回归测试怎么编写测试过程中的回归测试记录

白箱测试和黑箱测试是什么?什么是回归测试?

黑盒测试 黑盒测试也称功能测试或数据驱动测试，它是在已知产品所应具有的功能，通过测试来检测每个功能是否 都能正常使用，在测试时，把程序看作一个不能打开的黑盆子，在完全不考虑程序内部结构和内部特性的 情况下，测试者在程序接口进行测试，它只检查程序功能是否按照需求规格说明书的规定正常使用，程序 是否能适当地接收输入数锯而产生正确的输出信息，并且保持外部信息（如数据库或文件）的完整性。

黑盒测试方法主要有等价类划分、边值分析、因—果图、错误推测等，主要用于软件确认测试。

“黑盒” 法着眼于程序外部结构、不考虑内部逻辑结构、针对软件界面和软件功能进行测试。

“黑盒”法是穷举输 入测试，只有把所有可能的输入都作为测试情况使用，才能以这种方法查出程序中所有的错误。

实际上测 试情况有无穷多个，人们不仅要测试所有合法的输入，而且还要对那些不合法但是可能的输入进行测试。

白盒测试 白盒测试也称结构测试或逻辑驱动测试，它是知道产品内部工作过程，可通过测试来检测产品内部动作是 否按照规格说明书的规定正常进行，按照程序内部的结构测试程序，检验程序中的每条通路是否都有能按 预定要求正确工作，而不顾它的功能，白盒测试的主要方法有逻辑驱动、基路测试等，主要用于软件验证 。

“白盒”法全面了解程序内部逻辑结构、对所有逻辑路径进行测试。

“白盒”法是穷举路径测试。

在 使用这一方案时，测试者必须检查程序的内部结构，从检查程序的逻辑着手，得出测试数据。

贯穿程序的 独立路径数是天文数字。

但即使每条路径都测试了仍然可能有错误。

第一，穷举路径测试决不能查出程序 违反了设计规范，即程序本身是个错误的程序。

第二，穷举路径测试不可能查出程序中因遗漏路径而出错 回归测试是指修改了旧代码后，重新进行测试以确认修改没有引入新的错误或导致其他代码产生错误。

自动回归测试将大幅降低系统测试、维护升级等阶段的成本。

回归测试作为软件生命周期的一个组成部分，在整个软件测试过程中占有很大的工作量比重，软件开发的各个阶段都会进行多次回归测试。

在渐进和快速迭代开发中，新版本的连续发布使回归测试进行的更加频繁，而在极端编程方法中，更是要求每天都进行若干次回归测试。

因此，通过选择正确的回归测试策略来改进回归测试的效率和有效性是非常有意义的。

什么是回归测试,和敏捷测试有啥关系

回归测试是指修改了旧代码后，重新进行测试以确认修改没有引入新的错误或导致其他代码产生错误。

敏捷测试是敏捷的一种，原有测试定义中通过执行被测系统发现问题，通过测试这种活动能够提供对被测系统提供度量等概念还是适用的。

你去百度百科查，两个都有更详细的介绍。

baike.baidu.con

回归测试的测试过程

有了测试用例库的维护方法和回归测试包的选择策略，回归测试可遵循下述基本过程进行: (1). 识别出软件中被修改的部分； (2). 从原基线测试用例库T中，排除所有不再适用的测试用例，确定那些对新的软件版本依然有效的测试用例，其结果是建立一个新的基线测试用例库T0。

(3). 依据一定的策略从T0中选择测试用例测试被修改的软件。

(4). 如果必要，生成新的测试用例集T1，用于测试T0无法充分测试的软件部分。

(5). 用T1执行修改后的软件。

第(2)和第(3)步测试验证修改是否破坏了现有的功能，第(4)和第(5)步测试验证 修改工作本身。

怎么编写测试过程中的回归测试记录

回归测试对保证软件质量具有重要意义。

要实现有效的回归测试，必须解决回归测试中的两个主要问题：（1）测试用例的优化选择；（2）覆盖率分析。

前 者决定了回归测试的效率，好的测试用例的选择可以用少量的测试用例准确地覆盖新版本中尽可能多的改动。

后者是度量测试的重要指标，通过达到良好的测试覆盖 率，保证了回归测试的质量。

本文正是通过讨论如何优化选择测试用例，用最小的代价达到最大的覆盖率，从而找到回归测试的有效解决方案。

存在的问题 测试用例的优化选择 对 测试用例的选择，测试人员通常有两种作法。

一种是，把相关的或是所有的模块的测试用例都选出来执行一遍；另一种是，仅针对被 Fixed 的 APAR/Defect 进行检验，测试用例很少或是开发新的针对这个 Fixed 的测试用例。

这两种方法都存在不足。

第一种方法在测试时间有限的情况下，去执行所有的测试用例，会测试到很多无需再测试的测试用例，从而导致测试资源的浪 费；第二种是很难确保 APAR/Defect 改动后，被测系统没有受到关联影响，很难保证测试质量。

由于 Bug Fix 或者功能更新后，在新版本发布之前，我们要确保所作改动不会对已有的功能模块产生负面的影响。

用所有的测试用例作回归测试， 存在着人力与时间成本过高的问题；依靠人的经验去挑选回归测试用例，存在着挑选不准确或对程序改动测试覆盖不全的问题。

图 1. 测试用例优化选择问题 回归测试覆盖率分析 测 试用例优化选择可以有效地解决现有测试用例的覆盖问题，但在实际测试过程中，我们仍然发现存在着覆盖不全的问题。

即新版本中的某些实现并不能被现有的测试 用例所覆盖。

这样，测试人员需要开发新的测试用例对新的功能进行测试覆盖。

然后对于测试人员来说这并不实际，他们很难依靠测试经验将代码中没有被测试的地 方找出来。

那么如何更好的得到测试过程中的测试覆盖率，及测试结束后整个软件的测试覆盖率呢，从而使得测试人员可以针对未被测试到的地方设计新的测试用 例。

这里我们特别针对在版本更新过程中，那些发生了更新却没有被覆盖到的地方。