游戏项目中的自动化测试和持续集成

作者: 天涯无情 @ 01/10 2006, 15:36

引自:http://fanqiang.chinaunix.net/program/project/2005-06-16/3317.shtml

一般来说,自动化测试指无需用户干预,用来验证软件产品中的功能子集的代码和数据。它可以是用来测试某个特定类方法(通常称为单元测试),也可以是用来测试程序功能性的集成测试(功能测试)。

为 了促进自动化测试进程,有许多开源代码的单元测试框架,比如CPPunit(C++专用)或Nunit(.Net专用)。这些测试框架提供了GUI来 运行测试集并提供测试结果反馈。根据你的项目,也许需要根据你的游戏进行一些额外的功能扩展和自定义,例如支持跨平台。这些测试框架的内容,一个单元测试 对应一个函数,测试类由多个单元测试组成,并且包含一个开始和结束测试的方法(例如载入和卸载一幅地图)。这些测试类可以放在分离的执行文件中,例如 DLL文件,也可以与主项目在一起。除此之外,测试类应该存放在产品代码之外的文件中,这样的话,他们就可以很方便的从版本发布中移除。

   物理引擎的简单测试代码,如果任何一个VTEST条件没有满足,那么测试就失败。该测什么?当要决定测试的范围时,实用第一。一般来说,为简单的功能编 写单元测试是没有意义的,比如常见的getter和setter方法。为了让自动化测试物有 所值,被测试的代码至少应该是可能会产生错误的,比如,发射一束穿透游戏场景的光线并且返回它穿过的任何几何物体的方法(光线测试),然后将返回的结果与 编写测试用例的作者提供的预期结果作比较。

  到底是只为类的公用 接口编写测试用例(黑盒测试)还是要兼顾类的私有成员(白盒测试),是一个有争议的问题。通常来说,黑盒测试比白盒测试粗糙,它们只能检查一个操作的最终 结果,不能检查内部中间状态,它们对于被修改的测试代码比较迟钝。刚才提到的光线测试功能可能被全部重写(比如原先的版本运行效率不够),但是它返回的结 果没有变化。这时,白盒测试用例就需要跟着重写,然而黑盒测试可以继续用来检测代码修改后,所产生的结果是否与原先一致。

  因此,我们认为自动化测试中,测试范围只要包括类的公有成员就够了,毕竟,类的内部修改比它接口修改要频繁得多。
回归测试

   特别是在游戏开发领域,大多数情况下,把测试结果和用例编写者提供的数据手工作比较是不太现实的。例如,检测与复杂的几何体碰撞的交点,人工提供相关测 试数据几乎不可能。相反,将测试结果与早期代码产生的结果数据相比较,被称为“回归测试”。用例编写者可以评审参考数据,例如,使用简化图形的碰撞物体, 如果被证实是正确的,它就可以一直用于测试。这样,自动化测试可以帮助你确认新代码产生的结果与原先的一致。

   代码功能测试会生成非常复杂的输出数据,比如游戏的图形渲染引擎,回归测试是唯一可行的自动化测试。以图形渲染引擎为例,所有图形测试以输出最终平台相 关的图形文件为结果。一旦自动化测试开始运行,渲染出来的图形文件与样本图形文件逐一像素的进行比较,如果有差异,那么测试失败。为了减少样本图形文件的 存占用,你可以使用图形快照来进行测试。

  图形回归测试的优势在于即使是肉眼难以发现的微小差异也不会被漏掉。除非人们对这个场景非常熟悉,否则很难会有人注意到场景中缺失的一个阴影或一个物体或者某个光源的R值与B值被错换了。而回归测试就不会放过任何一个这样的错误。

   必须注意到,任何情况下,回归测试的样本数据都是自动生成的。样本数据也许是平台相关,特别涉及到渲染输出的时候,因此,它也许要被生成多次,即使是这 样,当渲染通道发生变化导致生成的图形文件有所改变,样本数据也要重新生成。为了不打击开发者编写回归测试的积极性,要做到只需点击框架用户界面上一个按 钮就可以重新生成新的参考数据。

  如何把所有的整合在一起

  包括游戏在内的所有应用,完整的测试集合包括单元测试和回归 测试。单元测试适合于测试底层功能性、基础库文件和平台类库。上层的各种功能特征集成测试可以使用回归测试。根据结果,你可以有选择的重构或优化你的逻辑 或引擎代码,回归测试一旦失败,你会马上发现出问题的地方,单元测试失败可以让你精确的定位出错之处。

