选择合适的设计模式的自动化框架(IJMECS-V9-N5-6)

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自动化测试框架搭建从零开始的指南

自动化测试框架搭建从零开始的指南

自动化测试框架搭建从零开始的指南自动化测试是现代软件开发过程中不可或缺的一部分。

通过构建一个高效可靠的自动化测试框架,开发团队能够更好地控制和管理软件测试流程,提高测试质量和效率。

本文将为您提供一个从零开始搭建自动化测试框架的指南,帮助您快速上手并构建一个适合自己项目的框架。

一、框架设计与规划在搭建自动化测试框架之前,我们首先需要进行框架设计与规划。

以下是一些关键的步骤:1.明确目标:确定您的自动化测试框架的目标和要求。

这可能包括测试覆盖率、执行时间、易于维护等方面的需求。

2.选择测试框架:根据项目需求选择适合的测试框架。

常见的测试框架包括Selenium、Appium、Cucumber等。

根据不同的场景,您可以选择组合使用多个框架。

3.制定计划:根据项目规模和时间预算制定一个详细的搭建计划。

确保您的计划可以覆盖所有必要的测试需求,并合理安排资源。

二、环境准备在开始搭建自动化测试框架之前,需要做一些环境准备工作。

以下是几个重要的步骤:1.选择编程语言:选择一种适合您和您的团队的编程语言。

常见的选择包括Java、Python、C#等。

确保您具备相关的编程技能和开发工具。

2.安装开发工具:根据您选择的编程语言,安装相应的开发工具,如Eclipse、PyCharm、Visual Studio等。

3.安装测试框架:根据您的选择,安装并配置所需的测试框架。

这些框架通常提供详细的安装和配置文档,按照文档指引进行安装和配置。

三、搭建测试环境成功搭建自动化测试框架的关键是搭建合适的测试环境。

以下是几个需要关注的方面:1.选择测试平台:根据您的项目需求选择适合的测试平台。

可以选择本地环境、虚拟机、云平台等。

2.配置测试设备:如果您的测试需要涉及到移动端或者多个设备的测试,需要准备相应的测试设备或者配置虚拟设备。

3.创建测试数据:根据测试需求,准备合适的测试数据。

这些数据可以包括测试账号、数据文件、模拟用户输入等。

自动化测试框架的构建与实践案例分析

自动化测试框架的构建与实践案例分析

自动化测试框架的构建与实践案例分析在当今的软件开发领域,自动化测试已经成为确保软件质量和提高开发效率的关键手段。

而构建一个高效、稳定且可扩展的自动化测试框架则是实现自动化测试目标的重要基石。

本文将深入探讨自动化测试框架的构建方法,并结合实际案例进行详细分析,希望能为广大软件测试人员和开发团队提供有益的参考。

一、自动化测试框架的概述自动化测试框架是一组用于组织、管理和执行自动化测试用例的工具、技术和规范的集合。

它的主要目的是提高测试效率、降低测试成本、增强测试的可靠性和可维护性。

一个良好的自动化测试框架应该具备以下特点:1、可重用性:测试脚本和测试组件能够在不同的项目和测试场景中重复使用,减少重复开发的工作量。

2、可扩展性:能够方便地添加新的测试用例和测试功能,以适应不断变化的软件需求。

3、稳定性:在不同的环境和条件下,能够稳定地执行测试,确保测试结果的准确性。

4、可读性和可维护性:测试代码结构清晰、易于理解和维护,方便测试人员进行修改和优化。

二、自动化测试框架的构建要素1、测试工具选择选择适合项目需求的自动化测试工具是构建框架的第一步。

常见的自动化测试工具包括 Selenium、Appium、TestNG、JUnit 等。

例如,对于 Web 应用的自动化测试,Selenium 是一个广泛使用的工具;而对于移动应用的自动化测试,Appium 则更为合适。

2、测试框架设计框架的设计应遵循分层架构的原则,将测试代码分为不同的层次,如页面层、业务逻辑层、数据层等。

这样可以使测试代码更加清晰、易于维护,并且提高代码的复用性。

3、测试数据管理有效的测试数据管理是确保测试准确性和覆盖度的关键。

测试数据可以存储在数据库、Excel 文件或其他数据存储介质中,并通过数据驱动的测试方法来实现测试用例与测试数据的分离。

4、测试环境搭建搭建稳定的测试环境,包括硬件环境、操作系统、浏览器、移动设备等,以确保测试的一致性和可靠性。

自动化测试框架选择与实施指南

自动化测试框架选择与实施指南

自动化测试框架选择与实施指南自动化测试是现代软件开发过程中的关键组成部分,能够提高测试效率、减少人工测试成本,提高测试覆盖率和测试质量。

而选择和实施适合自身项目的自动化测试框架,则是确保自动化测试顺利进行的关键。

本文将介绍自动化测试框架的选择与实施指南,帮助读者理解并选择适合自身项目的自动化测试框架,并提供实施指南以确保自动化测试的顺利进行。

一、自动化测试框架的选择自动化测试框架的选择是自动化测试过程中的关键决策,合适的自动化测试框架能够有效提高测试效率和测试质量。

以下是选择自动化测试框架时应考虑的几个关键因素:1. 技术栈和开发语言的匹配选择一个与自身项目技术栈和开发语言匹配的自动化测试框架非常重要。

如果项目使用Java开发,那么选择一个Java开发的自动化测试框架将更容易上手并且与项目的开发环境更加契合。

如果项目使用Python开发,那么选择Python开发的自动化测试框架会更加适合。

2. 支持的测试类型和平台根据项目的需求,考虑选择一个支持所需测试类型和平台的自动化测试框架。

例如,如果项目需要进行Web应用程序的自动化测试,那么选择一个支持Web应用程序测试的自动化测试框架是必要的。

3. 社区活跃度和支持选择一个有活跃社区和提供支持的自动化测试框架,可以避免项目在遇到问题时无法得到及时解决。

活跃的社区还可以提供丰富的资源和教程,帮助测试团队更好地使用自动化测试框架。

二、自动化测试框架的实施指南选择合适的自动化测试框架之后,下一步是进行实施。

以下是自动化测试框架实施的一些建议和指南:1. 确定测试目标和范围在实施自动化测试框架之前,需要首先确定测试的目标和范围。

明确测试的目标可以帮助团队更好地规划测试脚本和测试用例,并减少不必要的测试工作。

2. 设计稳定的测试架构在实施自动化测试框架时,设计稳定的测试架构非常重要。

一个好的测试架构应该具备可扩展性、可维护性和可重用性。

这将有助于减少测试脚本的冗余和维护成本,并提高测试执行的稳定性和效率。

自动化测试框架的选择与搭建

自动化测试框架的选择与搭建

自动化测试框架的选择与搭建自动化测试框架是在软件开发过程中提高测试效率和测试质量的重要工具。

一个好的自动化测试框架可以帮助开发人员和测试人员快速进行测试,并且能够提供稳定可靠的测试结果。

在选择和搭建自动化测试框架时,需要考虑多个方面的因素,包括功能支持、易用性、可扩展性、性能等。

本文将介绍自动化测试框架的选择和搭建的相关内容。

一、自动化测试框架的选择在选择自动化测试框架时,需要考虑以下几个方面的因素。

1. 功能支持:不同的项目有不同的测试需求,因此需要选择一个功能强大且能够满足项目需求的自动化测试框架。

一般来说,自动化测试框架应该支持各种类型的测试,包括单元测试、集成测试、接口测试、UI测试等。

2. 易用性:一个好的自动化测试框架应该具备良好的易用性,让开发人员和测试人员能够快速上手并使用。

这包括框架的学习曲线、文档和示例的丰富程度,以及是否提供友好的界面和工具等。

3. 可扩展性:随着项目的发展,测试需求可能会发生变化,因此选择一个可扩展的自动化测试框架很重要。

框架应该支持自定义测试用例和测试脚本,并且能够方便地进行扩展和添加新的功能。

4. 性能:对于一些性能要求较高的项目,选择一个性能良好的自动化测试框架也是十分重要的。

框架应该具备高效的执行速度,能够快速执行大量的测试用例,并且能够准确地检测出问题。

二、自动化测试框架的搭建在搭建自动化测试框架时,可以采用以下步骤。

1. 确定测试框架的架构:根据项目需求和团队技术栈,确定测试框架的架构。

一般来说,测试框架可以采用分层架构,包括测试用例层、测试脚本层和测试驱动层等。

2. 选择合适的工具和技术:根据项目需求和团队技术栈,选择合适的测试工具和技术。

常用的自动化测试工具包括Selenium、Appium、Jenkins等,而常用的编程语言包括Java、Python等。

3. 设计和实现测试用例:根据项目需求,设计和实现测试用例。

测试用例应该覆盖项目的核心功能和边界条件,并且能够验证系统的正确性和稳定性。

自动化框架介绍

自动化框架介绍

自动化框架介绍全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:自动化框架是一种用于自动化测试和执行任务的软件工具。

