必看 | 软件测试经典10题（含答案）软件测试员

选择题 1. （单选）当需要对某个系统进行测试的时候，应该从哪些方面来设计测试用例？ A. 功能验证 B. 性能相关的验证 C. 兼容性相关的验证 D. 安全性相关的验证 E. 以上全是...

必看 | 软件测试经典10题（含答案）
我们精选了一下网友答案：

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选择题

1. （单选）当需要对某个系统进行测试的时候，应该从哪些方面来设计测试用例？

A. 功能验证

B. 性能相关的验证

C. 兼容性相关的验证

D. 安全性相关的验证

E. 以上全是

2. （多选）软件测试过程中，测试数据准备的痛点有哪些？（多选）

A. On-the-fly 测试数据准备的时间消耗

B. Out-of-box 测试数据的“脏数据”

C. 测试数据本身组合的复杂性和多样性

D. 性能测试数据准备的时间消耗

E. 微服务化后，跨多个微服务的数据准备缺乏完整的知识体系

F. 微服务化后，测试数据准备的环境依赖性

3. （单选）无头浏览器的主要应用场景是？

A. 网络爬虫

B. GUI 自动化功能测试

C. 页面监控

D. 以上全是

4. （单选）以下不属于 API 测试工具的是哪个？

A. Postman

B. SoapUI

C. JMeter

D. Selenium

5. （单选）以下属于移动应用测试的工具是哪个？

A. Appium

B. UFT

C. TestNG

D. LoadRunner

问答题

1、GUI 自动化测试脚本分层设计的最佳实践是怎么样？

2、多个 API 连续调用的测试用例的难点是什么？你是如何来解决的？

3、单元测试中，桩函数和 Mock 函数用来解决什么问题，两者又有什么区别？

4、性能压测过程中，当面对大量并发用户调用的时候，服务器端 CPU 的使用率是高好还是低好？为什么？

5、当需要在尽可能短的时间内完成大量 GUI 自动化测试用例的执行时，业界主流的解决方案是什么？

答案与解析

1. （单选）答案：E

解析：除了要考虑显示的功能性需求外，还要涉及安全性、性能、兼容性等非功能性需求的验证。

2. （多选）答案：ABCDEF

解析：关于现在流行的微服务模式，由于每个单一功能的服务都是独立分开部署的，所以我们在准备测试数据时，还可能会遇到诸如环境依赖、跨多个微服务的数据准备缺乏完整的知识体系等问题。

3. （单选）答案：D

解析：无头浏览器的主要应用场景，包括 GUI 自动化测试、页面监控以及网络爬虫这三种。

4. （单选）答案：D

解析：Selenium 属于 GUI 自动化测试工具。

5. （单选）答案：A

解析：UFT（以前的 QTP）属于一款 GUI 测试工具，LoadRunner 属于性能测试工具。而 TestNG 是一个用来简化广泛的测试需求的测试框架，适用于从单元测试到集成测试阶段的测试。

Appium 则是一款很好用的移动测试工具。

6. GUI 自动化测试脚本分层设计的最佳实践是怎样的？

考点分析：GUI 自动化测试脚本的分层设计原理。

答案与解析：

大量 GUI 自动化测试能够成功的关键，就在于脚本的分层设计。而脚本分层设计的核心思想就是模块化。

首先，我们需要对页面进行抽象，形成页面对象模型。在这样的测试用例中，你看到的都是类似于 XXXPage.YYYComponent.ZZZOperation 的语句。它们和实际的手工测试可以建立一一对应的关系，用通俗的话语来讲，就是某某页面上的某某元素，执行了某某操作。

接下来，为了使 GUI 自动化测试脚本更加符合业务场景的描述，同时进一步提高脚本的封装性和可重用性，就需要引入业务流程脚本的概念。这里，业务流程和实际的业务流程也是一一对应的关系。这样，测试用例就可以通过调用业务流程脚本来实现，测试用例本身的可读性以及可维护性也会更好。同样地，业务流程脚本，也是基于页面对象模型实现的。

