• 在这种情况下,我们就不采用因果图法来设计测试用例,而是选择正交排列法。  正交排列法核心思想是从大量的数据中挑选适量的、有代表性的点进行测试正交排列法与因果图法的区别:  因果图法要求控件较少,...

    1.应用场合

        有很多控件,每个控件有很多个取值,要考虑不同控件不同取值之间的组合。并且组合数较大,而且没有必要为每一种组合编写用例。在这种情况下,我们就不采用因果图法来设计测试用例,而是选择正交排列法。
        正交排列法核心思想是从大量的数据中挑选适量的、有代表性的点进行测试。

    正交排列法与因果图法的区别:
        因果图法要求控件较少,并且要求把所有的组合测试全面。
        正交排列法适用于组合数量巨大,而且没必要测全。

    2.正交表

    一种特制的表,一般的正交表记为:

    • n是表的行数,也就是测试组合的次数
    • K是表的列数,表示控件的个数(因素的个数,或银子个数)
    • m表示每个控件包含的取值。
    注:表不需要自己设计,可以上网查找使用。
    例如:
    正交表例子

    3.正交排列法的方法步骤

      a.分析需求---有多少个控件组合,每个控件的取值列出表格。
      b.选择正确的正交表:
        1).根据控件的个数,确定列数K。
        2).根据每个控件的取值个数,确定m。
        3).确定m,k后,可以查表,确定n,以及这个表。
      c.把控件名称和控件的取值映射到正交表中
        1).把正交表的列名分别用控件名称替代
        2).把正交表的内容替换为控件的取值
      d.设计编写用例---把正交表的每一行转换成1条用例。

    这个方案是测试使用的最少数据组合量,也是经过数学推理最优化的。当然条件允许的情况下,多测一点组合就更好了。

    4.正交表的局限性

       正交表数据量有限,现有的正交表要求控件取值基本一样,在实际中很难遇到。






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  • 测试九、正交表法

    2019-06-30 10:43:27
    正交表有效的减少了测试用例的条数, 利用了数学里面的矩阵和概率方面的知识正交表排列法: 正交排列能够使用最小的测试过程集合获得最大的测试覆盖率。当可能的输入数据或者输入数据的组合数量很大时,由于不可能...

    解决了什么问题: 在不互相影响排列组合的时候使用
    正交表有效的减少了测试用例的条数, 利用了数学里面的矩阵和概率方面的知识
    正交表排列法:
                       正交排列法能够使用最小的测试过程集合获得最大的测试覆盖率。当可能的输入数据或者输入数据的组合数量很大时,由于不可能为每个输入组合都创建测试用例,可以采用这种方法。

    正交表的概念:
                        

                               n  代表行数,每一行都是一条组合的测试用例
                               k 代表控件个数(因素)
                               m  代表每个控件的可选值(水平)
                               整个表达式叫做
      k因素m水平, 总共有n个测试用例
    如何选择正交表?  
         
        正交表不需要自己画, 根据确定的因素数和水平数 ,来选择现成的正交表使用

    正交试验设计:
                是研究多因素多水平的一种设计方法,它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验,这些有代表性的点具备了“均匀分散,齐整可比”的特点,正交试验设计是一种基于正交表的、高效率、快速、经济的试验设计方法。

    案例: 字符属性设置程序
                                               
     窗体中有多个控件(字体、字符样式、颜色、字号),每个控件有多个取值
      字体:仿宋、楷体、华文彩云
      字符样式:粗体、斜体、下划线
      字体颜色:红色、绿色、蓝色
      字号:20号、30号、40号

    在测试时,要考虑这些控件的组合情况,组合量非常大(有3^4 =81种组合情况)
    组合量大,不可能为每一种组合都创建测试用例。如何采用最少的测试用例集合获得最大的测试覆盖率—采用正交排列法
     

    正交排列法的使用步骤

    1. 根据所测程序中控件的个数(因素)以及每个控件的取值个数(水平),选取一个合适的正交排列表
    2. 把控件及其取值列举出来,并对其进行编号
                          

    3. 把控件及其取值映射到正交排列表中,根据对照表, 把对照表映射到正交表中
               把正交排列表中的ABCD(因子)分别替换成4个控件
               把每列中的1,2,3(状态)分别换成这个控件的3个取值(水平),排列顺序要按照表中给出的顺序
                每列的123都代表不一样的因子, 根据对照表按列进行替换

               
    4. 根据映射好的正交排列表编写测试用例

               
    这是进行测试的最少组合数量,但是,在测试中有72种(81-9)组合没有测试到。当然,如果时间允许,应该再补充一些用例。因为遗漏的组合越多,存在缺陷的可能性就越大。(时间问题!内测、公测)


     查找常见正交表 http://support.sas.com/techsup/technote/ts723_Designs.txt
     

     

    案例: 
    选择正交表要遵循靠近原则, 但是不能少 


    有五个因素:  音形码、拼音码、路名码、行业类别、特征码
    每个因素有两个水平: 音形码: 填、不填
                                         拼音码: 填、不填
                                         路名码: 填、不填
                                        行业类别:填、不填
                                         特征码:填、不填