  知道代码被你编写的自动化测试覆 盖得范围是非常有好 处的,你可以使用代码覆盖率调查工具(BullseyeCoverage/AQtime)。代码覆盖率分析会告诉你,你的代码哪些被调用,也可以提示你测 试集合中的疏漏之处。测试覆盖率应该是多少,无法精确定量,尽管它取决于被测试的代码。细小的方法无需测试,调试用的函数也不必测试。并且,几乎所有的项 目都会包括一些“死”代码,也就是不会被调用到的代码,那么,这些代码自然也不用测试。总而言之,现实中,我们见过的使用自动化测试的游戏和中间件项目中 测试覆盖率大致是55%到70%。

  编写友好的测试代码

  必须承认,并不是所有的代码都能使用自动化测试。以单元测试为 例,严格的面向对象,良好的类和函数模块化封装设计可以大大提高它的测试效率。类的接口越多,为它编写的单元测试就越多。同样,过多的使用C++的友元也 会增加编写的难度,甚至无法为该类编写(黑盒)单元测试用例。

  在写代码的时候,要时刻牢记保持良好的测试性。在开发过程中,就会变成可行但是单调乏味的工作,有时候它需要很好的结构性。要在游戏开发中使用,以下几点必须牢记:

  *所有的回归测试都取决于明确的行为。比如,使用随计算法的寻径系统可以提供一个初始化随机种子的公共方法使得角色的行动决策更复杂多变。这个方法在随后的测试中可以被用来确保角色始终选取同样的路径。

  *同样,回归测试中要避免与帧数相关的情况;否则,有真实物理特性的物体或渲染输出也许会和以前的数据不同,特别是当结果来自不同的机器或者不同的编译条件(debug 和release)。在测试时,使用恒定的虚拟帧数就可以避免这样的问题。

   * 严重依赖于用户输入的软件很难测试,比如游戏内置的编辑系统或者游戏工具。这样的话,把UI 和逻辑代码严格的区分开会有所帮助。在我们的游戏工具里, UI界面里每个用户动作会执行一条或多条简单的脚本指令。每条脚本指令可以很明确的重现用户的原意。这样,测试用例可以简单的执行这些指令并且与样本数据 作比较就可以(比如导出地形文件)。

  也可以使用GUI捕捉工具来测试UI,但我们发现这并不是个好办法。UI会经常改变,哪怕一个按钮仅仅移动几个像素也会使捕捉软件失效,GUI捕捉工具也许会帮倒忙。

  关于测试的疑问:我们真的可以节省时间么?

   多数情况下,一个开发团队想要在开发过程中使用自动化测试,大多数成员都会对它抱以质疑的态度。毕竟,与其花这点时间写测试用例,还不如去写逻辑和引擎 的代码。根据我们在游戏和其他领域的工作中使用自动化测试的经验来看,编写测试代码会额外增加30%工作量。初看,在时间和资金上这也许是很大的开销,然 而,你要意识到这样做,省去了人工测试所花费的时间。

  自动化测 试可以看作在开发前期投入,在开发过程中赢利。大多数的代码修改,包括Bug修改,都可能会引入更多问题导致程序宕机。所以,理论上说,一旦代码有所改 变,就必须测试所有可能被影响的代码。自动化测试无需人工干预就可以完成,它们缩短了开发过程。而且由于自动化测试可以简单快速的发现修改的代码是否能有 效地运行,因此也就鼓励开发者优化和改进现有的代码。

  对我们来说,自动化测试帮助开发者编写更稳定和可靠的代码。哪怕是一开始对它抱有 怀疑态度的开发成员也欣赏它所提供早期反馈的特性,在开发过程中,它也可以更早的 发现Bug。开发者的工作压力和负荷随着项目的开展日益加大,尽早的发现和解决Bug也可以避免给开发关键时期带来额外的压力。

  在开发 Vision引擎的时候,我们收集了一些数据来研究为提高代码稳定性而实施自动化测试的有效性。2001年早期,全部依靠人工测试的引擎第一个 release版本开发完成,尽管我们已经进行了很全面的测试,但是每个月,我们的在线技术支持数据库依然会收到上百个来自客户的Bug报告。2001年 9月,我们对已有的引擎功能和新增的特征实施自动化测试。这样,即使我们现在的工作量很大,开发进展也很正常,每月Bug报告的数量锐减(现在大概是5到 10个)。

