Какие преимущества и недостатки имеет Data-driven testing?

Некоторые преимущества Data-driven testing:

• Увеличение тестового покрытия. habr.com Использование в качестве входных данных различных наборов данных позволяет охватить широкий спектр сценариев и комбинаций входных данных. habr.com
• Возможность повторно использовать тестовые скрипты. habr.com Тестовые скрипты разрабатываются с учётом возможности их повторного использования, что позволяет выполнять их с несколькими наборами входных данных. habr.com
• Помощь в быстром обнаружении багов. habr.com Тестирование различных комбинаций входных данных позволяет быстро выявить баги и аномалии в системе на этапе тестирования. habr.com
• Упрощение сопровождения. www.theknowledgeacademy.com Тестовые данные поддерживаются независимо от логики тестирования, что облегчает обновление и сопровождение тестов. www.theknowledgeacademy.com
• Масштабируемость. www.theknowledgeacademy.com Новые тестовые случаи можно добавлять по мере масштабирования приложения просто путём расширения наборов данных, без модификаций центральных частей тестовых скриптов. www.theknowledgeacademy.com

Некоторые недостатки Data-driven testing:

• Высокая начальная стоимость настройки. aspiringyouths.com Настройка тестирования на основе данных часто требует значительных вложений в инструменты и ресурсы. aspiringyouths.com
• Необходимость частых обновлений данных. aspiringyouths.com Для поддержания точности тестов необходимо регулярно обновлять используемые данные. aspiringyouths.com
• Ограничения, связанные с качеством данных. aspiringyouths.com Если данные, используемые для тестирования, неточны или низкого качества, это может привести к ошибочным результатам тестирования и потенциально упустить реальные проблемы. aspiringyouths.com
• Трудоёмкое сопровождение тестов. aspiringyouths.com По мере развития системы тесты также необходимо обновлять, что может быть медленным и тщательным процессом, требующим большого внимания к деталям. aspiringyouths.com
• Низкая гибкость. aspiringyouths.com Чрезмерная зависимость от данных иногда снижает способность быстро адаптировать тесты к новым сценариям или требованиям, так как изменения могут потребовать значительных изменений или дополнений данных. aspiringyouths.com