以前本来是开源阵营的,但现在为了生活居然到了微软的阵营`~ 初用VS觉得挺容易上手的!! 微软的东西就是NB  丰富的内库,清晰的层次感,多语言的开发环境!! 就是安装文件太巨大了!

    控件都是现成的! 一拖就出来了! 数据库也是按按鼠标就连上了! (要更好体现程序,最好还是自己写) 

    看了看现在书店的书~  都是1.1版的!太落后了! 还是在网上下2.0的英文版看好了!

    下个180天试用版~准备3G-5G空间吧` 快速入门有很多入门例子!现在的书都是招着快速入门改改就出书....  

     连接sql2005 express时很多人都出现这样的问题:

      开源软件运动正在获得很大成功，正在改变软件业的开发模式、运营方法等，也自然改变着软件测试的方法，借助开源软件测试工具完全可以构造一个完整的测试解决方案，可以极大地提高测试效率，又能大大的降低测试成本。
      
      从单元测试、功能测试到性能测试，从Web页面测试到VoIP/Telephony等一些多媒体应用的测试，直至测试的管理平台和缺陷跟踪系统，能覆盖整个测试工作领域。

1. 测试模型：见 开源软件测试模型 ，阐述了开放源码软件测试模型框架以及环境、元素和技术等。   

2. 单元测试工具：JUint (大家太熟悉了）- see: http://www.junit.org/index.htm
  针对各种语言 （C/C++/C#, PHP, SQL ） Cactus， Cgreen, Check, CppTest, NUnit, NUnitForms , PHPUnit, SQLUnit, ...
  还有针对各种对象(HTTP, XML, Database, ) 进行的单元测试：HttpUnit, XMLUnit, DBUnit,  ObjcUnit, SIPUnit, ...
  Mockrunner用在J2EE环境中进行应用程序的单元测试,不仅支持Struts actions, servlets，过滤器和标签类还包括一个JDBC和一个JMS测试框架，可以用于测试基于EJB的应用程序。

3.  Web 功能测试 :  要数 Selenium，see: 强大的Web开源测试工具—Selenium
    再结合 Ant, EMMA 一起使用就更完美了， see：使用 EMMA 测量测试覆盖率
    功能测试工具很多，可以发现多达几十个：http://www.opensourcetesting.org/functional.php

4. Java 客户端，可以使用 Abbot， see:   http://abbot.sourceforge.net/doc/overview.shtml
    Abbot是一个用来测试Java GUIs的框架, 用简单的基于XML的脚本或者Java代码，就可以开始一个GUI.

5. 性能测试， 著名的有 Jmeter 和 OpenSTA，使用都很方便
      Jmeter可以完成针对静态资源和动态资源（ Servlets, Perl脚本, Java对象, 数据查询s, FTP服务等）的性能测试。
      性能测试工具很多，可以访问 http://www.opensourcetesting.org/performance.php 

6. 数据库测试： DBMonster, DBProbe, OraRep, phpMyAdmin
    OSDL Database Test Suite, 是根据Linux开发人员需要而开发的测试框架中数据库测试工具套件，具有很好的实用价值。
    see: http://www.osdl.org/lab_activities/kernel_testing/osdl_database_test_suite/
    More: http://dbcommander.sourceforge.net/            

7. 多媒体(VoIP/Vedio)、IP电话 等测试
    Ethereal, AuthTool, ... SIPp, Sofia SIP, ...  Seagull, ... Asterisk - the Open Source PBX，X-Lite
    其中经常使用的有：Ethereal, SIPp 和 Seagull。而Asterisk 不仅可以作为测试工具，还可以构造企业内部电话网络。
    更多的还有：http://voipsa.org/Resources/tools.php
 
8.  缺陷跟踪
     Bugzilla一款不错的软件缺陷管理工具
     Mantis是一款基于WEB的软件缺陷管理工具，配置和使用都很简单，适合中小型软件开发团队

9. 测试平台
    TestMaker (solve functionality, scalability and performance of services)-  http://www.pushtotest.com/
    Eclipse Test & Performance Tools Platform (TPTP 4.3)

10. Reference
        http://www.eclipse.org/tptp/
        http://sourceforge.net/search/?type_of_search=soft&words=Test+Tool
        http://www.opensourcetesting.org
        http://testingfaqs.org/
        http://www.pushtotest.com/
        http://www.openqa.org/

