必看 | 軟件測試經典10題（含答案）軟件測試員

選擇題 1. （單選）當需要對某個系統進行測試的時候，應該從哪些方面來設計測試用例？ A. 功能驗證 B. 性能相關的驗證 C. 兼容性相關的驗證 D. 安全性相關的驗證 E. 以上全是...

必看 | 軟件測試經典10題（含答案）
我們精選了一下網友答案：

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選擇題

1. （單選）當需要對某個系統進行測試的時候，應該從哪些方面來設計測試用例？

A. 功能驗證

B. 性能相關的驗證

C. 兼容性相關的驗證

D. 安全性相關的驗證

E. 以上全是

2. （多選）軟件測試過程中，測試數據準備的痛點有哪些？（多選）

A. On-the-fly 測試數據準備的時間消耗

B. Out-of-box 測試數據的“臟數據”

C. 測試數據本身組合的復雜性和多樣性

D. 性能測試數據準備的時間消耗

E. 微服務化后，跨多個微服務的數據準備缺乏完整的知識體系

F. 微服務化后，測試數據準備的環境依賴性

3. （單選）無頭瀏覽器的主要應用場景是？

A. 網絡爬蟲

B. GUI 自動化功能測試

C. 頁面監控

D. 以上全是

4. （單選）以下不屬于 API 測試工具的是哪個？

A. Postman

B. SoapUI

C. JMeter

D. Selenium

5. （單選）以下屬于移動應用測試的工具是哪個？

A. Appium

B. UFT

C. TestNG

D. LoadRunner

問答題

1、GUI 自動化測試腳本分層設計的最佳實踐是怎么樣？

2、多個 API 連續調用的測試用例的難點是什么？你是如何來解決的？

3、單元測試中，樁函數和 Mock 函數用來解決什么問題，兩者又有什么區別？

4、性能壓測過程中，當面對大量并發用戶調用的時候，服務器端 CPU 的使用率是高好還是低好？為什么？

5、當需要在盡可能短的時間內完成大量 GUI 自動化測試用例的執行時，業界主流的解決方案是什么？

答案與解析

1. （單選）答案：E

解析：除了要考慮顯示的功能性需求外，還要涉及安全性、性能、兼容性等非功能性需求的驗證。

2. （多選）答案：ABCDEF

解析：關于現在流行的微服務模式，由于每個單一功能的服務都是獨立分開部署的，所以我們在準備測試數據時，還可能會遇到諸如環境依賴、跨多個微服務的數據準備缺乏完整的知識體系等問題。

3. （單選）答案：D

解析：無頭瀏覽器的主要應用場景，包括 GUI 自動化測試、頁面監控以及網絡爬蟲這三種。

4. （單選）答案：D

解析：Selenium 屬于 GUI 自動化測試工具。

5. （單選）答案：A

解析：UFT（以前的 QTP）屬于一款 GUI 測試工具，LoadRunner 屬于性能測試工具。而 TestNG 是一個用來簡化廣泛的測試需求的測試框架，適用于從單元測試到集成測試階段的測試。

Appium 則是一款很好用的移動測試工具。

6. GUI 自動化測試腳本分層設計的最佳實踐是怎樣的？

考點分析：GUI 自動化測試腳本的分層設計原理。

答案與解析：

大量 GUI 自動化測試能夠成功的關鍵，就在于腳本的分層設計。而腳本分層設計的核心思想就是模塊化。

首先，我們需要對頁面進行抽象，形成頁面對象模型。在這樣的測試用例中，你看到的都是類似于 XXXPage.YYYComponent.ZZZOperation 的語句。它們和實際的手工測試可以建立一一對應的關系，用通俗的話語來講，就是某某頁面上的某某元素，執行了某某操作。

接下來，為了使 GUI 自動化測試腳本更加符合業務場景的描述，同時進一步提高腳本的封裝性和可重用性，就需要引入業務流程腳本的概念。這里，業務流程和實際的業務流程也是一一對應的關系。這樣，測試用例就可以通過調用業務流程腳本來實現，測試用例本身的可讀性以及可維護性也會更好。同樣地，業務流程腳本，也是基于頁面對象模型實現的。

