使用Selenium进行Web应用自动化测试的研究

介绍了利用Web自动化测试工具Selenium进行Web自动化测试的情况,通过一个具体案例来阐述自动化测试的过程,并对测试结果进行了简要分析,说明了利用Selenium进行Web应用系统的自动化测试的好处,给应用工程人员提供了指导。     

基于Python和Selenium的新浪微博数据访问

对新浪微博最新的OAuth 2 API进行了深入的研究,并利用Python语言和Web自动化测试工具Selenium构造了一套自动认证和访问数据的微博API,可用于微博语料构建.     

用户化虚拟设计中的产品族描述语言PFL

介绍一种面向大规模定制的基于Web的用户化虚拟设计环境的基本框架，针对其中造型服务器中描述产品族结构的需要，提出用产品族描述语言建立产品族结构的方法，设计了相应的语法和语义结构，并构建了相应的解释器执行该语言并最终生成产品的虚拟模型．     

针对JavaScript浏览器兼容性的变异测试方法

针对JavaScript浏览器兼容性问题缺乏有效的测试方法的问题,基于变异测试技术,对Web应用程序中的JavaScript语言在主流浏览器中的兼容性进行了分析,设计了18个针对浏览器兼容性错误的变异算子并开发了自动化的测试工具Compatibility Mutator。该程序使用抽象语法树（AST）分析JavaScript语法,使用Selenium WebDriver自动调用多个浏览器核心并行执行变异测试。通过对7个广泛使用的JavaScript框架的实验,验证了此方法对每一个框架都能够生成一定数量的变异体,其中对jQuery和YUI框架的变异测试的变异得分分别为43.06%和7.69%,表明了所设计的变异算子能够触发浏览器兼容性方面的错误,并且能够评估测试用例集的完备性。     

面向对象分布式Web自动化实现

随着Web开发项目的日益庞大,自动化测试技术的重要性日益突出。自动化测试技术的出现,大大提高了软件测试的效率和测试人员的积极性。本文对自动化测试含义、种类及主流自动化测试框架进行了阐述;并介绍了一种基于Selenium2．0的面向对象分布武Web自动化测试的实现。     

PhantomJS在Web自动化测试中的应用

如今自动化测试在Web测试中越来越流行,也出现了一些优秀的自动化测试工具。但目前大多数的工具都存在着学习成本高、构建复杂、对语言依赖性强等问题。针对这种情况,提出运用PhantomJS进行Web自动化测试,研究PhantomJS相关知识的基础上通过对Amazon登录功能的自动化测试展示了它的使用方法,实验结果表明使用PhantomJS进行Web自动化测试能够达到快速、简洁、降低成本的效果。     

Web应用系统中的MOCK测试技术

近年来Web应用的市场占有率越来越高,Web开发技术也得到了飞速的发展。然而针对Web应用系统的测试却不够成熟。为了提高Web应用的开发效率和系统的稳定性,研制出适用于Web应用的测试理论与框架日益迫切。MOCK测试技术是通过构建模拟对象实现对单元测试中的被测模块孤立进行测试的技术。而本文针对Web应用系统的分布式等特性,结合Web开发的实际需求,对传统软件开发中的MOCK测试技术进行改进,并且提出了Web应用下MOCK自动化测试工具的系统架构,为Web应用系统的测试提供了一个高效的解决方案。     

一种基于Selenium的Web自动化测试低耦合框架

针对Web应用需求频繁更改的问题,研究基于低耦合的Web自动化测试框架。实现通过将数据模块、控制模块、业务逻辑和结果显示模块相分离的分层测试框架,来降低测试脚本之间的耦合度,增强测试脚本的灵活性,提高测试脚本的覆盖率。该框架能够直接在浏览器中运行,支持多语言多平台,根据脚本之间的依赖最优化脚本执行流程的路径和进程的数量,实现对脚本执行的过程和状态进行跟踪和定位。通过精确定位跟踪脚本错误,实现基于Web的自动化测试,提高了测试效率和软件质量。     

