Python好酷｜allpairspy一款高效的正交实验法生成用例工具

一、问题

想必每个tester都有测试过类似下图中需要组合多种元素的业务场景，当然我们不会把所有条件元素组合的可能性都覆盖一遍，而是采取正交实验法进行用例设计，可以在不影响业务场景覆盖的前提下大大减少用例数量，既保证用例质量又降低测试时间成本。

以上图为例：

性别：男、女

班级：一年级、二年级、三年级、四年级、五年级

年龄区间：8岁以下、8-10岁、10-13岁

在正交实验法中，性别、班级、年龄区间这三个被测元素称为因素，每个因素的取值称之为水平值。

如果全量测试场景下：测试用例数量=2*5*3=30（个）。正交实验法数量远远少于全量测试用例数量，当然正交实验法原理稍微复杂，我们直接使用现成的工具生成测试用例即可。今天介绍的工具就是一个Python库：allpairspy。

二、allpairspy实践

1. 基础用法

以上述测试场景为例，咱们利用工具生成测试用例。

from allpairspy import AllPairsparameters = [["男", "女"],["一年级", "二年级", "三年级", "四年级", "五年级"],["8岁以下", "8-10岁", "10-13岁"]
]print("PAIRWISE:")
for i, pairs in enumerate(AllPairs(parameters)):print("用例编号{:2d}: {}".format(i, pairs))

哇哈，是不是很惊喜，少了一半，也就是说降低一半的测试成本。

2. 过滤

当然有些因素之间值的组合是无效的，这时候可以通过在AllPairs构造函数中设置过滤函数filter_func来过滤这些无效用例组。咱们举个例子：年龄区间取值10-13岁不可能对应一年级学生。

from allpairspy import AllPairsdef is_valid_combination(row):n = len(row)# 设置过滤条件if n > 2:# 一年级 不能匹配 10-13岁if "一年级" == row[1] and "10-13岁" == row[2]:return Falsereturn Trueparameters = [["男", "女"],["一年级", "二年级", "三年级", "四年级", "五年级"],["8岁以下", "8-10岁", "10-13岁"]
]print("PAIRWISE:")
for i, pairs in enumerate(AllPairs(parameters, filter_func=is_valid_combination)):print("用例编号{:2d}: {}".format(i, pairs))

很好，将不符合条件的用例直接过滤掉。

3. OrderedDict

如果你想用例更一目了然，使用OrderedDict，可以将结果存储到nametuple数据结构中。

from collections import OrderedDict
from allpairspy import AllPairsparameters = OrderedDict({"性别": ["男", "女"],"年级": ["一年级", "二年级", "三年级", "四年级", "五年级"],"年龄区间": ["8岁以下", "8-10岁", "10-13岁"]
})print("PAIRWISE:")
for i, pairs in enumerate(AllPairs(parameters)):print("用例编号{:2d}: {}".format(i, pairs))

4. 结合pytest

更强大的是，如果你要进行单测或者接口测试，它还可以结合测试框架pytest让你的测试更高效，将生成的组合数据通过数据驱动的方式传递给待测函数/接口。示例如下。

import pytest
from allpairspy import AllPairsdef function_to_be_tested( sex, grade, age):if grade == "一年级" and age == "10-13岁":return Falsereturn Trueclass TestParameterized(object):@pytest.mark.parametrize(["sex", "grade", "age"], [value_list for value_list in AllPairs([[u"男", u"女"],["一年级", "二年级", "三年级", "四年级", "五年级"],["8岁以下", "8-10岁", "10-13岁"]])])def test(self, sex, grade, age):assert function_to_be_tested(sex, grade, age)

⚠️ 结果中没做中文转码，自动忽略。

三、总结

组合参数测试往往是比较枯燥的，借助allpairspy可以快速生成高质量的测试用例，快捷又高效，希望每个tester都能掌握这个工具，多在项目中使用它降低测试成本。

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