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¿Hay pruebas cognitivas o conjuntos de pruebas disponibles en Android?

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¿Hay pruebas cognitivas o conjuntos de pruebas disponibles en Android? Estoy pensando en algo como quantified-mind.com pero para Android. Lo más cercano que he podido encontrar es Brainturk Brain Training, pero no parece haber una forma de exportar los resultados.

Es similar a esta pregunta, pero para Android: ¿Hay alguna prueba cognitiva (o conjuntos de pruebas) disponibles en el iPad?

Mis 4 criterios principales son (como aquí):

  • La aplicación debería simplemente medir las habilidades / habilidades cognitivas o mentales, en lugar de entrenarlas o mejorarlas, los métodos de medición utilizados en el

  • la aplicación debe ser lo más científica posible (muchas aplicaciones de juegos no cumplieron con este requisito)

  • las pruebas deben tomar el menor tiempo posible (preferiblemente menos de 5 min)
  • tener una forma de exportar datos (por ejemplo, a csv)

La tarea N-back es una prueba típica de capacidades cognitivas. Hay muchas versiones en Google Play Store. Puede probar algunos de ellos y ver cuál se adapta mejor a sus necesidades.


Las pruebas unitarias son un componente importante de la mejora de la calidad del software. Varios investigadores propusieron herramientas automatizadas para mejorar esta actividad a lo largo de los años. Sin embargo, estos esfuerzos de investigación no han sido suficientes para ayudar a los profesionales a abordar algunas tareas mentales asociadas. Motivados por esta brecha, realizamos un estudio cualitativo de profesionales con experiencia en pruebas unitarias. El objetivo era comprender cómo mejorar el apoyo cognitivo proporcionado por las herramientas de prueba, considerando la perspectiva de los profesionales sobre sus prácticas de revisión de pruebas unitarias. Obtuvimos las respuestas de nuestros voluntarios a través de un cuestionario compuesto tanto por preguntas abiertas como cerradas. Nuestros resultados revelaron algunas tareas primarias que requieren apoyo cognitivo, incluida la supervisión de las tareas de pruebas unitarias pendientes y ejecutadas, y la navegación por los artefactos relacionados con las pruebas unitarias. Resumimos nuestros resultados en un marco, y con base en él, desarrollamos una agenda de investigación como un instrumento procesable para la comunidad. Las contribuciones de nuestro estudio comprenden sugerencias prácticas de mejora para las herramientas actuales y describen más oportunidades de investigación en pruebas de software. Además, explicamos exhaustivamente nuestros métodos cualitativos.

Marllos P. Prado es Profesor Asociado del Instituto Federal de Goiás, Brasil y Ph.D. candidato de la Universidad Federal de Goiás, Brasil. Recibió su M.Sc. Licenciada en Ciencias de la Computación de la Universidad de São Paulo (USP), Brasil (2009). Comenzó su carrera en 2000 como Programador Multimedia y enseña ciencias de la computación desde 2009. Sus intereses de investigación son pruebas de software, interacción persona-computadora, visualización de información e ingeniería de software empírica.

Auri M. R. Vincenzi es profesor asociado del Departamento de Computación de la Universidad Federal de S

Carlos. Concluyó su licenciatura en Ciencias de la Computación en la Universidade Estadual de Londrina –UEL (1995) y su maestría (1998) y doctorado (2004) en Ciencias de la Computación y Matemática Computacional en la Universidade de São Paulo –ICMC / USP. Es miembro de la Sociedad Brasileña de Computación (SBC), la Asociación de Maquinaria de Computación (ACM) y el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE). Sus intereses de investigación incluyen pruebas de software, análisis estático y dinámico y evolución de software.


¿Es posible generar programas y casos de prueba JUnit?

Tengo que escribir un conjunto de pruebas muy grande para un conjunto complejo de reglas comerciales que actualmente se capturan en varias formas tabulares (por ejemplo, si los parámetros X Y Z son tales y tales, el valor debe estar entre V1 y V2). Cada regla tiene un nombre y su propia semántica.

Mi objetivo final es tener un conjunto de pruebas, organizado en sub conjuntos de pruebas, con un caso de prueba para cada regla.

Una opción es codificar realmente todas estas reglas como pruebas. Eso es feo, lento e inflexible.

Otro es escribir un script de Python que lea los archivos de reglas y genere clases de Java con las pruebas unitarias. Prefiero evitar esto si puedo. Otra variación sería usar Jython.

Idealmente, sin embargo, me gustaría tener un conjunto de pruebas que lea los archivos y luego defina sub-conjuntos y pruebas dentro de ellos. Cada una de estas pruebas puede inicializarse con ciertos valores tomados de los archivos de la tabla, ejecutar puntos de entrada fijos en nuestro sistema y luego llamar a alguna función de validación en los resultados según el valor esperado.

¿Existe una forma razonable de lograr esto usando solo Java?

Actualización: Es posible que haya simplificado un poco nuestro tipo de reglas. Algunos de ellos son de hecho tabulares (estilo Excel), otros son más difusos. Sin embargo, la pregunta general sigue siendo, ya que probablemente no soy la primera persona en tener este problema.


5 respuestas 5

Hay un artículo llamado "Desmontaje de la versión N: Prueba diferencial de los desmontadores x86" (PDF) de Roberto Paleari, Lorenzo Martignoni, Giampaolo Fresi Roglia y Danilo Bruschi que compara varios desmontadores x86 de manera formal.

Para citar el resumen de los trabajos:

La salida de un desensamblador se usa para muchos propósitos diferentes (por ejemplo, depuración e ingeniería inversa). Por lo tanto, los desensambladores representan el primer eslabón de una larga cadena de etapas de las que depende cualquier análisis de alto nivel del código de máquina. En este artículo demostramos que muchos desensambladores no pueden decodificar ciertas instrucciones y, por lo tanto, el primer eslabón de la cadena es muy débil. Presentamos una metodología, denominada desmontaje versión N, para verificar la corrección de los desmontadores, basada en análisis diferencial

No estoy seguro de si esto está un poco fuera del tema de su pregunta, pero puede ser de su interés.


Cómo ejecutar Compatibility Test Suite (CTS) en Android

Ya sea que desee desarrollar Android en un entorno móvil o no móvil, debe saber cómo ejecutar Compatibility Test Suite (CTS).

Aquí hay un artículo de procedimientos que explica todas y cada una de las etapas de este importante paso de obtener su licencia de Android.

No hay duda en la mente de nadie de que Android es el sistema operativo más popular en la actualidad para dispositivos portátiles, domina el 80% de la cuota de mercado de sistemas operativos móviles y también realiza mayores incursiones en dispositivos integrados no móviles, por ejemplo, en PowerPC para sistemas de aviónica. .

Contenido extra : Obtenga su informe técnico gratuito sobre la migración de Android a la arquitectura PowerPC y conozca por qué es un logro importante.

