黑盒测试等价类划分代码

黑盒测试是一种软件测试方法，它关注的是输入和输出，而不关心内部实现细节。等价类划分则是黑盒测试的一种技术，用于将输入数据划分为若干类别，以便更有效地设计测试用例。

等价类划分的基本思想是：
1. **有效等价类（Valid Equivalence Class）**：包含所有能导致预期结果的输入值组成的集合。例如，如果程序需要接受用户年龄，有效等价类可能是[0, 150]，因为这个范围内的年龄都是合理的。
2. **无效等价类（Invalid Equivalence Class）**：包含可能导致异常或错误输入的值。如负数、超过最大限制的数值等。
3. **边界等价类（Boundary Equivalence Class）**：有效等价类的边缘值，通常包括最小值、最大值、零以及刚好等于边界条件的值。对于年龄来说，这可能是0、150以及边界年龄值。

在编写代码时，你可以按照上述分类创建测试用例。下面是一个简单的Python示例（假设我们正在测试一个函数`is_valid_age(age)`，该函数接收年龄作为输入并返回布尔值表示是否有效）：

def test_equivalence_classes():
    # 有效等价类测试
    for age in [0, 18, 99]:
        assert is_valid_age(age) == True

    # 无效等价类测试
    for age in [-1, 151]:
        assert is_valid_age(age) == False

    # 边界等价类测试
    assert is_valid_age(0) == True
    assert is_valid_age(150) == True
    assert is_valid_age(150.1) == False

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