周鸿祎：我们烧钱，创业者烧青春

　　口述：周鸿祎

　　整理：雷中辉

　　今天太多人认为风险投资好玩、挣钱，但是他们忽略了，在美国是有一套游戏规则的，没有这套游戏规则，这个游戏是玩不起来的。没有一个好的游戏规则，光有人、光有创意、光有钱，都是不够的。

　　游戏规则先定

　　美国的风险投资蓬勃发展，靠三样东西支撑：

　　第一套是《公司法》。中国的《公司法》不支持两个东西：一是优先股，对他们没有特殊的保护；另外，中国《公司法》认实物和货币现金的出让，对无形资产的评估和股份比例有限制。

　　第二，无论是国内本土投资者，还是创业者，都缺乏遵守游戏规则的意识。

　　实际上我遇到了太多的创业者，他们并不明白拿了风险投资的钱，就要遵守人家的游戏规则，他们老以为拿了人家的钱就是目的。

　　这种意识在硅谷是一种文化，但是很难移植。我举几个例子，一起合办公司，规定了各自占多少股份，但是光靠一两个人不够，我们还要找其他的人，我们可能还要给未来的员工留股份，很多创业者没有这个意识。

　　你想，你不希望别人投了钱拿你的大股，你要投资者跟你共享，你为什么不愿意跟你的员工共享呢？你未来还要请高级管理人员，为什么不愿意把股份分给他们呢？为什么都把股份持到你一个人手里呢？很多创业者没有这个理念。

　　还有，中国很多的传统企业家可以让公司为他买一辆豪华的车，但是跟我一块合资了，你买车之前问一下我的意见。中国的传统创业者都觉得很麻烦，这种事还要跟你说？

　　再比如，过去做传统企业，自己管一本账就可以了，但是要想上市，就要接受IPO，接受审计，要让财务干净。很多中国创业者做不到这一点，可能自己从企业拿了很多钱，觉得企业就是他个人的。

　　你会发现让这些创业者接受这套规则，不是说不得不，必须要从内心认可这套规则，但是我认为，现在没有人教创业者这些概念。

　　为什么我拒绝一些投资呢？一种人，我觉得个人很能干，但是不懂得跟员工分享。作为高科技企业，员工非常重要。如果他不懂得尊重手下，觉得他们都是打工的，自己是老板，那就错了。

　　还有一种人，在传统行业混久了，我感觉他会随时给你“抹桌子”。我们大家应该有一个规则，定好了一个游戏规则就必须遵守。但是有的人不守这个规矩，我也控制不了他。因为实际上VC是弱势群体，为什么是弱势？没投钱之前挺牛的，一旦钱都放到公司里，他能天天派个人看着吗？如果创业者想折腾，绝对能折腾空，他真没办法。

　　我一直坚信一个道理，就是“帮别人成功你就容易成功”。为什么我能建立中国互联网最强大的渠道，因为我是第一个给代理商50%的分成，在我之前从来没有过。跟人合作之前，我先想你能得到什么好处，我把你的好处想足，然后我也能得到一些好处，你的好处可能比我的好处大，我就跟你谈合作，很难拒绝，因为人都是利益驱动的。

　　控股的VC不是好VC

　　王功权跟我讲了一句话：“鸿祎，发现了问题我会跟你讲，你不要摔进去这个坑，但是你最后坚持要走，我只能祝福你。因为最终这个企业不是我的，而是你的。”现在我也学到了这套理念，这也是天使投资和VC必须遵守的游戏规则。

　　为什么VC不要谋求做大股？我跟谁合办一个公司，我出钱，他不出钱，我有这个公司90%，他只有10%，我放了500万美元进去。表面上看我控制，谁天天为这个公司操心？不是他，是我。这个公司的死活他已经不在意了，他会觉得，“就算未来挣了5000万，我也就分10%，还不如现在想办法把这500万装我腰包里更实惠”。

　　如果反过来，我投了500万，只占20%，他有80%股份，他肯定会天天玩命地干，可能老婆也不要了，家也不要了，因为他是这个公司80%的股东。我们VC要的就是这种精神：我们烧钱，他烧青春、身体、健康，因为干成了他挣的钱比我们多。

