python自动化测试用例全对偶组合与全覆盖组合比较

作者:二到不知处 时间:2021-02-03 01:59:45 

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

来源:https://www.cnblogs.com/twofool/p/10396817.html

标签:python,全对偶组合,全覆盖组合,自动化测试
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