新書推薦：
《
干戈之影：商代的战争观念、武装者与武器装备
》
售價：NT$
340.0
《
镶嵌之美：古希腊罗马的马赛克艺术
》
售價：NT$
1390.0
《
后希腊化哲学：从斯多亚学派到奥利金的发展研究
》
售價：NT$
349.0
《
别纠结啦：不被情绪牵着走的通透生活指南（“当代一休”小池龙之介治愈新作！附赠精美书签！）
》
售價：NT$
295.0
《
第二人生：找到重新定义人生的智慧
》
售價：NT$
440.0
《
唐朝三百年
》
售價：NT$
490.0
《
反操纵心理学：夺回人生主导权 拒绝被操纵
》
售價：NT$
249.0
《
同工异曲：跨文化阅读的启示（修订版）（师承钱锺书先生，比较文学入门，体量小但内容丰，案例文笔皆精彩）
》
售價：NT$
199.0
|
| 編輯推薦： |
市场上一本把大模型和软件测试全流程结合的图书
书中展示了ChatGPT在需求分析、测试计划、功能测试、自动化测试、接口测试、性能测试等阶段的应用，帮助读者完成各类测试任务。
书中包含多个实际应用案例，如电子商务平台、社交媒体应用等，让读者在实践中掌握使用ChatGPT进行软件测试的技巧。
本书详细讲解了如何借助ChatGPT生成自动化测试用例和测试脚本，并与持续集成（CI/CD）流程结合，提高测试效率和质量。
基于ChatGPT的应用，驱动软件测试技术的变革
丰富的实践案例，覆盖软件测试的全流程
测试用例和脚本的自动生成，提高软件测试效率和质量
|
| 內容簡介： |
本书以目前流行的大语言模型ChatGPT为基础，用丰富的案例演示ChatGPT在软件测试中的赋能作用。本书主要介绍如何用ChatGPT生成需求规格说明书、测试计划、功能测试用例、自动化测试用例、接口测试用例、测试数据和性能测试用例，以及?ChatGPT?在分析测试结果、辅助?CI（Continuous Integration，持续集成）、生成测试总结报告和职业发展中的应用等。
本书内容通俗易懂，案例丰富，涵盖软件测试的功能测试、性能测试、接口测试和自动化测试等。通过阅读本书，读者可以借助大语言模型（简称大模型）提高测试效率和研发效率，提升测试工作质量。本书适合软件测试人员、项目管理人员、研发人员及关注软件效能提升的相关人员阅读，也适合希望借助大语言模型提升工作效率的技术人员阅读。
|
| 關於作者： |
|
于涌，具有丰富的软件测试理论和实际工作经验，熟悉软件开发全过程。先后在多家互联网企业，担任测试总监职位，从事计算机软件测试工作和测试团队的管理工作。具有丰富的接口测试、移动测试、安全性测试、自动化测试、性能测试和人工智能、ChatGPT等相关理论知识和应用能力，为多家公司提供软件测试的相关指导和培训工作。已出版《精通移动App测试实战：技术、工具和案例》《精通软件性能测试与LoadRunner最佳实战》等多部测试相关书籍。
|
| 目錄：
|
目 录
第1章 ChatGPT生成需求规格说明书 1
1.1 ChatGPT在需求分析中的角色 1
1.1.1 ChatGPT的自动文本生成能力 2
1.1.2 ChatGPT的信息提取和分析能力 2
1.1.3 ChatGPT的协作和沟通支持 3
1.2 ChatGPT生成需求规格说明书的相关内容与方法 3
1.2.1 ChatGPT生成需求规格说明书的相关内容 3
1.2.2 ChatGPT生成需求规格说明书的方法 4
1.3 提示词决定生成内容质量 5
1.3.1 什么是好的提示词 6
1.3.2 提示工程框架 7
1.4 实际案例：ChatGPT生成需求规格说明书的实践 9
1.5 编程环境准备 18
1.5.1 安装Python运行环境 18
1.5.2 Python IDE PyCharm的安装与配置 20
1.5.3 使用PyCharm完成
第一个Python项目 22
第2章 ChatGPT生成测试计划 25
2.1 ChatGPT在测试计划编写中的作用 25
2.2 ChatGPT自动化生成测试计划的步骤 26
2.3 ChatGPT与测试团队的协作 27
2.4 ChatGPT在测试计划生成方面的成功应用 28