　　你会觉得，VC都是吃肉不吐骨头，我说你说错了，VC要挣钱，会要你的股份，但是好的VC一定会平衡资本和创业者之间的轻重。

　　我一直在讲游戏规则，我认为如果VC不讲游戏规则，上来就拿了人家50%，这个企业很难做。因为创业者开始很傻，后来慢慢懂了，慢慢想为什么你占我那么大便宜，我想每个人都会开始打算盘了，中国人最朴实的一步，我惹不起我躲得起，我不给你干了，总可以吧，我就撤了。最后这个企业人一走了，这个企业还有什么呢？精神都没了。

　　从游戏规则来讲，控股的VC不是好VC，而且VC还有一个理念——要尊重创业者。中国的商业环境跟美国不一样，在美国很多公司规模很大，换一个职业团队来运作是可以运作得下去的，而且也找得着这样的职业团队。在中国这两点都不具备，中国这些初创公司基本上各家有各家的打法，换一个团队根本玩不转。

　　做天使投资还有一个条件，要有一个心态，就是不太贪心，不要期望靠天使投资挣特别多的钱。你们不要看最后投资的回报率，而要看绝对额，投入1000万美金，有5倍的回报，甚至有1倍的回报，我就挣了1000万美金，你投入10万美金，有100倍的回报，也不过是1000万美金，而且100倍的回报很难，一般也就是10倍的回报才100万美金。所以从挣钱的绝对值来说，做天使投资绝对没有去做VC挣钱。

　　不要轻易换团队

　　回到前面的话题，硅谷的第三个支撑点是人才。中国的职业经理团队几乎不存在。在中国能够找到的职业经理人，最多就是跨国公司在中国分部的这批人。

　　这批人确实是很职业的打工者，他们打工的心态很重，他们也最多是一些比较好的Sales或者Mananger，他们没有制定过策略的经历，很少有国外公司允许中国本土的办公室制定策略，你的市场部门就是美国总部的一个执行部门，主要任务是挣钱，这就是这批人建立的经验。

　　即使把这些人挖出来弄到一个创业公司，他们也玩不转，因为他们失去了品牌资源之后，不知道怎么用很小的资源干事情。这些人在创业阶段基本不能用，必须让你的企业也上市了，长到一定规模了，请这些人来帮你守城，或者是管一管财务，管一管销售。

　　一个再小的公司，在中国如果要成长起来，比职业经理人更需要一个特别特殊的才能——直觉，这是MBA学院学不到的。在战场上没有足够的资讯，买不了什么市场调查报告，也看不清全局，但是创业者要做决策，要靠勇气，很多东西是超出商业管理之外的东西。

　　回过头来讲，在美国硅谷能请的职业经理人是谁呢？请惠普的CEO，或者请苹果的某一个高管，他们是真正在公司的决策层工作，这些人真正很有经验，不一定真正干过创业企业，但是至少制定过整个的策略，他们进到一些硅谷的创业企业是玩得转的。

　　在中国，如果想投资一个公司先要看这个团队，千万不要打换团队的主意，如果换了这个团队就意味着你已经失败了。在美国到一定程度换团队是可能的，我认为中国公司在上市之前几乎是不可能的，这就是中国国情对投资商带来的挑战。

　　投资之前，眼睛要睁大一点，投了资就得认。婚后就要睁一只眼，闭一只眼。你就得容忍，你就得跟她过下去。如果离婚，不见得能找到更好的。

　　硅谷为什么能成长到今天的硅谷？大家都知道硅谷有钱，实际上是钱在上面，这是我们看得到的。下面有两个东西作为支撑：一个是游戏规则，另一个是无数人的经验，这掌握在很多已经成功的创业者或者天使投资、风险投资者手里。有了这两个支点，钱才能不断地循环。

　　可是今天的中国，很多钱进来了，但是这个制度，我认为还需要时间来慢慢建立。

　　天使门槛：那些比钱还重要的东西

　　口述：周鸿祎

　　整理：雷中辉

　　我为什么到处鼓吹天使投资？客观上讲，我到现在真正投资的公司并不多，投资额也并不大，而且还没有一个成功的例子，都是在早期阶段。

　　其实我不是纯粹的天使投资人，我之所以给自己挂上这个翅膀到处讲，就是想把一些理念传递出去：一方面想让更多人了解风险投资，另外让更多的创业者也真正了解风险投资。

　　VC到中国有点变味

　　美国的VC为什么比较厉害，提起KPP，提起红杉，他们投资的公司很多都是真正高增长的公司，像苹果、雅虎、Google，确实增长的倍数非常多，而且都是在非常早的时期投。