Como regla general, los dispositivos integrados deben admitir un alto grado de personalización (teniendo en cuenta los entornos de campo impredecibles a los que estarán expuestos). Deben estar siempre conectados y presentarse como una puerta de entrada a Internet siempre presente.

En consecuencia, todas y cada una de las empresas de dispositivos integrados desean personalizar sus dispositivos ampliando la funcionalidad del sistema operativo cuanto más se pueda. Existe una razón por la que Android fue diseñado como una plataforma robusta para ejecutar aplicaciones de posventa.

Después de personalizar Android según las necesidades del dispositivo, si el usuario desea ejecutar aplicaciones de Google Play Store, debe proporcionar lo que se conoce como compatibilidad con estas aplicaciones.

Para eso, después de la personalización, el desarrollador debe probar la compatibilidad con Android.

Para las pruebas de compatibilidad de Android, Google proporciona Suite de prueba de compatibilidad (CTS). El CTS es un conjunto de pruebas gratuito de nivel comercial que representa el & # 8220mecanismo & # 8221 de compatibilidad hasta Android 7.1.

Google también proporciona Verificador del conjunto de pruebas de compatibilidad (Verificador CTS) que es un complemento de CTS. CTS Verifier proporciona pruebas para API y funciones que no se pueden probar en un dispositivo estacionario sin entradas manuales.

Para crear dispositivos compatibles con Android, todas las pruebas CTS deben aprobarse. Utilice el CTS como una ayuda continua para evaluar la compatibilidad durante el proceso de desarrollo.

CTS

El CTS se ejecuta en una máquina de escritorio (Windows o Ubuntu) y ejecuta casos de prueba directamente en dispositivos conectados o en un emulador.

El CTS contiene un conjunto de pruebas unitarias diseñadas para integrarse en el flujo de trabajo diario (por ejemplo, a través de un sistema de construcción continua) de los ingenieros que construyen un dispositivo.

Proporciona ayuda esencial para revelar las incompatibilidades de Android desde el principio y garantiza que el software siga siendo compatible durante todo el proceso de desarrollo.

El CTS es un mecanismo de prueba automatizado que incluye dos componentes de software principales:

  • El CTS se ejecuta en su computadora de escritorio o portátil y gestiona la ejecución de la prueba.
  • Los casos de prueba individuales se ejecutan en el dispositivo bajo prueba (DUT). Los casos de prueba se escriben como pruebas JUnit en Java y se empaquetan como archivos .apk de Android para ejecutarse en el objetivo del dispositivo Android real.

CONTENIDO RELACIONADO SELECCIONADO A MANO:

Verificador CTS

CTS Verifier se utiliza para pruebas manuales que proporcionan pruebas para API y funciones que no se pueden probar en un dispositivo estacionario sin entrada manual. Los ejemplos incluyen acelerómetro, calidad de audio, etc.

El CTS Verifier es una herramienta que se utiliza para pruebas manuales e incluye los siguientes componentes de software:

  • La aplicación de verificación CTS que se ejecuta en el dispositivo bajo prueba y recopila los resultados.
  • Los ejecutables o secuencias de comandos que se ejecutan en la computadora de escritorio o portátil para proporcionar datos o control adicional para algunos casos de prueba en la aplicación CTS Verifier.

Flujo de trabajo de CTS

La figura anterior resume el flujo de trabajo de CTS con Eragon 820 de eInfochips (basado en el procesador Qualcomm Snapdragon 820).

Tipos de casos de prueba incluidos en CTS

  • Pruebas unitarias: Para probar unidades atómicas de código dentro de la plataforma Android, p. Ej. una sola clase, como java.util.HashMap.
  • Pruebas funcionales: Para probar una combinación de API juntas en un caso de uso de nivel superior.
  • Pruebas de robustez: Para probar la durabilidad del sistema bajo estrés.
  • Pruebas de rendimiento: Para probar el rendimiento del sistema contra puntos de referencia definidos, por ejemplo, renderizando el número de fotogramas por segundo.

Áreas cubiertas por casos de prueba CTS

Los casos de prueba cubren las siguientes áreas para garantizar la compatibilidad:

Zona Descripción
Pruebas de firma Las pruebas de firmas contienen una utilidad para comparar esas firmas de API con las API disponibles en el dispositivo.
Pruebas de API de plataforma La API de la plataforma (bibliotecas centrales y marco de aplicaciones de Android) prueba las API como se documenta en el índice de clase del SDK para garantizar la exactitud de la API. Esto incluye atributos, clase correcta, comportamiento correcto del método, firmas del método y pruebas negativas para garantizar el comportamiento esperado para el manejo incorrecto de parámetros.
Modelo de datos de plataforma El modelo de datos de plataforma prueba el modelo de datos de la plataforma central expuesto a los desarrolladores de aplicaciones a través de proveedores de contenido, como se documenta en el paquete SDK Android.provider: navegador, contactos, configuraciones, etc.
Permisos de plataforma Las pruebas de permisos de la plataforma principal verifican los permisos como se documenta en Permisos disponibles del SDK.
Intenciones de la plataforma Las pruebas de intención de la plataforma central verifican la intención disponible según se documenta en las Intenciones disponibles del SDK.
Recursos de la plataforma El CTS prueba el manejo correcto de los tipos de recursos de la plataforma principal, como se documenta en los Recursos disponibles del SDK de Android. Esto incluye pruebas para: animaciones, dibujables, diseños, nueve parches, valores simples, estilos y temas, y carga de recursos alternativos.
Pruebas de Dalvik Las pruebas de Dalvik se centran en probar el formato ejecutable de Dalvik.

Cómo pueden ayudar los eInfochips

Lograr la compatibilidad CTS para un dispositivo Android es un paso crucial para obtener la licencia GMS, y resulta que eInfochips es una de las pocas empresas de servicios que pueden ayudarlo a obtener la licencia GMS. Si un cliente desea validar su producto para la compatibilidad con Android, podemos ayudar de las siguientes maneras:

  • Pruebe el producto basado en Android y proporcione un informe de análisis detallado basado en el resultado generado por CTS.
  • Proporcione una solución para la prueba CTS fallida en su producto.
  • Personalización de CTS dirigida a su producto y funcionalidades compatibles.

¿Quiere validar su producto para la compatibilidad con Android?

Póngase en contacto con nuestro equipo para obtener ayuda con los desafíos Compatibilidad con Android, pruebas CTS y licencias GMS.


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Cimientos

Antes de que podamos sumergirnos en las vistas y la lógica de control de esta aplicación, debemos preparar el trabajo preliminar para lograr los puntos 1, 2 y 3 del plano.

Foto de Waldemar Brandt en Unsplash

Dagger & amp: el gráfico de objetos

La biblioteca Dagger es un marco de inyección de dependencias que contribuirá en gran medida a ayudarnos a cumplir con los requisitos 1 y 2. Estas son las capacidades específicas que nos otorga:

  • En la mayoría de los casos, la aplicación no crea ninguna clase fuera del gráfico de objetos y sus envoltorios asociados. Por supuesto, esta es una gran necesidad para cualquier cantidad de pruebas unitarias.
  • Desacopla la creación de los componentes MVC para cada pantalla. El gráfico crea controladores, los inyecta con DI regular y la fábrica para crear y controlar la vista deseada también se proporciona de manera similar.
  • El gráfico proporciona todas las fábricas y reenviadores como fachada a las clases que de otro modo no funcionarían durante una prueba unitaria o requerirían creación de instancias en el lugar.

