Test euristici

Autore: John Stephens
Data Della Creazione: 24 Gennaio 2021
Data Di Aggiornamento: 1 Luglio 2024
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Definizione - Cosa significano i test euristici?

Il test euristico è il test di algoritmi, moduli di codice o altri tipi di progetti in cui le strategie di test si basano su dati passati relativi alle probabilità. Questi tipi di test mirati spesso consentono un'indagine più intelligente su dove possono verificarsi bug o problemi. Il test euristico viene utilizzato anche nelle tecnologie di screening come il filtraggio.


I test euristici sono talvolta chiamati anche test basati sull'esperienza. Gli sviluppatori o altri potrebbero introdurre processi decisionali di livello superiore basati sull'esperienza su come vengono eseguiti i test del software al fine di renderli più efficienti.

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Techopedia spiega i test euristici

I test euristici sono paragonabili a un'ipotesi istruita, al contrario dei test software puramente quantitativi che funzionano relativamente alla cieca, senza alcuna direzione di livello superiore. Ad esempio, supponiamo che uno sviluppatore debba testare un progetto con 10.000 righe di codice. Perseguire un test lineare generico di quelle 10.000 linee costituirebbe un test del software puramente quantitativo. Il test euristico, d'altra parte, implicherebbe esaminare la frequenza con cui si verificano errori in alcune parti del codice. Utilizzando questo esempio, se lo sviluppatore esamina i dati storici per rendersi conto che un determinato modulo di codice è stato relativamente più soggetto a errori in passato, una strategia di test euristici potrebbe comportare l'isolamento di quel modulo, incluso, ad esempio, una particolare 2000 righe di codice e indirizzare più risorse di test in quella sezione di codice, anziché testare equamente tutte le 10.000 righe di codice.


Il test euristico implica la filosofia che gli sviluppatori possono imparare dall'esperienza o dalle tendenze non casuali che si verificano nel tempo. In alcuni casi, i test euristici possono essere molto più efficaci nel risolvere i problemi rispetto ai test ciechi.