在VectorCAST for Linux中使用分类树功能生成测试用例

在软件测试中，测试用例的设计是对测试质量而言非常关键的软件测试活动，因为测试用例集合的选择对测试的深度和测试范围的影响非常大。分类树方法是由Grochtmann和Grimm在1993年提出的，是在软件功能测试方面一种有效的测试方法，通过分类树把测试对象的整个输入域分割成独立的类。按照分类树方法，测试对象的输入域被认为是由各种不同的方面组成并且都与测试相关。对于每个方面，分离和组成各种类别，而分类结果的各类又可能再进一步地被分类。这种通过对输入域进行层梯式的分类表现为树状结构。随后，通过组合各种不同分类的结果来形成测试用例。

 
在 VectorCAST中，也支持分类树方法设计测试用例，整个过程都是图形化的界面，变量的输入输出范围全部都可以通过图形化的界面来设计，整个过程不需要编写代码，只需要根据测试需求确定输入输出的范围就可以批量设计测试用例。目前，分类树方式生成测试用例的功能是通过Test Data Editor来设计变量的输入输出范围的。受限于Test Data Editor仅支持Windows平台，根据分类树来生成测试用例只能在VectorCAST for Windows中使用。那么在VectorCAST for Linux如何使用分类树设计并生成测试用例呢？在新版的 VectorCAST for Linux中，已经支持通过间接的方式来使用，需要借助VectorCAST for Windows中的Test Data Editor。