fezПонятно. На данный момент я использую аналогичный подход.
Подведем небольшой итог.
Вырисовывается простая концепция подготовки тестовых данных.
Считаем, что для тестируемой конфигурации сформирован один или более наборов тестов.
Для каждого набора тестов формируется единый набор базовых, не изменяемых данных.
Каждый тест из набора, при выполнении, формирует свои уникальные данные.
Каким образом формируются данные теста и как база приводится к исходному состоянию между тестами, пока, не уточняем.
Тут возникает вопрос. Если рассмотреть все данные, используемые во всех тестах набора, то спектр применимости данных можно считать непрерывным: от данных, используемых во всех тестах, до уникальных данных, используемых в единственном тесте. Как выделить данные для включения в базовый набор?
Ну и самое главное. Сформировать базовые данные - не проблема. Достаточной одной общей процедуры. Все, что было сказано мной выше о трудоемкости подготовки данных, относится именно к этапу подготовки данных для каждого теста. Частично спасают конструкторы и макроконсрукторы, которые генерят "среднестатистические" данные вместе с подчиненными данными. Однако, много видов данных . Много нужно искать и вспоминать. Много писанины.
Может, я, просто, слишком ленив?
Прошу высказываться.