快捷導(dǎo)航

高效測(cè)試用例組織算法pairwise之Python實(shí)現(xiàn)方法

更新時(shí)間：2017年07月19日 08:44:47 投稿：jingxian

下面小編就為大家?guī)?lái)一篇高效測(cè)試用例組織算法pairwise之Python實(shí)現(xiàn)方法。小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在就分享給大家，也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

開(kāi)篇：

測(cè)試過(guò)程中，對(duì)于多參數(shù)參數(shù)多值的情況進(jìn)行測(cè)試用例組織，之前一直使用【正交分析法】進(jìn)行用例組織，說(shuō)白了就是把每個(gè)參數(shù)的所有值分別和其他參數(shù)的值做一個(gè)全量組合，用Python腳本實(shí)現(xiàn)，就是itertools模塊中product方法（又稱笛卡爾積法）。

正交分析法的優(yōu)點(diǎn)是測(cè)試用例覆蓋率100%，缺點(diǎn)測(cè)試用例數(shù)量龐大，執(zhí)行用例消耗的人工巨大。

Pairwise （結(jié)對(duì)）算法源于對(duì)傳統(tǒng)的正交分析方法優(yōu)化后得到的產(chǎn)物，它的理論來(lái)自于數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)。毫不避諱的說(shuō)，本人看不懂?dāng)?shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)中的學(xué)術(shù)論文，只能從網(wǎng)上找一些通俗簡(jiǎn)單的說(shuō)法來(lái)理解其基本含義。

網(wǎng)上很多人都實(shí)例都是用【操作系統(tǒng)，瀏覽器，語(yǔ)言環(huán)境】來(lái)舉例的，本人也做同樣示例：

操作系統(tǒng)： W（Windows）,L（Linux）,Mac （Mac）；瀏覽器：M（Firefox）,O(Opera)，IE；語(yǔ)言環(huán)境：C（中文），E（英文）

按照正交分析法：會(huì)產(chǎn)生3x3x2=18種組合方式，測(cè)試用例覆蓋率100%。

Pairwise結(jié)對(duì)測(cè)試用例組織法，可壓縮到9種組合方式。因此有點(diǎn)是測(cè)試用例數(shù)量少，缺點(diǎn)是一定會(huì)有漏測(cè)。

引論：

Pairwise算法的核心理念

1、一組測(cè)試用例（每個(gè)用例有3個(gè)參數(shù)的值組成，如[W,M,C]）中每一個(gè)2個(gè)元素組合起來(lái)，兩兩組合，就有3種組合方式（有位置的[W,M][W,C][M,C]）；

2、如果這第一組測(cè)試用兩兩組合出的3種組合方式，對(duì)比原則：[W,M]只會(huì)和其他組的第一個(gè)元素對(duì)比，[W,C]只會(huì)和其他組中第二個(gè)元素對(duì)比。。。。；

[W,M][W,C][M,C]這三個(gè)元素分別出現(xiàn)在其余有效組位置相同的元素中，就可以認(rèn)為這一組Case為多余Case，并進(jìn)行刪除。

名詞解釋：【有效組】表示未被刪除的組和未被對(duì)比過(guò)的組。舉例：第1,3組被刪除，則第4組要對(duì)比的有效組為第2,5,6,7...18組。有效組這里踩過(guò)坑%>_<%

3、最終得到測(cè)試用例，就是結(jié)對(duì)算法計(jì)算出來(lái)的最優(yōu)測(cè)試用例集合。

牛逼閃閃的學(xué)術(shù)證明　

Pairwise是L. L. Thurstone(29 May1887 – 30 September 1955)在1927年首先提出來(lái)的。他是美國(guó)的一位心理統(tǒng)計(jì)學(xué)家。Pairwise也正是基于數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)和對(duì)傳統(tǒng)的正交分析法進(jìn)行優(yōu)化后得到的產(chǎn)物。

Pairwise基于如下2個(gè)假設(shè)：

（1）每一個(gè)維度都是正交的，即每一個(gè)維度互相都沒(méi)有交集。

（2）根據(jù)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)分析，73%的缺陷（單因子是35%，雙因子是38%）是由單因子或2個(gè)因子相互作用產(chǎn)生的。19%的缺陷是由3個(gè)因子相互作用產(chǎn)生的。

因此，pairwise基于覆蓋所有2因子的交互作用產(chǎn)生的用例集合性價(jià)比最高而產(chǎn)生的。

正文

一、思路

對(duì)一個(gè)測(cè)試場(chǎng)景如何從何從輸入被測(cè)條件，到產(chǎn)出Pairwise測(cè)試用例，使用Python編程思路如下：

