大部分测试从业人员都经历了手工测试到自动化测试递进，测试技术及思路都发生了日新月异的变化，有些中厂及大厂都有一套强大且复杂的自动化测试用例时刻保障产品的稳定性及正确性。

所谓精准测试，就是借助一定的技术手段、通过算法的辅助对传统软件测试过程进行可视化、分析以及优化的过程。也就是说精准测试可以使得测试过程可视、智能、可信和精准。

传统的手工测试有哪些缺点？

1.成本高昂：

手工测试往往需要大量人力资源，尤其是在进行重复的回归测试时，这会增加测试的整体成本。

2.易出错：

由于人为操作的性质，手工测试容易引入错误，比如误判或遗漏，这可能会影响到测试结果的准确性。

3.效率低下：

对于需要重复执行的测试用例，手工测试非常耗时，降低了测试效率，尤其是在项目周期紧张的情况下。

4.覆盖率有限：

相比于自动化测试，手工测试在执行大规模测试或需要高覆盖率的场景下显得力不从心，难以遍历所有可能的测试路径。

5.难以维护和复用：

手工测试的结果和过程记录通常不够系统，缺乏标准化，使得测试成果难以复用，且测试案例的维护成本较高。

6.主观性强：

测试结果可能受到测试人员个人经验、技能和判断的影响，缺乏客观一致性。

7.不适用于复杂或长期项目：

对于那些需求频繁变更、用户界面不断迭代或包含复杂逻辑的项目，手工测试难以高效应对。

8.难以自动化测试难以实现的功能测试：

比如图形用户界面(GUI)的变化检测、用户体验测试等，这些测试虽然可以手工完成，但效率和效果往往受限。

9.缺乏有效的回归用例选取机制：

在传统测试理念中，每次添加新功能或者修复缺陷，一般都需要在产品上线前进行一轮全回归测试，哪怕这次的改动只有一行代码。但是，全回归测试的测试用例数量以及执行代价一般都比较大。

软件精准测试示波器

软件精准测试示波器，即在软件测试（人工测试或者自动化测试）的过程中，自动分析代码运行的一些数据指标，并将其用图表的方式实时显示出来。其中，这些数据指标包括了代码的逻辑块执行速率、代码的条件执行速率、函数的调用速率等等。

同时，由于示波器记录了每个测试用例的产品代码执行序列，因此可以通过比较两个测试用例的产品代码执行序列来判断两个测试用例是否隶属于同一个等价类，这将有助于精简测试用例的数量.

智能回归测试用例选取算法

回归测试，就是在修复了某个错误或缺陷后，再对软件进行测试以确保没有引入新的错误或缺陷。而，智能回归测试用例选取算法便是针对需要执行的回归测试，通过算法得出各个测试用例的权重和优先级，使得在有限的时间和人力下，能够更高效地执行测试用例。

由于精准测试提供了智能算法来自动选取回归测试用例，因此既避免了人工选取回归测试用例时可能存在的测试盲点，也减少了执行回归测试的时间，同时还能够保证计算结果的精确性，大大降低了回归测试的风险。

测试用例和被测产品代码的双向追溯

顾名思义，测试用例和被测产品代码的双向追溯，就是通过一定的技术手段实现测试用例和被测产品代码的双向关联。这样，我们可以通过测试用例追溯到其执行的代码，也可以通过分析代码的功能为测试提供数据。

这里，测试用例和被测代码的双向追溯，包括正向追溯和反向追溯。

其中，正向追溯，即通过示波器将产品代码和测试用例进行自动关联。这个关联，可精确到方法或者代码块级别。而在关联之后，精准测试系统可以显示每个测试用例实际执行的代码。这样，当我们发现软件缺陷时，便可以快速定位出其所在的代码。

反向追溯是指，如果我要关注程序中的某一块代码，那么就可以通过精准测试系统追溯到所有测试这块代码的测试用例。这样，就使得测试数据便于统计和量化，同时测试和开发工程师之间就可以基于测试数据进行交流，为他们的沟通提供更有效的桥梁，降低沟通成本。

软件精准测试的核心思想有哪些？

1.数据驱动与量化分析：

精准测试强调以数据为基础，运用量化的方式来指导和优化测试过程。这意味着通过收集、分析和可视化的测试数据，为测试决策提供实证支持，确保测试活动是基于事实和度量的。

2.高效算法与工具的应用：

采用高效的算法和先进的测试工具来提升测试的效率与效果。这些工具包括但不限于自动化测试框架、智能测试用例生成系统、代码覆盖率分析工具、缺陷预测模型等。

3.问题定位与优先级划分：

在测试开始前，通过对系统的深入分析来识别关键功能和潜在风险区域，然后根据这些信息来确定测试的重点，合理分配测试资源，优先测试高风险或核心功能模块。

4.测试用例设计的优化：

利用技术手段如测试用例聚类分析、智能回归测试用例选择等，来优化测试用例集，确保测试用例既全面又高效，覆盖尽可能多的边界条件和异常场景。

5.双向追溯与可追溯性：

建立测试用例与需求、代码之间的双向追溯关系，确保测试活动紧密关联实际需求，同时也便于缺陷的快速定位和修复后的验证。

6.持续集成与持续测试：

集成精准测试到持续集成/持续部署(CI/CD)流程中，实现测试的自动化执行和快速反馈，缩短测试周期，加速软件交付。

7.质量可视化与管理：

使测试结果和产品质量可量化、可视化，帮助团队成员及利益相关者清晰了解测试进度和产品质量状态，支持数据驱动的质量决策。

综上，精准测试不仅仅是测试执行的技术革新，更是测试管理理念的升级，旨在通过高度的自动化、数据化和智能化，提高测试的精确度、效率和软件产品的整体质量。

看了一篇文章，比较有意思，有兴趣可以了解一下：

我们为什么要学习技术

https://testerhome.com/articles/39867