漫谈缺陷管理的自动化实践方案

2022-08-01  测试否 

在《漫谈软件缺陷管理的实践》一文中,文章介绍了缺陷管理落地到实际工作中的一种形式。本文将分享其呈现效果的自动化实践方案。

一、自动化实践方案

缺陷管理的自动化实践可以分为四个步骤:设计数据指标、规范数据源、数据处理自动化和程序部署。

1. 设计数据指标

首先,我们需要设计缺陷相关的数据指标。这里,我们主要关注的指标有缺陷数量,缺陷处理进度和项目缺陷的多维度统计结果。同时,我们还可以设计缺陷相关指标的监控阈值。

2. 规范数据源

其次,按照我们的数据指标,我们需要规范数据源,以保证我们能收到到我们想要的基础数据。如《漫谈软件缺陷管理》一文介绍,我们要定义好缺陷的状态、缺陷的流转逻辑和缺陷相关节点的负责人。

3. 数据处理自动化

数据的自动化处理逻辑可以归纳为三个步骤:首先通过程序自动获取基础数据,然后对数据进行逻辑处理,最后将处理后的数据转化为对应的消息数据。

以Python为开发语言,如果缺陷平台允许通过后端接口直接获取缺陷数据,则可以引用Requests模块实现数据的获取,如果缺陷平台是服务端渲染且返回xml文档,那可以结合Selenium库采用UI自动化技术获取缺陷的基础数据。

缺陷数据的统计逻辑也可以大致分为三种:一种是求和,例如统计缺陷的总数;一种是求差,例如统计今日缺陷的变化数;另一种是求商,例如求各状态的缺陷占比。

对于消息的推送,其消息的形式可以是多样的,以钉钉App为例,我们可以在团队群新建Webhook自定义机器人,将缺陷数据转化为json格式的消息体,具体接入方式可查看钉钉开放平台的说明文档。

4. 程序部署

最后,我们部署程序并设置程序的执行周期。程序的部署环境可以是Windows系统,也可以是Linux系统。如果是Windows系统环境,可以设置Windows计划任务程序来控制程序的执行频率。如果是Linux系统环境,可以通过设置Crontab来控制程序的执行频率。以Python脚本实现为例,对于日常提醒的数据,我们可以设置每天某个时间执行,每次执行程序时就执行消息的推送。对于监控类任务,我们可以设置程序每分钟执行一次,在程序内增加推送消息的逻辑限制或者是时间点限制。

二、总结

相对于传统的人工整理统计和邮件汇报缺陷相关内容,结合IM即时通讯工具的自动化实践方案不仅解放了测试工程师的双手,也让项目的缺陷过程数据和项目质量数据更加透明化,并有效减少测试工程师莫名背“锅”的情况。当然,避免背锅不是我们的唯一目的,更重要的是通过缺陷数据及早暴露项目风险,从而按时按质完成项目的交付。

相关引文:
《漫谈软件缺陷管理的实践》
《漫谈软件缺陷管理的价值》
《漫谈软件缺陷管理》
钉钉开放平台文档:《自定义机器人接入》

作者简介:Chaofan,爱测角成员之一,专注探索和分享软件质量保障。
原文地址:《漫谈软件缺陷管理的自动化实践方案》

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