Tests basés sur les données

Les tests pilotés par les données ( DDT ), également connus sous le nom de tests pilotés par table ou tests paramétrés , sont une méthodologie de test de logiciels utilisée dans le test de logiciels informatiques pour décrire les tests effectués à l'aide d'un tableau de conditions directement comme entrées de test et sorties vérifiables ainsi que le processus où les paramètres et le contrôle de l'environnement de test ne sont pas codés en dur. Dans la forme la plus simple, le testeur fournit les entrées d'une ligne du tableau et attend les sorties qui se produisent dans la même ligne. Le tableau contient généralement des valeurs qui correspondent aux espaces d'entrée de limite ou de partition. Dans la méthodologie de contrôle, la configuration de test est « lue » à partir d'une base de données.

Lors des tests de logiciels ou de programmes , plusieurs méthodologies sont disponibles pour mettre en œuvre ces tests. Chacune de ces méthodes coexiste car elles diffèrent en termes d'effort requis pour leur création et leur maintenance ultérieure. L'avantage des tests pilotés par les données est la facilité avec laquelle il est possible d'ajouter des entrées supplémentaires à la table lorsque de nouvelles partitions sont découvertes ou ajoutées au produit ou au système testé . De plus, dans le processus de test piloté par les données, les paramètres et le contrôle de l'environnement de test ne sont pas codés en dur. L'aspect coût rend le DDT bon marché pour l'automatisation mais coûteux pour les tests manuels.

Les tests pilotés par les données consistent à créer des scripts de test à exécuter avec leurs ensembles de données associés dans un cadre. Le cadre fournit une logique de test réutilisable pour réduire la maintenance et améliorer la couverture des tests. Les valeurs des données d'entrée et de résultat (critères de test) peuvent être stockées dans une ou plusieurs sources de données ou bases de données centrales , le format, l'organisation et les outils réels peuvent être spécifiques à l'implémentation.

Les données comprennent des variables utilisées à la fois pour les valeurs d'entrée et les valeurs de vérification de sortie. Dans les environnements d'automatisation avancés (matures), les données peuvent être collectées à partir d'un système en cours d'exécution à l'aide d'un outil personnalisé ou d'un sniffer spécialement conçu à cet effet. Le framework DDT effectue ainsi la lecture des données collectées, produisant ainsi un puissant outil de test de régression automatisé.

Les suites de tests automatisées contiennent les interactions de l'utilisateur via l'interface graphique du système, pour des tests répétables. Chaque test commence par une copie de la base de données de référence de l'image « avant ». Les « interactions de l'utilisateur » sont rejouées via la « nouvelle » version de l'interface graphique et aboutissent à la base de données « post-test ». La base de données de référence « post-test » est comparée à la base de données « post-test », à l'aide d'un outil. Les différences révèlent une régression probable.

La navigation dans le programme , la lecture des sources de données et l'enregistrement de l'état et des informations du test sont tous codés dans le script de test.

Tout ce qui est susceptible de changer (également appelé « variabilité » et qui comprend des éléments tels que l'environnement, les points finaux, les données de test, les emplacements, etc.) est séparé de la logique de test (scripts) et déplacé vers un « actif externe ». Il peut s'agir d'une configuration ou d'un ensemble de données de test. La logique exécutée dans le script est dictée par les valeurs des données.

Les tests pilotés par mots-clés sont similaires, à ceci près que la logique du cas de test lui-même est codée sous forme de valeurs de données sous la forme d'un ensemble de « mots d'action » et n'est pas intégrée ou « codée en dur » dans le script de test. Le script est simplement un « pilote » (ou mécanisme de livraison) pour les données contenues dans la source de données.

Les bases de données utilisées pour les tests pilotés par les données peuvent inclure :

• Pools de données
• Objets DAO
• Objets ADO