Esta práctica subraya un concepto fascinante. Las mismas clases que heredan de la API de Android, y estamos haciendo un gran esfuerzo para dejar de lado, aún pueden beneficiarse de Dagger y seguir las mejores prácticas al construir el gráfico de objetos e inyectar los componentes en sí mismas. En esencia, no estamos llamando a estas clases una causa perdida porque rompe nuestros principios fundamentales de pruebas unitarias. Seguimos las mejores prácticas tanto como sea posible, durante el mayor tiempo posible, hasta que sea imposible.

Arquitectura de inyección de dependencia

Hay varias partes móviles en este aspecto, que hasta ahora solo he llamado "Daga". Si bien hay muchas formas de organizar esta herramienta para que funcione en su proyecto, aquí hay un patrón que he encontrado que funciona bien.

La arquitectura de inyección de dependencia desde el inicio hasta el uso

Si bien los nombres en el diagrama anterior muestran exactamente cómo la aplicación de muestra usa DI, concéntrese en el concepto en lugar de las palabras específicas. Tendrá diferentes clases, más módulos y componentes, y más interfaces de usuario variadas para su aplicación. En su lugar, mire los colores y las flechas. Así es como veo este diagrama:

  1. Un paquete de envoltura contiene todas las fábricas y transportistas. Este paquete obtiene el módulo de un módulo dedicado, y el WrappersModule crea cada instancia de una clase de fábrica o reenviador.
  2. Todos los demás módulos encapsulan un concepto general de elementos relacionados. Por ejemplo, MainModule contiene todas las cosas relacionadas con MainActivity, como una referencia a la clase en sí, el contexto y cualquier otra cosa que las pantallas posteriores y las clases de utilidad puedan necesitar saber sobre su actividad principal. Estos nombres son muy específicos del contexto y pueden variar significativamente en su aplicación. Si, por ejemplo, tuviera más redes dentro de mi aplicación, puedo generalizar HttpServiceModule en algo como NetworkModule y usarlo para construir un conjunto más amplio de clases.
  3. Los módulos se inyectan en los componentes que los requieran. Es solo una práctica estándar de Dagger.
  4. El DaggerInjector es solo un objeto (en términos de Kotlin) o una clase estática (en términos de Java). Siempre que recibe una solicitud para crear un gráfico de objeto, lo crea, almacena en caché el gráfico en la memoria estática y devuelve una referencia de ese gráfico a la persona que llama. Las llamadas posteriores al DaggerInjector simplemente hacen referencia a la caché para usar DI.

En mis aplicaciones, normalmente construyo un componente por actividad. Entonces, dado que esta aplicación solo tiene una sola actividad, solo hay un componente. Sin embargo, si esta aplicación creciera para incluir más actividades, aún fluirían a través del DaggerInjector. Solo tendría más funciones para construir el componente solicitado y almacenarlo en caché.

En lo que respecta a los módulos, sigo un conjunto de reglas vagas. Me imagino que tengo N cantidad de cubos y M cosas para ir dentro de esos cubos. Digamos que M siempre es mucho mayor que N. Ahora, dado mi número limitado de depósitos, ¿cómo categorizaría mis M elementos para que puedan encajar lógicamente en esos N depósitos? Ahora reemplace "cubos" con "módulos" y "cosas" con "clases que necesito inyectar". ¿Captar la idea?

Antes de pasar al siguiente concepto, hay un último detalle que dejé fuera del primer diagrama que es importante discutir. MainActivity es un requisito previo para crear el gráfico de objetos. Más adelante, sé que varios módulos y pantallas pueden necesitar acceso a él y al contexto omnipresente que proporciona. Así es como proporciono esa actividad al gráfico:

MainActivity se inyecta a sí mismo en el gráfico de Dagger, luego se inyecta sus dependencias en sí mismo

Específicamente, este es el flujo completo desde el momento en que MainActivity solicita un gráfico de objeto, hasta el momento en que recibe todas sus dependencias:

  1. Android invoca onCreate () en la actividad.
  2. buildMainComponent (actividad) se invoca en DaggerInjector. Este método es una función estática en el inyector que crea el gráfico, utilizando la referencia proporcionada a MainActivity.
  3. El constructor da la actividad a los módulos que la requieran como dependencia.
  4. El constructor crea el gráfico y lo almacena en caché como una propiedad estática en el inyector.
  5. BuildMainComponent () devuelve una referencia a ese gráfico y MainActivity lo usa para inyectar las clases faltantes en sí mismo.

Dado que el usuario no puede instanciar las clases de actividad, las dependencias se inyectan tarde en onCreate (). Este proceso ocurre lo antes posible en el ciclo de vida de la actividad para garantizar que todos los procedimientos posteriores tengan las herramientas que necesitan para funcionar.

Para ver cómo funciona esto en la práctica, mire el código aquí: Configuración de Android Dagger.

Clases base MVC

Uno de mis aspectos favoritos de este patrón en particular es que no depende de ninguna biblioteca de terceros para hacer el trabajo pesado por usted. Otras arquitecturas, como Redux o Flux, pueden tener tanta sobrecarga que necesita usar una biblioteca para aligerar la carga. ¡No es así con MVC! Este chico malo se reduce a 5 clases, 2 de las cuales son solo interfaces.

No analizaré cada clase en detalle, pero brindaré una explicación general de los puntos altos:

  • ViewMvc La clase base para todas las interfaces y clases MVC. Simplemente se aferra a una referencia de la vista inflada.
  • BaseViewMvc Agrega funcionalidad adicional a la vista raíz guardada en ViewMvc, como encontrar el contexto de la vista o ubicar sub-vistas dentro de la pantalla con findViewById ().
  • BaseObservableViewMvc Basado en BaseViewMvc, esta clase agrega la capacidad de registrar oyentes para responder a eventos personalizados, como toques de botones, gestos de deslizamiento o cualquier otra cosa que una vista desee enviar.
  • ViewMvcFactory Genera todas las clases de ViewMvc para cada pantalla e inyecta las dependencias necesarias en cada vista.

Eso es todo. Si está interesado en ver cómo se ven, eche un vistazo al código aquí. Como verá más adelante, estas clases nos ayudan a establecer un patrón que usamos para ejercitar los requisitos 1 y 3.