1、將allparams=[['M','O','P'],['W','L','I'],['C','E']]進(jìn)行笛卡爾積全組合處理，生成正則分析法產(chǎn)生的全量測(cè)試用例集合的一維數(shù)組（len=N）；

2、將全量測(cè)試用例中的每個(gè)測(cè)試用例，都進(jìn)行兩兩組合的分解處理，生成與全量測(cè)試用例集合長(zhǎng)度相同的二維數(shù)組(一維 len=N）；

3、使用Python版Pairwise算法剔除無(wú)效測(cè)試用例，最終得到有效的結(jié)對(duì)測(cè)試用例集合；

代碼第1,2函數(shù)利用Python自帶數(shù)學(xué)計(jì)算庫(kù)itertools編寫，代碼第3函數(shù)為本人死磕出來(lái)的代碼。

二、直接上代碼

# -*- coding: utf-8 -*-
from datetime import *
import random,os,copy,time
import logging
import itertools
'''
#Author:Kuzaman
#Time:2017-07-18
'''
class utils2 :
 #1、笛卡爾積 對(duì)參數(shù)分組全排列
 def product(self,tuple1):
  newlist=[]
  for x in eval('itertools.product'+str(tuple(tuple1))):
   newlist.append(x)
  return newlist 
 
 #2、對(duì)笛卡爾積處理后的二維原始數(shù)據(jù)進(jìn)行N配對(duì)處理，得到Pairwise計(jì)算之前的數(shù)據(jù)
 def get_pairslist(self,lista):
  pwlist = []
  for i in lista:
   subtemplist = []
   for sublista in itertools.combinations(i, 2):
    subtemplist.append(sublista)
   pwlist.append(subtemplist)
  return pwlist
 
 #3、進(jìn)行Pirwise算法計(jì)算
 def pairwise(self,listb):
  sublistlen = len(listb[1])
  flag = [0]*sublistlen
  templistb = copy.deepcopy(listb)
  delmenu = []
  holdmenu=[]
  self.pprint (listb)
  print ('--'*25)
  for lb in listb:
   for sublb in lb: 
    for k in templistb:
     Xa = lb.index(sublb)
     Ya = listb.index(lb)
     if k != lb and sublb == k[Xa]:
      # print (sublb,'===>' ,k[Xa],'相等了。。。')
      flag[Xa] = 1
      break
     else:
      # print (sublb,'===>' ,k[Xa],'不不不等了。。。')
      flag[Xa] = 0
   # print ('下標(biāo)%d,子元素 %s 雙匹配對(duì)比結(jié)果flag:%s'%(listb.index(lb),lb,flag))
   if 0 not in flag:
    num = listb.index(lb)
    delmenu.append(num)
    templistb.remove(lb)
    # print ('下標(biāo)為%d行應(yīng)刪除,內(nèi)容=%s,'%(num,lb))
    # print ('delmenu:',delmenu)
   else:
    num2 = listb.index(lb)
    holdmenu.append(num2)
    # print ('下標(biāo)為%d行應(yīng)保留,內(nèi)容=%s,'%(num2,lb))
    # print('holdmenu=',holdmenu)
   # print ('***'*20)
  print ('保留元素列表：%s \n匹配重復(fù)元素列表：%s'%(holdmenu,delmenu))
  return templistb

 def pwresult(self,slist,delmenu):
  for x in delmenu:
   slist.remove(slist[x])
  return slist

 def pprint(self,list):
  for i in list:
   print ('line %d:'%(list.index(i)+1),i)  

if __name__ == '__main__':
 u2 = utils2()
 allparams=[['M','O','P'],['W','L','I'],['C','E']]#,'K'],[1,2,3],['Yes','No']]
 str = u2.product(allparams)
 strpc = u2.get_pairslist(str)
 finallist = u2.pairwise(strpc)
 print('最終保留測(cè)試用例個(gè)數(shù)：%d 個(gè)'%(len(finallist)))
 u2.pprint(finallist)

代碼解讀：

第三for循環(huán)代碼39~48行，主要是垂直判斷待檢測(cè)元素與相同位置的元素是否有相同的

第二for循環(huán)代碼38~48行，把一組測(cè)試用例中的兩兩配對(duì)，從左至右分別和同位置的元素作對(duì)比

第一for循環(huán)代碼37~48行，遍歷每一組測(cè)試用例。

第50~58行代碼，判斷一組用例的兩兩配對(duì)在其他組同位置上從上到下都能找到相同元素，則將改無(wú)效Case從templistb中刪除，保持templistb的有效性。