  必须强调,这些图表只是反映了单元测试用例数量和每月Bug数量两者之间的相互关系,不能将它理解为必然的因果关系。当然, 从2001年到2004年,我们在如何编写健壮的代码上学到了很多,在这段时间内,开发团队的人数变动频频,但是,这些明显的差异足以说明稳定性的提升部 分归功于使用了自动化测试。

游戏中自动化测试的局限性

  尽管使用自动化测试对于游戏开发来说获益匪浅,但是也有其局限之处。显然,很难用它来测试游戏的平衡性,也不太可能用它来测试游戏性和画面的美观性。在这几年里,我们总结了一些编写自动化测试的要点,重点如下:

  *测试最重要的模块(比如,最复杂和最常用的)。对那些最有可能出问题或者不会破坏原先设计的重构任务进行自动化测试,性价比最高。

  *当上层功能性测试难以进行的时候,把精力集中在不同的子系统上。例如,你也许不能通过自动化测试来验证AI系统是否正常工作,但你可以测试当一个怪兽的体力低于一定数值的时候,它是否会“投降”。

  *用压力测试来验证你的代码的强壮性。如果你的游戏在极端条件下运行的很好,比如,每秒有2000个怪兽出生和死亡,一个场景中同时放入500个有真实物理特性的物体,一幅地图轮流载入200次,那么玩家作一些异常操作时,宕机的可能性就会小很多。

  *在修改Bug前,也为它编写测试用例。这样的话,可以确保这些Bug在今后的版本中不会重现。

  *回归测试。例如,图像或状态比较的话,使用指定的测试场景要比使用产品地图更容易维护。如果你认为测试用产品数据可能会经常变动,那么你最好使用小的测试场景。否则,不断的生成新的参考数据会使得开发团队产生疲倦和厌烦的情绪。

   * 测试用例越简单越好,不要奢望有非常大的覆盖面。搭建一个易维护和可扩展的自动化测试是一个长期的任务。一般来说,“底层”代码,例如算术、碰撞检测和渲 染,更容易进行自动化测试,对于游戏性和完整的游戏测试来说,还是需要经过QA人员亲自测试。当然,QA部门的注意力也要从技术转移到与游戏性相关的问题 上去。“到A房间后,因为通风口前面的箱子太高了,所以出不去”这样的报告就会取代“当我的角色转动的时候,屏幕上出现了很多扭曲的三角面”。

  持续集成

   在一个复杂的软件项目中引入自动化测试,你会发觉运行它也需要一定的时间,我们看到的一些项目甚至需要几个小时。如果让开发者在他们的开发用机上运行的 话,测试会完全占用他们的机器,影响工作,那么结果就是他们不去运行测试用例,很显然,没有被运行的用例是没有任何价值的。

  解决方法就 是搭建一台或多台专用的自动化测试机。它同时还运行版本管理软件(Subversion/CVS/Perforce),一旦发现提交了新代 码,那么代码就会被Check out并编译,测试用例也会自动运行。最后,系统会将测试结果报告以email的形式自动发送给最近提交代码的开发者。

   完全自动化、重复的 build和测试过程,这种过程每天运行多次,在极限编程中,我们把它称为:持续集成。为了更好的实行持续集成,像 Cruise Control或者Anthill这样的开源代码工具可以将版本管理软件和自动build工具,例如ANT,整合起来。使用这样的工具, 可以很轻松的搭建适合自己的持续集成系统。

  我们发现搭建专用持续集成服务器使得开发过程变得更顺畅,开发者可以更专注于自己的工作。与此同时,测试可以被很好的运行,一旦提交了错误的代码,持续集成系统会自动通知开发者和项目经理,因此开发者也可不必为此分心。自动化,自动化!