Ignorar filtros

El último punto fundamental que discutiré es el filtro de ignorar de JaCoCo. Después de haber hecho todo lo posible para aislar y preparar nuestras clases para las pruebas unitarias, solo hay algunas áreas menos críticas que deben dejarse atrás. Este es el aspecto final del patrón 3 que nuestra configuración nos ayuda a lograr. Aquí está el filtro de exclusión de cobertura de código:

¿Qué tipo de clases no formaron parte del club infantil genial y fueron excluidas? Estos filtros cubren varias categorías:

  • Ocupaciones: Ya hemos hablado en profundidad sobre esto.
  • Modelos: Estos archivos no contienen ningún código que valga la pena probar, ya que es solo un contenedor de datos. A JaCoCo todavía le gusta cubrir estas cosas a menos que se le indique lo contrario.
  • Daga y DI: Por razones obvias, se excluye cualquier código relacionado con DI, fábricas y reenviadores. Esto también incluye ViewMvcFactory.
  • Código generado automáticamente: Si yo (o mis compañeros de equipo) no escribimos el código, no nos molestamos en probarlo por unidad. El proceso de compilación de Android, Dagger y el componente de navegación de Android crean colectivamente muchas clases adicionales de las que podemos olvidarnos.

Para ver cómo funciona esto en la práctica, mire el código aquí: App Module Gradle File.


¿Qué son los principios y sus directrices?

Cada principio tiene 3 criterios de éxito (Nivel A, Nivel AA y Nivel AAA) que comienzan desde el nivel más fácil hasta el nivel más alto. Consulte el enlace para obtener más detalles https://www.w3.org/TR/WCAG21/

Nota: Si va a alcanzar el Nivel AA, el Nivel A se aborda como parte de este nivel, de manera similar, si va a alcanzar el Nivel AAA, el Nivel A y el Nivel AA se tratan como parte de este nivel.

Las pautas WCAG 2.1 proporcionan un marco para que los propietarios de sitios web hagan que su contenido sea más accesible para las personas con discapacidades.

A: El nivel más fácil de lograr, mejora la accesibilidad para la mayoría de los sitios al facilitar que los lectores naveguen por un sitio y traduzcan su contenido, pero sigue siendo bastante básico.

AUTOMÓVIL CLUB BRITÁNICO: Este nivel hace que el contenido sea accesible para personas con una gama más amplia de discapacidades al brindar orientación sobre elementos como el contraste de color y la identificación de errores. Los reguladores prefieren este nivel.

AAA: El nivel más alto de cumplimiento de accesibilidad, hace que el contenido sea accesible para la más amplia variedad de personas, pero puede alterar significativamente el diseño de un sitio. La legislación gubernamental no suele exigir esto porque no siempre es posible cumplir.


Algunos factores que puede optar por tener en cuenta:

  • Tiempo - para las pruebas de regresión manual, la cantidad de tiempo que tiene disponible es un factor importante en lo que prueba.
  • Prioridad - idealmente, tendrás tus pruebas priorizadas por cuán críticas son para la aplicación: por lo general, trabajo de esta manera:
    • Función básica - Las características más utilizadas y más importantes. Estos se eligen sobre la base de que si estas funciones no se pueden utilizar, la versión es efectivamente inútil. Esta categoría también puede incluir "la gente morirá si este software no funciona".
    • No básico, pero de alto impacto - Esta categoría incluiría errores enormemente vergonzosos como la falta de ortografía en el nombre del producto, así como problemas con la funcionalidad de soporte de uso frecuente.
    • Frecuentemente roto - Esta categoría cubre las partes más frágiles del sistema, las áreas que su equipo sabe que tienen más probabilidades de tener problemas de regresión.
    • Tu mayor cliente caminará si esto se rompe - Dependiendo de la cantidad de ingresos que genere su mayor cliente, especialmente en comparación con todos los demás, esto puede convertirse en su primera prioridad.
    • Cualquier cosa que afecte a los datos financieros. - Esto puede ser relevante o no para su software, pero si lo es, puede garantizar que sus clientes quieren que los datos financieros sean precisos. Nuevamente, esta puede ser su primera prioridad si el núcleo de su negocio son los datos financieros.
    • Todo lo demas - priorizado utilizando una matriz de riesgo / impacto que idealmente debería reevaluarse periódicamente.

    Como siempre, lo que termina haciendo es un compromiso entre las pruebas exhaustivas y el tiempo y los recursos que tiene disponibles. A veces, por mucho que lo odiemos, tenemos que cruzar los dedos y esperar haber captado todo lo importante antes del lanzamiento.

    Si necesita realizar la regresión en toda la aplicación, digamos antes de un lanzamiento, como regla general, ejecuta las pruebas críticas y de mayor prioridad, las pruebas que cubren las partes más cambiadas de la aplicación.

    Teniendo en cuenta la afirmación de que tiene un gran conjunto de pruebas de regresión y, por lo tanto, probablemente el tiempo no le permite ejecutarlas todas, ese debería ser su enfoque.

    Si tiene una parte de la aplicación cubierta por pruebas automatizadas, y asumiendo que la automatización ya cubre las partes más críticas, entonces las ejecuta y en paralelo repasa las siguientes áreas críticas y prioritarias.

    Básicamente, debe asegurarse de que las partes más importantes de su aplicación bajo prueba (AUT) estén cubiertas por las pruebas y funcionen como se espera.

    También tenga en cuenta que, además de la descripción de las "áreas críticas", también utilicé la declaración "de mayor prioridad" porque, si bien un error tipográfico en su aplicación o nombre de la empresa no es un error crítico, sigue siendo un error muy importante con una gran prioridad para ser corregido antes de la liberación en causa.

    En realidad, es una pregunta difícil de responder. Pero aquí están mis ideas:

    La regresión es para verificar que ningún cambio nuevo no haya roto la funcionalidad existente. Entonces, teniendo esto en cuenta, está claro que debe pensar / elegir aquellos conjuntos de pruebas / casos que son más importantes / tienen el impacto.

    Le sugiero que realice el conjunto de pruebas de regresión a tiempo (es decir, después de obtener la compilación para la prueba). Esto puede sonar extraño, pero hay una razón práctica para ello. Una vez que obtenga la compilación para QA, puede preguntarle al desarrollador sobre las áreas de impacto y cuando las conozca, puede elegir esos escenarios (dándoles alta prioridad) y esos pocos casos de prueba que cubrirán la funcionalidad más importante de la aplicación.

    Este procedimiento anterior realmente funciona si tiene un par de horas para sacar / elegir los escenarios. Estoy usando esta técnica desde siempre, todas las partes / módulos no son importantes en una solución en particular. Seleccionar todos aquellos escenarios que no son muy importantes frustrará el propósito mismo de las pruebas.

    Avísame si necesitas alguna explicación al respecto. Me gustaría ayudar.

    Dependerá mucho de los detalles de tu situación.

    Generalmente considero los siguientes factores al seleccionar algunas pruebas de regresión sobre otras:

    • Las pruebas del camino feliz
    • Los caminos más críticos para hacer dinero
    • Velocidad de la prueba
    • Singularidad de la prueba y si pruebas similares proporcionan alguna cobertura
    • Las pruebas de integración de un extremo a otro pueden reducir la necesidad de utilizar pruebas unitarias para las pruebas de regresión.

