精准测试是现代软件测试面临的一个重大挑战。这个挑战来源于两方面的背景。
一，软件测试资源有限。如何提高资源利用率，减少资源浪费，有针对性而不是漫无目的地进行软件测试?
二，软件测试复杂度高。如何克服各种不确定因素，让软件测试真正能够发现并且不误报，不漏报软件缺陷(bug)?
软件测试是一个系统工程。因此，精准测试并不是单一或孤立的，而是贯穿于软件测试全过程全方位的需求。在实践中，根据内容不同，可以将精准测试至少划分为以下几种类型：
一，精准测试管理。测试管理主要包括对各种资源，包括人员，时间和基础设施的调度，并完成测试计划和测试策略的制定。精准测试管理，要求我们制定合理的测试计划和正确的测试策略，以此指导测试工作执行。
二，精准测试对象。在开展软件测试之前，明确SUT(system under test，即被测对象)的范围，是首要的事情。SUT划定了测试边界，有利于测试"火力"的集中。另外，在敏捷模式下，由于软件频繁更新，全量测试的成本高，耗时长。这时，只针对新增或修改的代码进行差量测试，是一种更精准更高效的做法。
三，精准测试过程。测试过程的精准性，主要体现在测试用例的有效性。衡量测试有效性的重要手段是覆盖率，包括代码覆盖率和需求覆盖率。通过度量覆盖率，识别覆盖率不足的地方，并有针对性地进行弥补，是提高用例有效性的推荐做法。另外，当测试发现缺陷时，如何快速准确定位缺陷产生的原因，也是提高测试过程精准性需要考虑的。
四，精准测试结果。测试是为发现软件缺陷而存在的。测试结果的精准性，衡量的就是测试发现软件缺陷的真实能力。同时，作为硬币的另一面，测试不误报实际上不存在的缺陷，也是要考虑的。
实现精准测试，应当兼顾以上四方面内容。本文由于篇幅所限，我们重点探讨第四方面，即测试结果的精准性。毕竟，这是一切测试工作的出发点和落脚点。
要提高测试结果的精准性，首先要有一种度量测试结果精准性的机制。这里，参考算法理论中评价分类算法的惯用手段，我们约定如下术语，并将测试结果划分为四种类型：
一，True Positive(TP)。当软件存在缺陷时，测试用例失败。这是一种期望结果。
二，True Negative(TN)。当软件不存在缺陷时，测试用例成功。这也是一种期望结果。
三，False Positive(FP)。当软件不存在缺陷时，测试用例失败。这不是一种期望结果，因为出现了误报。
四，False Negative(FN)。当软件存在缺陷时，测试用例成功。这也不是一种期望结果，因为出现了漏报。
根据这四个术语，可以衍生出一系列度量测试结果精准性的指标，例如：正确率(accuracy, TP+TN / TP+TN+FP+FN)，精度(precision，TP / TP+FP)，召回率(recall, TP / TP+FN)等。这些指标各有长处和不足，我们暂且不展开讨论。
这些指标有一个共同点，那就是如果要得到优化，需要从减少False Postive或False Negative两类非期望的测试结果着手。那么，这两类测试结果分别有什么危害，又应该如何减少呢?
先看False Positve，即误报缺陷的情况。误报的危害主要两个。一是浪费大家的时间和精力，去分析原本并不存在的缺陷;二是降低了测试结果的公信力。这就好比"狼来了"的故事，当测试结果经常出现误报时，大家会对测试失去耐心和信任，而后果可能是真正的缺陷被忽视。
如何减少False Positive的情况?一方面，我们需要设计好测试的前置条件，只有前置条件全部满足了，我们才开始正式执行测试步骤。另一方面，我们需要提高测试环境，测试依赖库和测试脚本的质量与稳定性，让它们足够健壮和可靠。
再看False Negative。从某种程度上说，False Negative是比False Positive更严重的结果。漏报缺陷，最好的结果是我们能在后续测试阶段发现它，而最坏的结果是缺陷一直到软件部署后，用户规模使用时才爆发，从而造成巨大的商业损失。
如何减少False Negative的情况?一种常见做法是借鉴"变异测试"的思想，故意在软件中插入错误代码，然后观察测试用例是否发生期望之中的失败。在测试驱动开发(TDD)和探索性测试中，这种做法经常被使用。另外，为了提高测试覆盖面，还可以随机化数据或参数，以验证软件是否能够在无数的输入组合下工作。
这里，针对False Positve和False Negative两种异常结果，简要介绍了各自的应对方法。从根本上说，要提高测试结果精准性，要做好以下两项长期性工作。
一，在设计和实现测试用例时，提高思维的严谨性。多思考和反问一个基本问题，那就是如果软件失败，测试用例是否能够检测得到?是否应该添加更多的检验条件和规则?
二，在项目实施过程中，做好测试监控工作。基于大量测试用例历史执行数据，我们可能发现许多改进测试的机会。例如，对那些永远都不失败的测试用例，需要考虑其存在的合理性;对于在同一个软件版本上时而成功时而失败的测试用例，需要分析其背后的原因。
以上就是我对精准测试，尤其是如何提高测试结果的精准性的一点思考。总的来说，精准测试挑战大，问题多，这篇文章只是开了一个头而已。
