Test automation mostly using unit testing is a key feature of extreme programming and agile software development, where it is known as test-driven development (TDD) or test-first development. Unit tests can be written to define the functionality before the code is written. However, these unit tests evolve and are extended as coding progresses, issues are discovered and the code is subjected to refactoring.[5] Only when all the tests for all the demanded features pass is the code considered complete. Proponents argue that it produces software that is both more reliable and less costly than code that is tested by manual exploration.[citation needed] It is considered more reliable because the code coverage is better, and because it is run constantly during development rather than once at the end of a waterfall development cycle. The developer discovers defects immediately upon making a change, when it is least expensive to fix. Finally, code refactoring is safer when unit testing is used; transforming the code into a simpler form with less code duplication, but equivalent behavior, is much less likely to introduce new defects when the refactored code is covered by unit tests.
Sans une planification rigoureuse du nombre requis de ressources qualifiées, tout programme de test automatisé échouera, victime d’interruptions de service inattendues, de retards et de dépassements de coûts. L’entreprise ne sera pas en mesure d’exécuter un nombre de tests suffisants, à un rythme suffisamment soutenu, pour pouvoir justifier l’investissement en automatisation de tests.

En tant que testeur, vous enregistrez des tests automatisés et exportez des fichiers de script que vous exécutez au moyen de votre infrastructure d'automatisation des tests. Au lieu de mettre à jour et d'enregistrer manuellement toutes les variantes de test, vous utilisez CA Agile Requirements Designer pour automatiser la génération de scripts de test pour vos chemins de test. 


Selenium Remote Control est un framework de tests fonctionnels issu du projet Selenium, célèbre outil d'automatisation de tests pour navigateurs. Il permet d'exécuter des tests dans des navigateurs du marché, distants ou en local. Il permet d'exécuter les tests Selenium sur des des navigateurs distants en parallèle sur de multiples plateformes et versions dans plusieurs langages de programmation (Java, C#, Python, Perl, Ruby, PHP), grâce à une architecture client/serveur.
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"Bioserenity est une jeune startup du milieu médical. Pour accompagner notre forte croissance, l'un de nos besoins prioritaires était de créer un reporting fiable et de structurer nos éléments financiers, et notre service RH (BioSerenity a embauché plus de 34 employés en 2 ans). J'ai alors recruté un DAF et lui ai demandé de mettre en place une solution erp en quelques mois.
PractiTest est une solution complète de gestion de test et d'assurance qualité, conçue pour aider les utilisateurs à contrôler leurs processus de test et de développement, en se concentrant sur la gestion de leur projet et de ses informations et sur comment communiquer les résultats des tests à toutes les parties prenantes. Le logiciel permet aux utilisateurs d'organiser les besoins, de créer et d'exécuter des tests, de suivre les bogues, etc. Les intégrations sont disponibles avec tous les principaux outils de bug tracking, y compris : JIRA, Pivotal Tracker, YouTrack, RedMine, Github et plus... Solution de gestion de test de bout en bout : Contrôler et communiquer votre processus de test et de développement.
Le deep learning est le recours ultime pour l'analyse massive de données, la fondation pour les technologies d'intelligence artificielle (IA). Ce concept consiste à utiliser des réseaux de neurones artificiels qui reconnaissent des modèles et des relations au sein de données complexes, telles que du texte, des images ou de la vidéo, afin d'en tirer des connaissances et des informations de classification et de traitement. Cela permet d'améliorer grandement la qualité des applications cognitives telles que la reconnaissance vocale, la traduction ou encore la reconnaissance de formes. Cette technologie implique des volumes importants de données et des algorithmes comportant un grand nombre de paramètres. Les analyses sont donc intensives d'un point de vue informatique et nécessitent des infrastructures cloud ou parallèles et des processeurs spécifiques tels que les GPU. L'objectif est d'obtenir une aide à la décision plus efficace, plus précise, plus rapide et automatisée, entièrement factuelle et exempte de toute influence subjective ou d'estimation humaine, et donc d'automatiser un certain nombre de process ou d'actions.

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