它们主要用于加快软件开发过程,提高软件质量和稳定性。

自动化框架可以帮助开发人员和测试人员在保证软件质量的前提下快速交付产品。

本文将介绍几种常见的自动化框架,分析它们的特点和适用场景。

一、SeleniumSelenium是一个用于Web应用程序测试的自动化测试工具。

它支持多种浏览器和操作系统,可以模拟用户的操作行为,如点击、填写表单等。

Selenium主要有三个组件:Selenium IDE、Selenium WebDriver和Selenium Grid。

Selenium WebDriver是最为常用的组件,可以直接与浏览器进行交互,实现自动化测试。

适用场景:适用于Web应用程序的测试,可以运行在多种浏览器和操作系统上。

二、AppiumAppium是一个用于移动应用程序测试的自动化框架。

它支持iOS 和Android平台,可以通过模拟器或真实设备来测试移动应用程序。

Appium使用WebDriver协议,可以与Selenium进行集成,实现统一的自动化测试框架。

适用场景:适用于移动应用程序的测试,可以支持iOS和Android平台。

三、Robot Framework适用场景:适用于各种类型的应用程序测试,具有灵活的扩展性和易于维护的特点。

四、JenkinsJenkins是一个用于持续集成和持续交付的工具,也可以用于自动化测试。

它支持各种编程语言和工具,可以通过插件进行扩展。

Jenkins可以自动触发测试任务、生成测试报告并发送通知,在实现自动化测试的同时提高团队的效率。

适用场景:适用于持续集成和持续交付的环境,可以与各种测试工具进行集成。

总结:自动化框架是提高软件质量和开发效率的重要工具,选择合适的自动化框架可以帮助团队快速实现自动化测试,并持续交付高质量的产品。

希望以上介绍的几种自动化框架对大家有所帮助,让我们一起在软件开发的道路上越走越远。

使用Jenkins和Ansible实现自动化部署的整体架构解析(六)

使用Jenkins和Ansible实现自动化部署的整体架构解析(六)

