型テストなど、いくつかの名前で説明されています。mablでは、これをデータ駆動テスト(DDT)と呼んでいます。これは、機能テストの外部にあるデータをロードして、自動化されたテストケースを強化・拡張するプロセスです。現在では、複数の異なる入力に対して実行するためにパラメータ化されたテストを作成することが可能です。
データ駆動型テストの仕組み
データ駆動型テストでは、次のような操作を複数回行います。
- テストデータの一部をデータソースから取得する。
- アプリケーションのフォームにデータを入力し、利用する。
- 期待した結果と実際の結果を確認する。
- 次の入力データでこのテストを繰り返す。
データ駆動型テストの利点
テストをデータ駆動型にすると、さまざまなメリットがあります。その一部を紹介します。
- 再利用性: テストスクリプトは、毎回異なる入力を用いて、何百回、何千回と書き直して実行することができます。
- 汎用性:データ駆動型テストは、通常、1 つのテストまたはプロシージャに関連付けられていますが、複数のテストケースで使用することができます。
- 効率性:データ駆動型テストは、より少ないコードでテストスクリプトを生成できる。
- ロジックの分離:データ駆動型テストでは、テストケースのロジックと実際のテストデータを明確に区別することができます。
- テストカバレッジの強化:入力テストデータを継続的に変更することができ、幅広い入力シナリオをカバーすることができます。
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