7. 多个 API 连续调用的测试用例设计难点是什么？你是如何解决的？

考点分析：多个 API 连续调用时，前后两个 API 之间的参数传递。

答案与解析：

单个 API 测试并不难，难的是多个 API 的连续调用，并且后一个 API 的参数值使用的是前一个 API 调用的返回结果，这就要求多个 API 调用之间可以方便地进行参数传递。一个最典型的场景就是，前一个 API 调用会返回一个有效的 token，后一个 API 调用需要带着这个 token 才能调用成功。

为了解决这个问题，一般来讲有三种处理方法：

第一种方法是，手工复制前一个 API 返回结果中的某个值，然后粘贴给后一个 API 作为输入参数。当然，这是最基本的方法，但是效率太低，而且无法实现自动化。

第二种方法是，使用基于代码的 API 测试框架。由于此时所有的测试逻辑都是通过代码来实现的，因此可以很容易地实现 API 之间的参数传递。

第三种方法是，借助于类似 HttpRunner 之类的已有 API 测试框架。此类框架可以通过关键字，很方便地将前一个 API 的返回值中的某个值传递给下一个 API 作为输入参数。

8. 单元测试中，桩函数和 Mock 函数主要用来解决什么问题？这两者又有什么区别呢？

考点分析：理解桩函数和 Mock 函数的本质区别。

答案与解析：

当被测函数中调用了第三方的函数时，我们一般会采用桩函数或者 Mock 函数来模拟这些第三方函数，以此来实现被测函数的高代码覆盖率。可以说，桩函数和 Mock 函数的使用大大方便了单元测试的开展，同时也解决了单元测试的代码耦合性问题。

但是，这两者到底有什么区别呢？

通俗来讲，如果你的测试验证是在被测函数中进行的，那么此时你使用的就是桩函数；而如果你的测试验证是在被模拟的函数中进行的，那么这个被模拟的函数就是 Mock 函数。

9. 性能压测过程中，当面对大量并发用户调用的时候，服务器端 CPU 的使用率是高好还是低好？为什么？

考点分析：理解性能测试指标解读的复杂性，必须要全盘考虑多个指标间的相互关联和制约。

答案与解析：

这个问题的答案，一定会有坚持不同意见的两派人。

一部分人认为，CPU 使用率当然是越低越好。这说明后端代码实现得很高效，只占用很少的计算资源就能实现较高的并发。并发情况下，越低的 CPU 占用率，说明系统可以继续承载越多的并发负载。

而另一部分人则认为，CPU 的使用率是越高越好。这说明系统的计算资源被充分利用了起来。

你同意哪个观点呢？

其实，这个问题本身就是个伪命题，单单通过题干中的信息是不足以给出孰好孰坏的结论的。这里的关键是，随着并发用户数的上升，事务的响应时间是如何变化的。

如果随着并发用户数的增加，事务的响应时间也呈线性增长，但 CPU 的使用率一直上不去，这就是典型的 CPU 资源没有被充分利用的现象。此时，你就需要去进一步诊断为什么 CPU 资源不能在并发场景下被充分利用。

而如果随着并发用户数的增加，事务的响应时间能基本保持稳定，同时 CPU 的使用率会随着并发用户数的增加呈线性增加，这反倒是我们希望看到的结果，也就是说更多的并发用户会需要使用更多的 CPU 资源。