使用Jenkins和Ansible实现自动化部署的整体架构解析引言在软件开发过程中,部署是一个耗时且容易出错的重要环节。

为了提高开发效率和降低错误率,许多团队选择使用自动化部署工具。

本文将介绍使用Jenkins和Ansible实现自动化部署的整体架构,并深入探讨其原理和优势。

一、Jenkins的基本原理Jenkins是一个开源的持续集成工具,广泛应用于软件开发团队中。

它基于Java开发,并提供了丰富的插件和扩展功能。

Jenkins的工作原理十分简单。

首先,它通过监听代码仓库的变化,当有新的代码提交时,Jenkins会触发一个构建任务。

这个构建任务会在一个干净的环境中编译、测试和打包代码,最终生成可部署的软件包。

然后,Jenkins将这个软件包上传到指定的服务器上,完成部署过程。

二、Ansible的基本原理Ansible是一个自动化IT工具,用于配置管理和应用部署。

与其他自动化工具不同的是,Ansible使用纯Python语言编写,无需在被管理的主机上安装客户端。

Ansible的工作原理也相对简单。

它通过SSH协议连接到被管理的主机上,执行事先定义好的任务。

这些任务可以包括复制文件、安装软件、配置服务等。

由于Ansible是基于模块化设计的,用户可以根据需要,选择并组合不同的模块来完成特定的任务。

三、Jenkins与Ansible的结合应用Jenkins和Ansible可以很好地结合使用,形成一个完整的自动化部署解决方案。

具体的工作流程如下:1. Jenkins监听代码仓库的变化,当有新的代码提交时,触发构建任务。

2. Jenkins通过SSH连接到部署服务器上,并执行Ansible任务。

3. Ansible根据事先定义好的剧本(playbook),在被管理的主机上执行一系列配置和部署任务。

4. Ansible将执行的结果返回给Jenkins,供开发团队查看。

这种架构的优势在于可以充分发挥Jenkins和Ansible各自的优点。

Android自动化测试框架推荐及使用指南

Android自动化测试框架推荐及使用指南

Android自动化测试框架推荐及使用指南在移动应用开发过程中,自动化测试是一个非常重要的环节。

通过自动化测试可以提高测试效率,减少人工测试成本,同时也能够保证产品的稳定性和质量。

在Android平台上,有许多优秀的自动化测试框架可以使用。

本文将介绍几种Android自动化测试框架,并提供使用指南,帮助你选择和应用适合的框架。

一、AppiumAppium是一个跨平台的开源自动化测试框架,支持多种移动操作系统,包括Android和iOS。

它使用标准的WebDriver协议,可以在任何支持WebDriver的平台上运行。

Appium支持多种编程语言,如Java、Python和Ruby等,开发者可以根据自己的喜好和熟悉程度进行选择。

使用Appium进行Android自动化测试,首先需要安装Appium的运行环境,包括Appium Server和相关的依赖库。

然后,通过编写测试脚本,使用Appium提供的API来实现测试功能。

测试脚本可以使用各种编程语言编写,具体的编程语言选择取决于开发者的需求和技术栈。

通过连接Android设备或模拟器,可以运行测试脚本并获取测试结果。

二、EspressoEspresso是Google官方推出的Android自动化测试框架,专注于应用内的交互测试。

它提供了一套丰富的API,可以模拟用户在应用中的各种操作,如点击、输入、滚动等。

Espresso还提供了强大的断言库,可以验证应用的各种状态和UI元素。

使用Espresso进行Android自动化测试,只需要在项目中引入Espresso相关的库和依赖,并编写相应的测试代码。

Espresso的API设计简洁明了,易于使用。

开发者可以通过链式调用的方式来组织测试步骤,使得测试代码更加清晰和易读。

同时,Espresso还提供了一些实用工具和插件,方便开发者快速构建和执行测试。

三、RobotiumRobotium是一款功能强大的Android自动化测试框架,具有较高的灵活性和易用性。

如何选择适合的自动化测试框架

如何选择适合的自动化测试框架

如何选择适合的自动化测试框架自动化测试是软件开发过程中必不可少的环节,它能够提高测试效率、减少人为错误,对于保证软件质量和项目进度具有重要意义。

而选择一款适合的自动化测试框架则是一个关键的决策。

本文将从以下几个方面分析如何选择适合的自动化测试框架。

一、了解需求在选择自动化测试框架之前,首先要充分了解项目的需求。

不同的项目有不同的测试需求,比如Web应用、移动应用、API等。

针对不同的测试需求,需要选择相应的测试框架。

二、熟悉编程语言自动化测试框架通常需要使用一种或多种编程语言进行脚本开发。

因此,在选择自动化测试框架之前,要对相关编程语言的基础知识有一定了解,并选择熟悉的编程语言。

三、考虑框架特性在选择自动化测试框架时,需要考虑其特性是否符合项目需求。

以下是一些常见的框架特性:1. 支持的平台:测试框架是否支持所需的操作系统、浏览器或移动设备平台。

2. 编写脚本的难易程度:一款好的测试框架应该提供简洁易懂的API,并具有良好的文档和示例,以便于开发人员编写脚本。

3. 支持的测试类型:测试框架是否支持所需的测试类型,如功能测试、性能测试、安全测试等。

4. 数据驱动:测试框架是否支持数据驱动的方式,以便于实现大规模的测试用例。

5. 并发执行:测试框架是否支持并发执行,以提高测试效率。

6. 报告生成:测试框架是否能够生成易读、可视化的测试报告,方便问题定位和分析。

四、社区支持与生态系统一个活跃的社区和完善的生态系统通常能够提供更好的技术支持和资源共享。

在选择自动化测试框架时,可以考虑以下几点:1. 社区活跃度:查看框架的官方网站、论坛或社交媒体,了解开发者的活跃度和问题解答的及时性。

2. 文档和示例丰富度:一个好的测试框架应该有完善的文档和示例,方便开发人员学习和使用。

3. 第三方插件和工具支持:一个成熟的测试框架通常会有丰富的第三方插件和工具生态系统,可以提供更多扩展和辅助功能。

五、实践评估在了解了项目需求、熟悉编程语言、考虑了框架特性和社区支持后,可以进行一些实践评估,以验证框架是否适合项目。

软件测试中的自动化测试框架搭建

软件测试中的自动化测试框架搭建

软件测试中的自动化测试框架搭建自动化测试框架是软件测试中的重要工具,它可以帮助测试团队提高效率、降低成本,并确保软件质量。

在软件测试中,搭建适合的自动化测试框架是非常关键的一步。

本文将介绍软件测试中的自动化测试框架搭建过程。

首先,确定自动化测试框架的需求和目标。

在搭建自动化测试框架之前,需要明确测试的范围、测试的目的以及需要覆盖的功能模块。

根据需求来选择适合的自动化测试工具和框架,比如Selenium、Appium、Jenkins等。

其次,设计自动化测试框架的架构。

在设计自动化测试框架的架构时,需要考虑模块化、可重用性、可扩展性等因素。

可以采用Page Object模式、数据驱动测试、关键字驱动测试等方法来设计框架。

确保框架的设计是适合项目的需求和规模。

接着,编写测试用例。

在编写测试用例时,需要根据需求和设计的框架来编写相应的测试脚本。

测试用例应该覆盖到项目的所有功能和业务流程,保证测试的全面性和准确性。

然后,选择合适的集成工具和版本管理工具。

集成工具可以帮助自动化测试框架与持续集成环境进行集成,实现自动化测试的持续执行和监控;而版本管理工具可以帮助团队协作开发和管理测试脚本代码。

最后,执行和维护自动化测试框架。

执行自动化测试框架时,需要确保测试环境的稳定性,监控测试结果并及时处理失败的测试用例。

同时,定期维护和更新测试框架,保持测试用例的有效性和可靠性。

总的来说,搭建自动化测试框架是软件测试中的一项重要工作,它可以提高测试效率、降低成本,并确保软件质量。

通过合适的需求分析、框架设计、测试用例编写、集成工具选择和维护,可以有效地搭建一个稳定、可靠的自动化测试框架,为软件测试工作提供有力的支持。

移动端自动化测试框架选择指南

移动端自动化测试框架选择指南

移动端自动化测试框架选择指南一、引言随着移动设备的普及和移动应用的快速发展,移动端自动化测试框架成为了提高移动应用质量和测试效率的关键。

然而,在众多的移动端自动化测试框架中,选择合适的框架变得尤为重要。

本文将为您提供一份移动端自动化测试框架选择指南,帮助您在众多框架中找到最适合的一款。

二、目前主流的移动端自动化测试框架目前,市场上有许多主流的移动端自动化测试框架可供选择。

其中,Appium、Calabash、Selendroid和XCUITest是较为知名和普遍应用的框架。

以下对这些框架进行简要介绍:1. Appium:Appium是一款跨平台的开源自动化测试框架,支持iOS、Android和Windows平台。

它使用WebDriver协议,具有广泛的社区支持和活跃的开发者社区。

2. Calabash:Calabash是一款基于Cucumber的自动化测试框架,支持iOS和Android平台。

它具有良好的可读性和可维护性,适用于团队协作和BDD(行为驱动开发)的开发模式。

3. Selendroid:Selendroid是一款专为Android应用而设计的自动化测试框架。

它支持真机和模拟器,并提供了丰富的API和工具。

4. XCUITest:XCUITest是Apple官方推出的一款用于iOS应用的自动化测试框架。

它支持Swift和Objective-C语言,提供了强大的测试工具和API。

三、选择框架的考虑因素在选择移动端自动化测试框架时,有几个因素需要考虑:1. 支持平台:确保选择的框架能够支持您的目标平台,例如iOS和Android。

2. 编程语言:考虑框架所支持的编程语言是否适合您的开发团队和技术栈。

3. 可扩展性:选择一个具有良好扩展性和灵活性的框架,以便根据项目需求进行定制和功能扩展。

4. 社区和文档支持:选择一个有活跃社区和完善文档的框架,以便在使用过程中能够获得帮助和解决问题。

5. 可维护性:考虑框架的可读性和可维护性,以降低测试用例的开发和维护成本。

软件测试中的自动化测试框架

软件测试中的自动化测试框架

软件测试中的自动化测试框架自动化测试框架在软件测试中的应用自动化测试框架是软件测试领域的重要组成部分,它为软件测试人员提供了一种有效的方式来自动执行测试用例、生成测试报告并跟踪缺陷。

本文将探讨自动化测试框架在软件测试中的应用,并介绍一些常用的自动化测试框架。

一、什么是自动化测试框架自动化测试框架是一套用于构建和执行自动化测试的工具和库的集合。

它提供了一系列的功能,包括测试用例管理、测试脚本编写、执行和报告等。

自动化测试框架的使用可以提高测试效率、减少人工投入,并保证测试的一致性和可重复性。

二、自动化测试框架的优势1. 提高测试效率:自动化测试框架可以快速执行大量的测试用例,大大缩短测试时间,提高测试效率。

2. 提高测试覆盖率:自动化测试框架可以轻松地执行各种场景的测试用例,包括正常情况下的功能测试和异常情况下的边界测试,从而提高测试覆盖率。

3. 减少人工投入:自动化测试框架可以代替人工执行重复性的测试任务,减少人工投入,提高测试团队的工作效率。

4. 提高测试质量:自动化测试框架可以确保测试的一致性和可重复性,减少测试人员的主观因素对测试结果的影响,提高测试质量。

三、常用的自动化测试框架1. Selenium框架Selenium是一种用于Web应用程序测试的自动化测试框架。

它支持多种浏览器和操作系统,并提供了丰富的API和工具,可以实现Web界面的测试自动化。

Selenium框架可以模拟用户的操作,例如点击、输入、提交等,并通过验证页面元素的状态来判断测试结果。

2. Appium框架Appium是一种用于移动应用程序测试的自动化测试框架。

它支持iOS和Android平台,并提供了一套统一的API,可以实现移动应用程序的自动化测试。

Appium框架可以模拟用户的手势,例如滑动、点击、输入等,并通过验证应用界面的元素的状态来判断测试结果。

3. JUnit框架JUnit是一种用于Java应用程序测试的自动化测试框架。

自动化测试框架使用指南

自动化测试框架使用指南

自动化测试框架使用指南第一章:介绍自动化测试框架自动化测试是软件测试领域中一种重要的测试方法,它可以提高测试效率和准确性,节约时间和人力成本。

自动化测试框架是支持自动化测试的软件工具,它提供了一套方法和规范,用于编写、执行和管理自动化测试脚本。

本章将介绍自动化测试框架的基本概念和作用,以及常见的自动化测试框架。

第二章:选择适合的自动化测试框架在选择自动化测试框架时,需要根据项目需求和测试目标来确定最合适的框架。

本章将介绍选择自动化测试框架的几个关键因素,例如项目类型、技术栈、测试需求和团队能力等。

同时,还将介绍常见的自动化测试框架,如Selenium、Appium和Jenkins 等,对它们的特点和适用场景进行比较和分析。

第三章:搭建自动化测试框架环境在使用自动化测试框架之前,需要先搭建相应的环境。

本章将介绍如何搭建自动化测试框架的环境,包括安装必要的软件和工具,配置测试环境和设置测试数据。

同时,还将介绍常见的开发工具和集成开发环境,如Eclipse、IntelliJ IDEA和Visual Studio Code等,以及它们与自动化测试框架的集成方式和使用技巧。

