I.はじめに
ソフトウェア テストでは、テスト データがテスト ケースの基礎となり、テスト結果の精度と包括性に重大な影響を与えます。したがって、ソフトウェアテストを実施する場合、テストシナリオと要件を満たすテストデータを生成する必要があります。この記事では、テストデータ生成ツールを使って大量のテストデータを短時間で生成する方法を紹介します。
2. テストデータ生成ツール
Faker今日は、一般的に使用される 4 つのデータ生成ツール、 、Mockaroo、DataFactory、を紹介しますJenerators。
1、フェイカー:
Faker は、複数のデータ型と豊富なデータ生成メソッドを提供する Python ライブラリです。名前、住所、メールアドレス、電話番号などのさまざまなランダムデータを生成するために使用されます。テスト、モックデータの生成、データベースの入力などに使用できます。
公式ウェブサイト：
https://faker.readthedocs.io/en/master/自動テストを学びたい場合は、ここで一連のビデオをお勧めします。このビデオは、ステーション B のネットワーク全体でナンバー 1 の自動テスト チュートリアルであると言えます。同時に、オンラインのユーザーの数は、 1,000 に達しました。収集して共有するメモがあります。Dashen Technical Exchange: 798478386
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適用シナリオ: テストデータの生成、シミュレーションデータの埋め込みなど、大量のランダムデータを生成する必要があるシナリオに適用します。
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長所: 使いやすく、カスタマイズ可能で、複数の言語をサポートしています。
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短所: 生成されるデータはランダムであり、特定のビジネス ルールに準拠していない可能性があります。
例：
from faker import Faker
fake = Faker()
name = fake.name()
address = fake.address()
email = fake.email()
phone_number = fake.phone_number()2、モカルー
Mockaroo は、視覚的なインターフェイスと豊富なデータ生成オプションを提供するオンライン サービスです。カスタムのランダム データセットを生成するために使用されます。テキスト、数値、日付、画像などを含むさまざまなデータを生成するためのさまざまなデータ型とオプションが提供されます。
公式ウェブサイト：
https://www.mockaroo.com/-
適用可能なシナリオ: テスト データの生成、シミュレーション データの入力など、カスタム データ セットを生成する必要があるシナリオに適用できます。
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利点: 強力なカスタマイズ性、複数のデータ型とオプションの提供、および複数の形式へのデータのエクスポートのサポート。
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短所: データ生成のために Mockaroo Web サイトにアクセスする必要があります。
例: Mockaroo Web サイトでフィールドとデータ型を設定し、結果のデータセットをダウンロードします。
生成するデータと生成するレコード数 (1000 レコードなど) を選択した後、[生成] をクリックすると、ワンクリックですぐにテスト データが生成されます。
3、データファクトリー
DataFactory は、ランダム データの生成専用の Python ライブラリであり、さまざまなデータ型と生成方法を提供します。、ランダムなデータを生成するために使用されます。さまざまなデータの種類と生成方法が提供されており、名前、住所、メールアドレス、電話番号などのさまざまなデータを生成できます。
公式ウェブサイト：
https://pypi.org/project/datafactory/- 適用可能なシナリオ: テスト データの生成、シミュレーション データの入力など、Python コードでランダム データを生成する必要があるシナリオに適用できます。
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長所: 使いやすく、カスタマイズ可能で、複数のデータ型をサポートします。
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短所: 生成されるデータはランダムであり、特定のビジネス ルールに準拠していない可能性があります。例：
from datafactory import DataFactory
factory = DataFactory()
name = factory.name()
address = factory.address()
email = factory.email()
phone_number = factory.phone_number()-
適用可能なシナリオ: テスト データの生成、シミュレーション データの入力など、Java コードでランダム データを生成する必要があるシナリオに適しています。
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長所: 使いやすく、カスタマイズ可能で、複数のデータ型をサポートします。
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短所: 生成されるデータはランダムであり、特定のビジネス ルールに準拠していない可能性があります。
例：
import dev.jenerators.RandomGenerator;
import dev.jenerators.StringGenerator;
RandomGenerator<String> nameGenerator = StringGenerator.alphaNumeric(10);
String name = nameGenerator.generate();要約すると、Faker、Mockaroo、DataFactory、Katalon Studio、および Generators はすべて、ランダム データを生成したり、テスト自動化を実行したりするためのツールまたはライブラリです。それぞれに異なる特性と適用可能なシナリオがあり、テスト要件を満たす特定のニーズに応じて適切なツールを選択できます。
実際のプロジェクトでは、テスターは特定のテストの種類に応じてテスト データを生成する方法を決定し、テスト プロセス中にテスト データの設計と生成を継続的に最適化および改善して、テスト結果の精度を向上させる必要があります。