執(zhí)行結(jié)果：

line 1: [('M', 'W'), ('M', 'C'), ('W', 'C')]  <---第二個(gè)函數(shù)get_pairslist(self,lista)處理后的兩兩配對(duì)組合
line 2: [('M', 'W'), ('M', 'E'), ('W', 'E')]  <---同第一行解釋
line 3: [('M', 'L'), ('M', 'C'), ('L', 'C')]
line 4: [('M', 'L'), ('M', 'E'), ('L', 'E')]
line 5: [('M', 'I'), ('M', 'C'), ('I', 'C')]
line 6: [('M', 'I'), ('M', 'E'), ('I', 'E')]
line 7: [('O', 'W'), ('O', 'C'), ('W', 'C')]
line 8: [('O', 'W'), ('O', 'E'), ('W', 'E')]
line 9: [('O', 'L'), ('O', 'C'), ('L', 'C')]
line 10: [('O', 'L'), ('O', 'E'), ('L', 'E')]
line 11: [('O', 'I'), ('O', 'C'), ('I', 'C')]
line 12: [('O', 'I'), ('O', 'E'), ('I', 'E')]
line 13: [('P', 'W'), ('P', 'C'), ('W', 'C')]
line 14: [('P', 'W'), ('P', 'E'), ('W', 'E')]
line 15: [('P', 'L'), ('P', 'C'), ('L', 'C')]
line 16: [('P', 'L'), ('P', 'E'), ('L', 'E')]
line 17: [('P', 'I'), ('P', 'C'), ('I', 'C')]
line 18: [('P', 'I'), ('P', 'E'), ('I', 'E')]  <----同第一行解釋
--------------------------------------------------
保留元素列表：[1, 3, 4, 7, 9, 10, 12, 14, 17]  <----有效用例在數(shù)組中下標(biāo)
匹配重復(fù)元素列表：[0, 2, 5, 6, 8, 11, 13, 15, 16]  <----被剔除的無(wú)效測(cè)試用例在數(shù)組中下標(biāo)
最終保留測(cè)試用例個(gè)數(shù)：9 個(gè)
line 1: [('M', 'W'), ('M', 'E'), ('W', 'E')]
line 2: [('M', 'L'), ('M', 'E'), ('L', 'E')]
line 3: [('M', 'I'), ('M', 'C'), ('I', 'C')]
line 4: [('O', 'W'), ('O', 'E'), ('W', 'E')]
line 5: [('O', 'L'), ('O', 'E'), ('L', 'E')]
line 6: [('O', 'I'), ('O', 'C'), ('I', 'C')]
line 7: [('P', 'W'), ('P', 'C'), ('W', 'C')]
line 8: [('P', 'L'), ('P', 'C'), ('L', 'C')]
line 9: [('P', 'I'), ('P', 'E'), ('I', 'E')]
[Finished in 0.2s]

三、代碼核心內(nèi)容白話解釋

pairwise(self,listb)函數(shù)包含3層for循環(huán)，先畫一個(gè)二維數(shù)組：

i[0]  i[1]  i[2]
listb.index(i)=0 : [('M', 'W'), ('M', 'C'), ('W', 'C')]
listb.index(i)=1 : [('M', 'W'), ('M', 'E'), ('W', 'E')]
listb.index(i) : [('M', 'L'), ('M', 'C'), ('L', 'C')]
listb.index(i) : [('M', 'L'), ('M', 'E'), ('L', 'E')]
listb.index(i) : [('M', 'I'), ('M', 'C'), ('I', 'C')]
listb.index(i) : [('M', 'I'), ('M', 'E'), ('I', 'E')]
listb.index(i) : [('O', 'W'), ('O', 'E'), ('W', 'E')]
listb.index(i) : [('O', 'L'), ('O', 'C'), ('L', 'C')]
listb.index(i) : [('O', 'L'), ('O', 'E'), ('L', 'E')]
listb.index(i) : [('O', 'I'), ('O', 'C'), ('I', 'C')]
listb.index(i)=n : [('O', 'I'), ('O', 'E'), ('I', 'E')]

二維列表 listb ，其中的行（發(fā)音：hang，二聲。橫著的那排）從上到下就是第一層for循環(huán) ；每一行中的i[0],i[1],i[2]就是第二層for循環(huán)從左至右；第三次for循環(huán)元素i[x]從上之下與有效組 templistb通位置元素的對(duì)比。

1、第n行的i[0]要和有效templistb的其他行的i[0]元素對(duì)比（第三for），如果有相等的，記錄一個(gè)標(biāo)識(shí) 如 flag1=True，如果沒(méi)有相等的記錄falg1=False；

2、直到第二for中的i[0],i[1],i[2]都進(jìn)行對(duì)比后，會(huì)得到 [flag1，flag2,flag3 ]，所有flag=True則該行為無(wú)效用例

3、第一for遍歷全部組合，最終得到保留下來(lái)的有效templistb

見(jiàn)圖：