高效测试用例组织算法pairwise之Python实现方法_pythonpairwise - CSDN文库

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高效测试用例组织算法高效测试用例组织算法pairwise之之Python实现方法实现方法

下面小编就为大家带来一篇高效测试用例组织算法pairwise之Python实现方法。小编觉得挺不错的，现在就分享

给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

开篇：开篇：

测试过程中，对于多参数参数多值的情况进行测试用例组织，之前一直使用【正交分析法】进行用例组织，说白了就是把每个

参数的所有值分别和其他参数的值做一个全量组合，用Python脚本实现，就是itertools模块中product方法（又称笛卡尔积

法）。

正交分析法的优点是测试用例覆盖率100%，缺点测试用例数量庞大，执行用例消耗的人工巨大。

Pairwise （结对）算法源于对传统的正交分析方法优化后得到的产物，它的理论来自于数学统计。毫不避讳的说，本人看不懂

数学统计中的学术论文，只能从网上找一些通俗简单的说法来理解其基本含义。

网上很多人都实例都是用【操作系统，浏览器，语言环境】来举例的，本人也做同样示例：

操作系统： W（Windows）,L（Linux）,Mac （Mac）；浏览器：M（Firefox）,O(Opera)，IE；语言环境：C（中

文），E（英文）

按照正交分析法：会产生3x3x2=18种组合方式，测试用例覆盖率100%。

Pairwise结对测试用例组织法，可压缩到9种组合方式。因此有点是测试用例数量少，缺点是一定会有漏测。

引论：引论：

Pairwise算法的核心理念算法的核心理念

1、一组测试用例（每个用例有3个参数的值组成，如[W,M,C]）中每一个2个元素组合起来，两两组合，就有3种组合方式（有

位置的[W,M][W,C][M,C]）；

2、如果这第一组测试用两两组合出的3种组合方式，对比原则：[W,M]只会和其他组的第一个元素对比，[W,C]只会和其他组

中第二个元素对比。。。。；

[W,M][W,C][M,C]这三个元素分别出现在其余有效组位置相同的元素中，就可以认为这一组Case为多余Case，并进行删除。

名词解释：【有效组】表示未被删除的组和未被对比过的组。举例：第1,3组被删除，则第4组要对比的有效组为第2,5,6,7...18

组。有效组这里踩过坑%>_<%

3、最终得到测试用例，就是结对算法计算出来的最优测试用例集合。

牛逼闪闪的学术证明　牛逼闪闪的学术证明　

Pairwise是L. L. Thurstone(29 May1887 – 30 September 1955)在1927年首先提出来的。他是美国的一位心理统计学家。

Pairwise也正是基于数学统计和对传统的正交分析法进行优化后得到的产物。

Pairwise基于如下基于如下2个假设：个假设：

（1）每一个维度都是正交的，即每一个维度互相都没有交集。

（2）根据数学统计分析，73%的缺陷（单因子是35%，双因子是38%）是由单因子或2个因子相互作用产生的。19%的缺陷

是由3个因子相互作用产生的。

因此，pairwise基于覆盖所有2因子的交互作用产生的用例集合性价比最高而产生的。

正文正文

一、思路一、思路

对一个测试场景如何从何从输入被测条件，到产出Pairwise测试用例，使用Python编程思路如下：

1、将allparams=[['M','O','P'],['W','L','I'],['C','E']]进行笛卡尔积全组合处理，生成正则分析法产生的全量测试用例集合的一维数

组（len=N）；

2、将全量测试用例中的每个测试用例，都进行两两组合的分解处理，生成与全量测试用例集合长度相同的二维数组(一维

len=N）；

3、使用Python版Pairwise算法剔除无效测试用例，最终得到有效的结对测试用例集合；

代码第1,2函数利用Python自带数学计算库itertools编写，代码第3函数为本人死磕出来的代码。

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