第四章:编写自动化测试脚本自动化测试脚本是自动化测试框架中最重要的组成部分,也是实现自动化测试的核心。

本章将介绍如何编写自动化测试脚本,包括测试用例设计、元素定位和断言等。

同时,还将介绍常见的编程语言和脚本语言,如Java、Python和JavaScript等,以及它们在自动化测试框架中的应用和技巧。

第五章:执行和管理自动化测试执行和管理自动化测试是自动化测试框架中的重要环节,它涉及到测试的执行、结果的收集和报告的生成等。

本章将介绍如何执行和管理自动化测试,包括测试套件的管理、并行执行和持续集成等。

同时,还将介绍常见的测试管理工具和持续集成工具,如TestNG、Jenkins和Travis CI等,以及它们的功能和使用方法。

第六章:自动化测试框架的扩展和定制自动化测试框架通常具有一定的灵活性和可扩展性,可以根据项目需求进行扩展和定制。

自动化测试框架设计

自动化测试框架设计

自动化测试框架设计在软件开发过程中,确保软件质量是至关重要的。

随着敏捷开发和持续集成的普及,自动化测试已成为提高开发效率和保证软件质量的关键手段。

本文将介绍如何设计一个高效的自动化测试框架。

1. 明确测试目标在设计自动化测试框架之前,首先需要明确测试的目标和范围。

这包括确定要测试的软件功能、性能指标以及安全要求等。

明确这些目标有助于选择合适的测试工具和技术,以及定义测试用例和测试数据。

2. 选择测试工具根据测试目标,选择适合的自动化测试工具。

市场上有许多自动化测试工具,如Selenium、Appium、JUnit等,它们各有特点和适用范围。

选择工具时要考虑工具的兼容性、易用性、社区支持和成本等因素。

3. 设计测试用例设计测试用例是自动化测试框架的核心。

测试用例应该覆盖所有的功能点,并考虑到各种边界条件和异常情况。

每个测试用例应包含明确的前置条件、执行步骤、预期结果和后置条件。

此外,测试用例的设计应该易于理解和修改。

4. 构建测试环境自动化测试需要一个稳定的测试环境。

这包括配置硬件资源、安装操作系统和软件依赖、设置网络环境等。

测试环境应尽可能模拟生产环境,以确保测试结果的准确性。

5. 编写测试脚本使用选定的测试工具编写测试脚本。

测试脚本应该清晰、简洁且易于维护。

为了提高代码的可重用性,可以采用页面对象模式(Page Object Model)等设计模式来组织测试代码。

6. 集成持续集成工具将自动化测试框架与持续集成(CI)工具集成,可以实现自动化测试的持续运行。

每当代码库更新时,CI工具会自动运行测试用例并报告结果。

这有助于及时发现和修复问题。

7. 监控和优化定期监控自动化测试的结果,分析失败的原因,并对测试框架进行优化。

优化可能包括改进测试用例、调整测试环境或升级测试工具等。

8. 文档和培训编写详细的文档,记录自动化测试框架的设计和使用方法。

此外,对团队成员进行培训,确保他们能够有效地使用和维护测试框架。

构建自动化测试框架的方法

构建自动化测试框架的方法

构建自动化测试框架的方法研发高质量软件是每个软件开发团队的目标之一。

为了确保软件的功能、性能和稳定性,自动化测试被广泛应用于软件开发过程中。

构建一个高效的自动化测试框架是实现自动化测试的关键。

本文将详细介绍构建自动化测试框架的方法,并分点列出相关内容。

一、根据需求制定测试策略1. 理解应用程序的需求和功能。

2. 确定测试的目标,包括功能测试、性能测试、安全测试等。

3. 制定测试计划,并定义测试流程和阶段。

4. 确定测试环境和测试数据。

二、选择适合的自动化测试工具1. 根据测试需求选择合适的自动化测试工具,如Selenium、Appium、Junit等。

2. 了解选定工具的特点、优势和局限性。

3. 确保工具与应用程序的兼容性。

三、建立测试用例库1. 根据测试策略编写测试用例,包括正常流程、异常场景以及边界条件等。

2. 使用规范的命名方式和格式对测试用例进行分类和管理,方便后续维护和扩展。

3. 定期更新和补充测试用例,以覆盖更多的功能和场景。

四、设计可靠的测试框架架构1. 划分关键模块和功能点,构建模块化的测试框架。

2. 设计灵活的配置文件,以便于管理测试环境、测试数据和测试结果。

3. 使用适当的设计模式和编程规范,提高代码的可维护性和可扩展性。

五、实现测试脚本和测试驱动1. 根据测试用例编写测试脚本,使用选定的自动化测试工具进行脚本开发。

2. 将测试数据和测试环境集成到测试脚本中,确保测试的可重复性和一致性。

3. 设计适当的测试驱动,包括顺序执行、并发执行、分布式执行等。

六、执行自动化测试并生成测试报告1. 运行测试脚本,并记录测试过程和测试结果。

2. 分析测试结果,包括通过的测试用例、失败的测试用例以及异常情况。

3. 生成详细的测试报告,包括测试覆盖率、错误率、性能指标等。

七、持续集成和自动化部署1. 将自动化测试框架与持续集成工具(如Jenkins)集成,实现自动化测试的触发和执行。

2. 配置自动化部署流水线,将通过测试的应用程序自动部署到目标环境。

软件测试中的自动化测试框架选择与搭建提高测试效率的利器

软件测试中的自动化测试框架选择与搭建提高测试效率的利器

软件测试中的自动化测试框架选择与搭建提高测试效率的利器软件测试中的自动化测试框架选择与搭建 - 提高测试效率的利器自动化测试在软件开发过程中起着至关重要的作用,它可以提高测试的覆盖率,减少手动测试的工作量,提高测试效率。

而选择和搭建适合的自动化测试框架则是实现高效自动化测试的关键。

本文将探讨在软件测试中如何选择和搭建自动化测试框架,以提高测试效率。

一、什么是自动化测试框架自动化测试框架是指为了支持自动化测试而构建的测试环境和工具的集合。

它提供了一套规范和方法,用来管理测试用例、执行测试、生成测试报告等重要功能。

一个好的自动化测试框架不仅仅能够简化测试工程师的工作,还能够提高测试的可靠性和稳定性。

二、自动化测试框架的选择原则在选择自动化测试框架时,需要考虑以下几个关键原则:1.兼容性:选择支持多种操作系统和多种编程语言的测试框架,以便能够适应不同的测试环境和开发需求。