　　但是这些VC到了中国就有点变味了。大家都说今天中国的热钱很多，但是有很多年轻的创业者问，为什么我们找不到人投资？原因不是钱没有了，而是这些钱进到中国后出现两个问题：第一，美国今天的高增长处在几个很少的行业里边，像医疗、生物、制药或者是高科技，而坦率地说中国没有什么高科技，最好的互联网公司也不是靠科技打败别人的，都是靠中国化的运作。

　　VC在中国突然发现另外一个机会，今天的中国很像上世纪70年代的美国，中国在传统消费产业机会很大。所以，现在很多VC在跟PE(私人股权基金)抢生意，这是VC进入中国后的第二个问题。

　　其实在美国，VC和PE分得比较清楚，你很少听说，KPP、CP(Capital private)投一个很传统的、动辄几千万美金的传统产业，他们的钱都是投一些将来能够倍增的产业。

　　但是今天，很多头上挂着VC的名字来投资企业，实际上还是因为企业有规模了，商业模式很清楚，现金流非常好，也有利润，我觉得这种项目的操作跟真正的狭义VC不一样。对于一些早期项目，真正敢于投入的VC不太多。

　　今天的VC一个典型特点就是，在市场很热的时候，大家一窝蜂。今年上半年，大家一窝蜂投了一堆web2.0，这是一个极端，结果现在web2.0在中国没有出真正大的企业，几个拿到钱的没有获得应有的成长。在这种情况下，所有的VC都一窝蜂开始观望了。

　　即使有投早期公司的VC，也不是因为他未必真的特别有眼光。比如说今天也有VC投早期，一定是每个案子投50万美金。他们的想法是，“我投10个案子才投500万美金，都亏了才亏500万美金，只要有一个好了，挣500万美金很容易”。

　　不是有钱就可以做天使

　　中国风险投资的历史还是太短，到现在也就是10年，跟美国40年的历史相比非常的短。这当中存在一个很大的欠缺，就是早期阶段的投资。

　　为什么美国的天使投资很多？不是说美国的有钱人多，我不认为谁有钱谁叫天使投资，现在中国有钱人也确实多了，但有钱不等于企业能做成功。

　　天使投资至少要满足三个条件：第一，对产业了解，才能规划方向；第二，至少干过企业，知道创业公司是怎么回事，能够给创业者一些很具体的指点；第三，要有很好的人脉关系，要跟VC熟，给创业企业融到资金。

　　在硅谷，这种天使投资很多人本身就多次创办过公司，也卖过公司，或者把公司做到上市，或者本身就是一个上市公司的高级管理人员，像Google、苹果背后的天使投资人，这样的人投资初创企业才真正有帮助。如果仅仅是给这个初创企业一点钱，任它自己成长，其成功率非常低。

　　当年苹果的著名故事是，一个人刚卖了公司没事干，听朋友说，有两个小伙子做了一个个人电脑，他看了看，先给这两个小伙子开了一张几万美元的支票，应付他们这个月发工资，然后坐下来帮他们写计划书，接着打电话帮他们找人，找VC过来投钱，VC过来再找人，所以他们的循环发展很快。

　　但是在中国没有这个历史，没有人传承这个东西，每个企业好像都要靠自己摸索，所以每个企业成长都特别慢。

　　原来我创办3721，我从5个人长到50个人，你们知道用了多久？用了一年半，差不多快两年，然后由50人长到100人，差不多又用了一年，每长50人用一年。当时我还请教过金山的雷军，当年雷军给过我很多指导，因为雷军做金山时间也很长，积累了很多经验。他就告诉我，你公司的人每扩大多少规模，对它的组织架构、管理风格都有挑战。所以我是用了5年时间才长了不到200人，就跟蜕皮一样，有一个成长的痛苦。

　　经历过之后，今天再看奇虎，由我来指导他们，至少他们不会那么痛，因为至少我可以帮助他们解决很多问题，他们不必把3721所走过的路再走一遍，至少能缩短一半的时间。

　　如果越来越多像我这样的人出来，不仅把挣的钱投入到创业企业，而且是把做企业的经验教给他们，经过不断的反复循环、过滤，再过10年你会发现，在中国可能有几百个甚至上千个像我这样的人，又在运作企业，又在指导企业，中国的高科技发展就会取得一种链式反应的效果。

