第十章软件测试领域;主要内容;第一节软件测试环境;1软件测试环境概述;2、软件环境
指测试过程中需要使用的软件和工具。例如，测试人员可能需要使用不同版本的操作系统、数据库、浏览器等。在软件环境的选择上，需要考虑测试需求和应用场景。有些软件，特别是面向大众的商品化软件，在测试时常常需要考察在真实环境中的表现。如测试杀毒软件的扫描速度时，硬盘上布置的不同类型文件的比例要尽量接近真实环境，这样测试出来的数据才有实际意义。;3、网络环境
测试中经常需要考虑的因素，对测试的效果有直接影响。在测试环境的搭建中，需要考虑网络带宽、稳定性、安全性等问题。在测试过程中需要模拟各种网络环境，以验证软件的可靠性和性能。
4、数据环境
测试环境中不可或缺的一环。测试数据应该具有良好的代表性和完整性，以验证软件的功能、性能、安全等方面。在测试数据的选择上，需要考虑测试需求和测试覆盖度。
;2虚拟化容器与技术;;;;;第二节软件测试的评估;1测试评估的目的和方法;;2覆盖率评估;;;;代码覆盖率在实际应用中存在着一些误区：
片面追求高代码覆盖率。满足具体软件项目所规定的代码覆盖率是对测试工作的基本要求，但是保证已经测试过的代码的质量更为重要。
认为100%的代码覆盖率就能够保证软件质量。实际上，即使测试所有的软件代码，也仍然不能保证软件完全满足用户需求和软件设计要求，也不能代表测试覆盖率很高。;代码覆盖率的实际意义：
度量测试工作的完成度，为确定何时可以结束测试提供依据
确定没有被测试覆盖到的代码，从而检验前期测试设计是否充分，是否存在测试盲点。
检测出程序中的错误和无用代码，促使程序设计和开发人员理清代码逻辑关系，提升代码质量。
作为检验软件质量的辅助指标。;3质量评估;1、缺陷趋势分析
缺陷趋势分析是根据缺陷数量随时间变化的情况，分析和监控开发与测试的进展状况与质量，预测未来软件研发工作情况。
;;;4性能评估;第三节软件质量保证与测试;SQA和测试的主要联系和区别如下：
测试只是质量???证工作中的一个环节。
SQA所关注的是软件质量的检查与测量，质量保证人员的工作是软件生命周期的管理以及验证软件是否满足规定的质量和用户的需求。
软件测试关心的不是过程的活动，而是对过程的产物以及开发出的软件进行剖析，测试人员执行测试用例，运行软件，以找出问题，报告质量。;能力成熟度集成模型主要规程：
制定质量保证计划测试。质量保证计划的主要内容是“过程与产品质量检查计划”、“参与技术评审计划”和“参与测试计划”。质量保证员根据本项目的特征，确定需要检查的主要过程域和主要工作成果，并估计检查时间和人员。
过程与产品质量检查。质量保证员客观地检查项目成员的“工作过程”和“工作成果”是否符合既定的规范，并与项目成员协商改进措施。质量保证员记录本次检查的结果和经验教训，并及时通报给所有相关人员。
问题跟踪与质量改进。质量保证员设法先在项目内部解决质量问题，如果在项目内部难以解决，则提交给上级领导处理。质量保证小组分析机构内共性的质量问题，给出质量改进措施。;第四节高质量编程与测试;高质量编程可以从以下几个方面进行提升：
高质量代码的起点是扎实的编程基础知识。
编程习惯对于代码质量有着至关重要的影响。
注重代码的可读性和可维护性。
持续学习和自我提升。
注重代码的性能和安全性。
实践敏捷开发和持续集成。
站在客户角度上编写程序。
重视代码审查和测试。;C语言安全编程：
变量声明应该赋予初值
谨慎使用全局变量
禁用功能复杂、易用错的函数
禁用易用错的编译器/操作系统的机制小心处理资源访问过程
不要改变操作系统的运行环境（创建临时文件、修改环境变量、创建进程等）
严格的错误处理
合理使用调试断言（ASSERT）;第五节人工智能与测试;1人工智能领域内测试技术;2人工智能辅助软件测试;第六节大数据与测试;大数据测试的流程，可以分成这几个步骤：
环境搭建。对于大数据系统来讲，环境搭建是一个相对比较复杂的工作，因为大数据里面会用到各种各样的框架。另一方面，数据的准备工作是非常繁琐的，因为数据容量是非常大的。需要对整个平台应用的运行环境进行搭建，同时要接入各种数据源，有可能还要接入各种数据采集的设备。
测试分析。包括大数据应用的分析、数据类型的分析、还有大数据平台的分析也就是平台架构的分析。
测试设计。也可以按照我们前面讲的三个方面。应用层结合质量特性进行设计，数据质量方面可以结合信息技术数据质量评价指标的相关内容，在大数据平台方面也有关于关系数据库相关的标准。
测试执行。包括测试用例的执行、缺陷的管理、分析优化、回归