测试用例-因果图

本文介绍了一种通过因果图分析输入组合来设计测试用例的方法,弥补了等价类划分法和边界值分析方法未考虑输入间相互制约关系的不足。

因果图

概念

因果图是一种利用图解分析法去分析输入的各种组合情况,从而设计测试用例的方法。

 

简述与分析

等价类划分法和边界值分析方法都是着重考虑输入条件,但没有考虑输入条件的各种组合、输入条件之间的相互制约关系。

这样虽然各种输入条件可能出错的情况已经测试到了,但多个输入条件组合起来可能出错的情况却被忽视了;

 

在输入与输入存在一定的约束关系时,简单的逻辑关系,用判定表就可以完成测试用例的设计,

但是复杂的逻辑关系,只用判定表就不太合适,因为判定表主要考虑的是条件与动作之间的关系,很少去

考虑条件与条件之间的关系;

 

如果在测试时必须考虑输入条件的各种组合,则可能的组合数目将是天文数字,

因此必须考虑采用一种适合于描述多种条件的组合、相应产生多个动作的形式来进行测试用例的设计,这就需要利用因果图。

 

输入与输入关系

输入与输入关系描述
所有输入条件中,有一个产生或者一个也没有
所有输入条件中,最少有一个产生
唯一所有输入条件中,有且只有一个产生
要求所有输入条件中,只要有一个产生,其他的也跟着产生

 

输入与输出关系

输入与输出关系描述
恒等

当输入条件发生时,结果一定会出现;

当输入条件不发生时,结果一定不会出现。

当输入条件发生时,结果一定不会出现;

当输入条件不发生时,结果一定会出现。

当多个输入条件中,只有所有的输入条件都发生,结果才会发生。
当多个输入条件中,只要有一个输入条件发生,结果就会发生。
### 黑盒测试用例设计方法概述 黑盒测试是一种基于功能规格说明书的测试技术,不考虑程序内部逻辑结构。以下是几种常见的黑盒测试用例设计方法及其应用: #### 1. 等价类划分法 等价类划分是将测试输入数据划分为若干个等价类,从中选取少量具有代表性的数据作为测试用例。这种方法能够减少冗余测试并提高效率。 - **正向等价类**: 输入满足条件的数据。 - **反向等价类**: 输入不符合条件的数据。 通过这种方式,可以有效覆盖大部分正常和异常情况[^3]。 #### 2. 边界值分析法 边界值分析是对输入或输出的边界值进行测试的一种方法。由于许多错误往往发生在输入/输出范围的边缘地带,因此此方法尤为重要。通常,边界值分析会结合等价类划分一起使用,以增强测试效果[^4]。 例如,如果一个系统接受0到100之间的整数,则可能需要测试如下几个关键点: ```plaintext -1, 0, 1 (下限附近的值) 99, 100, 101 (上限附近的值) ``` #### 3. 决策表法 决策表用于描述复杂的业务规则,适用于多条件组合的情况。它由条件桩、动作桩以及对应的关系组成。通过对各种可能性进行全面列举,可发现潜在缺陷。 | 条件A | 条件B | 动作C | |-------|-------|-------| | T | T | 执行X | | T | F | 不执行Y | 上述表格展示了如何根据不同条件触发相应操作。 #### 4. 场景法(流程分析法) 当面对涉及多个步骤或者特定顺序的操作时,采用场景法非常有用。它可以模拟真实用户的交互过程,并识别其中可能出现的问题。特别是对于那些依赖时间序列的应用来说更是如此[^2]。 假设有一个网上购物车结算流程: 1. 添加商品至购物车; 2. 进入支付页面; 3. 提交订单信息; 4. 完成付款确认。 每一步都可能存在失败情形或其他特殊情况,都需要单独验证。 --- ### 示例代码展示 下面给出一段简单的Python脚本实现部分边界值检测逻辑: ```python def validate_input(value): min_value = 0 max_value = 100 if value < min_value or value > max_value: raise ValueError(f"Value must be between {min_value} and {max_value}") validate_input(-1) # 应抛出异常 validate_input(0) # 正常运行 validate_input(50) # 正常运行 validate_input(100) # 正常运行 validate_input(101) # 应抛出异常 ``` --- ### 总结 综上所述,黑盒测试的核心在于理解需求文档并通过科学合理的方式构建测试集来暴露隐藏漏洞。无论是利用等价分类还是其他高级策略如因果图转换为判定树模型等等都可以帮助我们更好地完成这项工作[^1]。
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