   自动化测试和持续集成的使用为我们在游戏和工具的开发上带来了极大的收益。例如,持续集成服务器根据Wiki中的变化,每天自动生成CHF (windows帮助文件)文件。而且,使用ANT和CruiseControl来制作软件自动分发包会非常容易。这样一来,用最新的代码(或最新的 tag)创建一个完整的分发包就是举手之劳。

  自动化过程中的自 动化测试执行,例如测试框架中的常规单元和回归测试,他们不是用来检查错误,而是用在相同环境下得到测试结果来衡量和比较引擎的性能(系统配置的结果以 XML文件格式存放在版本管理软件系统上)。如果当前的结果比参考结果差很多,那么测试失败,反之,它就成为了新的参考结果。

  性能测试是一种特殊的回归测试。当引擎代码被重构,我们通过它来确保修改不会降低引擎原有的性能。这样,就迫使我们时刻关注代码的运行效率和对代码的优化工作,可以避免遇到在实际运行中,速度突然变慢的现象发生。

  结论

  根据我们的经验,使用自动化测试和持续集成可以使开发团队工作更有效而开发出更好、稳定、简单的软件。而且,减少人工测试也可以减少开发团队的压力和工作负荷,可以在开发过程中尽早的发现Bug。

  当然,自动化测试不会使你的游戏想当然成为畅销品。但毋庸置疑,它会使各类开发人员甚至玩家活得更自在。


自动化测试的7个步骤

作者: 天涯无情 @ 01/07 2006, 16:25
我们对自动化测试充满了希望,然而,自动化测试却经常带给我们沮丧和失望。虽然,自动化测试可以把我们从困难的环境中解放出来,在实施自动化测试解决问题 的同时,又带来同样多的问题。在开展自动化测试的工作中,关键问题是遵循软件开发的基本规则。本文介绍自动化测试的 7 个步骤:改进自动化测试过程,定义需求,验证概念,支持产品的可测试性,具有可延续性的设计( design for sustainability ),有计划的部署和面对成功的挑战。按照以上 7 个步骤,安排你的人员、工具和制定你的自动化测试项目计划,你将会通往一条成功之路。 (阅读全文)

浅析软件项目管理中十个误区

作者: 天涯无情 @ 01/07 2006, 16:17

随着计算机硬件水平的不断提高,计算机软件的规模和复杂度也随之增加。计 算机软件开发从“个人英雄”时代向团队时代迈进,计算机软件项目的管理也从“作坊式”管理向“软件工厂式”管理迈进。这就要求软件开发人员特别是软件项目 管理人员更深一步地理解和掌握现代软件工程的理论方法,完成思想观念上的转变。笔者在此分析了10个在现代项目管理中思想观念上容易陷入的误区,希望能够 抛砖引玉,引发大家更多的思索和讨论。

误区1:在项目的需求分析阶段,开发方与客户方在各种的问题的基本轮廓上达成一致即可,具体细节可以在以后填充。因 为无论开始时有多么细致, 以后对需求的修改几乎是必然的。分析:这是一种非常危险的思想。实际上许多软件项目失败的最主要的原因就是需求阶段对问题的描述不够细致,导致后来预算超 出或者时间 进度达不到要求。正确的做法是:在项目需求分析阶段,双方必须全面地尽可能细致地讨论项目的应用背景、功能要求、性能要求、操作界面 要求、与其他软件的接口要求,以及对项目进行评估的各种评价标准。并且,在需求分析结束以后,双方还要建立可以直接联系的渠道,以尽 早地对需求变动问题进行沟通。

误区2:软件项目的需求可以持续不断的改变,而且这些改变可很容易地被实现。分析:的确,在具体实际中由于种种原因客户方很难在需求分析阶段全面而准确地描述所有问题。随 着开发进度的推进,往往会有一些需求的 改变。而现代软件工程理论也利用软件的灵活性特点通过各种方式来适应这种情况。不过,这并不表明“软件项目的需求可以持续不断的改变 ,而且这些改变可很容易地被实现”。实践表明:随着开发进度的推进,实现软件需求更改所需要的代价呈指数形式增长。假定在需求分析阶 段实现需求更改需要花费1倍的代价;那么,在系统设计和编码阶段,需要花费1.5-6倍的代价;在系统测试阶段需要花费10-20倍的代价;在软 件版本发布以后,甚至可能要花费60-100倍的代价。由此可见,在项目开展过程中,软件需求的改变应当尽量早地提出。这样才可能花费少, 容易被实现。

误区3:软件程序主要由代码组成,因此编码阶段是整个软件项目的最重要的阶段,应该给与大量的时间,并且集中主要的资源。分 析:与以前相比,由于软件的规模和复杂度的增加,以及半自动化软件代码开发平台的出现,现代软件项目管理的中心发生了转移——不是 着重编码阶段,而是着重系统总体/详细设计阶段。一般说来,在现代软件项目管理中各种资源的合理分配比例是:项目论证、风险评估阶段3% ,项目需求分析阶段8%,系统总体/详细设计阶段45%,编码阶段10%,系统测试阶段34%。

