【ソフトウェアテスト】CFD法
CFD法はCause Flow Diagram(原因流れ図)を略したもので、原因の集合と結果をそれぞれの関係のつながりにフォーカスして図式化し、そこからデシジョンテーブルを想定してテストケースを作成する技法です。システム設計において、正常な動作の仕様を基本として異常系の仕様もエラー動作実装のため明確に定義されているべきですが、テスト実施の際には、仕様想定上の正常系・異常系動作確認はもとより、考え得る限りの準正常系テストケース網羅も必要です。そうしたケースの考慮が足りていないと、リリース後にユーザーが想定外の操作を実行して重篤な不具合につながったり、あるいは仕様の穴を付いた不正処理などを実行されたりして、プロジェクトやサービスに損失が発生したりします。原因・結果・各関係を図示して明確に関係を洗い出すことで、実装段階では考慮が漏れているような挙動についても抜けや漏れをカバーするようにテストすることができます。また、エラーに関するもののみではなく、同値分割が可能な原因が複数関連して複数の結果が想定されるというシステムで、その関係性を図にして流れを見ることで、テストケース作成がグラフィカルに把握しやすくなります。インターネットでクレジットカードを利用して決済処理を実行する際に、完了までには以下の様な結果パターンが想定されます。・カード情報入力エラー(入力したカード利用情報に問題がある)・決済処理不能エラー(登録しているカード情報の照会時にエラーが発生)・通信不良による接続タイムアウトエラー(決済実行から完了までの通信時間が規定の時間内に処理されないことによるエラー)・決済完了上記4パターンの結果を返すまでの原因は、細部まで書き出すと煩雑になります。・複数の入力フォームに入力した情報のどこがエラーになったか・カード情報照会時にどのような理由でエラーになったか・どのページからどのページに遷移するときにエラーになったか・何秒以上の通信待機時間を過ぎたら通信エラーで処理するか等これらを一つの枠に収めてそれぞれを線でつなぐことで関係性を整理できるのが、このCFD法の利点だと思います。
テスト(運用・保守・サポート)
Python基本文法3
グローバル(global)宣言・グローバル変数とは、関数内でグローバル変数にアクセスするための宣言です。ローカル変数（関数定義の内部で定義した関数）とグローバル変数（関数定義の外側で定義した変数）があります。glb = 0def func1(): glb = 1def func2(): global glb glb = 5print(glb) # 0が出力されるfunc1()print(glb) # 0が出力されるfunc2()print(glb) # 5が出力される
初心者
【ソフトウェアテスト】欠陥分析手法について
「【ソフトウェアテスト】不具合報告のインシデントレポートについて」記事で記載したとおり、インシデントはチケット作成して報告されたのち、内容を分析して対応をし、作成から完了に至るまで管理します。そうして蓄積されたインシデントレポートは、報告対応されたそのレポート自体が、以降で類似の現象を検出した際の資料として用いられる面もありますが、内容を分析することで、今後の開発品質向上を目指すための判断材料として活用することができます。いずれのインシデントレポートも、何かしら問題があったから作成されているものであり、問題点は解決した時点で完了とはせずに、内容を振り返って同じ轍を踏まないように以降の活動を随時改善していくことが肝要です。近年のアジャイル化が進んでいるプロジェクトなどの場合は、直近の開発内容に対するインシデントレポート単体を都度分析するような時間も設けられずに次々進んでいくことがありますが、プロジェクト全体としてインシデントレポートを統合管理し、アジャイル開発の各プロジェクト進行とは別途で機会を設けて、振り返りと共に不具合分析を行うことは、高品質な開発を目指す上で必要な活動です。ソフトウェア開発現場の現状として、プロジェクト形式もインシデントレポート形式もさまざまある状況なので、欠陥分析の手法もこれが絶対という唯一のものではなく、状況や期間などに合わせて必要な手法でアプローチをすべきです。統計的内容に基づく分析、インシデントごとの要因に基づく分析、その両面からの分析など、どのような面からアプローチするかによって用いる手法もさまざまあります。
テスト(運用・保守・サポート)
【ソフトウェアテスト】QC7つ道具と新QC7つ道具 ②
QC7つ道具は、主に生産現場における各種数値を元に品質やリスクなどを分析して、品質管理を進める手法でしたが、品質管理に関わる問題は定量的分析のみでは対応しきれないようなものもあります。「【ソフトウェアテスト】欠陥分析手法について」記事でも触れているとおり、統計的分析は定量的解析手法で対応可能ですが、問題の要因に対してアプローチしようと考えた場合に、あらゆる要因が数値化できるのであれば定量的分析手法を用いれば解決できますが、数値化が困難であったり、集計して数値化して分析すると考えた場合に非常に手間がかかるような要－因に対しては、定性的な分析手法が必要になります。また、生産活動そのもののみではなく、プロジェクト全体の管理もQC活動、品質管理活動で対応すべき事象です。プロジェクト進行における問題点の可視化や共有に際して、数値データではない文字データや言語データでの集計管理をして、そうした定性的データを共通化された手法を用いて分析することにより、どのような生産現場でどのようなスキルの人が品質管理対応をする想定になったとしても、ある程度容易に対応できるように作成された手法のなかでも代表的な7つの手法が、新QC7つ道具(N7)として分類されています。英語ではNew Quality Control – 7 Tools等と呼ばれます。
テスト(運用・保守・サポート)
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Gitとは、分散型バージョン管理システムの1つで、コードやファイルなどの変更履歴を記録し、複数の人で同時に開発を進めるために使われます。Linuxの開発者であるLinus Torvaldsによって開発され、現在は世界中の多くの企業やオープンソースプロジェクトで使用されています。Gitは、ファイルの変更履歴を保存するための「リポジトリ」と呼ばれるデータベースを持ち、このリポジトリに対してコミットと呼ばれる操作で変更履歴を追加していきます。また、ブランチと呼ばれる分岐を作成して、異なるバージョンのコードを管理します。Gitの主な特徴としては、以下のようなものが挙げられます。・ローカルでの高速な動作・分散型であるため、オフラインでも開発ができる・変更履歴を管理しやすく、コードの品質を高めることができる・大規模なプロジェクトでもスケーラブルに対応可能Gitは、コマンドラインツールを使って操作することもできますが、GUIツールを使って操作することもできます。
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