10. 当需要在尽可能短的时间内，执行完大量 GUI 自动化测试用例时，业界主流的解决方案是什么？

考点分析：测试执行架构的设计

答案与解析：

这个问题其实不难回答，业界一般会采用两种方案：

一种是，使用第三方的云测服务，比如国外的 Sauce Labs、国内的 Testin 等；

另一种是，自己搭建 Selenium Grid 集群。

其实，这两种方案的本质都是将大量的测试用例以并发的方式来执行。

划重点，记住，面试前多来我的知乎号看看面试题以及干货，成功率一般都很高；小编亲测有效。

来源:图文来自网络，

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软件测试员
我们精选了一下网友答案：

主要还是要靠能力和经验的，证书不重要。如果有个更好，计算机等级考试里有个“软件评测师”就是的。最好有开发经验，能读写代码，否则你只能做文档和黑盒测试，基于代码的测试你很难做的。微软很多测试员都是开发组里转过来的。

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面试一定要自信，不会可以学的嘛！现在的外企更看重的是自学能力！你还是有很大的机会的！！软件测试现在都是用专业的软件进行测试，不像以前随便找点大学生测了！虽然软件测试人员最好是编程出身（因为可以更好的找出问题），但不是决定性因素。建议你在面试前找到专业书籍，恶补下专业术语！你日语很好，还是有很大机会的！！祝你成功！~~

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你可以到www.51testing.com去了解。

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好象没这方面的吧??...

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一文剖析2020年最火十大物联网应用｜IoT Analytics 年度重磅报告出炉！
我们精选了一下网友答案：

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来源：北京物联网智能技术应用协会

知名物联网研究机构IoT Analytics 2020年的最新报告显示，与往年相比，当前大多数物联网项目仍然落地于工业/制造业领域，另外，交通、能源、零售及医疗保健等垂直领域的市场份额也相对增加。

同时，IoT Analytics还对1414个实际应用的物联网项目进行了研究，并将结果列入了2020年620个物联网平台列表之中。研究显示，目前已有超过1000个已公开的IoT项目正在使用物联网平台，这也凸显了IoT平台在IoT解决方案推向市场时的重要性和普遍性。

本文将从10个应用领域中挑选20个典型案例项目展开分析。

（注：本文的研究仅限于使用物联网平台的物联网项目，不包括任何以消费者为中心的物联网项目，如智能家居、可穿戴设备或其他业余项目。）

1、物联网应用领域——工业/制造业

1.1概述

智慧城市曾在2018年的物联网研究中排名第一，然而工业/制造业早已取代智慧城市，坐稳了物联网垂直应用的头把交椅。诸如微软和AWS等技术巨头，以及西门子和罗克韦尔等大型工业自动化参与者，都是工业/制造业领域数字化转型的主要推手。

“工业物联网正在改变制造业规则，其所推动的云计算和边缘创新将加速数字工厂的发展，并提高企业的运营效率。”

——微软首席执行官Satya Nadella，2019年11月

“制造商和工业运营商已经发现将物联网应用于整个运营过程的方法，并已经因此获得了可衡量的商业价值。将物联网技术与特定工业应用领域的专业知识相结合，可以实现更好的协作、更快地解决问题、并提高生产率。”

——罗克韦尔自动化首席执行官Blake Moret，2019年5月

1.2典型物联网应用

工业物联网应用领域涵盖了工厂内外的各种物物连接。例如，工厂内部有许多基于IoT的工厂自动化控制项目，包括涵盖生产车间监控、车间可穿戴设备和增强现实、远程PLC控制或自动化质量控制等系统的智慧工厂整体解决方案等。工厂外部也有包括对连接的机械进行远程控制、设备监控或对整个远程工业操作（如石油钻机）管理和控制的大量典型项目。事实上，许多案例研究都提到了“减少运营停机时间和节约成本”——而这正是支撑原始设备制造商引入工业物联网解决方案的关键驱动力。

1.3物联网平台支持项目案例

案例1：Howden混合现实解决方案。苏格兰空气和气体处理解决方案制造商Howden联合微软和PTC开发了一套可扩展的混合现实解决方案，该解决方案将产品的实时物联网数据与3D增强现实相叠加，以提供如何解决设备问题的分步指导。相比以往仅能基于推测和事后分析，这一解决方案可以帮助客户减少计划外停机和相关成本，并更好地协调总体维护策略。