误区4:为了便于代码的维护修改,在系统的详细设计阶段文档工作应该做到写出所有程序的伪码。分 析:通常伪码的最大作用是对程序的算法流程进行描述,便于人们深入了解程序的功能和实现过程。可见,在一定程度上伪码的确有利于对 程序代码的维护和修改。但是,我们知道为了保证项目文档和程序代码的一一对应关系,维护程序代码的时候同时需要对项目文档进行维护。伪码和程序代码是非常 接近的,对伪码进行维护的话,相当于进行了2倍的程序代码维护。工作量是很大的。所以切合实际的方式应该是对一般 的程序文档做到程序流程图即可,对于涉及了较复杂算法的才需要伪码。

误区5:既然在项目人员配置中设置了专门的测试人员,那么软件所有的内部测试工作全部应该由测试人员完成。分 析:软件程序测试可以分为“白盒法”和“黑盒法”两种方式。由于使用“白盒法”对测试人员各方面素质的种种要求,在进行程序测试时 测试人员总是最优先使用“黑盒法”。他们的工作方式往往是先对程序进行“黑盒法”测试;如果测试没有通过,不得已这才考虑对程序代码 进行“白盒法”测试。显然,这种对“白盒法”有意无意的“逃避”,对软件的可靠性和稳定性构成了威胁。如何解决这个问题?一方面需要 提高对测试人员的要求,另一方面也需要程序员完成部分的“白盒法”测试(实际上,程序员往往也是进行“白盒法”测试的最佳人选)。

误区6:软件项目管理只是相关技术部门的事情,与公司其他部门无关。分 析:在竞争日益激烈的今天,软件项目规模大、复杂度高而且时间要求紧迫。要想提高公司的软件项目管理水平,这就需要提高公司的整体 参与意识,需要公司各个部门协同作战。例如需要会计部门协助进行项目预算,财务管理和费用控制;需要研究部门(技术委员会)指派专家 协助进行各种风险评估,提供技术指导;需要后勤部门提供各种保障。

误区7:在开发进度滞后的情况下,可以聘请更多的程序员加入到开发团队中,通过增加人力资源来赶上进度。分 析:在注重团队开发的时代,开发方应该根据目前的软件项目管理水平慎重考虑这个做法。如果新加入的程序员对目前软件项目的应用行业 有一定了解,并且可以很快适应了开发方的项目管理方式、软件开发风格、团队协作氛围;那么“新人”的加入是有益的。否则,可能会“好 心好意做坏事”。因为尽管其个人能力很高,但是为了使其与大家一起协同工作,开发团队不得不分出人手对其进行与项目有关的技术/业务培 训,更重要的(也是难度最大的)是还要引导其融入团队。这可能需要花费开发团队许多时间和精力,很有可能使项目进度更慢。

误区8:技术骨干应该成为项目的项目经理,项目经理一定是所有项目成员中薪水最高的。分 析:在“软件作坊”时代,这是一种普遍使用而且效果不错的方法;而在“软件工厂”时代,这种方法却带来各种问题,有时甚至直接导致 项目失败。究其原因这主要是因为随着现代软件开发分工的细化,对项目经理的要求也发生了根本的改变——最注重的不是其对某项专业技术 的掌握程度,而是其组织、领导、协调开发团队的能力(当然,可以两者均突出最好)。至于项目经理的薪水问题,这和定薪制度有很大关系 。通常,项目经理执行的是管理人员的薪酬体系,而其他人员执行的是技术人员的薪酬体系。项目经理的薪水在项目成员中是比较高的,但不 一定是最高的。有时候,为了激励技术人员,项目中的技术骨干得到的酬劳比项目经理要高。

误区9:只有项目经理以及部门主管才会关心项目整体进度,程序员只关心自己的开发进度。分 析:这是一种“官僚”的想法。实际上程序员作为团队中的一员,他不仅仅是在打一份工,更重要的是在参与一件“作品”的创作。在体味 工作的辛苦的同时,程序员更重要的是要享受创作的快感。项目经理不应该漠视程序员对“成就感”的追求,应该向每一个人详细描述最终“ 作品”将会如何美妙和令人兴奋,并且在到达最终目标的路上设立一系列的里程碑。每当项目整体推进到一个里程碑的时候,项目经理应该把 这个消息告诉每一位项目成员。实际上,这不仅仅可以让所有的项目成员享受到阶段胜利的喜悦,还可以激发大家更大的工作热情,提高工作 效率。

