黑盒测试等价类划分法

黑盒测试是一种软件测试方法，它关注的是软件的输入和输出，而不考虑其内部实现细节。等价类划分法是黑盒测试中的一种策略，用于设计测试用例，主要目的是确保程序对所有可能的输入值产生的行为都是正确的。这种方法将输入数据划分为不同的类别（等价类），然后仅需选取每个类别的代表进行测试，就可以覆盖到大部分或全部的输入情况。

等价类划分法主要有三种类型：

1. **有效等价类（Positive Equivalent Class）**：这些是最期望的输入，它们会产生预期的输出结果。对于数值型数据，它们可能包括所有满足条件的值；对于布尔型，可能是真（True）或者期望的行为。

2. **无效等价类（Negative Equivalent Class）**：这些是不期望的输入，目的是找出程序的边界条件和错误处理。它们通常包含超出预期范围、非法格式或空值的数据。

3. **边界等价类（Boundary Equivalent Class）**：当输入值在有效域的边缘时，这些属于边界情况。例如，一个长度为0的字符串、最大和最小的整数等。

设计测试用例时，你需要选择每个等价类中的一个代表进行测试，并且可能还要从边界等价类中挑选测试用例，因为这些地方往往隐藏着潜在的bug。执行测试后，如果在一个类的测试用例上发现问题，就需要检查整个类的所有实例，因为它们应该是具有相同行为的。