数据统计，为测试覆盖度添砖加瓦

前段时间接到了一个特殊的需求：新闻客户端为了提高用户的浏览体验，需要根据不同地区用户的网络环境，推送不同的信息形式（视频、图片、文本等）

测试过程

在测试的过程中，使用了脚本加数据统计的方式，大大加快了测试效率，增加了测试覆盖度。在这里简单介绍一下测试过程。

1、 背景介绍：

a) 针对全国229个城市进行网络环境检测。

b) 针对不同的运营商进行网络环境检测。

c) 每个地区做三个不同网络出口的环境监测，通过请求不同的网络出口ping点完成检测。

d) 为防止网络环境较差带来的网络环境收集丢失，每个地区推送3遍。‍

汇总一下：

2、 在开发中，为了避免提高采样广泛性，每个用户下发10个ping点，每组运营商下发17个用户将所有ping点下发完毕。后续不再下发。

3、 在测试过程中，基于以上逻辑，于是就写了以下脚本。

f =open("C:\\Users\\ccz\\Downloads\\city_iploc.txt","r")
#f = open("C:\\Users\\ccz\\Desktop\\ids","r")
lines =f.readlines()
citylist= []
datalist= []
forlineinlines:
 line=''.join(line).strip('\n')
 citylist=line.split(' ')
 forsmncin['CMC','CNC','CTC']:
 foruserinrange(18):
 cityname=citylist[0]
 url='http://test.com/get_urls?iploc='+citylist[1]+'&isp='+smnc
 printurl
            res =requests.get(url)
 resobj=json.loads(res.text)
            code =resobj['code']
            message =resobj['msg']
 datalist=resobj['data']
 strdatalist=''.join(datalist)
 insertdata(url,cityname,smnc,code,message,
strdatalist,len(datalist))
f.close()

从脚本中可以看出，除了验证不同的城市之外，还会把每次的结果进行字段提取和写库操作。

这样，运行完成后，数据库的表是这样的：

有了数据后，就可以验证更多逻辑上的覆盖：

1、验证所有城市均已经下发数据（lendata>0且相等）：

2、下发一定量后，不会多下发；下发策略条数计算；下发不同resdata组的倍数关系是否合理。

3、其中数据条数，和开发具体下发的逻辑，能够对的上。

由于不同运营商同一出口存在重复ping点，所以存在倍数关系。倍数关系和开发的下发逻辑，可以对的上。‍

4、超过下发次数，未下发的次数正好为229*3。且请求url各不相同证明每个城市均没有多余下发。

测试中发现的问题：

1、229个城市中，有一个城市没有下发。

2、由于计数错误，每次会下发多一个。

以上问题在手工测试或者普通的脚本测试，很难发现。同时，对于大量数据下的数据逻辑和统计是否能对的上。在脚本自动化测试也很难覆盖到。大家以后在在测试中结合使用哦~