    Tenga en cuenta también que en una gran cantidad de organizaciones, todas las pruebas existentes se ejecutan y, por lo tanto, no hay pruebas de regresión separadas, son solo el conjunto de pruebas completo que se ejecuta para todas las compilaciones.

    En realidad es una buena pregunta no solo para entrevistas algunas ideas más útiles:

    • Primero solicite más información, por ejemplo, el propósito de las pruebas, dónde está el producto en su ciclo de vida, algún historial del producto, sus clientes y pruebas, etc.

    las pruebas que encontraron más errores, ya que encuentran más errores en partes inestables del código.

    las pruebas que encontraron pocos o ningún error en el código, ya que mantendrán estables las partes estables del código.

    una prueba por módulo para que tengamos una buena cobertura.

    pruebas con la mayor cantidad de código / función / otra cobertura.

    pruebas que son las más sencillas de ejecutar.

    Si quieres hacer un bien trabajo en la selección de algunas de las pruebas previamente existentes que tiene en su gran suite, gran parte de los consejos que ya se ofrecen son consejos muy sólidos, como (1) priorizar por riesgo técnico, riesgo comercial, impacto financiero, impacto del cliente clave, (2) teniendo en cuenta el tamaño de los cambios de código introducidos en esta versión, (3) teniendo en cuenta los tipos y ubicaciones de los cambios de código en esta versión, etc.

    Si siguió esas sugerencias cuidadosamente, tendría un conjunto de regresión que sería mucho más efectivo y eficiente que la mayoría de los conjuntos de pruebas de regresión que utilizan los equipos de prueba de software típicos.

    Si quisieras a estupendo Sin embargo, debe trabajar en seleccionar un número manejable de pruebas de regresión (suponiendo que sus pruebas existentes no se hayan creado utilizando métodos sofisticados de diseño de pruebas) debe ir más allá y generar un nuevo conjunto de pruebas de regresión que estaría especialmente diseñado para lograr los siguientes objetivos :

    • Elimine sistemáticamente todas las repeticiones innecesarias entre pruebas.
    • Cubra sistemáticamente todas las interacciones simples entre sus entradas de prueba (porque muchos defectos son causados ​​por interacciones simples que no necesariamente se cubren con enfoques de selección de prueba basados ​​en requisitos)
    • Incorporar los objetivos de priorización enumerados anteriormente (ajustando las pruebas generadas sistemáticamente, según sea necesario)

    Mi empresa, Hexawise, ha trabajado con más de 100 firmas de Fortune 500 para ayudar a los equipos a lograr conjuntos de pruebas de regresión realmente excelentes en cientos de proyectos. Al ayudarlos a eliminar sistemáticamente la repetición inútil de los conjuntos de pruebas, con frecuencia podemos ayudar a los equipos a reducir la cantidad de pruebas de regresión que están ejecutando en más del 50%. Al cubrir sistemáticamente todas las interacciones simples entre las entradas de prueba en el conjunto de pruebas de regresión, los conjuntos de pruebas optimizados que ayudamos a nuestros clientes a crear con nuestra herramienta de diseño de pruebas, nuestros clientes logran consistentemente una mayor cobertura de pruebas que sus conjuntos de pruebas originales mucho más grandes.

    La diferencia entre hacer un bien trabajo y haciendo un estupendo El trabajo en esta área es grande. Esto se debe a que los conjuntos de pruebas existentes tienen una repetición mucho más derrochadora de prueba a prueba de lo que la gente tiende a darse cuenta y porque los conjuntos de pruebas existentes tienen más brechas de cobertura de lo que la gente tiende a darse cuenta. Las diapositivas a continuación son de una presentación en línea sobre la optimización de la selección de pruebas que explica las razones concretas por las que este es el caso:


    2 respuestas 2

    En primer lugar, soy nuevo en el entorno de pruebas. Mi cliente quiere la misma solución. Quiere reducir el tiempo de prueba, que actualmente es de 4 horas.

    Estoy en la fase de aprendizaje. Aquí está el detalle de cómo lo logré.

    1. Les pedí a los evaluadores que dividieran los casos de prueba en 5 subconjuntos. Significa 5 archivos pom diferentes y casos de prueba de amplificador para cada uno.
    2. Usé la imagen de la ventana acoplable de selenio con Chrome y otras dependencias instaladas.
    3. Creé un script de shell que extraerá el código de las ramas que se cambiaron recientemente. Este script se ejecutará al inicio del contenedor de la ventana acoplable.
    4. También creé docker-compose.yml que ejecutará 5 contenedores con un caso de prueba cada uno. Los directorios de casos de prueba se montan dentro del contenedor en el momento del inicio.
    5. Cuando los contenedores están listos, ejecuto los casos de prueba dentro de cada contenedor como un PUNTO DE ENTRADA.
    6. Estas tareas están integradas en Jenkins y se activan con el webhook de mi repositorio.
    7. Finalmente, después de terminar los casos de prueba, sus informes se enviarán por correo electrónico utilizando el complemento de correo electrónico de Jenkins.

    Espero que esto les dé una idea básica. Debería saber las secuencias de comandos de shell para eso.

    AFAIK, Jenkins no es la herramienta adecuada para paralelizar pruebas y tenemos TestNG o herramientas similares de orquestación de pruebas para paralelizar las pruebas. Si tiene las máquinas disponibles localmente, también puede intentar Rejilla de selenio como una opción.

    Puede agrupar los casos de prueba para diferentes tiendas en Suites / clases de prueba separadas y ejecútelos en paralelo usando TestNG. Sin embargo, necesitaríamos más información sobre la organización de sus casos de prueba (cómo están agrupados) para poder especificar un buen enfoque.


    2 respuestas 2

    En primer lugar, soy nuevo en el entorno de pruebas. My client wants the same solution. He wants to reduce the testing time which is currently 4 hours.

    I am in the learning phase. Here is the detail of how I achieved that.

    1. I asked testers to divide the test cases into 5 subsets. It means 5 different pom files & test cases for each.
    2. I used the selenium docker image having chrome and other dependencies installed.
    3. I created a shell script which will pull the code from the branches which are changed recently. This script will run at the starting of the docker container.
    4. I also created docker-compose.yml which will run 5 containers having one test cases each. Test cases directories get mounted inside the container at the time of starting.
    5. When the containers get ready I execute the test cases inside each container as an ENTRYPOINT.
    6. These tasks are integrated into Jenkins and triggered with webhook of my repo.
    7. Finally, after finishing test cases, their reports will be sent via email using email plugin of Jenkins.

    I hope this will give you a basic idea. You should know shell scripting for that.

    AFAIK, Jenkins is not the right tool for parallelizing tests and we have TestNG or similar Test Orchestration tools for parallelizing Tests. If you have the machines available locally, you may also try Selenium Grid como una opción.

    You can group the Test Cases for different stores in separate Test Suites/Classes and run them in parallel using TestNG. However, we would need more information about the organization of your Test Cases(how they are grouped) in order to specify a good approach.


