testing

本文介绍Python中使用doctest进行文档测试的方法及unittest模块实现单元测试的具体实践。包括doctest的基本用法、unittest框架下TestCase类的使用,以及如何通过测试确保代码质量。

doctest_test.py

def square(x):
    '''
    这里需要空格
    >>> square(2) 
    4

    啦啦
    >>> square(3)
    9
    
    上不一行能添加其他字符串
    '''
    return x*x
if __name__=='__main__':
    import doctest,doctest_test
    doctest.testmod(doctest_test)
    '''
python doctest_test.py
python doctest_test.py -v
'''

unittest_test.py

import unittest,unittest_test
def product(x,y):
    return x*y

class ProductTest(unittest.TestCase):
    def testInte(self):
        for x in range(-10,10):
            for y in range(-10,10):
                p=unittest_test.product(x,y)
                self.failUnless(p==x*y,'int failed')
    def testFloat(self):
        for x in range(-10, 10):
            for y in range(-10, 10):
                x=x/10
                y=y/10
                p = unittest_test.product(x, y)
                self.failUnless(p == x * y, 'float failed')
if __name__=='__main__':
    unittest.main()

 

转载于:https://www.cnblogs.com/feifeidxl/p/5617925.html

### Pairwise Testing 的概念 Pairwise Testing(成对测试)是一种组合测试技术,旨在通过选择变量取值的两两组合来生成测试用例,从而在保证测试覆盖率的同时显著减少测试用例数量。该方法基于一个观察:大多数软件缺陷是由单一输入或两个输入之间的交互引起的,三阶及以上交互导致的缺陷比例较低。因此,Pairwise Testing 能以相对较少的测试用例发现大多数缺陷[^3]。 ### 原理 Pairwise Testing 的核心原理是生成一组测试用例,使得每对输入参数的所有可能取值组合至少出现一次。例如,若系统有三个参数 A、B、C,分别取值为 A1、A2,B1、B2,C1、C2、C3,则全组合测试需要 2×2×3=12 个测试用例,而 Pairwise 测试则通过算法优化,仅需 4~6 个测试用例即可覆盖所有两两组合。 这种方法通常依赖组合数学中的正交数组或启发式算法来生成测试用例集。例如,微软的 PICT(Pairwise Independent Combinatorial Testing)工具就是一种广泛使用的 Pairwise 测试用例生成工具,它能够自动处理多个参数之间的组合关系并生成最优测试集[^1]。 ### 应用场景 Pairwise Testing 在以下场景中特别有效: - **配置测试**:当系统存在多个配置参数,每个参数有多个可能取值时,使用 Pairwise Testing 可以有效减少测试组合数量,例如浏览器兼容性测试、操作系统与驱动程序的组合测试。 - **用户界面测试**:在界面元素交互较多的系统中,如表单提交、按钮组合操作等,Pairwise Testing 可覆盖关键的交互路径[^2]。 - **接口测试**:当多个接口参数之间存在复杂依赖关系时,Pairwise Testing 可用于验证参数组合对系统行为的影响。 - **回归测试优化**:在回归测试中,Pairwise Testing 可用于生成最小但有效的测试集,提高测试效率并降低维护成本。 ### 优势与局限性 **优势**: - 显著减少测试用例数量,提升测试效率。 - 覆盖主要的参数组合,发现大多数缺陷。 - 支持自动化生成测试用例,降低人工设计成本。 **局限性**: - 对于高阶交互缺陷(如三因素及以上)检测能力有限。 - 依赖参数之间独立性的假设,若参数间存在复杂约束,需额外处理。 - 需要一定的前期建模和参数定义工作。 ### 示例:使用 PICT 工具生成 Pairwise 测试用例 PICT 是微软开发的用于生成 Pairwise 测试用例的命令行工具。以下是一个简单的输入模型定义文件(*.txt): ```plaintext Browser: Chrome, Firefox, Safari OS: Windows, macOS, Linux Resolution: 1024x768, 1920x1080 ``` 运行命令: ```bash pict model.txt > testcases.txt ``` 输出结果将是一个覆盖所有两两组合的最小测试用例集。 ### 相关扩展 除了 Pairwise Testing,组合测试还包括更高阶的组合测试方法,如 3-wise、4-wise,甚至 6-wise 测试。研究表明,6-wise 测试能够发现绝大多数缺陷,但由于测试用例呈指数增长,实际项目中仍以 Pairwise 或 3-wise 为主流方案[^3]。 ---
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