　　我现在是创业者背后的创业者，我也挺满足这种感觉——不光坐在屋里运筹帷幄，有时候也能去冲锋陷阵。对创业企业，你一定要到第一线，接触代理商，接触客户，你要去用他的产品，才能给他提出建议。

      Google的触角似乎无处不在，现在它又和BI联系在一起。从对非结构化信息的处理、Web分析到数据分析以及与专业BI厂商的合作，Google推出的一系列产品和服务将会给BI带来什么影响？BI厂商又能从Google的举动中学到什么呢？

      Google和BI有什么关系？这个站在风口浪尖上的公司，用一个“火”字来形容似乎并不为过。将BI跟它扯上关系，似乎有些攀高亲的意思。不过，现在BI确实已经和搜索技术联系起来，而后者正是Google的特长。对于BI厂商，在产品中融入搜索的功能似乎也是一个潮流，例如BO在前几个月发布的某产品版本中就着重强调了它的模糊搜索功能。

交融

      搜索、文本挖掘，这些技术是相似的，特别是后者中出现了“挖掘”的字样，很明显和数据挖掘这个术语关联到一块。以前曾经听一个公司介绍他们的文本挖掘产品，主要特点就是订阅关键字，然后从各新闻网站中采集到相关的内容。此处的“相关”，按照这个产品的说法，并非简单的文字匹配，还考虑到语义。例如搜索BI，也能够将相近的，诸如“商业智能”、“商务智能”都纳入搜索范围。并且还具备一些关联性分析之类的东东，例如关键词主要出现的位置，和哪些词一起出现的频率。这种技术应用在竞争情报分析上面还是挺有趣的。现在，搜索引擎大多也在提供类似的功能，比如Google有alert，也是通过订阅关键字，返回相关的网页链接；百度也有这样的东东。但显然，他们的特点在于搜索，也就是信息采集阶段，分析的功能还是不够强。

      如果将对这种非结构化的信息处理和传统数据仓库中ETL相比，搜索就相当于“E”的位置，它负责抽取。而网络上的各种新闻、文档，也就成了数据源。如果要对非结构化信息进行分析，还是得转换成结构化的，也就是说必须要经过转换，甚至装载的步骤。

      这种需求似乎也正在出现，最近一段时间，就听到客户需要这么一个东东——能够搜索本地文档的工具。这些文档包括mail、pdf、word文档等等。一听到这样的需求，马上联想到不就是Google desktop提供的功能吗？正好自己机器上装了，便演示一把，果然不错。但还需要改进的是，能够有权限控制，让不同的用户能够搜索到不同级别的文档。另外，当然就看能不能将这个界面整合到自己的portal当中去了。

      除了搜索技术，去年年底的时候，Google曾经买下一家做Web分析的公司（Urchin），并且将它作为一种免费的服务放在网上。一开始，只要有Google账号的都可以自动申请服务，后来改成审批申请了。这项服务可以为网站监控流量，从哪里来，往哪里去，以及访问次数等等，提供一些可视化报表来展现。分析部分是非常简单的，只是普通的报表展现。后台则是要求你在网页上嵌入一段代码，可以采集到网站的访问信息。当这项免费服务推出的时候，那些原来在这个领域中（现在成为Google的竞争对手）的公司，想必非常恼火吧。

      再看看数据分析一块，最常用的数据分析工具是什么？Excel算是吧，或者称之为一种spreadsheet产品。现在google也有类似的玩意儿。比如，Google电子表格的速度就很值得注意。据说，在输入数据到工作表的时候，几乎不会遇到任何的耽搁。即便是重新计算负载公式工作表，也只会遇到轻微的停滞。所以，如果只是为了简单数学或管理小型列表，那么Google电子表格产品的确很容易被看作是一个完美易用的工具。不过，其功能还是比较简单，顶多是些公式计算的功能，远没有达到微软Excel那样复杂的程度，譬如作图就不行。但也有其本身的特点，因为是在网络上面的，因此Google似乎就更强调可以共享spreadsheet。

      我们可以看到，Google这些产品和服务，多半还是围绕搜索这项核心技术，说得虚一些，都可以叫做信息采集。配一些简单的分析功能，倒能形成比较完整的服务，但如果要说专业，还算不上。因此，Google也选择了和专业BI厂商合作，譬如它的企业级搜索产品Onebox，就已经和Cognos、SAS展开合作。