    完全测试需设计用例数:2^5=32
    选择正交表
                 表中的因素数>= 5
                 表中至少有五个因素的水平数>= 2

                 行数取最少的一个
                 结果:

    映射表: 
             
     
    替换数据,按列进行替换

           
    最后两列是多余的,可以删掉,最后的用例就是:      
           
     


    混合正交表:
    使用正交排列法的局限性
    目前常见的正交排列表只有前面附录文件中给出的几种
    即使是已有的正交排列表,基本都要求每个控件中取值的个数要相等,这在实际软件中很少遇到。

    如果每个控件(因素)的水平数都不一样,就不是正常正交表了,需要用到混合正交表
    水平数不同
                  因素(变量)的水平数(变量的取值)不相同

    案例:
           
      假设有一个系统有 5个独立的变量(A,B,C,D,E)
             变量 A和B都有两个取值(A1、A2和B1、B2)
             变量C和D都有三个可能的取值(C1、C2、C3和D1、D2、D3)
              变量 E有六个可能的取值(E1 、E2 、E3 、E4 、E5 、E6)

    有五个因素(变量) :A、B、C、D、E

    两个因素有两个水平(变量的取值) 、两个因素有三个水平,一个因素有六个水平
               A:A1 、A2
               B:B1 、B2
               C:C1 、C2 、C3
               D:D1 、D2 、D3
               E:E1 、 E2 、E3 、E4 、E5 、E6

               
               AB是2因素2水平, CD是2因素3水平, E是1因素6水平, 选择现成的正交表接近的是
               13因素2水平, 实际只有2因素2水平, 其他的9因素可以删掉

    在常用正交表没有就近的正交表可以选择, 就需要用到正交表设计软件去设计了(参考测试第十篇文章)

    注意:  如果没有对应的正交表,要找到最近的表(只能多, 不能少) 

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  • 思想:是研究多因素多水平的一种设计方法,它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验,这些有代表性的点具备了“均匀分散,齐整可比”的特点,正交试验设计是一种基于正交表的、高效率、快速、经济...

    正交排列法:
    定义:正交排列法能够使用最小的测试过程集合获得最大的测试覆盖率。当可能的输入数据或者输入数据的组合数量很大时,由于不可能为每个输入组合都创建测试用例,可以采用这种方法。
    正交试验设计:
    思想:是研究多因素多水平的一种设计方法,它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验,这些有代表性的点具备了“均匀分散,齐整可比”的特点,正交试验设计是一种基于正交表的、高效率、快速、经济的试验设计方法。

    交表的概念:表达式为Ln(m ^k)
    在这里插入图片描述正交表集合:正交表查找网站

    正交排列法使用步骤:
    在这里插入图片描述
    实例:确定一个人的基本信息,包括性别(男、女、未知)、年龄(老年、中年、青年)、文化程度(高等、中等、低等)、收入情况(高收入、中收入、低收入),使用正交排列法进行设计测试用例。
    步骤:
    1.(根据所测程序中控件的个数以及每个控件的取值个数,选取一个合适的正交排列表
    ):

    • 4个控件:性别、年龄、文化程度、收入情况
    • 每个控件有三个取值
    • 选择合适的正交排列表(L9(34)):
      在这里插入图片描述
      2.把控件列举出来对取值进行编号。
      在这里插入图片描述
      3.把控件和取值进行填充到正交排列表中。

      注意:若正交表没有需要的,则选择相对多一些的正交表。

    正交表的局限性:

    • 只能找到在附录中给出的表。
    • 若没有正交表则使用混合正交表。
      混合正交表:
      使用特定工具allpairs.exe
      进行改造上一个实例:实例中的性别应该只有两个值:男和女,利用allpairs.exe进行生成混合正交表,
      在这里插入图片描述
      最后依据正交表生成测试用例。

    测试方法的选择:
    1.先关注业务流程和业务逻辑是否正确,考虑场景法。
    2.需要输入的地方,考虑等价类划分法,将无限测试转化为有限测试。
    3.在任何情况下都要采用边界值分析法,这个测试方法发现错误的能力最强。
    4.若输入有组合情况,一开始就要考虑因果图制作出判定表进行测试。
    5.对于参数配置类的软件。考虑使用正交排列法,以最少的测试用例获得较大的覆盖率。
    6.采用错误 推断追加法增加测试用例。

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  • 2、如何使用正交排列法设计测试用例? 1)根据所测程序中控件的数量和每个控件的取值个数,确定采用哪个正交表。 控件的数量——次幂 每个控件的取值个数——底 2)把控件及其取值列出来 3)把控件及其取值映射到选取的...

    1、正交排列法适用的场合

    有多个控件,每个控件有多个取值,要考虑不同控件的取值组合,选出比较优化的组合或者取值的基本原则。

    2、如何使用正交排列法设计测试用例?

