Generación automática de casos de prueba de software
una evaluación empírica en el uso de las herramientas Evosuite y Randoop
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.13367669Palabras clave:
Pruebas de Software, Automatización de Pruebas, Evosuite, Randoop, Calidad de SoftwareResumen
Las pruebas de software son una de las principales actividades en el ciclo de vida del proceso de desarrollo de software para controlar la calidad. Generalmente, la actividad de prueba se realiza manualmente y tiene un alto costo en el proceso de desarrollo de software. Las herramientas para automatizar las actividades de pruebas de software pueden reducir el esfuerzo y los costos asociados, mejorando el proceso de desarrollo y, en consecuencia, la calidad del producto. El objetivo principal de este trabajo es investigar el uso de herramientas para la generación automática de scripts de prueba. Se realizó un estudio empírico para evaluar la efectividad en la revelación de fallas, la cobertura del código y la calidad de las condiciones de prueba mediante la comparación de dos herramientas para generar casos de prueba automatizados, EvoSuite y Randoop. Las herramientas se sometieron al mismo diseño y se analizó la cobertura de código, así como la calidad de los casos de prueba. Los resultados muestran que todavía hay necesidad de más investigación y mejoras para que las herramientas automatizadas en la generación de casos de prueba sean ampliamente adoptadas en la comunidad de desarrollo de software.
Descargas
Citas
AMMANN, P.; OFFUTT, J. Introduction to software testing. 2. ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2017.ASTOS, A.; RIOS, E.; CRISTALLI, R.; MOREIRA, T. Base de conhecimento em teste de software. 2. ed. São Paulo: Martins, 2007.
CAMPOS, J.; PANICHELLA, A.; FRASER, G. EvoSuite at the SBST 2019 tool competition. In: 2019 I CHICANELLI, Rachel et al. Aspectos sociais, humanos e econômicos da utilização de testes automatizados no desenvolvimento de sistemas. In: Décima Oitava Conferência Ibero Americana de Sistemas Cibernética e Informática. 2019.EEE/ACM 12th International Workshop on Search-Based Software Testing (SBST). IEEE, 2019. p. 29-32.
CHOUDHARY, D.; KUMAR, V. Software testing. Journal of Computational Simulation and Modeling, v. 1, n. 1, p. 1, 2011.
COLES, H. et al. Pit: a practical mutation testing tool for java. In: Proceedings of the 25th international symposium on software testing and analysis. 2016. p. 449-452.
DELAMARO, Marcio; JINO, Mario; MALDONADO, Jose. Introdução ao teste de software. Elsevier Brasil, 2013.
ELBERZHAGER, F., MÜNCH, J., & NHA, V. T. (2012). A systematic mapping study on the combination of static and dynamic quality assurance techniques. Information and Software Technology. 54(1), 1-15.
FREITAS, E. C.; PRODANOV, C.C. Metodologia do trabalho de pesquisa: métodos e técnicas de pesquisa e do trabalho científico. 2 ed. Novo
FRASER, G.; ARCURI, A. Evosuite: automatic test suite generation for object-oriented software. In: Proceedings of the 19th ACM SIGSOFT symposium and the 13th European conference on Foundations of software engineering. 2011. p. 416-419.
FRASER, Gordon; ARCURI, Andrea. Evosuite at the second unit testing tool competition. In: Future Internet Testing: First International Workshop, FITTEST 2013, Istanbul, Turkey, November 12, 2013, Revised Selected Papers 1. Springer International Publishing, 2014. p. 95-100.
FRASER, Gordon; ARCURI, Andrea. Whole test suite generation. IEEE Transactions on Software Engineering, v. 39, n. 2, p. 276-291, 2012.
GAROUSI, Vahid; MÄNTYLÄ, Mika V. A systematic literature review of literature reviews in software testing. Information and Software Technology, v. 80, p. 195-216, 2016.
GIL, A. C. Métodos e técnicas do conhecimento científico. São Paulo: Atlas, 2000.
JIA, Y.; HARMAN, M. An analysis and survey of the development of mutation testing. IEEE Transactions on Software Engineering, v. 37, n. 5, p. 649–678, 2011.
