Kā var saņemt kļūdu (izņēmumu) testēšanas laikā?

Kļūdas var iegūt šādi:

1. Funkcionalitātes izpēte:

   • Negatīva testēšana: Nepareizu datu ievade, pārsniedzot pieļaujamās vērtības, nepareiza formāta.
   • Robežu nosacījumu testēšana: Izmantojot minimālās un maksimālās pieļaujamās vērtības.
   • Stresa testēšana: Sistēmas pārmērīga slodze.
   • Drošības testēšana: Injekciju mēģinājumi, nesankcionēta piekļuve.
   • Atkarību analīze: Izslēgšana vai nepareiza ārējo pakalpojumu darbība.
   • Saderības testēšana: Izmantojot dažādas pārlūkprogrammas, operētājsistēmas, ierīces.

2. Žurnālu un uzraudzības analīze:

   • Servera žurnālu, lietojumprogrammu žurnālu pārskatīšana.
   • Sistēmu uzraudzības sistēmu izmantošana kļūdu un traucējumu atklāšanai reāllaikā.

3. Automatizēta testēšana:

   • Vienību testi: Koda atsevišķu komponentu pārbaude kļūdu noteikšanai.
   • Integrācijas testi: Moduļu mijiedarbības pārbaude.
   • End-to-End testi: Lietotāja darbību imitācija visā plūsmā kļūdu meklēšanai.
   • Slodzes testi: Kļūdu noteikšana pie lielas slodzes.
   • Fuzzing: Nejaušu vai pusnejaušu ievades datu ģenerēšana, lai meklētu avārijus un ievainojamības.

   # Piemēra tests, kas var izraisīt dalīšanu ar nulli
   def divide(a, b):
       return a / b
   
   # Tests: gaidām ZeroDivisionError
   import pytest
   
   def test_divide_by_zero():
       with pytest.raises(ZeroDivisionError):
           divide(10, 0)
   

4. Rokas tests:

   • Sistēmisks un pētījuma tests, neizskaidrojamu scenāriju atklāšanai.
   • Lietošanas ērtuma testēšana (Usability Testing), kur neizskaidrojami scenāriji var novest pie kļūdām.

5. Koda analīzes rīku izmantošana:

   • Statiskā koda analīze, potenciālo kļūdu un ievainojamību meklēšanai.
   • Dinamiskā analīze, kļūdu atklāšanai darbības laikā.

6. Prasību un specifikāciju analīze:

   • Atšķirību noteikšana starp gaidāmo un faktiskās uzvedības novērošanu.

7. Retrospektīvā analīze:

   • Iepriekš atrasto kļūdu izpēte, modeļu un izlaisto scenāriju noteikšana.