    1)根据所测程序中控件的数量和每个控件的取值个数,确定采用哪个正交表。

    控件的数量——次幂

    每个控件的取值个数——底

    2)把控件及其取值列出来

    3)把控件及其取值映射到选取的正交表中

    控件名称——列名

    每个控件的取值——列

    4)编写测试用例

    正交表的每一行对应一条用例

    3、正交排列法有什么局限性?

    正交表个数有限,一般要求每个控件的取值相等,这在实际中很难直接应用。

    4、正交表的测试思想:

    1)使用每个控件的所有的取值参与组合的次数基本相等

    2)在所有的组合数据中,选取数据时,应该均匀零星地选取,而不能从某个局部选取

    3)如果时间允许,尽可能再多一些数据

    5、正交表的扩展

    1)次幂——控件的个数,若没有,则找最接近的

    2)底——选取更多的控件取值相同的,如:有两个控件都是3个取值,则底为3

    或者选取控件中取值最多的(测得更全)

     

    正交分析法例子1:

    假设一个WEB站点,该站点有大量的服务器和操作系统,并且有许多具有各种插件的浏览器浏览:

    WEB浏览器:Netscape6.2、IE6.0、Opera4.0

    插件:       无、RealPlayer、MediaPlayer

    应用服务器:IIS、Apche、Netscape Enterprise

    操作系统:Windows2000、Windows NT、Linux

    正交表:

    一、提取系统功能说明中的因子:

    1、WEB浏览器

    2、插件

    3、应用服务器

    4、操作系统

    二、分析各因子的状态

    1、WEB浏览器:1=Netscape6.2、2=IE6.0、3=Opera4.0

    2、插件: 1=None、2=RealPlayer、3=MediaPlayer

    3、应用服务器: 1=IIS、2=Apche、3=Netscape Enterprise

    4、操作系统: 1=Windows2000、2=Windows NT、3=Linux

    三、将因子、状态映射到上面正交表中:

    正交分析法例子2:

    一、某数据库查询语言依规格说明书得到如下的因子――状态表:

    表1 因子—状态表

    二、经过加权筛选,得到因素分析表如下:

    表2 因素分析表

    表3 因素分析表

    三、利用数据表构造测试数据集

    1、画出布尔图

    2、把结点21、22、23当作因子,则它的输入可以当作状态,这时就可以使用正交表了。

    3、替换中间节点

    替换中的正交表

    针对中间结点31,可做同样的工作,继续替换,得到下表:

    替换中的正交表

    最后得到具有6组测试数据的测试数据集:

    测试输入数据集

    四、根据每行数据得到测试用例

     

     

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  •  正交排列法,是指用最少的测试过程以求取得最大的测试覆盖率的一种测试设计方法。其根据正交性从全面试验中挑选出具有代表性的部分点进行试验这些具有代表性的点具有 “均匀分散,齐整可比”的特点。正交试验设计...

     

    一、正交排列法概述

      正交排列法,是指用最少的测试过程以求取得最大的测试覆盖率的一种测试设计方法。其根据正交性从全面试验中挑选出具有代表性的部分点进行试验这些具有代表性的点具有

    “均匀分散,齐整可比”的特点。正交试验设计是一种基于正交表的,高效率、快速、经济的试验设计方法。

    二、正交表的概念

      正交表是指一种特制的表,一般的正交表记为:Ln(mk)

      其中,n-表的行数,也即需要测试组合的次数,m-每个控件包含的取值个数(各因素的水平数,即各因素的状态数),k-表的列数,即控件的个数(因素的个数/因子的个数)。

      例如,L12(211)表示有11个控件/因数,每个控件有2个取值,需要测试的组合个数为12。

    三、正交排列法的使用步骤

      1.根据所测对象程序中的控件个数/因素、每个控件的取值个数/水平,选取合适的正交排列表。

      2.列举控件及其取值,并编号。

      3.将控件及其取值映射到正交排列表中,即按选取的正交表顺序,把因子分别替换成控件,状态替换成取值。

      4.根据映射排列好的正交排列表编写测试用例。

    四、使用正交排列法的局限性

      目前常见的正交排列表只有前面附录文件中给出的几种。即使是已有的正交排列表,基本都要求每个控件中取值的个数要相等,这在实际软件中很少选到。

      没有现成的正交排列表怎么办?通过正交排列法的学习,我们更多的应该学习到一种测试思想,也就是在从所有组合集合中选取测试数据时,应该均匀的选取其中的组合作为测

    试用例,而不要只在局部选取数据。

    五、正交表生成工具 allpairs

      很多情况下无法找到合适的正交表,就要使用正交表生成工具

      使用步骤如下:

      1.制作取值表

      2.复制取值表的数据,放到文本文档中保存

      3.把文本文档放在 allpairs.文件夹中

      4. WIN+R键进入cmd控制台

      5.进入allpairs文件夹

      6.在制台中入allpairs的文件路径如 F:allpairs/allpairs.exe test1.txt>test2.txt(其中test1是你放进allpairs文件夹中的文件,test2填你要生成的文件名)

      正交表生成工具allpairs下载地址:https://pan.baidu.com/s/1PkTq-wG0SwgNpZ4djscTUw   提取码:efe5
      

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/notemore/p/11148975.html

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