7. 多個 API 連續調用的測試用例設計難點是什么？你是如何解決的？

考點分析：多個 API 連續調用時，前后兩個 API 之間的參數傳遞。

答案與解析：

單個 API 測試并不難，難的是多個 API 的連續調用，并且后一個 API 的參數值使用的是前一個 API 調用的返回結果，這就要求多個 API 調用之間可以方便地進行參數傳遞。一個最典型的場景就是，前一個 API 調用會返回一個有效的 token，后一個 API 調用需要帶著這個 token 才能調用成功。

為了解決這個問題，一般來講有三種處理方法：

第一種方法是，手工復制前一個 API 返回結果中的某個值，然后粘貼給后一個 API 作為輸入參數。當然，這是最基本的方法，但是效率太低，而且無法實現自動化。

第二種方法是，使用基于代碼的 API 測試框架。由于此時所有的測試邏輯都是通過代碼來實現的，因此可以很容易地實現 API 之間的參數傳遞。

第三種方法是，借助于類似 HttpRunner 之類的已有 API 測試框架。此類框架可以通過關鍵字，很方便地將前一個 API 的返回值中的某個值傳遞給下一個 API 作為輸入參數。

8. 單元測試中，樁函數和 Mock 函數主要用來解決什么問題？這兩者又有什么區別呢？

考點分析：理解樁函數和 Mock 函數的本質區別。

答案與解析：

當被測函數中調用了第三方的函數時，我們一般會采用樁函數或者 Mock 函數來模擬這些第三方函數，以此來實現被測函數的高代碼覆蓋率。可以說，樁函數和 Mock 函數的使用大大方便了單元測試的開展，同時也解決了單元測試的代碼耦合性問題。

但是，這兩者到底有什么區別呢？

通俗來講，如果你的測試驗證是在被測函數中進行的，那么此時你使用的就是樁函數；而如果你的測試驗證是在被模擬的函數中進行的，那么這個被模擬的函數就是 Mock 函數。

9. 性能壓測過程中，當面對大量并發用戶調用的時候，服務器端 CPU 的使用率是高好還是低好？為什么？

考點分析：理解性能測試指標解讀的復雜性，必須要全盤考慮多個指標間的相互關聯和制約。

答案與解析：

這個問題的答案，一定會有堅持不同意見的兩派人。

一部分人認為，CPU 使用率當然是越低越好。這說明后端代碼實現得很高效，只占用很少的計算資源就能實現較高的并發。并發情況下，越低的 CPU 占用率，說明系統可以繼續承載越多的并發負載。

而另一部分人則認為，CPU 的使用率是越高越好。這說明系統的計算資源被充分利用了起來。

你同意哪個觀點呢？

其實，這個問題本身就是個偽命題，單單通過題干中的信息是不足以給出孰好孰壞的結論的。這里的關鍵是，隨著并發用戶數的上升，事務的響應時間是如何變化的。

如果隨著并發用戶數的增加，事務的響應時間也呈線性增長，但 CPU 的使用率一直上不去，這就是典型的 CPU 資源沒有被充分利用的現象。此時，你就需要去進一步診斷為什么 CPU 資源不能在并發場景下被充分利用。

而如果隨著并發用戶數的增加，事務的響應時間能基本保持穩定，同時 CPU 的使用率會隨著并發用戶數的增加呈線性增加，這反倒是我們希望看到的結果，也就是說更多的并發用戶會需要使用更多的 CPU 資源。

10. 當需要在盡可能短的時間內，執行完大量 GUI 自動化測試用例時，業界主流的解決方案是什么？

考點分析：測試執行架構的設計

答案與解析：

這個問題其實不難回答，業界一般會采用兩種方案：

一種是，使用第三方的云測服務，比如國外的 Sauce Labs、國內的 Testin 等；

另一種是，自己搭建 Selenium Grid 集群。

其實，這兩種方案的本質都是將大量的測試用例以并發的方式來執行。

劃重點，記住，面試前多來我的知乎號看看面試題以及干貨，成功率一般都很高；小編親測有效。

來源:圖文來自網絡，

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軟件測試員
我們精選了一下網友答案：

主要還是要靠能力和經驗的，證書不重要。如果有個更好，計算機等級考試里有個“軟件評測師”就是的。最好有開發經驗，能讀寫代碼，否則你只能做文檔和黑盒測試，基于代碼的測試你很難做的。微軟很多測試員都是開發組里轉過來的。