      BI的内容不少。这些大家伙们其实也都是比较专注的，其中单独的模块都能形成独特的产品，譬如元数据、数据质量，更别提这一块信息采集了。只是国内的这种市场并没有细分，“专注”对于公司来说确实是一个不小的考验。

   搜索带给BI什么

      几个月前，国内某论坛上曾有人辩论，数据仓库和搜索技术哪个更牛一些。有位朋友说，国内某个公司用搜索就解决了数据仓库要解决的事情。这样的争论，当然不需要去参加，除非想去抬杠。

      这两个领域的确有些地方交叉，但我还是认为，搜索可以为数据仓库提供非结构化数据的抽取和管理功能，但对于后续的分析，那还是BI的事情。当然，现在搜索也讲究自然语言的搜索（据说这也是Google将李开复挖过去的原因）。

      老实说，我看不到搜索能够给BI带来什么明显的好处。因为它的强项——对非结构化数据的处理，似乎并没有那么迫切的需求（当然也不能否认那些大厂商创造需求的能力）。

      如果说用搜索技术可以让企业领导、分析人员根据记忆中模糊的印象去查找一个指标值、一份报告，确实有用。但在大多情况下，领导更习惯于下达一个命令让手下人去告诉它那个搜索结果。而对于分析人员来说，如果他不知道那些指标的位置，那几乎就意味着不能胜任他的本职工作了。

      当然，如果那些指标、报告的数量多到需要用搜索技术才能找得出来，那这个数据仓库已经发展到什么阶段就不知道了。但显然，目前从国内来看，几乎没有什么企业能够有这样的数据仓库。那么难道不能早作打算，先将搜索引擎做好吗？我想这是浪费时间，毕竟搜索不是一种基础设施。你想，当初Web发展起来的时候，哪里有搜索引擎这个概念呢？只有当信息量太大、太复杂了，才有它的诞生。

转至CSDN

      程孙明（音译）是微机电系统设计软件厂商Coventor公司中国销售总监，他参加了11月6日在亚利桑那州斯科特斯德举行的微机电系统管理者会议（MEMS Executive Congress）。

程孙明指出，在北美购买一张CD需要20美元，相当于一个小时的工资，但是20美元在中国却相当于两天的工资。“这就是盗版产生的原因。在中国，同样的金额购买力是不一样的。一美元在中国可以购买5美元的服务。如果厂商能根据中国的实际情况定价，那么就一定会消除盗版。”

参加会议的还有Discera公司负责市场营销的副总裁Venkat Bahl和Meggitt Electronics公司总裁David Savage等。程孙明和与会者就全球销售问题，尤其是中国的问题进行了深入的探讨。

Savage表示，西方企业进入中国一定要格外注意知识产权问题。“除非我们完全相信我们的知识产权能获得充分的保障，否则我们就不能把知识产权授权给中国使用。”

程孙明半开玩笑地回答，对于西方企业来说，盗版也不完全是坏事。“在Autocad公司进入中国时，90%的Autocad软件都是盗版的。但是好的一面是每个人都会使用这个软件，而且不再关心其他软件。”

转至赛迪网

　　由于逻辑错误和不正确假设与一条程序路径被运行的可能猿煞幢取Ｓ捎谖颐蔷Ｏ嘈拍陈呒肪恫豢赡鼙恢葱? 而事实上,它可能在正常的情况下被执行。由于代码中的笔误是随机且无法杜绝的，因此我们要进行白盒测试。

　　白盒测试又称结构测试,透明盒测试、逻辑驱动测试或基于代码的测试。白盒测试是一种测试用例设计方法，盒子指的是被测试的软件，白盒指的是盒子是可视的,你清楚盒子内部的东西以及里面是如何运作的。

白盒的测试用例需要做到：

·保证一个模块中的所有独立路径至少 被使用一次
·对所有逻辑值均需测试 true 和 false
·在上下边界及可操作范围内运行所有循环
·检查内部数据结构以确保其有效性

　　白盒测试的目的：通过检查软件内部的逻辑结构，对软件中的逻辑路径进行覆盖测试；在程序不同地方设立检查点，检查程序的状态，以确定实际运行状态与预期状态是否一致。

　　白盒测试的特点：依据软件设计说明书进行测试、对程序内部细节的严密检验、针对特定条件设计测试用例、对软件的逻辑路径进行覆盖测试。

　　白盒测试的实施步骤：

1.测试计划阶段：根据需求说明书，制定测试进度。
2.测试设计阶段：依据程序设计说明书，按照一定规范化的方法进行软件结构划分和设计测试用例。
3.测试执行阶段：输入测试用例，得到测试结果。
4.测试总结阶段：对比测试的结果和代码的预期结果，分析错误原因，找到并解决错误。

