测试从业者需要了解心理学和经济学

对于测试从业者来说，测试工作是一项技术活，但同时它也涉及到经济学和人类心理学一些重要因素。

在理想情况下，我们会测试程序的所有可能执行情况，而在大多数情况下，这几乎是不可能的。即使一个看起来非常简单的程序，其可能的输入与输出组合可达到数百种甚至数千种，对所有的可能情况都设计测试用例是不切合实际的。

对一个复杂的应用程序进行完全的测试，将耗费大量的时间和人力资源，这样在经济上是不可行的。

另外，要成功地测试一个软件应用程序，测试人员也需要有正确的态度，在某些情况下，测试人员的态度可能比实际的测试过程本身还要重要。

因此，在深入探讨软件测试的本质之前（指技术层面），我们先探讨一下软件测试的心理学和经济学问题。

测试需要了解的心理学

测试执行得差，其中一个主要原因在于大多数的程序员一开始就把“测试”这个术语的定义搞错了。他们可能会认为：

“软件测试就是证明软件不存在错误的过程。”

“软件测试的目的在于证明软件能够正确完成其预定的功能。”

“软件测试就是建立一个‘软件做了其应该做的’信心的过程。”

这些定义都是本末倒置的。

每当测试一个程序时，应当想到要为程序增加一些价值。通过测试来增加程序的价值，是指测试提高了程序的可靠性或质量。提高了程序的可靠性，是指找出并最终修改了程序的错误。

因此，不要只是为了证明程序能够正确运行而去测试程序；相反，应该一开始就假设程序中隐藏着错误（这种假设对于几乎所有的程序都成立），然后测试程序，发现尽可能多的错误。

那么，对于测试，更为合适的定义应该是：

“测试是为发现错误而执行程序的过程”。

虽然这看起来像是个微妙的文字游戏，但确实有重要的区别。理解软件测试的真正定义，会对成功地进行软件测试有很大的影响。

人类行为总是倾向于具有高度目标性，确立一个正确的目标有着重要的心理学影响。如果我们的目的是证明程序中不存在错误，那就会在潜意识中倾向于实现这个目标；也就是说，我们会倾向于选择可能较少导致程序失效的测试数据。

另一方面，如果我们的目标在于证明程序中存在错误，我们设计的测试数据就有可能更多地发现问题。与前一种方法相比，后一种方法会更多地增加程序的价值。

举例来说，它暗示了软件测试是一个破坏性的过程，甚至是一个“施虐”的过程，这就说明为什么大多数人都觉得它困难。

这种定义可能是违反我们愿望的；所幸的是，我们大多数人总是对生活充满建设性而不是破坏性的愿景。大多数人都本能地倾向于创造事物，而不是将事物破坏。这个定义还暗示了对于一个特定的程序，应该如何设计测试用例（测试数据）、哪些人应该而哪些人又不应该执行测试。

为增进对软件测试正确定义的理解，另一条途径是分析一下对“成功的”和“不成功的”这两个词的使用。当项目经理在归纳测试用例的结果时，尤其会用到这两个词。大多数的项目经理将没发现错误的测试用例称为一次“成功的测试”，而将发现了某个新错误的测试称为“不成功的测试”。

这又是一次本末倒置。

“不成功的”表示事情不遂人意或令人失望。我们认为，如果在测试某段程序时发现了错误，而且这些错误是可以修复的，就将这次合理设计并得到有效执行的测试称做是“成功的”。如果本次测试可以最终确定再无其他可查出的错误，同样也被称做是“成功的”。

所谓“不成功的”测试，仅指未能适当地对程序进行检查，在大多数情况下，未能找出错误的测试被认为是“不成功的”，这是因为认为软件中不包含错误的观点基本上是不切实际的。

能发现新错误的测试用例不太可能被认为是“不成功的”，也就是说，能发现错误就证明它是值得设计的。“不成功的”测试用例，会看到程序输出正确的结果而没发现任何错误。

我们可以类比一下病人看医生的情况，病人因为身体不舒服而去看医生。如果医生对病人进行了一些检查和化验，却没有诊断出任何病因，我们就不会认为这些检查和化验是“成功的”，因为病人支付了昂贵的检查和化验费用，而病状却依然如故。

病人会因此而质疑医生的诊断能力。但是，如果医生诊断出病人是胃溃疡，那么这次检测就是“成功的”，医生可以开始进行相应的治疗。因此，医疗行业会使用“成功的”或“不成功的”来表达诊断结果。我们当然可以类推到软件测试中来，当我们开始测试某个程序时，它就好似我们的病人。

“软件测试就是证明软件不存在错误的过程”，这个定义会带来第二个问题。对于几乎所有的程序而言，甚至是非常小的程序，这个目标实际上也是无法达到的。

心理学研究表明，当人们开始一项工作时，如果已经知道它是不可行的或无法实现时，人的表现就会相当糟糕。

诸如“软件测试就是证明‘软件做了其应该做的’的过程”此类的定义所带来的第三个问题是，程序即使能够完成预定的功能，也仍然可能隐藏错误。也就是说，当程序没有实现预期功能时，错误是清晰地显现出来的；如果程序做了其不应该做的，这同样是一个错误。

测试需要了解经济学

给出了软件测试的适当定义之后，下一步就是确定软件测试是否能够发现“所有”的错误。我们将证明答案是否定的，即使是规模很小的程序。一般说来，要发现程序中的所有错误也是不切实际的，常常也是不可能的。这个基本的问题反过来暗示出软件测试的经济学问题、测试人员对被测软件的期望，以及测试用例的设计方式。

为了应对测试经济学的挑战，应该在开始测试之前建立某些策略，黑盒测试和白盒测试是两种最普遍的策略。

黑盒测试

黑盒测试是一种重要的测试策略，又称为数据驱动的测试或输入/输出驱动的测试。使用这种测试方法时，将程序视为一个黑盒子。测试目标与程序的内部机制和结构完全无关，而是将重点集中放在发现程序不按其规范正确运行的环境条件。在这种方法中，测试数据完全来源于软件规范（换句话说，不需要去了解程序的内部结构）

如果程序使用到数据存储，如操作系统或数据库应用程序，这个问题会变得尤为严重。

不仅要测试所有有效的和无效的事务处理，还要测试所有可能的事务处理顺序。

由于穷举测试是不可能的，测试投入的目标在于通过有限的测试用例，最大限度地提高发现的问题的数量，以取得最好的测试效果。

白盒测试

另一种测试策略称为白盒测试或称逻辑驱动的测试，允许我们检查程序的内部结构。这种测试策略对程序的逻辑结构进行检查，从中获取测试数据（遗憾的是，常常忽略了程序的规范）。

当然，在实际程序中，判断并非都是彼此独立的，这意味着可能实际执行的路径数量要稍微少一些。

但是，从另一方面来讲，实际应用的程序要比下图所描述的简单程序复杂得多。因此，穷举路径测试就如同穷举输入测试，非但不可能，也是不切实际的。

“穷举路径测试即完全的测试”论断存在的第二个问题是，虽然我们可以测试到程序中的所有路径，但是程序可能仍然存在着错误。

即使是穷举路径测试也决不能保证程序符合其设计规范。

程序可能会因为缺少某些路径而存在问题。

穷举路径测试可能不会暴露数据敏感错误。

尽管穷举输入测试要强于穷举路径测试，但两者都不是有效的方法，因为这两种方法都不可行。

那么，也许存在别的方法，将黑盒测试和白盒测试的要素结合起来，形成一个合理但并不十分完美的测试策略。