2.易用性:一个好的自动化测试框架应该易于学习和使用,测试工程师能够快速上手,并且编写简洁、易懂的测试脚本。

3.稳定性:选择经过大规模应用并有较为成熟的测试框架,确保其在各种场景下的稳定性和可靠性。

4.扩展性:考虑到软件开发的不断演进和变化,选择支持扩展和定制的测试框架,以应对新的测试需求和技术挑战。

5.社区支持:选择有活跃的社区和强大的支持团队的测试框架,能够及时解决遇到的问题,并获取最新的功能更新和Bug修复。

三、常见的自动化测试框架在软件测试领域,有许多优秀的自动化测试框架可供选择。

下面将简要介绍几个常见的自动化测试框架:1. Selenium:Selenium是目前最流行的Web应用自动化测试框架。

它支持多种主流的浏览器和操作系统,提供了丰富的API和工具,可以实现自动化测试用例的编写、执行和管理。

2. Appium:Appium是一款用于自动化移动应用程序测试的框架。

它支持iOS和Android等多种移动平台,可以通过编写简单的测试脚本实现应用的自动化测试。

自动化测试框架(转载)

自动化测试框架(转载)

自动化测试框架(转载)自动化测试框架是软件测试中的重要工具,它可以帮助测试人员提高测试效率、降低测试成本,同时也能够提高软件质量。

本文将介绍自动化测试框架的概念、优势、种类、选择和实施方法。

一、概述1.1 自动化测试框架是一种软件工具,用于自动化执行测试用例、生成测试报告和管理测试过程。

1.2 自动化测试框架通常包括测试执行引擎、测试脚本语言、测试数据和测试结果分析等组成部分。

1.3 自动化测试框架的目的是提高测试效率、减少人力成本、提高测试覆盖率和准确性。

二、优势2.1 提高测试效率:自动化测试框架可以快速执行大量测试用例,节省测试人员的时间和精力。

2.2 降低测试成本:自动化测试框架可以减少人力成本,提高测试的可重复性和一致性。

2.3 提高软件质量:自动化测试框架可以增加测试覆盖率,发现更多的缺陷,提高软件的质量。

三、种类3.1 数据驱动测试框架:基于数据驱动的测试框架,可以通过不同的测试数据来执行相同的测试用例。

3.2 关键字驱动测试框架:基于关键字的测试框架,可以通过关键字来描述和执行测试用例。

3.3 混合驱动测试框架:结合数据驱动和关键字驱动的测试框架,可以更灵活地执行测试用例。

四、选择4.1 根据项目需求:选择适合项目需求的自动化测试框架,可以提高测试效率和准确性。

4.2 技术支持:选择有技术支持和社区支持的自动化测试框架,可以更好地解决问题和学习。

4.3 成本考虑:选择成本适中的自动化测试框架,可以降低测试成本并提高ROI。

五、实施方法5.1 设计测试用例:根据需求设计测试用例,并编写测试脚本。

5.2 执行测试用例:使用自动化测试框架执行测试用例,并生成测试报告。

5.3 分析测试结果:分析测试报告,发现和修复缺陷,持续改进测试过程。

总结:自动化测试框架是软件测试中的重要工具,通过选择合适的框架和实施方法,可以提高测试效率、降低测试成本,同时也能够提高软件质量。

希望本文能够帮助读者更好地了解和应用自动化测试框架。

自动化测试框架(转载)

自动化测试框架(转载)