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面試一定要自信，不會可以學的嘛！現在的外企更看重的是自學能力！你還是有很大的機會的！！軟件測試現在都是用專業的軟件進行測試，不像以前隨便找點大學生測了！雖然軟件測試人員最好是編程出身（因為可以更好的找出問題），但不是決定性因素。建議你在面試前找到專業書籍，惡補下專業術語！你日語很好，還是有很大機會的！！祝你成功！~~

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你可以到www.51testing.com去了解。

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好象沒這方面的吧??...

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一文剖析2020年最火十大物聯網應用｜IoT Analytics 年度重磅報告出爐！
我們精選了一下網友答案：

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來源：北京物聯網智能技術應用協會

知名物聯網研究機構IoT Analytics 2020年的最新報告顯示，與往年相比，當前大多數物聯網項目仍然落地于工業/制造業領域，另外，交通、能源、零售及醫療保健等垂直領域的市場份額也相對增加。

同時，IoT Analytics還對1414個實際應用的物聯網項目進行了研究，并將結果列入了2020年620個物聯網平臺列表之中。研究顯示，目前已有超過1000個已公開的IoT項目正在使用物聯網平臺，這也凸顯了IoT平臺在IoT解決方案推向市場時的重要性和普遍性。

本文將從10個應用領域中挑選20個典型案例項目展開分析。

（注：本文的研究僅限于使用物聯網平臺的物聯網項目，不包括任何以消費者為中心的物聯網項目，如智能家居、可穿戴設備或其他業余項目。）

1、物聯網應用領域——工業/制造業

1.1概述

智慧城市曾在2018年的物聯網研究中排名第一，然而工業/制造業早已取代智慧城市，坐穩了物聯網垂直應用的頭把交椅。諸如微軟和AWS等技術巨頭，以及西門子和羅克韋爾等大型工業自動化參與者，都是工業/制造業領域數字化轉型的主要推手。

“工業物聯網正在改變制造業規則，其所推動的云計算和邊緣創新將加速數字工廠的發展，并提高企業的運營效率。”

——微軟首席執行官Satya Nadella，2019年11月

“制造商和工業運營商已經發現將物聯網應用于整個運營過程的方法，并已經因此獲得了可衡量的商業價值。將物聯網技術與特定工業應用領域的專業知識相結合，可以實現更好的協作、更快地解決問題、并提高生產率。”

——羅克韋爾自動化首席執行官Blake Moret，2019年5月

1.2典型物聯網應用

工業物聯網應用領域涵蓋了工廠內外的各種物物連接。例如，工廠內部有許多基于IoT的工廠自動化控制項目，包括涵蓋生產車間監控、車間可穿戴設備和增強現實、遠程PLC控制或自動化質量控制等系統的智慧工廠整體解決方案等。工廠外部也有包括對連接的機械進行遠程控制、設備監控或對整個遠程工業操作（如石油鉆機）管理和控制的大量典型項目。事實上，許多案例研究都提到了“減少運營停機時間和節約成本”——而這正是支撐原始設備制造商引入工業物聯網解決方案的關鍵驅動力。

1.3物聯網平臺支持項目案例

案例1：Howden混合現實解決方案。蘇格蘭空氣和氣體處理解決方案制造商Howden聯合微軟和PTC開發了一套可擴展的混合現實解決方案，該解決方案將產品的實時物聯網數據與3D增強現實相疊加，以提供如何解決設備問題的分步指導。相比以往僅能基于推測和事后分析，這一解決方案可以幫助客戶減少計劃外停機和相關成本，并更好地協調總體維護策略。

