Test smells are known as bad development practices that reflect poor design and implementation choices in software tests. Over the last decade, test smells were heavily studied to measure their prevalence and impacts on test maintainability. However, these studies focused mainly on the unit level and to this day, the work on system tests that interact with the System Under Test through a Graphical User Interface remains limited. To fill the gap, we conduct an exploratory analysis of test smells occurring in System User Interactive Tests (SUIT). First, based on a multi-vocal literature review, we propose a catalog of 35 SUIT-specific smells. Then, we conduct an empirical analysis to assess the prevalence and refactoring of these smells in 48 industrial test suites and 12 open-source projects. We show that the same type of smells tends to appear in industrial and open-source projects, but the symptoms are not addressed in the same way. Smells such as Obscure Test, Sneaky Checking, and Over Checking show symptoms in more than 70% of the tests. Yet refactoring actions are much less frequent with less than 50% of the affected tests ever undergoing refactoring. Interestingly, while refactoring actions are rare, some smells, such as Narcissistic, disappear through the removal of old symptomatic tests and the introduction of new tests not presenting such symptoms.


翻译:测试的味道被称为不良的开发做法,反映了软件测试中的设计和实施选择不善。在过去十年中,对测试的味道进行了大量研究,以衡量其流行程度和对测试维持能力的影响。然而,这些研究主要侧重于单位水平,直到今天,通过图形用户界面与测试系统互动的系统测试工作仍然有限。为了填补这一空白,我们对系统用户互动测试(SUIT)中出现的测试气味进行了探索性分析。首先,根据多版本文献审查,我们提议了一份有35个SUIT特有气味的目录。随后,我们进行了实证性分析,以评估48个工业测试套和12个开放源项目中这些气味的流行程度和重新构思。我们表明,同一种气味在工业和开放源项目中往往出现,但症状却没有以同样的方式得到解决。像Obscure测试、Sneaky检查和超检查一样,在超过70%的测试中出现症状。然而,重新测定行动频率要小于50 % 的受影响的测试,在进行这种变异性测试时,这种新测试是有趣的。

0
下载
关闭预览

相关内容

IFIP TC13 Conference on Human-Computer Interaction是人机交互领域的研究者和实践者展示其工作的重要平台。多年来,这些会议吸引了来自几个国家和文化的研究人员。官网链接:http://interact2019.org/
专知会员服务
34+阅读 · 2021年9月5日
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
241+阅读 · 2020年4月19日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月10日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
LibRec 精选:推荐系统9个必备数据集
LibRec智能推荐
6+阅读 · 2018年3月7日
Graph-Based Recommendation System
Arxiv
4+阅读 · 2018年7月31日
Arxiv
5+阅读 · 2018年5月1日
Arxiv
6+阅读 · 2018年3月28日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月22日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
34+阅读 · 2021年9月5日
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
241+阅读 · 2020年4月19日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
LibRec 精选:推荐系统9个必备数据集
LibRec智能推荐
6+阅读 · 2018年3月7日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员