自动化测试框架(转载)自动化测试框架(转载)引言概述:自动化测试框架是软件测试中的重要组成部分,它能够提高测试效率、降低测试成本,并确保软件质量。

本文将介绍自动化测试框架的定义、优势以及常见的五个部分:测试脚本开发、测试数据管理、测试执行与结果分析、错误处理和报告生成。

一、测试脚本开发:1.1 脚本语言选择:选择适合项目的脚本语言,如Python、Java等。

根据项目需求和开发团队的技术背景,选择易于维护和扩展的脚本语言。

1.2 脚本编写规范:制定统一的脚本编写规范,包括命名规则、注释要求、代码结构等。

规范的脚本编写能够提高代码的可读性和可维护性。

1.3 脚本框架设计:设计合理的脚本框架,包括模块化设计、关键字驱动等。

良好的脚本框架能够提高脚本的复用性和可扩展性。

二、测试数据管理:2.1 数据准备:根据测试需求,准备测试数据。

测试数据可以包括输入数据、预期结果、边界值等。

合理的数据准备能够模拟真实场景,提高测试覆盖率。

2.2 数据管理:建立数据管理系统,包括数据录入、存储、更新和删除等功能。

数据管理系统能够方便地管理测试数据,提高数据的可用性和一致性。

2.3 数据驱动:使用数据驱动的方式进行测试,将测试数据与测试脚本分离。

数据驱动能够提高测试的灵活性和可维护性。

三、测试执行与结果分析:3.1 测试执行环境:搭建适合项目的测试执行环境,包括硬件设备、操作系统、测试工具等。

合理的测试执行环境能够保证测试的准确性和稳定性。

3.2 执行测试用例:根据测试计划,执行测试用例。

测试用例应该覆盖项目的核心功能和边界条件,以确保软件的稳定性和可靠性。

3.3 结果分析与反馈:分析测试结果,及时反馈测试问题。

对测试结果进行统计和分析,发现问题并及时解决,以提高软件的质量和用户体验。

四、错误处理:4.1 异常处理:设计合理的异常处理机制,对测试过程中的异常情况进行捕获和处理。

合理的异常处理能够保证测试的稳定性和可靠性。

构建自动化测试框架:提升软件开发质量与效率

构建自动化测试框架:提升软件开发质量与效率

构建自动化测试框架:提升软件开发质量与效率自动化测试框架是现代软件开发不可或缺的一部分,它能有效地提升软件开发质量与效率。

一个良好的自动化测试框架应该具备以下几个重要特性:1.可靠性:自动化测试框架应该能够稳定地执行测试用例,并能够正确地检测出软件中的错误和缺陷。

框架的稳定性对于连续测试和长时间运行非常重要。

2.灵活性:框架应该能够适应多种测试需求,包括单元测试、集成测试和端到端测试等。

它应该具备可配置的参数和灵活的测试用例组织方式,以适应不同的场景。

3.可扩展性:框架应该能够方便地扩展,以支持新的测试技术和工具。

例如,可以通过插件机制来集成新的测试工具和应用程序接口。

框架的可扩展性可以为开发人员提供更多的选择和灵活性。

4.易用性:框架应该具备容易上手的特性,以便开发人员快速上手并使用。

它应该提供友好的用户界面和清晰的文档,以便开发人员了解如何编写和运行测试用例。

自动化测试框架的建设需要经历以下几个关键步骤:1.确定测试目标和范围:在开始构建自动化测试框架之前,首先需要明确测试的目标和范围。

不同的测试类型有不同的测试需求,因此需要根据实际情况进行选择和规划。

2.选择合适的测试工具和技术:根据测试目标和范围,选择适合的自动化测试工具和技术。

例如,对于单元测试,可以选择JUnit或者TestNG;对于端到端测试,可以选择Selenium或者Appium等。

3.设计测试用例和测试数据:根据测试目标和范围,设计适合的测试用例和测试数据。

测试用例应该覆盖软件的功能和边界条件,并应该能够模拟真实的使用场景。

4.搭建测试环境:搭建合适的测试环境,包括测试服务器、测试数据库和测试设备等。

测试环境的搭建应该与实际生产环境尽可能相似,以确保测试的有效性和准确性。

5.编写测试脚本和代码:根据测试用例和测试目标,编写相应的测试脚本和代码。

测试脚本可以使用各种编程语言编写,如Java、Python或者JavaScript等。

模块化软件测试自动化框架的设计与实现

模块化软件测试自动化框架的设计与实现

模块化软件测试自动化框架的设计与实现一、模块化软件测试自动化框架概述随着软件行业的快速发展,软件测试的重要性日益凸显。

模块化软件测试自动化框架是一种高效的测试解决方案,它通过将测试过程分解为的模块,实现测试任务的自动化执行,从而提高测试效率和质量。

本文将探讨模块化软件测试自动化框架的设计原则、关键技术以及实现方法。

1.1 模块化软件测试自动化框架的核心概念模块化软件测试自动化框架的核心概念是将复杂的测试任务分解为多个的模块,每个模块负责特定的测试功能。

这种模块化的设计使得测试框架具有高度的灵活性和可扩展性,能够适应不同软件项目的需求。

1.2 模块化软件测试自动化框架的设计原则在设计模块化软件测试自动化框架时,需要遵循以下原则:- 可重用性:模块应设计为可重用,以便在不同的测试场景中使用。

- 可扩展性:框架应支持轻松添加新的模块,以适应不断变化的测试需求。

- 低耦合性:各个模块之间应保持低耦合,以便于开发和维护。

- 高内聚性:每个模块应具有高度相关的功能,以提高模块的可维护性和可测试性。

二、模块化软件测试自动化框架的关键技术模块化软件测试自动化框架的实现依赖于一系列关键技术,这些技术共同支撑框架的高效运行。

2.1 测试用例管理测试用例管理是自动化框架中的基础模块,负责测试用例的创建、存储、检索和执行。

它通常包括以下功能:- 测试用例的创建和编辑。

- 测试用例的分类和标签管理。

- 测试用例的版本控制。

- 测试用例的执行和结果记录。

2.2 测试数据管理测试数据管理模块负责测试数据的生成、存储和管理。

它需要支持以下功能:- 测试数据的生成,包括静态数据和动态数据。

- 测试数据的存储,支持多种数据格式和存储介质。

- 测试数据的隔离,确保测试环境的性。

- 测试数据的重用,提高测试效率。

2.3 测试执行引擎测试执行引擎是自动化框架的核心,负责驱动测试用例的执行。

它需要具备以下特性:- 支持多种编程语言和测试工具。

自动化测试框架(转载)

自动化测试框架(转载)