案例2：Severstal資產績效。俄羅斯鋼鐵制造商Severstal與GE合作，希望通過Predix資產績效管理減少計劃外的維護延誤。該解決方案通過不斷改進維護策略，最終有效降低了維修和維護計劃的成本、有效地重新分配資源并降低生產風險，將設備可靠性提高了20％。

2、物聯網應用領域——交通/運輸領域

2.1概述

交通/運輸是IoT Analytics 2020年研究中的第二大物聯網應用領域。特斯拉在2012年推出Model S時，首次推出了空中軟件更新功能，這為互聯網汽車樹立了行業基準。從那時起，幾乎每個汽車制造商都開始效仿集成類似的物聯網技術。

“互聯解決方案為我們的客戶延長了車輛和相關設備的正常運行時間，為駕駛員、操作員和其他道路使用者帶來了更好的安全性，并減少了二氧化碳的排放。沃爾沃的第一百萬個物聯資產僅僅是個開始，我們致力于在該領域保持領先地位。”

——沃爾沃集團首席執行官Martin Lundstedt，2019年10月

“在本田創新公司，我們正在見證各種技術的融合，這些技術將改變出行方式、創造新的商機并改變我們的產品制造方式。我們的Honda Xcelerator計劃致力于尋求改變出行體驗的技術創新者，而我們的Honda Developer Studio將為對聯網汽車開發感興趣的開發商和合作伙伴提供最佳資源。”

——本田創新首席執行官Nick Sugimoto，2019年4月

2.2典型物聯網應用

交通/運輸領域的物聯網典型應用包括遠程信息處理和車隊管理解決方案。通過將這些解決方案與車內的本地操作系統相連接，可提供如電池監測、胎壓監測、駕駛員監控或簡單的車輛跟蹤等車輛診斷和監測服務。

2.3物聯網平臺支持項目案例

案例3：車隊監控和管理。KWRL運輸合作公司在美國華盛頓州運營著一個大型校車車隊，該車隊目前使用Samsara的無線車隊跟蹤平臺以協調路線并確保公交車按計劃運行。實時車隊監控系統能夠提供公交車的實時定位、通過傳感器跟蹤停車板和應急燈狀態，并能自動解碼發動機故障代碼警報，以便團隊立即確定故障的嚴重程度，并能夠進行完整的路線歷史記錄，以幫助運營商構建更智能的路線和擴大車隊規模。

案例4：OmniBus車隊運營優化。OnniBus.com是芬蘭領先的長途巴士服務商，其通過使用Telia的聯網車輛解決方案，構建了更簡化和可持續的運輸運營方式，該解決方案旨在通過實時運行數據優化重型設備的運行并減少油耗。

案例5：Caledonian駕駛員行為跟蹤。位于蘇格蘭阿伯丁的Caledonian Logistics專門從事托盤貨物的運輸，其通過使用MyGeotab系統監控車隊并跟蹤駕駛員的行為。該系統可利用車隊的儀表板對駕駛員進行狀態診斷和引導，并能在異常活動時發出警報。

3、物聯網應用領域——能源領域

3.1概述

預計全球能源消耗量將在未來25年內增長40％，因此目前對智慧能源解決方案的需求正在逐漸增高。物聯網將徹底變革能源行業從發電到傳輸再到配電的各個環節，并改變能源公司和客戶的互動方式。

“通過物聯網，我們希望可以顯著提高先進分析功能的生產力和范圍，為殼牌的運營創造更大的經濟價值。物聯網可以幫助我們優化在數據和云基礎設施方面的現有投資，同時加快AI應用落地價值的實現，從而使我們能夠以更高的敏捷性和效率，更好地為客戶服務。”

——殼牌集團CIO Jay Crotts，2019年9月

“物聯網并非只存在于未來。現如今，先進的傳感器已經可以監視和傳遞網格數據。傳感器將收集到的信息傳輸到網關，并由數據中心通過機器學習算法和日益復雜的數據讀取模型進行詳細處理。該過程在電網效率提升方面效果顯著。”

——Ebio基礎設施和網絡數字中心負責人Fabio Veronese，2018