数控代码解释器模块化结构的研究与实现

为了提升数控系统的效率和功能,提出模块化的解释器结构模型.该模型将整个解释器分为词法分析模块,语法分析模块和解释执行模块3个模块.在词法分析模块中,提出利用EBNF(Extended Backus-Naur Form)对标准数控代码规则进行形式化描述的方法,并采用自顶向下的递归下降分析构建词法分析程序.通过将词法分析得到的数据存入设计好的加工信息存储结构,实现了数控指令的形式化表达.加工命令转化模块将加工数据转化成相应的数控指令送入系统底层模块.详细阐述了各模块的构建方法,并开发了一个简单的解释器原型系统,验证了所提方法的有效性,为高性能数控代码解释器的实现提供了技术支持.     

基于Selenium JS UI的自动化测试框架设计与实现

Web技术的发展,以及Web UI组件的广泛应用,给自动化测试带来了挑战。因此设计了一套基于Selenium JS UI的自动化测试框架。该框架结合了Test NG、Selenium框架,并且利用了关键字驱动、数据驱动技术。将框架分为关键字、测试用例、执行引擎、配置报告四层,使测试用例、测试脚本、测试数据相分离,跨平台,不仅解决了自动化测试定位难的问题,而且大大提高了测试效率。     

基于代理模式的SQL注入漏洞检测技术研究

SQL注入（SQLinjection）漏洞是网站中普遍存在的漏洞之一,同时也是影响企业运营且最具破坏性的漏洞之一。SQL注入漏洞的检测模式可分为手工分析和自动化工具扫描分析两种方式。虽然有很多自动化工具可以帮助我们快速检测SQL注入漏洞,但工具检测能力十分有限,就目前而言,扫描工具的最大瓶颈在于如何确保爬虫所得待测数据的全面性。由于爬虫技术的限制,大部分扫描工具的误报和漏报概率都比较大。人工分析虽然可以保证漏洞检测的准确度,但检测过程需要消耗大量时间且效率比较低下。针对此种情况,文章提出一种基于代理模式的SQL注入漏洞检测方法,该方法在兼顾准确率和效率的基础之上,综合利用已有漏洞检测工具的优点,实现快速全面收集待测数据,以此确保SQL注入漏洞检测的高效性和准确性。另外,文章还利用该方法对Web应用中的XSS漏洞进行了检测分析,并取得了非常好的效果。     

自动测试框架D-Arch的设计与实现

探讨了一种基于数据驱动的自动测试框架D-Arch的设计与实现。该系统使用开放源码的自动测试工具Selenium,具有模块化、可重用、测试与开发松耦合,可满足不同测试需求的特点。     

Web 表单自动化测试工具的设计与实现

Web表单测试是Web系统测试中一个十分重要的环节,其主要的特征是具有较高的重复性和机械性。针对传统手工测试效率低下以及商业化测试工具“捕捉／回放”式脚本复用率不高等问题,在数据驱动的测试框架上设计了Web表单的自动化测试工具AFT（Automated Form Testing）,相对于其它的测试工具,AFT具有简单易用和高效等特点。     