自动化测试框架(转载)自动化测试框架(转载)引言:自动化测试框架是软件测试过程中的关键组成部分,它能够提高测试效率、降低测试成本,并提供可靠的测试结果。

本文将介绍自动化测试框架的定义、优势以及常见的五个部分,分别是测试脚本编写、测试数据管理、测试执行、测试结果分析和报告生成。

一、测试脚本编写:1.1 测试脚本语言选择:根据项目需求和技术栈选择合适的测试脚本语言,如Python、Java、C#等,以确保脚本编写的灵活性和可维护性。

1.2 测试脚本设计模式:采用设计模式,如Page Object模式、数据驱动模式等,提高测试脚本的可读性和可扩展性。

1.3 测试脚本框架封装:将常用的测试脚本功能进行封装,如日志记录、异常处理、浏览器驱动管理等,提高测试脚本的复用性和稳定性。

二、测试数据管理:2.1 测试数据准备:根据测试用例的需求,准备合适的测试数据,包括输入数据、预期结果等,以保证测试的全面性和准确性。

2.2 测试数据管理工具:使用测试数据管理工具,如Excel、数据库等,对测试数据进行统一管理,方便测试用例的编写和维护。

2.3 数据驱动测试:通过将测试数据和测试脚本分离,实现数据驱动测试,提高测试用例的可维护性和扩展性。

三、测试执行:3.1 自动化测试集成:将自动化测试框架与持续集成工具(如Jenkins)进行集成,实现自动触发测试、自动化部署等,提高测试的效率和稳定性。

3.2 并行执行测试:通过多线程或分布式执行测试,提高测试执行的速度,缩短测试周期。

3.3 测试执行管理:对测试执行过程进行监控和管理,包括测试进度、测试结果等,以及错误日志的收集和分析,方便问题的定位和修复。

四、测试结果分析:4.1 测试结果收集:将测试执行的结果进行收集和存储,包括测试通过率、失败用例等,以便后续的分析和报告生成。

4.2 缺陷管理:将测试中发现的缺陷进行记录和管理,包括缺陷的分类、优先级、状态等,方便开发人员进行问题修复。

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I.J. Modern Education and Computer Science, 2017, 5, 43-49Published Online May 2017 in MECS (/)DOI: 10.5815/ijmecs.2017.05.06Proposed Automated Framework to SelectSuitable Design PatternM. Rizwan Jameel Qureshi and Waleed Al-GeshariFaculty of Computing and Information Technology, King Abdulaziz University, Jeddah, Saudi ArabiaE-mail: rmuhammd@.sa, waleedalgeshary@Abstract—Many design patterns are available in the existing literature. Due to the availability of the enormous quantity of design patterns, it is extremely hard for a developer to find the suitable design pattern to address the problem. An experienced developer can even face problem to select the appropriate pattern for a specific problem and it is no man's land for junior developers. This paper proposes a novel framework that will generate problem-related questions to a developer to find suitable design pattern using a repository. The answers to these questions can guide developers to select the suitable design patterns. This paper uses the questionnaire as a data collection instrument to conclude the results. The results are found supportive indicating that the proposed framework will solve the problem in hand.Index Terms—Design patterns, repository, programming, automated framework.I.I NTRODUCTIONDesign patterns are reusable solutions to the occurring software design problems. It is a template or description to solve problems as per the requirements of projects and needs of companies. Many design patterns are introduced after the Gang of Four (GoF) publishes a book (Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software) in 1994. The GOF defines 23 patterns allowing programmers to resolve their problems. The GOF defines name of each pattern to facilitate communication, specific problem in the context of application to apply, solution, and consequences of applying a pattern with respect to results and tradeoffs. The design patterns are divided into three types i.e., creational, structural and behavioral. It is recommended that quality of developed software is increased using design patterns like ease in maintenance, reuse and flexibility to update and upgrade [1]. Many studies are reported to reflect the importance of design pattern on software development using case study, survey and simulation research methods. A further investigation is required to estimate that how much cost, time, effort and resources consume to select a suitable pattern [2].It merely depends on the experience of the developers to determine the suitable design pattern for a specific problem. Moreover, for the novice programmers, it is extremely hard to find the appropriate pattern as per the problem in hand. Many researchers are trying to find ways to select suitable design pattern for specific situations. Based on problem domain context, Intakosum and Muangon [3] propose a model for programmers to access the suitable design patterns to solve design problems. The proposed model [3] is composed of two parts, the analysis, and the calculation of index weight. The proposed model tested by creating document indexes from GOF design patterns descriptions. These indexes and their weights stored in the database and tested based on 105 queries. The result of this approach is limited to the matching between document, query indexes, and index weight. To improve this model, it needs to performing a query analysis that using techniques such as syntactic, semantic analysis, and case-based reasoning.In this paper, an attempt is made to study the existing literature to identify the problems relevant to selecting suitable design patterns. The design pattern problem is addressed by proposing a novel framework to automate the process of pattern selection. The proposed framework will make it easy to software development teams to choose the most appropriate design patterns using a repository.The paper is organized as follows. Section 2 outlines the related work. Section 3 defines the problem. Section 4 presents the details of the proposed solution. Section 5 validates the proposed solution.II.R ELATED W ORKDesign pattern definition language (DPDL) is proposed to help developers to implement and share design patterns [4]. DPDL is developed using XML and it can be utilized to define design patterns. By a combination of a natural language, design languages are introduced to define design patterns such as UML. DPDL is easy to use and easy to understand. It gives a clear description of the pattern and it can be extended. DPDL lacks in formalism, and it is difficult to recognize design patterns by using DPDL from source code. It requires translating the code into XML to parse and identify patterns. DPDL is validated through simulation using two open source tools [4]. DPDL also needs tool support to extend and enhance. Smith and Plante [5] develop a tool so that a programmer can dynamically search for signs using a particular design pattern. The suitable recommendations are provided to a programmer during code development.A format is developed by representing both the structural and behavioral requirements of these patterns. This format is flexible but somehow it is limited in the types ofbehaviors and structures. In order to expand the patterns, it requires the determination and modulation of more anti-patterns to tool up the recommendations for more design patterns.Nahar and Sakib [6] present anti-pattern based design pattern recommended (ADPR). ADRP discovers anti-patterns and recommends identical design patterns by using design diagrams. It is only designed to address abstract factory pattern and it also contrasts to the code-based recommender. A prototype of ADPR is implemented in Java to validate the proposed research [6]. The existing anti-patterns use the source code to perform comparative analysis. Presently, the proposed tool needs more work to be extended for other design patterns and generalize the process [6].The intelligent solutions to a specific software problem are design patterns. The main problem with this approach is the indexing. Therefore, the searching tools for design patterns are needed to solve this problem. Muangon and Intakosum [7] propose a model to solve the indexing problem integrating case-based reasoning (CBR) and formal concept analysis (FCA). This model offers a technique that allows experts to regulate indexes. In addition, it provides a method that keeps the new experiences to solve similar problems those are to be searched in future. Muangon and Intakosum [7] evaluate their research using prototype technique.Birukou et al. [8] present system for implicit culture support (SISC) to select the appropriate patterns for a specific design problem. It depends on the history decisions that are already taken by other programmers. SISC uses the implicit culture (IC) that supplies recommendations on design patterns. The proposed approach, by Birukou et al. [8], is validated by conducting experiments and it can be enhanced to provide support using advanced recommendation scenarios.Hasheminejad and Jalili [9] propose a method to identify suitable design patterns. The proposed method is an input design patterns depend on the classification of the text. These inputs are the problem of several design patterns. This method starts in two steps i.e., start to learn the patterns and retrieving the appropriate pattern to a specific situation that is textually described. Kampffmeyer and Zschaler [10] propose design pattern intent ontology (DPIO). The objective is to formulate and classify the GOF design patterns by their intents. The large number of the patterns are available that makes it hard for developers to find the useful patterns to solve certain design problems. Hence, it also requires tools support to search and find the appropriate design pattern to a certain problem. Kampffmeyer and Zschaler [10] develop Wizard that enables developers to find the applicable design patterns. The Wizard is a stand-alone application. It needs to be integrated with CASE tools to integrate the pattern.According to the typical of helping the beginner designers, Diaz et al. [11] propose a recommendation system that integrates into a visually for the pattern named VEISIG. This module depends on the cooperative filtering. The information is formulated by expert users of both patterns language and the solutions. The goals organized in design views as assembly, routing, demonstration, personalization, and protection. The system begins rating the design patterns, which are not in the first selection. When all ratings are acquired, the algorithm selects the pattern that has the highest rating. Critically, the recommendation process in this approach is not transparent to the end users.Cinn´eide and Nixon [12] develop a new methodology to apply on a set of patterns (from GOF design patterns). This methodology elaborates creational patterns but it is not supporting structural and behavioral patterns. The proposed methodology is effective only if the programmer has a clear rational model.Dong et al. [13] propose an approach to identify the design patterns based on the description of their structure including pattern matrix and weight. This approach consists of various phases: the first phase- the structural, second phase- the behavioral and third phase- the semantic analyses to minimize fake positives. Dong et al.[13] develop tools called DP-Miner to prove this research. DP-Miner calculates the weight of both matrix and classes to show the relation between them using Java packages. Further, Dong et al. [13] describe to select a pattern based on its behavioral, structural, and semantic analyses. It is a good idea to use data mining matrix algorithms to compute and store design pattern. The data mining algorithm matches a pattern based on the matrix and weight of the system.Berghe et al. [14] introduce inductive logic programming techniques to choose the appropriate software patterns. These techniques depend on the concise relational models. The big challenge is to design a suitable formal language to represent requirements of the software in a relative learning framework. Issaoui et al. [15] present approach that helps designers during the design process. It helps the designer to select a suitable design pattern. The recommendation patterns guide a suitable design pattern by the number of semantic standard and retrieval of the design pattern intents. Alencar et al. [16] propose component based approach to describe the design patterns to reuse components. The research related to design patterns is supported by limited empirical evaluations [16].Five patterns are described i.e., Decorator, Composite, Abstract Factory, Observer and Visitor [17]. Design patterns are effective when simple solution is preferred. It is extremely beneficial for the developers to adopt common sense approach to select suitable pattern. Prechelt and Liesenberg [18], Juristo and Vegas [19], Nanthaamornphong and Carver [20] and Krein et al. [21] repeat the same research setting that is conducted for experiment name PatMain in [17] to generalize the results but with a different tool. Thirteen students take part in the case studies those are conducted by Prechelt and Liesenberg [18]. Two case studies are performed by Juristo and Vegas [19] to develop two software systems. The results are replicated that are produced in PatMin [17] to confirm the validity of research.Juristo and Vegas [19]address Abstract Factory, Composite and Decorator patterns. Nanthaamornphong and Carver [20] address Observer, Visitor, Decorator and Composite. Nanthaamornphong and Carver [20] include eighteen students in the case study. Nanthaamornphong and Carver [20] results are dissimilar from the results of PatMin [17]. Krein et al. [21] study is based on Decorator, Composite and Abstract Factory patterns.Table 1. Summary of the Existing LiteratureThe consequence of using design