误区10:为了保证项目继续,为了留住核心程序员,加薪吧。分 析:加薪可以说是很多企业在挽留程序员时所使用的常用方法。这一招可能暂时奏效,不过往往是人留下来了,但副作用也来了——加薪的 人未必见得多干活,没有加薪的人却开始消极怠工了。其实,项目的进行过多地依赖程序员的个人技术是“作坊”时代沿袭下来的“陋习”。 既然IT行业人员的流动是无法控制的,现在项目的执行应该更加注重团体的力量,应该更多的考虑公司整体技术水平和核心技术能力。例如形 成公司自己的专家知识库,类/函数库,第三方控件库,拥有自主版权的开发平台等。另外,实际上程序员萌生去意的原因很大程度上不是薪水 ,而是缺少激励和尊重。这需要项目经理使用“老土”一点的办法,找适当的时机对程序员做一做思想工作,向其描述项目的美好未来,让其 感受关心和尊重。总之,要从多方面着手保证项目的顺利开展,而不是简单地加薪。


Java开源测试工具

作者: 天涯无情 @ 01/07 2006, 15:57

JUnit  

JUnit 是由 Erich Gamma 和 Kent Beck 编写的一个回归测试框架(regression testing framework)。Junit测试是程序员测试,即所谓白盒测试,因为程序员知道被测试的软件如何(How)完成功能和完成什么样(What)的功 能。Junit是一套框架,继承TestCase类,就可以用Junit进行自动测试了。

http://www.junit.org/

Cactus  

Cactus 是一个基于JUnit框架的简单测试框架,用来单元测试服务端Java代码。Cactus框架的主要目标是能够单元测试服务端的使用Servlet对象的 Java方法如HttpServletRequest,HttpServletResponse,HttpSession等

http://jakarta.apache.org/cactus/

Abbot  

Abbot是一个用来测试Java GUIs的框架。用简单的基于XML的脚本或者Java代码,你就可以开始一个GUI。

http://abbot.sourceforge.net/

JUnitPerf  

Junitperf实际是junit的一个decorator,通过编写用于junitperf的单元测试,我们也可使测试过程自动化。

http://www.clarkware.com/software/JUnitPerf.html

DbUnit  

DbUnit是为数据库驱动的项目提供的一个对JUnit 的扩展,除了提供一些常用功能,它可以将你的数据库置于一个测试轮回之间的状态。

http://dbunit.sourceforge.net/

Mockrunner  

Mockrunner用在J2EE环境中进行应用程序的单元测试。它不仅支持Struts actions, servlets,过滤器和标签类还包括一个JDBC和一个JMS测试框架,可以用于测试基于EJB的应用程序。

http://mockrunner.sourceforge.net/index.html

DBMonster  

DBMonster是一个用生成随机数据来测试SQL数据库的压力测试工具。

http://dbmonster.kernelpanic.pl/

MockEJB  

MockEJB是一个不需要EJB容器就能运行EJB并进行测试的轻量级框架。

http://mockejb.sourceforge.net/

StrutsTestCase  

StrutsTestCase 是Junit TestCase类的扩展,提供基于Struts框架的代码测试。StrutsTestCase同时提供Mock 对象方法和Cactus方法用来实际运行Struts ActionServlet,你可以通过运行servlet引擎来测试。因为StrutsTestCase使用ActionServlet控制器来测试你 的代码,因此你不仅可以测试Action对象的实现,而且可以测试mappings,from beans以及forwards声明。StrutsTestCase不启动servlet容器来测试struts应用程序(容器外测试)也属于Mock对 象测试,但是与EasyMock不同的是,EasyMock是提供了创建Mock对象的API,而StrutsTest则是专门负责测试Struts应用 程序的Mock对象测试框架。

http://strutstestcase.sourceforge.net/

JFCUnit  

JFCUnit使得你能够为Java偏移应用程序编写测试例子。它为从用代码打开的窗口上获得句柄提供了支持;为在一个部件层次定位部件提供支持;为在部件中发起事件(例如按一个按钮)以及以线程安全方式处理部件测试提供支持。

http://jfcunit.sourceforge.net/

JTestCase  

JTestCase 使用XML文件来组织多测试案例数据,声明条件(操作和期望的结果),提供了一套易于使用的方法来检索XML中的测试案例,按照数据文件的定义来声明结果。