　　白盒测试的方法：总体上分为静态方法和动态方法两大类。

　　静态分析是一种不通过执行程序而进行测试的技术。静态分析的关键功能是检查软件的表示和描述是否一致,没有冲突或者没有歧义。

　　动态分析的主要特点是当软件系统在模拟的或真实的环境中执行之前、之中和之后 , 对软件系统行为的分析。动态分析包含了程序在受控的环境下使用特定的期望结果进行正式的运行。它显示了一个系统在检查状态下是正确还是不正确。在动态分析技术中,最重要的技术是路径和分支测试。下面要介绍的六种覆盖测试方法属于动态分析方法。

　　白盒测试的优缺点

　　1. 优点

·迫使测试人员去仔细思考软件的实现
·可以检测代码中的每条分支和路径
·揭示隐藏在代码中的错误
·对代码的测试比较彻底
·最优化

　　2. 缺点

·昂贵
·无法检测代码中遗漏的路径和数据敏感性错误
·不验证规格的正确性

六种覆盖方法

　　首先为了下文的举例描述方便，这里先给出一张程序流程图。（本文以1995年软件设计师考试的一道考试题目为例，图中红色字母代表程序执行路径）。

　　1、语句覆盖

　　1）主要特点：语句覆盖是最起码的结构覆盖要求，语句覆盖要求设计足够多的测试用例，使得程序中每条语句至少被执行一次。

　　2）用例设计：（如果此时将A路径上的语句1—〉T去掉，那么用例如下）

   X  Y  路径
 1  50  50  OBDE
 2  90  70  OBCE

　　3）优点：可以很直观地从源代码得到测试用例，无须细分每条判定表达式。

　　4）缺点：由于这种测试方法仅仅针对程序逻辑中显式存在的语句，但对于隐藏的条件和可能到达的隐式逻辑分支，是无法测试的。在本例中去掉了语句1—〉T去掉，那么就少了一条测试路径。在if结构中若源代码没有给出else后面的执行分支，那么语句覆盖测试就不会考虑这种情况。但是我们不能排除这种以外的分支不会被执行，而往往这种错误会经常出现。再如，在Do-While结构中，语句覆盖执行其中某一个条件分支。那么显然，语句覆盖对于多分支的逻辑运算是无法全面反映的，它只在乎运行一次，而不考虑其他情况。

　　2、判定覆盖

　　1）主要特点：判定覆盖又称为分支覆盖，它要求设计足够多的测试用例，使得程序中每个判定至少有一次为真值，有一次为假值，即：程序中的每个分支至少执行一次。每个判断的取真、取假至少执行一次。

　　2）用例设计：

   X  Y  路径
 1  90  90  OAE
 2  50  50  OBDE
 3  90  70  OBCE

　　3）优点：判定覆盖比语句覆盖要多几乎一倍的测试路径，当然也就具有比语句覆盖更强的测试能力。同样判定覆盖也具有和语句覆盖一样的简单性，无须细分每个判定就可以得到测试用例。

　　4）缺点：往往大部分的判定语句是由多个逻辑条件组合而成（如，判定语句中包含AND、OR、CASE），若仅仅判断其整个最终结果，而忽略每个条件的取值情况，必然会遗漏部分测试路径。

