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allpairspy正交实验法设计测试用例

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搁浅同学
发布2022-07-21 15:06:17
5910
发布2022-07-21 15:06:17
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好久没有更新了,我又回来了。不知道大家在平常的测试工作中,有没有在测试用例设计的时候用到正交实验法呢?不过我们应该也很常见,比如表单提交等,请看下面这个表单提交的例子。

如果我们要对这个表达进行功能测试,要对这个功能覆盖完整,可能用到的设计方法就是正交试验,我们一般会先列出要表单的每一项,然后进行组合

性别:男,女

年龄:19岁以下、20岁~29岁、30岁~39岁、40岁~49岁、50岁以上

学历:小学以下、初中、高中、中专、大专、大学本科、硕士研究以上

我们一般会把影响的每一项称为影响因素,而每一项的值水平因数,如果采用完全覆盖的话,测试用例数可能有2*5*7=70条,但是这样看用例明显会比较冗余。而今天要介绍allpairspy这个库,则可以帮助我们快速通过正交试验进行测试用例设计,为我们生成合理的用例。我们还是通过pip命令进行安装该第三方库

代码语言:javascript
复制
pip install allpairspy

我们把各个上面的各项定义一个变量如下,并生成测试用例,代码如下:

代码语言:javascript
复制
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
from allpairspy import AllPairs

parameters = [
    ['男', '女'],
    ['19岁以下', '20岁~29岁', '30岁~39岁', '40岁~49岁', '50岁以上'],
    ['小学以下', '初中', '高中', '中专', '大专', '大学本科', '硕士研究以上']
]

cases = AllPairs(parameters)
for i, case in enumerate(cases):
    print(f'测试用例{i}-{case}')

总共输出35条测用例,比上面整整少了一半,但是还是有很多,我们还可以为这个设计增加一个规则进行过滤,比如过滤掉小学以下这种情况,代码如下

代码语言:javascript
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#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
from allpairspy import AllPairs

parameters = [
    ['男', '女'],
    ['19岁以下', '20岁~29岁', '30岁~39岁', '40岁~49岁', '50岁以上'],
    ['小学以下', '初中', '高中', '中专', '大专', '大学本科', '硕士研究以上']
]

def is_valid(item):
    n = len(item)
    if n > 2:
        if item[2] == '小学以下':
            return False
    return True


cases = AllPairs(parameters, filter_func=is_valid) #filter_func这个参数接受一个方法,如果不设置filter_func将默认生成每一个case,默认每一项都返回True
for i, case in enumerate(cases):
    print(f'测试用例{i}-{case}')

再次输出就没有学历为小学以下的case了,如果能将这个运用到我们的测试工作必能过事半功倍,今天就分享到这里!

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原始发表:2022-02-28,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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