patterns on software development are discussed by performing experiments using JHotDraw software system [22]. It is concluded that design patterns have firm positive effect in improving the efficiency of software development and maintenance. A comprehensive literature review is completed to map and analyze the experimental data about GOF patterns [23]. The existing studies are inefficient to conclude the results that there is coherence between use of design patterns and the resultant software quality. A similar study is conducted to find the effect of GOF design patterns on four software quality attributes i.e., ability to maintain, flexibility, efficiency and correctness [24]. The outcome of the study infers that the effect of design patterns over ability to maintain, flexibility and correctness is adverse but efficiency is improved [24].An empirical study is performed to examine the impact of selecting appropriate design patterns by developers on the functionality quality attribute [25]. The results are found encouraging and it show that though there is chance of misappropriation while selecting design patterns but use of design pattern have profound effect on software development and maintenance.A study is presented that how to select a suitable design pattern using a collaborative tool to guide [2]. The collaborative tool contains a set of matching criteria and rules. The research is in its preliminary stage to drive ample results. The proposed tool needs to be tested in an industrial setting to judge its effectiveness. The impact of design patterns on quality attributes is illustrated using mathematical modeling and metrics [26]. Multiple case studies are conducted using open-source software to conclude the results. A decision support system (DSS) is developed to facilitate the developers to select the appropriate design pattern as per the requirements [26]. The proposed DSS needs to select pattern at issue, size of software and requirements regarding quality attributes. The results show increase in reusability and low maintenance if design patterns approach is followed while developing software in an organization. Alghamdi and Qureshi [27] measure the relative ratio between design patterns and software maintenance. A tool is also proposed to simulate the scenarios to evaluate the results. The limitations of existing literature are illustrated in Table 1.III.P ROBLEM S TATEMENTThe huge amount of the design pattern that available makes the developers confused for which design patterns should select to solve their problem. So, the question of this paper is as follows [13-14].What are the methodologies that help developers to select the appropriate design pattern to solve their problem?IV.T HE P ROPOSED S OLUTIONA developer faces serious issues while looking for a suitable design pattern to address requirement. In thisresearch, we propose a novel framework to address this problem as shown in fig. 1. The proposed framework provides a way to select appropriate design pattern based on the attributes of the design pattern that are mentioned by Gang of Four authors (GOF) [1]. The attributes are pattern name, intents, descriptions, applicable, and structure. These elements help the developers to identify the suitable design pattern that can be the better solution of their problem. According to the GOF, the most attributes of the design pattern are shows in Table 2 [27].Table 2. Design Pattern AttributesFig.1. The proposed Framework .The GOF Team divides the patterns into three types: A) Creational pattern, B) Structural patterns, and C) Behavioral patterns. This classification spends time for a developer who is looking for the design pattern. The proposed framework addresses the problem in hand by defining three goals.Goal 1. Identify the relation between design patterns and the problem of a developer.Goal 2. The experience of a developer.Goal 3. The effectiveness of design patterns.A. Goal 1- Identify the relation between the design patterns and the problem of a developer.To find the relation between a design pattern and the developer problem, need to understand the problem and match with the design pattern based on Design pattern attributes. It will select mare than one design pattern at the beginning. The pattern with the highest matching will be selected from the GOF repository. To make it easier for the beginner developer, this is the core of our research creates the new repository. The new repository stores all problems and design patterns that solve those problems. For the beginner developer, they need to check the new repository first, if found a similar problem then display its suitable design pattern, if not found a similar problem, in this case, needs to check the GOF repository (Original repository).The criteria to select design pattern from GOF repository depend on answering some questions. These questions build according to the properties of the design patterns. Based on the developer answer, the system decides which design pattern is suitable to the defined problem.B. Goal 2- The experience of a developer.Developers can be categorized based on their experiences. 1) Expert Developer. 2) Beginner Developer.There is a relation to select appropriate design pattern and developer experience. It shows how long time they spent for searching to select the pattern. The expert developer can easily find a solution based on his experience but the beginner takes a long time to find a solution. To benefit from the expert developer for creating the new repository to store all problems and select design pattern. It will help the junior developer for selecting the similar problem.C. Goal 3- The effectiveness of design patterns.The effectiveness is the impact of the solution that provided by design pattern. Most of the developers using design patterns to solve problems. This shows how the patterns effectively in software developments. This methodology will formalize depend on the questionnaire that will spread to the developers and students in the college of computer science, and gather the answers to validates our goals.V. V ALIDATIONThis research uses the survey methods to validate the proposed solution. The questionnaire consists of 13 questions covers three goals: the first goal is the relation between the design patterns and the developer problem, the second goal is developer experience, and the thirdIf foundNo Define problemNew Repository for similar problemOriginal Repository GOFDisplay questions to match between developer’s problem and design patternDisplay the selected designpattern Display the similar problemsYesCheckDevelopergoal is the effectiveness of the design patterns. The questions are answered using the likert scale that is ranging from 1 to 5. ∙ Very low effect indicating 1 ∙ Low effect indicating 2∙ Nominal/Average effect indicating 3 ∙ High effect indicating 4∙ Very high effect indicating 5A. Cumulative Analysis of Goal 1.Cumulative responses of the Goal 1, ‘Identify t he relation between design patterns and the problem of a developer ’, are shown in Table 3.50% of the responses were in favor of Goal 1, of which 36% agreed while 13.9% strongly agreed to the effects of the proposed framework in helping to identify the relation between the design pattern and the problem of a developer. 34.4% of the cumulative responses were neutral while 15.5% of the participants were not in favor of it. 8.5% of the respondents disagreed and 6.9% of the software engineers strongly disagreed to Goal 1 as shown in fig. 2.Table 3. Cumulative Frequency Analysis of goal 1Fig.2. The Cumulative Analysis of Goal 1.B. Cumulative Analysis of Goal 2.Cumulative responses of the Goal 2 (The experience of a developer) were shown in Table 4. According to Table 4, 18.5% of the responses were in favor of Goal 2 of which 1.6% strongly agreed and 16.9% agreed to it. 51.6% of the respondents were not in favor of Goal 2. 26.6 of the software engineers were disagreed while 25% of the participants were strongly disagreed to Goal 2. Responses which remained neutral were 29.84% as shown in fig. 3.Table 4. Cumulative analysis of goal 2Fig.3. The Cumulative Analysis of Goal 2.C. Cumulative Analysis of Goal 3.Cumulative responses of the Goal 3 were shown in Table 5. Table 5 showed that 47.2% of the responses agreed with goal 3 in which 6.4% of the software engineers strongly agreed and 40.8% of the professionals agreed with it. 40% of the responses remained neutral for Goal 3. 11.8% of the responses were not in favor of the Goal 3 as shown in fig. 4.Table 5. Cumulative Frequency Analysis of goal 3Fig.4. The Cumulative Analysis of Goal 3.D. Final Cumulative Analysis of Three Goals.Cumulative responses of the three goals were shown in Table 6. Table 6 showed that 38.5% of the responses agreed with 3 goals in which 7.3% of the software engineers strongly agreed and 31.2% of the professionals agreed to it. 35% of the responses remained neutral for 3 goals. A total of 26.2%responses disagreed with the three Goals, of which, 15.6% of the respondents disagreed while 10.6% of the softwareengineers strongly disagreed with the 3 Goals as shown in fig. 5.Table 6. Cumulative Frequency Analysis of 3 GoalsFig.5. The Cumulative Analysis of 3 Goals.VI.C ONCLUSIONDesign patterns are the repeatable solutions to the software design problems. The developers use the design pattern to solve their problem and to increase the efficiency of their project. The main problem that faces the experience and inexperience developers is how to select the appropriate pattern to a given problem. This paper proposed a novel framework that returns the suitable design pattern to the developer's problem. The result of this paper is validated by questionnaire cover three goals: the relation between the design patterns and the developer problem, the experience of a developer and the effectiveness of design patterns. The proposed framework is validated in using a survey, and it is supported by 40% of the respondents. The results indicate that the proposed framework is acceptable, practical and applicable for software development companies. It is anticipated that the illustrated work will encourage software companies to implement the proposed framework to select suitable design pattern to enhance the organizational productivity. As future work, we would like to build a project to test the proposed solution and prove it.R EFERENCES[1]Gamma, E., Helms, R., Johnson, R., Vlissides, J., ‘DesignPatterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software’ (Addison-Wesley Professional, Reading, MA, 1995). [2]Nadia, B., Kouas, A. and Ben-Abdallah, H., ‘A designpattern recommendation approach’.Proc. of CORD Conference, 2011, pp. 590- 593.[3]Intakosum, S., and Muangon, W., ‘Retrieving model fordesign patterns’. ECTI Transactions on Computer and Information Technology (ECTI-CIT), 2007, 3, (1), pp.51-55. [4]Khwaja, S. and Alshayeb, M., ‘Towards design patterndefinition language’. Software: Practice and Experience,2013, 43, (7), pp. 747-757.[5]Smith, S. and Plante, D. R., ‘Dynamically RecommendingDesign Patterns’. Proc. of the 24th InternationalConference on Software Engineering and KnowledgeEngineering (SEKE), 2012, pp. 499–504.[6]Nahar, N., and Sakib, K., ‘ACDPR: A RecommendationSystem for the Creational Design Patterns Using Anti-patterns’. Proc. of 23rd International Conference onSoftware Analysis, Evolution, and Reengineering(SANER), 2016, pp. 4-7.[7]Muangon, W. and Intakosum, S., ‘Case-based Reasoningfor Design Patterns Searching System’. InternationalJournal of Computer Applications, 2013, 70, (26), pp. 16-23.[8]Birukou, A., Blanzieri, E. and Giorgini, P., ‘Choosing theright design pattern: an implicit cultural approach’(Technical Report, University of Trento, Italy, 2006). [9]Hasheminejad, S.M.H. and Jalili, S., ‘Design patternsselection: An automatic two-phase method’. Journal ofSystems and Software, 2012, 85, (2), pp.408-424.[10]Kampffmeyer, H., and Zschaler, S., ‘Finding the patternyou need: The design pattern intent ontology’. 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He is also honoured as a best researcher in Computer Science discipline from seven campuses of COMSATS Institute of Information Technology, Pakistan in 2008.Waleed M. Al-Geshari received the Bachelor degree in Information Technology from King Abdulaziz University, Jeddah, Saudi Arabia in 2012 and currently, is a Master degree student in King Abdulaziz University, Jeddah, Saudi Arabia.How to cite this paper: M. Rizwan Jameel Qureshi, Waleed Al-Geshari,"Proposed Automated Framework to Select Suitable Design Pattern", International Journal of Modern Education and Computer Science(IJMECS), Vol.9, No.5, pp.43-49, 2017.DOI: 10.5815/ijmecs.2017.05.06。

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