　　3、条件覆盖

　　1）主要特点：条件覆盖要求设计足够多的测试用例，使得判定中的每个条件获得各种可能的结果，即每个条件至少有一次为真值，有一次为假值。

　　2）用例设计：

   X  Y  路径
 1  90  70 OBC
 2 40   OBD

　　3）优点：显然条件覆盖比判定覆盖，增加了对符合判定情况的测试，增加了测试路径。

　　4）缺点：要达到条件覆盖，需要足够多的测试用例，但条件覆盖并不能保证判定覆盖。条件覆盖只能保证每个条件至少有一次为真，而不考虑所有的判定结果。

　　4、判定/条件覆盖

　　1）主要特点：设计足够多的测试用例，使得判定中每个条件的所有可能结果至少出现一次，每个判定本身所有可能结果也至少出现一次。

　　2）用例设计：

   X  Y  路径
 1  90  90  OAE
 2  50  50  OBDE
 3  90  70  OBCE
 4  70  90  OBCE

　　3）优点：判定/条件覆盖满足判定覆盖准则和条件覆盖准则，弥补了二者的不足。

　　4）缺点：判定/条件覆盖准则的缺点是未考虑条件的组合情况。

　　5、组合覆盖

　　1）主要特点：要求设计足够多的测试用例，使得每个判定中条件结果的所有可能组合至少出现一次。

　　2）用例设计：

   X  Y  路径
 1  90  90  OAE
 2  90  70  OBCE
 3  90  30  OBDE
 4  70  90  OBCE
 5  30  90  OBDE
 6  70  70  OBDE
 7  50  50  OBDE

　　3）优点：多重条件覆盖准则满足判定覆盖、条件覆盖和判定/条件覆盖准则。更改的判定/条件覆盖要求设计足够多的测试用例，使得判定中每个条件的所有可能结果至少出现一次，每个判定本身的所有可能结果也至少出现一次。并且每个条件都显示能单独影响判定结果。

　　4）缺点：线性地增加了测试用例的数量。

　　6、路径覆盖

　　1）主要特点：设计足够的测试用例，覆盖程序中所有可能的路径。

　　2）用例设计：

   X  Y  路径
 1  90  90  OAE
 2  50  50  OBDE
 3  90  70  OBCE
 4  70  90  OBCE

　　3）优点：这种测试方法可以对程序进行彻底的测试，比前面五种的覆盖面都广。

　　4）缺点：由于路径覆盖需要对所有可能的路径进行测试（包括循环、条件组合、分支选择等），那么需要设计大量、复杂的测试用例，使得工作量呈指数级增长。而在有些情况下，一些执行路径是不可能被执行的，如：
　　If  （!A）B++；
　　If  （!A）D--；

　　这两个语句实际只包括了2条执行路径，即A为真或假时候对B和D的处理，真或假不可能都存在，而路径覆盖测试则认为是包含了真与假的4条执行路径。这样不仅降低了测试效率，而且大量的测试结果的累积，也为排错带来麻烦。

总结

　　白盒测试是一种被广泛使用的逻辑测试方法，是由程序内部逻辑驱动的一种单元测试方法。只有对程序内部十分了解才能进行适度有效的白盒测试。但是贯穿在程序内部的逻辑存在着不确定性和无穷性，尤其对于大规模复杂软件。因此我们不能穷举所有的逻辑路径，即使穷举也未必会带来好运（穷举不能查出程序逻辑规则错误，不能查出数据相关错误，不能查出程序遗漏的路径）。

　　那么正确使用白盒测试，就要先从代码分析入手，根据不同的代码逻辑规则、语句执行情况，选用适合的覆盖方法。任何一个高效的测试用例，都是针对具体测试场景的。逻辑测试不是片面的测试正确的结果或是测试错误的结果，而是尽可能全面地覆盖每一个逻辑路径。

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一边是企业的“傲慢与偏见”，一边是毕业生的迷茫与焦虑。

高校IT教育与社会需求有些脱节，两头都在抱怨:学生抱怨企业要求过高，企业称学生素质不过关。现在的IT从业人员越来越多，“精英”光环已渐渐褪去，回归一份普通工作，工资自然会走低。

   哎!!!迷茫!!!!

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   哎~~  辛苦的人啊~~!!   想起一堆人在挤那几个职位....头痛!!!

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　　这是雅虎11月17日宣布的第三次收购。雅虎在此之前宣布称，它已经收购了竞赛网站Bix和瑞典的移动通讯公司KenetNetworks。

　　MyBlogLog网站鼓励博客围绕自己喜欢的博客内容创建社区以便相互联系。用户登录和创建自己的概况介绍之后就能够与阅读同类内容的其他成员相互联系。博客成员还可以同他们的读者进行交流，成为MyBlogLog社交网络的朋友。他们还可以交换链接或者话题，跟踪他们的读者还察看哪些博客网站。

　　人们批评雅虎行动迟缓，不足以同Google和Fox互动媒体公司在收购游戏中展开竞争。雅虎显然正在改变这种情况，开始进行一系列的收购。然而，同Google和Fox收购的YouTube和Facebook公司相比，雅虎收购的MyBlogLog和Bix公司对其它公司的影响不大。雅虎曾试图收购上述两个公司，但是都失败了。

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