传统软件质量提升困境
众多组织期望借助严谨的开发步骤和静态检查来提高软件质量，但实际情况是，即便如此，软件仍可能发生故障。在软件开发环节，人们不断寻找确保软件无瑕疵的方法，但问题依然时常出现。以某些大型项目为例，尽管一开始就制定了严格的开发规范和检查流程，但在产品正式推出后，仍会显现出诸多不足。
传统方法存在缺陷。项目开发必须遵循严格的步骤，一旦大意就可能留下风险；静态分析能找出一些已知问题，但对运行中的复杂问题识别效果不理想。尽管有众多预防措施，软件质量仍难以做到百分之百保证。
最大值、最小值和中间值
二进制、十进制、八进制和十六进制数值
输入参数范围
多个参数自动排列组合及配对
等价类划分
输入值列表
期望输出值列表
期望值容错误差范围
从外部数据源，如xlc, csv 等，中导入测试用例参数
软件自动化测试工具
这里介绍的是一个工具，它主要用于对用C/C++/Ada等编程语言开发的软件进行自动化检测。这个工具在Linux等众多开发平台中都能流畅运行，具有很高的兼容性，能够满足不同项目的测试要求。比如，在涉及多平台软件开发的项目中，这个工具都能有效执行其测试任务。
基本路径覆盖 — 自动生成用例通常可以自动达到90%～100%的覆盖率
MC/DC覆盖 — 自动生成用例覆盖率视测代码实际情况而定
这款工具有个明显优点，就是能根据不同的覆盖率计算方式对测试软件进行逻辑解析，还能自动生成满足各种覆盖率要求的测试案例。这说明测试人员可以根据项目的具体情况选择合适的覆盖率算法，细致地制定测试方案，目的是全面覆盖程序运行的所有路径，以便找出可能存在的问题。
数据驱动的测试用例执行
1）构建和执行速度快；
2）当被测对象未变动的情况下，对测试用例的输入输出参数进行修改，测试用例不需要重新编译构建。
该工具在执行测试案例时，采用的是基于数据的实际操作方式。这种方式下，测试案例的数据只在执行过程中被读取，并不会和测试代码或模拟函数等混编进最终的执行程序。这样的操作非常便捷，比如，若需调整测试案例的输入或预期输出，无需对测试环境进行重新编译。
在项目实施过程中，测试需求常因项目进展和业务需求的变化而作出调整。测试人员借助数据驱动的方法，轻松对测试资料进行调整，快速响应需求变化，提高测试效率。这样做还能减少因重新编译带来的时间和资源消耗。
测试结果统计与报告
测试用例一旦完成，工具便会计算程序的复杂度，并自动制作出一份报告。这个复杂度就是所谓的圈复杂度，其作用是衡量程序结构的复杂水平。通常情况下，圈复杂度越高，程序的理解和维修难度也随之增加。通过圈复杂度的数据统计，开发者可以清晰地找出程序中结构复杂的部分，进而进行重点关注和优化。
这份自动生成的报告向开发与测试团队展示了明确的测试成果，帮助他们快速了解测试进展，定位问题所在。这对于快速解决问题和提升软件质量至关重要，而且还能避免手动制作报告的繁琐步骤和潜在的人为错误。
持续集成与代码整合
代码完成开发后，将进入一个专门的整合阶段，将所有开发人员对代码的修改集中统一，最终形成可用于测试的软件版本。持续集成规定，每次修改后都必须对代码进行合并、测试和确认。以一个由多人协作的大型软件项目为例，不同的开发者分别负责不同的功能模块，他们每日都会对代码进行更新。
采用持续集成的机制，每当开发者上传代码，集成服务器就会自动执行检查、组装和检验。这样做可以及时发现集成阶段可能出现的错误，避免问题在后期积聚变得难以解决，进而逐步提高代码的整体质量，使其更符合发布的条件。
代码提交与测试保证
在提交代码之前进行测试是件非常重要的事情，这样做可以保证只有那些正常运作、可执行且经过检验的代码才能被纳入核心库。按照持续交付的原则，只有即将发布的代码才有资格存入库中。目前，为了实现这一目标，最常见的做法是确保未经验证的代码无法进入核心库。
服务器不断从临时库中检索新提交的代码，接着进行构建和检测。若检测结果显示代码存在问题，它们便不能被纳入核心存储库。这样做可以有效地避免有问题的代码混入最终发布版本，从而提高软件发布的可靠性。不过，在实际操作中，我们如何能在确保代码严格检测的同时，又不影响开发效率之间找到合适的平衡点？如果您觉得这篇文章对您有所启发，不妨点赞并转发一下！
是否该应用程序的所有部分都已经过测试
是否有不应该存在于该程序中的死码
