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all-pairs testing 或者 pairwise testing,它是组合测试的一种办法,是软件测试畛域针对黑盒测试提出的一个卓有成效的办法之一。
Pairwise 也正是基于数学统计和对传统的正交分析法进行优化后失去的产物。
Pairwise 基于如下 2 个假如:
- 每一个维度都是正交的,即每一个维度相互都没有交加;
- 依据数学统计分析,73% 的缺点(单因子是 35%,双因子是 38%)是由单因子或 2 个因子相互作用产生的,19% 的缺点是由 3 个因子相互作用产生的。因而,Pairwise 基于笼罩所有 2 因子的交互作用产生的用例汇合性价比最高而产生的。
咱们先从一个例子来感触下 Pairwise testing。
假如咱们有一个产品,他的组成和值的状况如下。
- listbox: 0-9
- checkbox: checked, unchecked
- radio button: on, off
- textbox: 1-100
如果全笼罩的话,关正向的测试用例就有 1022*100=4000,如果包含反向的测试用例的话,则 >4000 条测试用例。
1 应用等价类划分缩小测试用例:
对于 listbox,能够抉择的值是 0 -9,因为 0 最非凡(其余的值要么是负数要么是正数),所以,对于 checklist 咱们把它简化成 0
和 others(1-9)
checkbox 和 radio button 曾经无奈再简化了,则持续保留
对于 textbox,能够输出的值是 1 -100,咱们能够把它的值简化成 valid Int
,invalid Int
and Alpha Special Char
简化后的后果如下:
listbox | checkbox | radio button | textbox |
---|---|---|---|
0 | checked | on | valid Int |
others | unchecked | off | invalid Int |
Alpha Special Char |
则有 222*3=24 个 testcases,也就是咱们把 4000+ 的 testcases 降到了 24 个 testcases
2 应用 pairwise 的办法进一步缩小测试用例
步骤:
- 变量排序
- 依据第二个变量计算出第一个变量须要的用例数(行数)
- 每减少一列(n),则须要看 1 和 n,2 和 n,。。。n- 1 和 n 之间是否笼罩了两列之间所有的组合,如果没有则适当调整高低的地位。直到所有都合乎。
- 如何还是有不合乎的,则适当减少几行。
2.1 给变量排序
含有值越多的变量放在第一位,第二多的第二位,起码的最初一位,以此类推。
textbox(3) | listbox(2) | checkbox(2) | radio button(2) |
---|
2.2 填写第一列和第二列
依据第一列和第二列值的可能性计算出第一列须要几行,这个例子中,第一列 3 个值,第二列 2 个值,所以须要 3 *2= 6 行
textbox(3) | listbox(2) | checkbox(2) | radio button(2) |
---|---|---|---|
valid Int | 0 | ||
valid Int | others | ||
invalid Int | 0 | ||
invalid Int | others | ||
Alpha Special Char | 0 | ||
Alpha Special Char | others |
2.3 填写第三列
textbox(3) | listbox(2) | checkbox(2) | radio button(2) |
---|---|---|---|
valid Int | 0 | checked | |
valid Int | others | unchecked | |
invalid Int | 0 | checked | |
invalid Int | others | unchecked | |
Alpha Special Char | 0 | checked | |
Alpha Special Char | others | unchecked |
查看下每一列和第三列之间是否都笼罩了不同组合状况。
咱们发现第二列和第三列只有 0-checked 和 others-unchecked 状况,没有笼罩 0-unchecked 和 others-checked 的状况,所以咱们把第三行和第四行对调下。
textbox(3) | listbox(2) | checkbox(2) | radio button(2) |
---|---|---|---|
valid Int | 0 | checked | |
valid Int | others | unchecked | |
invalid Int | 0 | unchecked | |
invalid Int | others | checked | |
Alpha Special Char | 0 | checked | |
Alpha Special Char | others | unchecked |
这样第一列和第三列,第二列和第三列都能笼罩不同的组合状况。
2.4 填写第四列
textbox(3) | listbox(2) | checkbox(2) | radio button(2) |
---|---|---|---|
valid Int | 0 | checked | on |
valid Int | others | unchecked | off |
invalid Int | 0 | unchecked | on |
invalid Int | others | checked | off |
Alpha Special Char | 0 | checked | on |
Alpha Special Char | others | unchecked | off |
查看下每一列和第四列之间是否都笼罩了不同组合状况。
第一列和第四列都笼罩了。第二列和第四列没有笼罩 0-off 和 others-on 的状况
所以咱们把五行和第六行换一下地位,如下
textbox(3) | listbox(2) | checkbox(2) | radio button(2) |
---|---|---|---|
valid Int | 0 | checked | on |
valid Int | others | unchecked | off |
invalid Int | 0 | unchecked | on |
invalid Int | others | checked | off |
Alpha Special Char | 0 | checked | off |
Alpha Special Char | others | unchecked | on |
再次查看下每一列和第四列之间是否都笼罩了不同组合状况. 发现都合乎。
则最终后果就是下面这个表,每一行代表一个测试用例。
应用 pairwise 组合测试的办法,咱们把测试用例从 24 个降到了 6 个。
2.5 阐明
下面的例子比较简单,所以通过调整地位最终能满足要求,可是有时候变量多的时候,无论你怎么调整都没法满足要求,兴许满足了第三列和第四列,可是第二列和第四列就不满足了。这时候能够适当思考加几行来解决这个问题。
比方在下面的例子里再加两个 checkbox 这时就无奈满足,则须要加上两行:
加上两行,checkbox3 为 hex 和 dec
Textbox | Listbox | Checkbox1 | Raido | Checkbox2 | Checkbox3 |
---|---|---|---|---|---|
valid Int | 0 | checked | on | yes | dec |
valid Int | others | unchecked | off | no | hex |
valid Int | others | unchecked | on | no | hex |
invalid Int | 0 | unchecked | on | yes | hex |
invalid Int | others | checked | on | no | dec |
invalid Int | others | unchecked | off | yes | dec |
Alpha Special Char | 0 | checked | off | no | dec |
Alpha Special Char | others | unchecked | on | yes | hex |
3 pairwise 的优缺点
毛病:
- 业务上高概率的组合受到的关注不够
- 不晓得元素之间的依赖关系
适宜的场景:
- 变量的组合特地大的时候
- 参数值很容易划分等价类
4 总结
后面的例子,让咱们对于因子组合测试笼罩 Pairwise 有比拟直观的理解。不过对于人肉生成 pairwise 测试用例还是有点简单的,特地当你的变量特地多的时候,目前市面上也有一些工具能够帮你生成 pairwise 测试用例。
比方:
- 能够间接在 python 中应用的 allpairspy 库
- 微软的 PICT
- Hexawise
- Automatic Effcient Test Generator or AETG
在上面的章节我将会介绍几个工具的应用。
参考:
https://en.wikipedia.org/wiki…
https://mp.weixin.qq.com/s?__…