    Some factors you might choose to take into consideration:

    • Tiempo - for manual regression testing, the amount of time you have available is a major factor in what you test.
    • Prioridad - ideally you'll have your tests prioritized by how critical they are to the application: I usually work this way:
      • Core function - The most used and most important features. These are chosen on the basis that if these features can't be used, the release is effectively useless. This category can also include "people will die if this software goes wrong".
      • Not core but high impact - This category would include hugely embarrassing bugs like misspelling the product name as well as problems with frequently-used supporting functionality.
      • Frequently broken - This category covers the most fragile parts of the system, the areas that your team knows are more likely to have regression issues.
      • Your biggest customer will walk if this is broken - Depending on how much revenue your biggest customer brings in, particularly compared to everyone else, this can jump to your first priority.
      • Anything that affects financial data - This may or may not be relevant to your software, but if it is, you can guarantee that your customers want the financials to be accurate. Again, this can be your first priority if the core of your business is financial data.
      • Everything else - prioritized using a risk/impact matrix that should ideally be re-evaluated regularly.

      As always, what you end up doing is a compromise between thorough testing and the time and resources you have available. Sometimes, much as we hate it, we have to cross our fingers and hope we caught everything important before release.

      If you need to perform the regression on the whole application, let's say before a release, as a rule of thumb you execute the higher in priority and critical tests, the tests that cover the most changed parts of the application.

      Considering the statement that you have a large regression suite of tests and therefore, probably the time doesn't allow you to run all of them, that should be your approach.

      If you have a part of the application covered by automated tests, and assuming the automation already covers the most critical parts, then you execute those and in parallel go over the next critical and priority areas.

      Basically you need to make sure that most important parts of your application under test (AUT) are covered by testing and work as expected.

      Also note that besides the "critical areas" description I also used the "higher in priority" statement because, while a typo in your application or company name is not a critical bug, it's still a very important with huge priority to be fixed before the release in cause.

      Actually a difficult question to answer. But here are my insights:

      Regression is to verify that any new changes haven't broken the existing functionality. So keeping this in mind, it is clear that you have to think/choose those test suites/cases which are more important/make the impact.

      I would suggest you to make the regression test suite on time (i.e. after you get the build for testing) This might sound weird but there is a practical reason for it. Once you get the build for QA, you can ask the developer about the impact areas and when you get to know those, you can pick those scenarios (by giving them high priority) and those few test cases which will cover the most important functionality of the application.

      This above procedure actually works if you have a couple of hours to take out/choose the scenarios. I am using this technique since always, all the parts/modules are not important in a particular fix. Selecting all those scenarios which are not much important will defeat the very purpose of testing.

      Let me know if you need any explanation in this. I would be happy to help.

      It will depend very much on the details of your situation

      Generally I consider the following factors when selecting some regression tests over others:

      • The happy path tests
      • The most critical money making paths
      • Speed of the test
      • Uniqueness of test and if similar tests provide some coverage
      • End-to-end integration tests can reduce the need for using unit tests for regression testing

      Note also that in a large number of organizations, whatever tests exists are all run and thus there is no separate regression tests, they are just the full test suite that is run for all builds.

      Actually it is a good question not just for interviews some more useful ideas:

      • First ask for more information, for example the purpose of the tests, where is the product in its life-cycle, some history of the product, it's customers and testing etc.

      the tests that found more bugs, since they find more bugs in unstable parts of the code.

      the tests that found few if any bugs in the code, since they will keep the stable parts of the code stable.

      one test per module so we have good coverage.

      tests with the most code/feature/other coverage.

      tests which are the simplest to run.

      If you want to do a bien job at selecting some of the previously existing tests that you have in your large suite, much of the advice already offered is very sound advice such as (1) prioritizing by technical risk, business risk, financial impact, key client impact, (2) taking into account the size of the code changes introduced in this release, (3) taking into account the types and locations of the code changes in this release, etc.

      If you followed those suggestions thoughtfully, you would have a regression suite that was far more effective and efficient than most regression test suites in use by typical software testing teams.

      If you wanted to to a estupendo job at selecting a manageable number of regression tests though, (assuming your existing tests have not been created using sophisticated test design methods) you should go further than that and generate a new set of regression tests that would be specially designed to accomplish the following goals:

      • Systematically eliminate all wasteful repetition between tests
      • Systematically cover all simple interactions between your test inputs (because so many defects are caused by simple interactions that do not necessarily get covered by requirements-driven test selection approaches)
      • Incorporate the prioritization goals listed above (by adjusting the systematically generated tests, as necessary)

      My company, Hexawise, has worked with more than 100 Fortune 500 firms to help teams achieve truly great regression test suites on hundreds of projects. By helping them systematically eliminate wasteful repetition from test sets, we can frequently help teams reduce the number of regression tests they're executing by more than 50%. By systematically covering all simple interactions between test inputs in the regression test suite, the optimized test sets we help our clients create with our test design tool, our clients consistently achieve higher testing coverage than their much larger original test sets.

      The difference between doing a bien job and doing a estupendo job in this area is large. That's because existing test sets have far more wasteful repetition from test to test than people tend to realize and because existing test sets have more coverage gaps than people tend to realize. The slides below are from an online presentation about test selection optimization that explains the concrete reasons why this is the case:


      What are Principles and its Guidelines?

      Each principle has 3 Success criteria (Level A, Level AA and Level AAA) which start with easiest level to highest level. Please refer the link for further details https://www.w3.org/TR/WCAG21/

      Note: If you are going to achieve Level AA then Level A is addressed part of this level, similarily if you are going to achieve Level AAA then Level A and Level AA are addressed part of this level.

      The WCAG 2.1 guidelines provide a framework for website owners to make their content more accessible to people with disabilities

      A: The easiest level to achieve, this improves accessibility for most sites by making it easier for browsing readers to navigate a site and translate its content, but it is still pretty basic.

      AA: This level makes content accessible to people with a wider range of disabilities by providing guidance on elements such as color contrast and error identification. Regulators prefer this level.

      AAA: The highest level of accessibility compliance, this makes content accessible to the widest range of people, but it can significantly alter the design of a site. Government legislation doesn’t typically require this because it’s not always possible to conform.


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      5 respuestas 5

      There is a paper called "N-version Disassembly: Differential Testing of x86 Disassemblers" (PDF) by Roberto Paleari, Lorenzo Martignoni, Giampaolo Fresi Roglia, and Danilo Bruschi which compares several x86 disassemblers in a formal fashion.

      To quote the papers abstract:

      The output of a disassembler is used for many different purposes (e.g., debugging and reverse engineering). Therefore, disassemblers represent the first link of a long chain of stages on which any high-level analysis of machine code depends upon. In this paper we demonstrate that many disassemblers fail to decode certain instructions and thus that the first link of the chain is very weak. We present a methodology, called N-version disassembly, to verify the correctness of disassemblers, based on differential analysis

      Not sure if this is slightly off topic to your question but may be of interest to you.


      Is it possible to programmatically generate JUnit test cases and suites?

