python自动化测试用例全对偶组合与全覆盖组合比较

目录

python3用到2个库

import itertools
import metacomm.combinatorics.all_pairs2 as all_pairs

 all_pairs 这个库适用于python2.7 安装好 里面有语法需要更新才能在python3中用

test = \"\"\"{
    \"a\": [{\"a\": \"string\"}],
    \"b\": [\"string\"],
    \"c\": \"string\",
    \"d\": \"bool\",
    \"e\": \"int\",
    \"f\": {\"ff\": \"string\", \"gg\": \"int\"}
}\"\"\"

覆盖测试

同样 设定 范围值,每一种参数有几个取值范围,进行覆盖测试

1对偶算法覆盖

2全覆盖(笛卡尔积算法)

def get_data_list(_type, request_type=0):
    \"\"\"
    0表示对偶算法;1表示全匹配组合
    返回参数的取值范围
    \"\"\"
    if _type == \'string\':
        return [\"\", None, \"abc123\"]
    elif _type == \'time\':
        return [\"1900-01-01\", time.strftime(\"%Y-%m-%d %H:%M:%S\", time.localtime())]
    elif _type == \'int\':
        return [-1, 0, 1]
    elif _type == \'decimal\':
        return [-0.50, 0.0, 0.50]
    elif _type == \'bool\':
        return [True, False]
    elif isinstance(_type, dict):
        if request_type == 0:
            return dual_test_case(_type)
        elif request_type == 1:
            return itertools_case_list(_type)
    elif isinstance(_type, list):
        new_list = []
        c_list = []
        if isinstance(_type[0], dict):   # 字典集合,递归取得自己的取值范围
            if request_type == 0:
                c_list = dual_test_case(_type[0])  # 对偶算法
            elif request_type == 1:
                c_list = itertools_case_list(_type[0])  # 全匹配算法
            for case in c_list:
                new_list.append([case])
        else:  # 数组集合
            v_list = get_data_list(_type[0])
            for case in v_list:
                new_list.append([case])
            new_list.append(v_list)  # 补全一下多个值的数组
        return new_list
def all_assemble(dic):
    \"\"\"返回每个参数的取值范围组成的二维数据,用于求笛卡尔积\"\"\"
    return_list = []
    for k, v in dic.items():
        k_list = []
        for _value in get_data_list(v, 1):
            di = {}
            di[k] = _value
            k_list.append(di)
        return_list.append(k_list)
    return return_list
def itertools_case_list(dic):
    \"\"\"笛卡尔积\"\"\"
    _list = all_assemble(dic)
    case_list = []
    for item in itertools.product(*_list):
        d3 = {}
        for di in item:
            d3.update(di)
        case_list.append(d3)
    return case_list
def dual_test_case(_base):
    \"\"\"对偶生成测试用例\"\"\"
    if not isinstance(_base, dict):
        return []
    key_list = list()
    value_list = list()
    case_list = list()
    for k, v in _base.items():
        key_list.append(k)
        value_list.append(get_data_list(v))
    # print(key_list, value_list)
    if value_list.__len__() >= 2:
        res = all_pairs.all_pairs2(value_list)
        for i, b in enumerate(res):
            # print i, b
            dic = dict()
            for n in range(b.__len__()):
                dic[key_list[n]] = b[n]
            case_list.append(dic)
    else:
        for v in value_list[0]:
            dic = dict()
            dic[key_list[0]] = v
            case_list.append(dic)
    return case_list

测试生成

case_list1 = dual_test_case(json.loads(test))
print(case_list1.__len__())
for case in case_list1:
    print(str(json.dumps(case)))
case_list2 = itertools_case_list(json.loads(test))
print(case_list2.__len__())
for case in case_list2:
    print(str(json.dumps(case)))

对偶算法生成用例39条

python自动化测试用例全对偶组合与全覆盖组合比较

全覆盖生成用例1944条

python自动化测试用例全对偶组合与全覆盖组合比较

以上就是python自动化测试用例全对偶组合与全覆盖组合比较的详细内容,更多关于python全对偶全覆盖组合测试的资料请关注其它相关文章!

© 版权声明
THE END
喜欢就支持一下吧
点赞0 分享
评论 抢沙发

请登录后发表评论

    暂无评论内容