春考网站建设,软件开发用什么软件编程,响应式网站 像素,医疗类网站文心一言发布的第一时间#xff0c;就排队申请了邀请码#xff0c;昨晚看了下#xff0c;邀请码已经到手#xff0c;索性就拿一个例子试了一下#xff0c;看看哪个能够真正意义上的提高生产力#xff0c;最简单的录制了个GIF动画如下#xff1a;问题#xff1a;你是一个…文心一言发布的第一时间就排队申请了邀请码昨晚看了下邀请码已经到手索性就拿一个例子试了一下看看哪个能够真正意义上的提高生产力最简单的录制了个GIF动画如下问题你是一个软件测试工程师得到一个需求软件程序Helios会自动采集容器内的socket调用记录、ptrace调用记录、userfaultfd调用记录、connect调用记录、core_pattern调用记录。请根据软件测试方法为上述需求写出测试点验证Helios程序采集容器内功能的完整性并写出测试用例包括正常和异常场景分别为每个用例输出python测试程序。ChatGPT的回答百度文心一言的回答以下是ChatGPT回复的内容建立测试计划验证Helios程序是否能够完整地采集容器内的socket调用记录验证Helios程序是否能够完整地采集容器内的ptrace调用记录验证Helios程序是否能够完整地采集容器内的userfaultfd调用记录验证Helios程序是否能够完整地采集容器内的connect调用记录验证Helios程序是否能够完整地采集容器内的core_pattern调用记录验证Helios程序是否在容器内部运行稳定不会发生系统崩溃等异常情况设计测试用例 使用以下步骤检查每个测试点是否满足需求测试点1验证Helios程序是否能够完整地采集容器内的socket调用记录测试用例正常场景步骤1在容器内执行socket调用 步骤2检查是否能够在采集结果中找到socket调用记录 预期结果采集结果中包括所有的socket调用记录异常场景步骤1在容器内关闭socket 步骤2检查是否能够在采集结果中找到socket调用记录 预期结果不应该有任何socket调用记录测试点2验证Helios程序是否能够完整地采集容器内的ptrace调用记录测试用例正常场景步骤1在容器内执行ptrace系统调用 步骤2检查是否能够在采集结果中找到ptrace调用记录 预期结果采集结果中包括所有的ptrace调用记录异常场景步骤1在容器内关闭ptrace 步骤2检查是否能够在采集结果中找到ptrace调用记录 预期结果不应该有任何ptrace调用记录测试点3验证Helios程序是否能够完整地采集容器内的userfaultfd调用记录测试用例正常场景步骤1在容器内执行userfaultfd系统调用 步骤2检查是否能够在采集结果中找到userfaultfd调用记录 预期结果采集结果中包括所有的userfaultfd调用记录异常场景步骤1在容器内关闭userfaultfd 步骤2检查是否能够在采集结果中找到userfaultfd调用记录 预期结果不应该有任何userfaultfd调用记录测试点4验证Helios程序是否能够完整地采集容器内的connect调用记录测试用例正常场景步骤1在容器内执行connect系统调用 步骤2检查是否能够在采集结果中找到connect调用记录 预期结果采集结果中包括所有的connect调用记录异常场景步骤1在容器内关闭connect 步骤2检查是否能够在采集结果中找到connect调用记录 预期结果不应该有任何connect调用记录测试点5验证Helios程序是否能够完整地采集容器内的core_pattern调用记录测试用例正常场景步骤1在容器内执行core_pattern系统调用 步骤2检查是否能够在采集结果中找到core_pattern调用记录 预期结果采集结果中包括所有的core_pattern调用记录异常场景步骤1在容器内关闭core_pattern 步骤2检查是否能够在采集结果中找到core_pattern调用记录 预期结果不应该有任何core_pattern调用记录测试点6验证Helios程序是否在容器内部运行稳定不会发生系统崩溃等异常情况测试用例正常场景步骤1在容器内执行正常操作 步骤2检查容器是否运行稳定 预期结果容器应该在正常操作下保持稳定且运行正常异常场景步骤1在容器内执行一个异常操作 步骤2检查容器是否发生崩溃等异常情况 预期结果容器不应该发生崩溃等异常情况以上测试点和测试用例都已经定义好了只需要根据需求和预期结果使用Python写出测试代码即可。追问ChatGPT请给出你所提到的Python测试代码。以下是一个测试用例的代码样例可以根据需求和预期结果进行相应的修改。其他测试用例的代码类似可以使用类似的代码格式导入需要使用的模块import subprocess定义测试用例def test_socket():# 在容器内执行socket调用subprocess.call([docker, exec, container_name, python, -c, import socket; s socket.socket(); s.bind((localhost, 1234)); s.listen(5);])# 读取Helios程序采集的结果with open(helios_result.txt, r) as file:helios_result file.read()# 检查是否采集到了socket调用记录assert socket.bind((\localhost\, 1234)) in helios_resultassert socket.listen(5) in helios_result# 关闭socket连接subprocess.call([docker, exec, container_name, python, -c, s socket.socket(); s.connect((localhost, 1234)); s.close()])# 读取Helios程序采集的结果with open(helios_result.txt, r) as file:helios_result file.read()# 检查是否没有采集到socket调用记录assert socket.connect((\localhost\, 1234)) not in helios_result运行测试用例test_socket()在这个测试用例中我们使用了Python的subprocess模块去控制Docker容器的内部执行并读取Helios程序采集的结果然后通过断言语句检查每个测试预期结果是否满足预期。