http://jtestcase.sourceforge.net/

SQLUnit  

SQLUnit是一个单元测试框架,用于对数据库存储过程进行回归测试。用 Java/JUnit/XML开发。

http://sqlunit.sourceforge.net

JTR  

JTR (Java Test Runner)是一个开源的基于反转控制(IOC)的J2EE测试框架。它允许你构建复杂的J2EE测试套件(Test Suites)并连到应用服务器执行测试,可以包括多个测试实例。JTR的licensed是GPL协议。

http://jtrunner.sourceforge.net/

Marathon  

Marathon是一个针对使用Java/Swing开发GUI应用程序的测试框架,它由recorder, runner 和 editor组成,测试脚本是python代码。Marathon的焦点是放在最终用户的测试上。

http://marathonman.sourceforge.net

TestNG  

TestNG是根据JUnit 和 NUnit思想而构建的一个测试框架,但是TestNG增加了许多新的功能使得它变得更加强大与容易使用比如:
*支持JSR 175注释(JDK 1.4利用JavaDoc注释同样也支持)
*灵活的Test配置
*支持默认的runtime和logging JDK功能
*强大的执行模型(不再TestSuite)
*支持独立的测试方法。

http://testng.org/

Surrogate Test framework  

Surrogate Test framework是一个值得称赞单元测试框架,特别适合于大型,复杂Java系统的单元测试。这个框架能与JUnit,MockEJB和各种支持模拟对象(mock object )的测试工具无缝给合。这个框架基于AspectJ技术。

http://surrogate.sourceforge.net

MockCreator  

MockCreator可以为给定的interface或class生成模拟对象(Mock object)的源码。

http://mockcreator.sourceforge.net/

jMock  

jMock利用mock objects思想来对Java code进行测试。jMock具有以下特点:容易扩展,让你快速简单地定义mock objects,因此不必打破程序间的关联,让你定义灵活的超越对象之间交互作用而带来测试局限,减少你测试地脆弱性。

http://www.jmock.org/

EasyMock  

EasyMock为Mock Objects提供接口并在JUnit测试中利用Java的proxy设计模式生成它们的实例。EasyMock最适合于测试驱动开发。

http://www.easymock.org/

The Grinder  

The Grinder是一个负载测试框架。在BSD开源协议下免费使用。

http://grinder.sourceforge.net/

XMLUnit  

XMLUnit 不仅有Java版本的还有.Net版本的。Java开发的XMLUnit提供了两个JUnit 扩展类XMLAssert和XMLTestCase,和一组支持的类。这些类可以用来比较两张XML之间的不同之处,展示XML利用XSLT来,校验 XML,求得XPath表达式在XML中的值,遍历XML中的某一节点利DOM展开,

http://xmlunit.sourceforge.net/

Jameleon  

Jameleon一个自动化测试工具。它被用来测试各种各样的应用程序,所以它被设计成插件模式。为了使整个测试过程变得简单Jameleon提供了一个GUI,因此Jameleon实现了一个Swing 插件。

http://jameleon.sourceforge.net/index.html

J2MEUnit  

J2MEUnit是应用在J2ME应用程序的一个单元测试框架。它基于JUnit.

http://j2meunit.sourceforge.net/

Jetif  

Jetif 是一个用纯Java实现的回归测试框架。它为Java程序单元测试以及功能测试提供了一个简单而且可 伸缩的架构,可以用于个人开发或企业级开发的测试。它容易使用,功能强大,而且拥有一些企业级测试的重要功能。Jetif来源于JUnit, JTestCase以及TestNG的启发,有几个基本的概念直接来自于JUnit, 比如说断言机制,Test Listener的概念,因此从JUnit转到Jetif是非常容易的。

http://jetif.sourceforge.net/

GroboUtils  

GroboUtils 使得扩展Java测试变得可能。它包括用在Java不同方面测试的多个子项目。在GroboUtils中最常被到的工具是:多线程测试(multi- threaded tests),整体单元测试(hierarchial unit tests),代码覆盖工具(code coverage tool)。

http://groboutils.sourceforge.net/

Testare  

TESTARE是用来简化分布式应用程序(比如:在SERVLETS,JMS listeners, CORBA ORBs或RMI环境下)测试开发过程的一个测试框架.

https://testare.dev.java.net/




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