案例2：Severstal资产绩效。俄罗斯钢铁制造商Severstal与GE合作，希望通过Predix资产绩效管理减少计划外的维护延误。该解决方案通过不断改进维护策略，最终有效降低了维修和维护计划的成本、有效地重新分配资源并降低生产风险，将设备可靠性提高了20％。

2、物联网应用领域——交通/运输领域

2.1概述

交通/运输是IoT Analytics 2020年研究中的第二大物联网应用领域。特斯拉在2012年推出Model S时，首次推出了空中软件更新功能，这为互联网汽车树立了行业基准。从那时起，几乎每个汽车制造商都开始效仿集成类似的物联网技术。

“互联解决方案为我们的客户延长了车辆和相关设备的正常运行时间，为驾驶员、操作员和其他道路使用者带来了更好的安全性，并减少了二氧化碳的排放。沃尔沃的第一百万个物联资产仅仅是个开始，我们致力于在该领域保持领先地位。”

——沃尔沃集团首席执行官Martin Lundstedt，2019年10月

“在本田创新公司，我们正在见证各种技术的融合，这些技术将改变出行方式、创造新的商机并改变我们的产品制造方式。我们的Honda Xcelerator计划致力于寻求改变出行体验的技术创新者，而我们的Honda Developer Studio将为对联网汽车开发感兴趣的开发商和合作伙伴提供最佳资源。”

——本田创新首席执行官Nick Sugimoto，2019年4月

2.2典型物联网应用

交通/运输领域的物联网典型应用包括远程信息处理和车队管理解决方案。通过将这些解决方案与车内的本地操作系统相连接，可提供如电池监测、胎压监测、驾驶员监控或简单的车辆跟踪等车辆诊断和监测服务。

2.3物联网平台支持项目案例

案例3：车队监控和管理。KWRL运输合作公司在美国华盛顿州运营着一个大型校车车队，该车队目前使用Samsara的无线车队跟踪平台以协调路线并确保公交车按计划运行。实时车队监控系统能够提供公交车的实时定位、通过传感器跟踪停车板和应急灯状态，并能自动解码发动机故障代码警报，以便团队立即确定故障的严重程度，并能够进行完整的路线历史记录，以帮助运营商构建更智能的路线和扩大车队规模。

案例4：OmniBus车队运营优化。OnniBus.com是芬兰领先的长途巴士服务商，其通过使用Telia的联网车辆解决方案，构建了更简化和可持续的运输运营方式，该解决方案旨在通过实时运行数据优化重型设备的运行并减少油耗。

案例5：Caledonian驾驶员行为跟踪。位于苏格兰阿伯丁的Caledonian Logistics专门从事托盘货物的运输，其通过使用MyGeotab系统监控车队并跟踪驾驶员的行为。该系统可利用车队的仪表板对驾驶员进行状态诊断和引导，并能在异常活动时发出警报。

3、物联网应用领域——能源领域

3.1概述

预计全球能源消耗量将在未来25年内增长40％，因此目前对智慧能源解决方案的需求正在逐渐增高。物联网将彻底变革能源行业从发电到传输再到配电的各个环节，并改变能源公司和客户的互动方式。

“通过物联网，我们希望可以显著提高先进分析功能的生产力和范围，为壳牌的运营创造更大的经济价值。物联网可以帮助我们优化在数据和云基础设施方面的现有投资，同时加快AI应用落地价值的实现，从而使我们能够以更高的敏捷性和效率，更好地为客户服务。”

——壳牌集团CIO Jay Crotts，2019年9月

“物联网并非只存在于未来。现如今，先进的传感器已经可以监视和传递网格数据。传感器将收集到的信息传输到网关，并由数据中心通过机器学习算法和日益复杂的数据读取模型进行详细处理。该过程在电网效率提升方面效果显著。”

——Ebio基础设施和网络数字中心负责人Fabio Veronese，2018