KITCHENHAM, B.; MENDES, E. Software productivity measurement using multiple size measures. IEEE Transactions on Software Engineering, v. 30, n. 12, p. 1023-1035, 2004.
MYERS, G. J.; SANDLER, C.; BADGETT, T. The art of software testing. 3. ed. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2011.
PACHECO, C.; LAHIRI, S. K.; ERNST, M. D.; BALL, T. Feedback-directed random test generation. In: Proceedings of the 29th international conference on Software Engineering. [S.l.]: IEEE Computer Society, 2007. p. 75–84.
SERNA, E. M.; MARTÍNEZ, R. M.; TAMAYO, P. O. A review of reality of software test automation | Una revisión a la realidad de la automatización de las pruebas del software. Computacion y Sistemas, [s. l.], v. 23, n. 1, p. 169–183, 2019.
SILVA, André et al. Flacoco: Fault localization for java based on industry-grade coverage. arXiv preprint arXiv:2111.12513, 2021.
SILVA, I. P. S. C.; ALVES, E. L. G.; ANDRADE, W. L. Analyzing automatic test generation tools for refactoring validation. In: 2017 IEEE/ACM 12th International Workshop on Automation of Software Testing (AST). IEEE, 2017. p. 38-44.
SMEETS, N.; SIMONS, A. J. Automated unit testing with Randoop, JWalk and µJava versus manual JUnit testing. Research report, Department of Computer Science, University of Sheffield/University of Antwerp, Sheffield, Antwerp, 2011.
SOMMERVILLE, I. Engenharia de Software. 8ª ed. São Paulo: Pearson Education Brasil, 2007.
TORRES, D. G. Specnl: Uma ferramenta para gerar descrições em linguagem natural a partir de especificações de casos de teste. 2006. Dissertação de Mestrado. Universidade Federal de Pernambuco.
VERA-PÉREZ, O. L.; MONPERRUS, M.; BAUDRY, B. Descartes: A pitest engine to detect pseudo-tested methods: Tool demonstration. In: Proceedings of the 33rd ACM/IEEE International Conference on Automated Software Engineering. 2018. p. 908-911.
AMMANN, P.; OFFUTT, J. Introduction to software testing. 2. ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2017.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2024 Ana Caroline Vitória de Lima Bastos , Edson Saraiva De Almeida
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Engetec em Revisa © 2024 by Fatec da Zona Leste está licenciado bajo CC BY-NC-SA 4.0
Política de derechos de autor
Al enviar un manuscrito para su publicación en EnGeTec em Revista, los autores aceptan, de antemano y sin restricciones, los siguientes términos:
- Los autores conservan los derechos de autor y conceden a EnGeTec em Revista el derecho de primera publicación del manuscrito, sin ningún tipo de carga económica, y renuncian a cualquier otra remuneración por su publicación en EnGeTec em Revista.
- Cuando se envía a EnGeTec em Revista, el manuscrito se licencia automáticamente bajo la Licencia Creative Commons Attribution, que permite compartir el trabajo con reconocimiento de autoría y publicación inicial en EnGeTec em Revista.
- Los autores están autorizados a celebrar contratos adicionales por separado, para la distribución no exclusiva de la versión del trabajo publicado en EnGeTec em Revista (publicar en repositorios o como capítulo de libro), con reconocimiento de la publicación inicial en EnGeTec em Revista, siempre que dicho acuerdo no implique una aprobación del contenido del manuscrito o del nuevo vehículo por parte de EnGeTec em Revista.
- A los autores se les permite y se les anima a publicar y distribuir su trabajo en línea, en repositorios institucionales, por ejemplo, después de que se complete el proceso editorial.
- Los autores garantizan que han obtenido el permiso adecuado de sus empleadores para la transferencia de derechos en virtud de este acuerdo, si dichos empleadores poseen algún derecho de autor sobre el manuscrito. Además, los autores asumen toda responsabilidad por posibles infracciones de los derechos de autor de estos empleadores, eximiendo a EnGeTec em Revista de cualquier responsabilidad al respecto.
- Los autores asumen toda la responsabilidad por el contenido del trabajo, incluidas las debidas y necesarias autorizaciones para la divulgación de datos. y resultados obtenidos, eximiendo a EnGeTec em Revista de toda responsabilidad al respecto.