2.4.1 电子商务网站案例 28
2.4.2 移动应用案例 29
2.4.3 自动驾驶系统案例 30
2.4.4 ChatGPT生成测试计划的最佳实践 31
第3章 ChatGPT生成功能测试用例 40
3.1 ChatGPT在功能测试用例生成方面的优势 40
3.2 ChatGPT自动生成功能测试用例的步骤 42
3.3 ChatGPT在测试用例自动生成方面的应用案例 43
3.3.1 电子商务平台案例 43
3.3.2 社交媒体应用案例 44
3.3.3 医疗信息系统案例 45
3.3.4 ChatGPT生成测试用例的最佳实践 46
3.4 ChatGPT与领域特定语言的集成 57
3.4.1 DSL的介绍 58
3.4.2 ChatGPT与DSL的集成 58
第4章 ChatGPT生成自动化测试用例 60
4.1 ChatGPT生成自动化测试用例的基本流程和原理 60
4.1.1 ChatGPT生成自动化测试用例的基本流程 60
4.1.2 ChatGPT生成自动化测试用例的原理 61
4.2 ChatGPT与测试框架的整合 62
4.2.1 ChatGPT与主流UI自动化测试框架整合 62
4.2.2 ChatGPT与接口测试工具整合 63
4.2.3 ChatGPT与单元测试框架整合 66
4.3 ChatGPT生成自动化测试用例的效果评估 67
4.4 ChatGPT生成自动化测试用例的实际案例 74
4.4.1 ChatGPT生成自动化测试用例的最佳实践 74
4.4.2 ChatGPT与DSL集成的最佳实践 82
第5章 ChatGPT生成接口测试用例 85
5.1 ChatGPT在接口测试中的角色 85
5.1.1 理解系统需求和接口规范 85
5.1.2 生成测试用例模板 85
5.1.3 探索边界条件 87
5.1.4 自动生成测试数据 88
5.1.5 更新和维护测试用例 90
5.1.6 自动生成接口测试代码 90
5.1.7 智能对比新旧接口 92
5.2 ChatGPT生成接口测试用例的流程 93
5.3 ChatGPT与接口测试工具的协作 94
5.3.1 ChatGPT与Postman的协作 94
5.3.2 ChatGPT与JMeter的协作 95
5.3.3 ChatGPT与Python Requests库的协作 96
5.4 接口测试和性能测试案例环境的搭建与启动 97
5.4.1 文件的下载 97
5.4.2 案例系统的环境搭建 97
5.4.3 系统的启动 98
5.5 ChatGPT生成接口文档的方法与实践 99
5.5.1 接口文档的重要性 99
5.5.2 ChatGPT生成接口文档的方法 99
5.5.3 ChatGPT生成接口文档实践案例 100
5.6 ChatGPT与接口测试工具协作的最佳实践 108
5.6.1 ChatGPT与Postman协作完成接口测试 108
5.6.2 ChatGPT与JMeter协作完成接口测试 124
5.6.3 ChatGPT与Python的Requests库协作完成接口测试 134
5.6.4 ChatGPT与其他测试框架协作完成接口测试 141
第6章 ChatGPT生成测试数据 147
6.1 测试数据生成的问题 147
6.1.1 ChatGPT生成测试数据的优势 147
6.1.2 ChatGPT生成测试数据的注意事项 148
6.1.3 ChatGPT生成测试数据的案例分析 148
6.2 ChatGPT在功能和性能测试数据生成中的应用 152
6.2.1 功能测试数据生成 152
6.2.2 性能测试数据生成 155
6.2.3 ChatGPT生成测试数据的挑战与应对策略 160
第7章 ChatGPT生成性能测试用例 162
7.1 ChatGPT在性能测试规划中的角色 162
7.2 ChatGPT生成性能测试用例的流程 163
7.2.1 确定性能测试目标 163
7.2.2 收集系统信息 163
7.2.3 确定性能测试场景 165
7.2.4 生成性能测试用例 165
7.2.5 评审和分析测试用例 166
7.2.6 迭代和持续改进 166
