前 言

随着大数据、人工智能、云计算等技术的迅猛发展，软件开发行业正经历着前所未有的变革。这些技术不仅极大地提升了软件开发的效率和质量，也迫使软件测试领域必须紧跟时代步伐，不断创新和进化，主要表现在以下几个方面。

1. 智能测试与人工智能的融入

人工智能和机器学习技术正被广泛应用于软件测试领域，涵盖了智能缺陷预测、测试用例自动生成、测试数据优化等方面。人工智能技术可以帮助测试团队更精准地识别潜在问题，优化测试资源分配，提高测试覆盖率和测试效率。

2. DevOps与测试左移

DevOps强调开发、测试、运维等团队之间的紧密协作，推动快速且高质量的软件交付。测试左移是DevOps理念在测试领域的具体实践，即在软件开发早期就引入测试活动，尽早发现并解决问题。这要求测试团队与开发团队紧密合作，共同制定测试策略，确保软件质量从源头开始把控。

3. 持续集成与持续交付(CI/CD)

CI/CD流程要求软件开发和测试过程高度自动化和集成化，实现代码的频繁提交、自动构建、测试和部署。这要求测试团队能够快速响应开发团队的变更，确保每次提交都能通过自动化测试，从而保持软件的高质量和高可用性。

4. 自动化测试的全面普及

自动化测试已成为现代软件开发流程中不可或缺的一部分。采用自动化测试，可以显著减少重复性工作，提高测试的效率和准确性，加快软件的持续集成和持续交付过程。自动化测试不仅限于单元测试、集成测试，还包括接口测试、性能测试、安全测试等多个层面，从而逐步构建一个全面、系统的自动化测试体系。

5. 云原生测试

随着云原生技术的兴起，越来越多的应用被部署在云平台上。云原生测试强调在云环境中进行测试，以验证应用在云环境下的性能、稳定性和安全性。这要求测试团队具备云计算相关的知识和技能，能够利用云平台的优势开展测试活动。

6. 安全性测试与合规性测试

随着网络安全和数据保护的重要性日益凸显，安全性测试和合规性测试已成为软件测试的重要组成部分。测试团队需要关注软件的安全漏洞和潜在风险，确保软件符合相关法律法规和行业标准的要求。

7. 性能测试与压力测试

在大数据和云计算环境下，软件的性能和稳定性对于用户体验至关重要。性能测试和压力测试已成为评估软件质量的重要手段。测试团队需要模拟真实或极端的用户场景，对软件进行全面的性能测试和压力测试，以确保软件在高负载下仍能稳定运行。

因此，软件测试技术需要不断适应新技术和新模式的发展，通过自动化、智能化、持续集成和云原生等手段提升测试效率和质量，确保软件能够快速、稳定、安全地交付给用户。

在这一技术背景下，《软件测试技术（微课版）》立足于软件测试的基础理论和知识体系，以SWEBOK V3提出的15个知识域为指引，分析了软件测试相关的学科，并按照不同的方法对软件测试进行了系统的分类。为了让读者更好地理解软件测试知识体系，本书还介绍了ISTQB、CSTQB、软件评测师、CSTE、LoadRunner ASP等流行的软件测试资质认证体系。

在软件测试概述的基础上，本书介绍了经典的黑盒和白盒测试方法，其中黑盒测试方法主要包括等价类划分法、边界值分析法、判定表、因果图、正交实验法、场景法、状态迁移法和错误推测法等，而白盒测试方法包括逻辑覆盖、基本路径测试、循环测试、程序插桩、域测试等。在软件测试过程知识体系中，除基本的软件测试过程模型和过程管理外，本书还介绍了国内开源的项目管理工具禅道，并针对新技术和新模式的发展，介绍了敏捷和DevOps测试。

在单元测试中，本书除介绍驱动程序、桩程序和Mock技术外，还介绍了流行的单元测试工具。集成测试部分则介绍了微服务架构的集成测试方法。在系统测试中，除基本的功能测试外，本书还特别介绍了泽众软件科技有限公司推出的性能测试工具。在安全性测试方面，本书将信息安全知识融入软件测试知识体系，例如基于故障注入的安全性测试、基于渗透的安全性测试等。

在可靠性测试方面，本书将可靠性工程引入软件测试领域，深入讲解可靠性模型。在易用性测试方面，本书将人机交互的软件工程引入软件测试领域，为易用性提供了更好的参考依据，并同时介绍了兼容性、本地化和验收测试。在软件测试管理方面，本书引入PMPOK作为知识领域的指引，并详细介绍了国际和国内相关的软件测试文档标准。

本书总结了软件测试工具的能力、分类和选择策略，并介绍了软件测试工具的研发技术。在自动化软件测试中，介绍了流行的自动化测试框架。在软件测试环境搭建过程中，介绍了主流的容器技术。本书还探讨了高质量编程与软件测试的关系，并提供了安全编程的建议。

在新技术应用领域，本书介绍了人工智能和大数据的测试，特别是人工智能领域的测试技术，包括对算法、数据集和性能的测试。同时，借助人工智能中的机器学习、深度学习和自然语言处理等算法，可以快速而精准地生成测试用例，显著提升测试的质量和覆盖率。

由于作者水平有限，书中难免有不足之处，恳请专家和广大读者批评指正。在编写本书的过程中参考了相关文献，在此向这些文献的作者表示感谢。我们的电话是010-62796045，邮箱是992116@qq.com。

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编  者

2025年3月