基于程序约束的细粒度JVM测试程序约简方法

为了对Java虚拟机(JVM)进行测试,开发人员通常需要手工设计或利用测试生成工具生成复杂的测试程序,从而检测JVM中潜在的缺陷。然而,复杂的测试程序给开发人员定位及修复缺陷带来了极高的成本。测试程序约简技术旨在保障测试程序缺陷检测能力的同时,尽可能的删减测试程序中与缺陷检测无关的代码。现有研究工作基于Delta调试在C程序和XML输入上可以取得较好的约简效果,但是在JVM测试场景中,具有复杂语法和语义依赖关系的Java测试程序约减仍存在粒度较粗、约简效果较差的问题,导致约简后的程序理解成本依然很高。因此,针对具有复杂程序依赖关系的Java测试程序,本文提出一种基于程序约束的细粒度测试程序约简方法JavaPruner。首先在语句块级别设计细粒度的代码度量方法,随后在Delta调试技术上引入语句块之间的依赖约束关系来对测试程序进行约简。以Java字节码测试程序为实验对象,通过从现有的针对JVM测试的测试程序生成工具中筛选出具有复杂依赖关系的50个测试程序作为基准数据集,并在这些数据集上验证JavaPruner的有效性。实验结果表明,JavaPruner可以有效删减Java字节码测试程序中的冗余代码。与现有方法相比,在所有基准数据集上约减能力平均可提升37.7%。同时,JavaPruner可以在保障程序有效性及缺陷检测能力的同时将Java字节码测试程序最大约简至其原有大小的1.09% ,有效降低了测试程序的分析和理解成本。     

SEMANTIC METRICS: METRICS BASED ON SEMANTIC ASPECTS OF SOFTWARE

Software practitioners need ways to assess their software, and metrics can provide an automated way to do that, providing valuable feedback with little effort earlier than the testing phase. Semantic metrics were proposed to quantify aspects of software quality based on the meaning of software's task in the domain. Unlike traditional software metrics, semantic metrics do not rely on code syntax. Instead, semantic metrics are calculated from domain information, using the knowledge base of a program understanding system. Because semantic metrics do not rely on code syntax, they can be calculated before code is fully implemented. This article evaluates the semantic metrics theoretically and empirically. We find that the semantic metrics compare well to existing metrics and show promise as early indicators of software quality.     

工具服务化集成中数据交互方式设计

针对当前工具服务化集成中数据交互普遍存在的语法异构和语义异构问题,本文设计了一种基于JSON格式的语法定义形式和基于通用词表的语义异构处理方法的数据交互方式,并对其实现方法和技术进行了详细的论述.最后,在一种软件开发工具服务化集成的实际案例中进行了实验,对所提出的数据交互方式进行了实现并对其有效性进行了验证.实验结果表明,所设计的数据交互方式较好地解决了上述两个问题,为工具集成提供了良好的数据交互基础.     

基于BDD 的自动化测试框架研究

敏捷开发模式的盛行掀起了自动化测试的一轮热潮,测试和开发合作越来越密切。本文研究的自动化测试框 架,将BDD 的敏捷开发理念与软件测试相融合,通过统一的Gherkin 语言定义验收测试标准,帮助业务人员、测试人员和开发 人员形成对需求明确统一的认识,然后通过web driver 测试代码实现可执行的验收测试,以TDD 的方式实现产品代码。该框 架使用Specflow、Selenium 和MsTest 等测试工具,真正实现了自动化测试,大大减少了手工测试的压力,促进开发测试过程中 软件开发涉众之间的沟通,及时得到用户反馈,满足快速发布产品的需求,提升产品质量。     

Two case studies in grammar-based test generation

Grammar-based test generation (GBTG) has seen extensive study and practical use since the 1970s. GBTG was introduced to generate source code for testing compilers from context-free grammars specifying language syntax. More recently, GBTG has been applied to many other testing problems, including the generation of eXtensible Markup Language (XML) documents and the generation of packets for testing communications protocols. Recent research has shown how to integrate covering-array techniques such as pairwise testing into GBTG tools. While the integration offers considerable power to the tester, there are few practical demonstrations in the literature. We present two case studies showing how to use grammars and covering arrays for automated software testing. The first case study exposes HTML injection vulnerabilities in an RSS feed parser. The second case study determines the effectiveness of network firewalls when faced with TCP flag attacks. The case studies illustrate the use of covering arrays in a GBTG context, the use of visualization to understand large test logs, and the issues and tradeoffs in the design of fully automated GBTG test suites.