7.3 ChatGPT与性能测试工具的协作 167
7.3.1 ChatGPT辅助JMeter进行性能测试 167
7.3.2 ChatGPT辅助LoadRunner进行性能测试 177
7.3.3 ChatGPT助力性能测试的优势 185
7.4 ChatGPT在性能测试过程中的最佳实践 186
7.4.1 确定性能测试目标 186
7.4.2 收集系统信息 188
7.4.3 确定性能测试场景 190
7.4.4 生成性能测试用例 192
7.4.5 生成性能测试脚本 198
7.4.6 性能测试场景设计与监控 205
7.4.7 性能测试场景执行 206
7.4.8 性能测试结果分析 207
第8章 ChatGPT分析测试结果 210
8.1 ChatGPT在测试结果分析中的作用 210
8.2 ChatGPT助力数据可视化与数据分析效率的提升 211
8.2.1 ChatGPT在数据可视化中的作用 211
8.2.2 优化数据可视化流程 213
8.2.3 ChatGPT在数据可视化领域的挑战与应对策略 216
8.2.4 ChatGPT在数据可视化领域的未来发展 216
8.3 ChatGPT在问题识别和修复中的作用 217
8.3.1 ChatGPT辅助问题识别 217
8.3.2 ChatGPT指导问题修复 219
8.3.3 改进意见 220
第9章 ChatGPT辅助CI 221
9.1 CI的重要性 221
9.2 ChatGPT在CI/CD流程中的角色 222
9.2.1 ChatGPT辅助编写、测试、调试测试代码 222
9.2.2 ChatGPT辅助减少调试工作量 223
9.2.3 ChatGPT辅助测试覆盖率提升 223
9.2.4 ChatGPT辅助测试环境配置 224
9.2.5 ChatGPT协助管理
和优化CI/CD流程 225
9.3 基于AI的CI之接口测试 226
9.3.1 ChatGPT自动生成接口文档和测试脚本 226
9.3.2 准备Postman测试用例集 227
9.3.3 Newman安装与配置 231
9.3.4 ChatGPT实现核心脚本 232
9.3.5 运行测试集和展示测试报告 236
9.4 基于AI的CI之自动化测试 239
9.4.1 CI的核心价值 239
9.4.2 ChatGPT自动生成自动化测试脚本 239
9.4.3 Git配置过程 246
9.4.4 Jenkins配置过程 246
9.4.5 运行测试和展示测试报告 251
9.5 基于AI的CI之性能测试 253
9.5.1 ChatGPT自动生成性能测试脚本 253
9.5.2 Git配置过程 260
9.5.3 JMeter配置过程 260
9.5.4 Jenkins配置过程 260
9.5.5 运行测试和展示测试报告 263
9.5.6 ChatGPT帮您分析测试报告 264
第10章 ChatGPT生成测试总结报告 266
10.1 ChatGPT赋能敏捷测试总结报告智能生成 266
10.2 ChatGPT自动生成测试总结报告的流程 267
10.2.1 数据收集与整合 267
10.2.2 设计测试报告模板 268
10.2.3 定制化ChatGPT 268
10.2.4 自动化生成测试报告 269
10.2.5 人工审查与调整 269
10.2.6 持续反馈与优化 270
10.3 ChatGPT与自动化工具的集成 270
10.3.1 集成的价值 271
10.3.2 ChatGPT集成到CI/CD的实践案例 271
10.3.3 ChatGPT在多项目管理的环境中的实践案例 275
第11章 ChatGPT在职业发展中的应用 276
11.1 ChatGPT在技能进阶方面的应用案例 276
11.2 ChatGPT在职业规划方面的应用案例 280
11.3 ChatGPT在求职方面的应用案例 282
|
|
購物車/收銀台(0) | 在線留言板
| 付款方式
| 聯絡我們
| 運費計算
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