      I have to write a very large test suite for a complex set of business rules that are currently captured in several tabular forms (e.g., if parameters X Y Z are such and such, the value should be between V1 and V2). Each rule has a name and its own semantics.

      My end goal is to have a test suite, organized into sub test suites, with a test case to each rule.

      One option is to actually hard code all these rules as tests. That is ugly, time consuming, and inflexible.

      Another is to write a Python script that would read the rule files and generate Java classes with the unit tests. I'd rather avoid this if I can. Another variation would be to use Jython.

      Ideally, however I would like to have a test suite that would read the files, and would then define sub-suites and tests within them. Each of these tests might be initialized with certain values taken from the table files, run fixed entry points in our system, and then call some validator function on the results based on the expected value.

      Is there a reasonable way to pull this off using only Java?

      Update: I may have somewhat simplified our kind of rules. Some of them are indeed tabular (excel style), others are more fuzzy. The general question though remains as I'm probably not the first person to have this problem.


      How to Run Compatibility Test Suite (CTS) on Android

      Whether you want to develop Android in a mobile or non-mobile-environment, you must know how to run the Compatibility Test Suite (CTS).

      Here is a how-to article that explains each and every stage in this important step of getting your Android license.

      There is no doubt in anyone’s mind that Android is the most popular OS today for handheld devices, commanding 80% of mobile OS marketshare, and making increased forays in non-mobile embedded devices as well, for instance, in PowerPC for avionics systems.

      Bonus Content : Get your free Whitepaper about porting Android on PowerPC architecture and get to know why it is major achievement.

      As a general rule, embedded devices should support a high degree of customization (considering the unpredictable field environments which they will be exposed to). They should be always-on, and present themselves as an always-present gateway to the Internet.

      Accordingly, each and every embedded device company desires to customize their devices by extending the functionality of the OS cuanto más se pueda. There is a reason why Android was designed as a robust platform for running aftermarket applications.

      After customizing Android as per device needs, if the user wants to run Google play store applications, they need to provide what is known as compatibility to these applications.

      For that, after customization, the developer needs to test Android compatibility.

      For Android compatibility testing, Google provides Compatibility Test Suite (CTS). The CTS is a free, commercial-grade test suite which represents the “mechanism” of compatibility all the way up to Android 7.1.

      Google also provides the Compatibility Test Suite Verifier (CTS Verifier) which is a supplement to CTS. CTS Verifier provides tests for APIs and functions that cannot be tested on a stationary device without manual inputs.

      For building Android compatibility devices, all CTS tests need to pass. Use the CTS as an ongoing aid to evaluate compatibility during the development process.

      CTS

      The CTS runs on a desktop machine (Windows or Ubuntu) and executes test cases directly on attached devices or on an emulator.

      The CTS contains a set of unit tests designed to be integrated into the daily workflow (such as via a continuous build system) of the engineers building a device.

      It provides essential help in revealing Android incompatibilities early on, and ensures that the software remains compatible throughout the development process.

      The CTS is an automated testing mechanism which includes two major software components:

      • The CTS runs on your desktop or laptop and manages test execution.
      • Individual test cases are executed on the Device Under Test (DUT). The test cases are written as JUnit tests in Java and packaged as Android .apk files to run on the actual Android device target.

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      CTS Verifier

      CTS Verifier is used for manual testing which provides tests for APIs and functions that cannot be tested on a stationary device without manual input. Examples include Accelerometer, audio quality etc.

      The CTS Verifier is a tool used for manual testing and includes the following software components:

      • The CTS verifier application that is executed on the device under test and collects the results.
      • The executable(s) or script(s) that are executed on the desktop or laptop to provide data or additional control for some test cases in the CTS Verifier app.

      Workflow of CTS

      The above figure summarizes CTS workflow with eInfochips’ Eragon 820 (based on Qualcomm Snapdragon 820 processor).

      Types of test cases included in CTS

      • Unit Tests: To test atomic units of code within the Android platform e.g. a single class, such as java.util.HashMap.
      • Functional Tests: To test a combination of APIs together in a higher-level use-case.
      • Robustness Tests: To test the durability of the system under stress.
      • Performance Tests: To test the performance of the system against defined benchmarks, for example, rendering the number of frames per second.

      Areas covered by CTS Test cases

      Test cases cover the following areas to ensure compatibility:

      Zona Descripción
      Signature tests The Signature tests contain a utility to check those API signatures against the APIs available on the device.
      Platform API Tests The Platform API (core libraries and Android Application Framework) tests APIs as documented in the SDK Class Index to ensure API correctness. This includes attributes, correct class, correct method behavior, method signatures and negative tests to ensure expected behavior for incorrect parameter handling.
      Platform Data Model The Platform Data Model tests the core platform data model exposed to application developers through content providers, as documented in the SDK Android.provider package: browser, contacts, settings etc.
      Platform Permissions The core platform permission tests check the permissions as documented in SDK Available Permissions.
      Platform Intents The core platform intent tests check the available intent as documented in the SDK Available Intents.
      Platform Resources The CTS tests for correct handling of the core platform resource types, as documented in the Android SDK Available Resources. This includes tests for: animations, drawables, layouts, nine-patch, simple values, styles and themes, and loading alternate resources.
      Dalvik Tests The Dalvik Tests focus on testing the Dalvik Executable Format.

      How eInfochips can help

      Achieving CTS compatibility for an Android device is a crucial step to get GMS License, and eInfochips just happens to be one of the very few service companies that can help you get GMS License. If a customer wants to validate their product for Android compatibility, we can help in the following ways:

      • Test the Android based product and provide detailed analysis report based on result generated by CTS.
      • Provide solution for failed CTS test on your product.
      • CTS customization targeted to your product and supported functionalities.

      Want to validate your product for Android compatibility?

      Contact our team to get help with challenges around Android compatibility, CTS testing and GMS licensing.


      Cimientos

      Before we can dive into the views and control logic of this application, we need to prepare the groundwork to achieve blueprint points 1, 2, and 3.

      Photo by Waldemar Brandt on Unsplash

      Dagger & The Object Graph

      The Dagger library is a dependency injection framework that will go a long way in helping us fulfill requirements 1 and 2. Here are the specific capabilities it grants us:

      • In most cases, the app does not instantiate any classes outside of the object graph and its associated wrappers. Of course, this is a huge necessity for any amount of unit testing.
      • It decouples the creation of the MVC components for each screen. The graph creates controllers, injects them with regular DI, and the factory for creating and controlling the intended view is also provided similarly.
      • The graph provides all of the factories and forwarders as the facade into the classes that would otherwise not work during a unit test or would require in-place instantiation.

      This practice underscores a fascinating concept. The same classes which inherit from the Android API, and we are making such an effort to sideline, can still benefit from Dagger and follow best practices by building the object graph and late injecting the components into itself. In essence, we aren’t calling these classes a lost cause because it breaks our foundational principles of unit testing. We follow best practices as much as possible, for as long as possible, until it is impossible.

