¿Cómo se puede obtener un error (excepción) durante el proceso de prueba?

Los errores se pueden obtener a través de:

1. Investigación de funcionalidades:

   • Pruebas negativas: Entrada de datos incorrectos, salida fuera de los límites permitidos, formato incorrecto.
   • Pruebas de límites: Uso de valores mínimos y máximos permitidos.
   • Pruebas de estrés: Carga excesiva en el sistema.
   • Pruebas de seguridad: Intentos de inyección, acceso no autorizado.
   • Investigación de dependencias: Desactivación o funcionamiento incorrecto de servicios externos.
   • Pruebas de compatibilidad: Uso de diferentes navegadores, sistemas operativos, dispositivos.

2. Análisis de logs y monitoreo:

   • Visualización de logs del servidor, logs de aplicaciones.
   • Uso de sistemas de monitoreo para detectar fallos y errores en tiempo real.

3. Pruebas automatizadas:

   • Pruebas unitarias: Verificación de componentes individuales del código en busca de errores.
   • Pruebas de integración: Verificación de la interacción entre módulos.
   • Pruebas de extremo a extremo: Simulación de acciones del usuario para encontrar errores en el flujo completo.
   • Pruebas de carga: Detección de errores bajo alta carga.
   • Fuzzing: Generación de datos de entrada aleatorios o semi-aleatorios para buscar fallos y vulnerabilidades.

   # Ejemplo de prueba que puede causar un error de división por cero
   def divide(a, b):
       return a / b
   
   # Prueba: se espera ZeroDivisionError
   import pytest
   
   def test_divide_by_zero():
       with pytest.raises(ZeroDivisionError):
           divide(10, 0)
   

4. Pruebas manuales:

   • Pruebas sistemáticas y exploratorias para detectar escenarios no evidentes.
   • Pruebas de usabilidad, donde escenarios no evidentes pueden llevar a errores.

5. Uso de herramientas de análisis de código:

   • Análisis estático del código para detectar errores potenciales y vulnerabilidades.
   • Análisis dinámico para detectar errores en tiempo de ejecución.

6. Análisis de requisitos y especificaciones:

   • Identificación de discrepancias entre comportamiento esperado y real.

7. Análisis retrospectivo:

   • Estudio de errores encontrados en el pasado para identificar patrones y escenarios omitidos.