需要注意的是这个测试用例是以单个测试点为例的其他测试用例的代码类似。以下是百度文心一言的回复测试点采集容器内的socket调用记录、ptrace调用记录、userfaultfd调用记录、connect调用记录、core_pattern调用记录。正常场景输出Helios程序采集到的数据包括socket调用记录、ptrace调用记录、userfault fd调用记录、connect调用记录和core_pattern调用记录。异常场景当发现Helios程序没有输出相应的数据时需要进行确认测试验证其完整性。测试用例class TestHelio: def test_collect(self): # input [localhost:12345, somehost2:23456, ...] input [stdio-recv0*160*8[0x7ff00000,0x3f3fffff]\x00|i64 000x7ffffbe60d802r;Re$7fh!?o7i2g~qz%^{y#w}vZYuDxqydVu4BkcJQXp/Ia \
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,82WNmrOtIjU1nSG67PvFg3kslIZCeAzubBu8IWdHKoRgcsLwRS5Il 9rprt) (11hkbsic9iqnt/ j28anE pPy$ \l; xIdoSM - g G? )bCu OTep / mWe s1T /fA3 6 !~ M- ]Q! B expected [ 127.0.0.1socklenght32 addrtypeSocketAddr sockaddrLen24 familyAFamily id5 pid52 time stamp0x52f4e54a16c40 readahead cnt0 writeback cnt0 cpu占用率%dpcs freq msec num rx bytes tx bytes mi register select | 100000000 00000000000000 00000000 0007f000000 00442d304a5ff000 000000000000000166c91000 00000200064e9400020e6cbc5ab38f678f73ba922c38cbd7e92e588ad5b6ed414e4a3a208baac1dccdfe2ecd96ed34d562aa09a8cca3a55af4f45e768aea65ca37bb46db16ef2bf22e9bea39bcf375b347c001f579cd27ce15d18a80b8dc43ee63d923da73abc7d58 ] assert type(input) is list and len(input) 0, str(input) for i in range(len(input)): res util.getallsocketcallrecord( int(input[i][31:25]), int(input[i][26:28]), int(input[i][29:30]), int(input[i][23:22]), int(input[i][21:20]), int(input[i][19:18]), int(input[i][17:16]), int(input[i][15:14]), int(input[i][13:12]), int(input[i][11:10]), int(input[i][9:8]), int(input[i][7:6]), int(input[i][5:4]), int(input[i][3:2]), int(input[i][1:0]) ) print(res) def test_collect_failure(self): # in回复速度ChatGPT明显快很多回复精准度上ChatGPT明显是真正的理解了输入这段文字的意思并且逐一做出了回复而且回复的内容精准度较高可以作为一个提效工具去使用相比文心一言做的回复就很粗糙所以说只能是个小玩具也可能是引导回答的方式不对。虽然还有一定差距但是百度已经很努力了被强者牵引之后相信百度能够很快赶上精神可嘉毕竟是第一个迎面而上的男人希望文心一言一样也变强变成一个强有力的提效工具。回到软件测试人员甚至程序员会不会被替代这个问题上很难说如果不学习还不到被AI提到就早已经被别人替代了所以还是要坚持学习的至少当前还不会因为将人工智能应用到不用人为干预就完成用例输出还需要一定的适应和转换成本所以说学会如何借助人工智能把用例写的更好这才是核心另外一点是可以借助ChatGPT更快速高效的写代码当然前提是使用者懂代码如果不懂代码也不一定能够很好的利用起来毕竟你也不知道AI给你的代码正确性如何再或者你想修改代码还是得知道代码怎么修改整体而言对懂代码的人、对懂测试用例的人无论是ChatGPT还是文言一心无疑都是好帮手毕竟强者恒强借助人工智能去创新创造才是根本。