      Dependency Injection Architecture

      There are several moving parts to this aspect, which I’ve thus far just called “Dagger.” While there are many ways to arrange this tool to work for your project, here is a pattern that I have found works well.

      The dependency injection architecture from inception to usage

      While the names in the above diagram show exactly how the sample application uses DI, focus on the concept rather than the specific words. You will have different classes, more modules and components, and more varied user interfaces for your application. Look at the colors and arrows, instead. Here is how I see this diagram:

      1. A wrapper package contains all of the factories and forwarders. This package gets module a dedicated module, and the WrappersModule creates each instance of a factory or forwarder class.
      2. All other modules encapsulate a general concept of related items. For example, MainModule holds all of the things related to the MainActivity , such as a reference to the class itself, context , and anything else subsequent screens and utility classes may need to know about their parent activity. These names are highly context-specific and may vary significantly in your application. If, for instance, I had more networking going in inside of my app, I may generalize the HttpServiceModule into something like NetworkModule and use it to build a more broad set of classes.
      3. The modules are injected into whatever components require them. It’s just standard Dagger practice.
      4. The DaggerInjector is just an object (in Kotlin terms), or a static class (in Java terms). Whenever it receives a request to build an object graph, it builds it, caches the graph in static memory, and returns a reference of that graph to the caller. Subsequent calls to the DaggerInjector simply reference the cache to use DI.

      In my applications, I usually build one component per activity. So, since this application only has a single activity, there is just one component. However, should this application grow to include more activities, they would still flow through the DaggerInjector . It would just have more functions to build the requested component and cache it.

      As far as modules go, I follow a loose set of rules. I imagine that I have N number of buckets and M things to go inside those buckets. Let’s say that M is always much greater than N . Now, given my limited number of buckets, how I would categorize my M items so that they can logically fit into those N buckets? Now replace “buckets” with “modules” and “things” with “classes I need to inject.” ¿Captar la idea?

      Before moving onto the next concept, there is one last detail I left out of the first diagram which is important to discuss. MainActivity is a prerequisite for building the object graph. Down the road, I know that several modules and screens may need access to it and the ever-ubiquitous context that it provides. Here is how I provide that activity to the graph:

      MainActivity injecting itself into the Dagger graph, then injecting its dependencies into itself

      Specifically, this is the entire flow from the time that the MainActivity requests an object graph, to the time it receives all of its dependencies:

      1. Android invokes onCreate() on the activity.
      2. buildMainComponent(activity) is invoked on the DaggerInjector . This method is a static function on the injector which builds the graph, using the supplied reference to the MainActivity .
      3. The builder gives the activity to whichever modules require it as a dependency.
      4. The builder creates the graph and caches it as a static property on the injector.
      5. The buildMainComponent() returns a reference to that graph and the MainActivity uses it to inject the missing classes into itself.

      Since Activity classes cannot be instantiated by the user, the dependencies are late injected in onCreate() . This process happens as early as possible in the activity lifecycle to ensure all downstream procedures have the tools they need to function.

      To see how this works in practice, look at the code here: Android Dagger Setup.

      MVC Base Classes

      One of my favorite aspects of this particular pattern is that you are not dependent on any third-party libraries to do the heavy lifting for you. Other architectures, such as Redux or Flux, can have so much overhead that you need to use a library to lighten the load. Not so with MVC! This bad boy boils down to 5 classes, 2 of which are just interfaces.

      I won’t go through each class in detail, but will provide a general explanation of the high points:

      • ViewMvc The base class for all MVC interfaces and classes. It merely holds onto a reference of the inflated view.
      • BaseViewMvc Adds additional functionality to the root view saved in the ViewMvc , such as finding the view’s context or locating sub-views within the screen with findViewById() .
      • BaseObservableViewMvc Based on BaseViewMvc , this class adds the ability to register listeners to respond to custom events, such as button taps, swipe gestures, or anything else a view may wish to dispatch.
      • ViewMvcFactory Generates all of the ViewMvc classes for each screen and injects the necessary dependencies into each view.

      Eso es todo. If you are interested in seeing what these look like, take a look at the code here. As you will see later, these classes help us establish a pattern we use to exercise requirements 1 and 3.

      Ignore Filters

      The last foundational point I’ll discuss is the JaCoCo ignore filter. Having done everything possible to isolate and prepare our classes for unit testing, there are just some less critical areas that need to be left behind. This is the final aspect of pattern 3 that our setup helps us achieve. Here is the code coverage exclusion filter:

      What kinds of classes didn’t make the cool kids club and got excluded? These filters cover several categories:

      • Activities: We’ve already spoken in depth about this.
      • Models: These files don’t contain any code worth testing since it is just a data container. JaCoCo still likes to cover these things unless told otherwise.
      • Dagger and DI: For obvious reasons, any code related to DI, factories, and forwarders are excluded. This also includes the ViewMvcFactory .
      • Auto-generated code: If I (or my teammates) didn’t write the code, then we don’t bother unit testing it. The Android build process, Dagger, and the Android Navigation Component collectively create a lot of extra classes that we can forget about.

      To see how this works in practice, look at the code here: App Module Gradle File.


      Unit testing is an important component of software quality improvement. Several researchers proposed automated tools to improve this activity over the years. However, these research efforts have not been sufficient to help the practitioners to address some associated mental tasks. Motivated by this gap, we conducted a qualitative study of professionals with unit testing experience. The goal was to understand how to improve the cognitive support provided by the testing tools, by considering the practitioners’ perspective on their unit testing review practices. We obtained the responses from our volunteers through a questionnaire composed both of open-ended and closed questions. Our results revealed some primary tasks which require cognitive support, including monitoring of pending and executed unit testing tasks, and navigating across unit testing related artifacts. We summarize our results in a framework, and based on it, we develop a research agenda as an actionable instrument to the community. Our study’s contributions comprise practical improvement suggestions for the current tools and describe further opportunities for research in software testing. Moreover, we comprehensively explain our qualitative methods.

      Marllos P. Prado is Associate Professor at Federal Institute of Goiás, Brazil and Ph.D. candidate at Federal University of Goiás, Brazil. He received his M.Sc. degree in Computer Science from University of São Paulo (USP), Brazil (2009). He started his career in 2000 as Multimedia Programmer and teaches computer science since 2009. His research interests are software testing, human-computer interaction, information visualization and empirical software engineering.

      Auri M. R. Vincenzi is Associate Professor of Department of Computing at Federal University of S

      Carlos. Concluded his bachelor in Computer Science at Universidade Estadual de Londrina –UEL (1995) and his master (1998) and doctor (2004) degrees in Computer Science and Computational Mathematics at Universidade de São Paulo –ICMC/USP. He is a member of the Brazilian Computer Society (SBC), the Association for Computing Machinery (ACM) and the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). His research interests include software testing, static and dynamic analysis, and software evolution.


      Ver el vídeo: 4 Ensayos-Pruebas de Habilidades Cognitivas- Concurso de Oposición (Agosto 2022).