测试用例的几种常见设计方法_“测试用例设计”方法有哪些?-程序员宅基地

测试用例常见的设计方法有：等价类划分法、边界值分析法、错误推测法、判定表法、正交实验法。

一、等价类划分法

顾名思义，顾名思义，等价类划分，就是将测试的范围划分成几个互不相交的子集，他们的并集是全集，从每个子集选出若干个有代表性的值作为测试用例。
　　例如，我们要测试一个用户名是否合法，用户名的定义为：8位数字组成的字符。
　　我们可以先划分子集：空用户名，1-7位数字，8位数字，9位或以上数字，非数字。
　　然后从每个子集选出若干个有代表性的值：
　　空用户名：“” （无效等价类实例，指对于软件规格说明而言，没有意义的、不合理的输入）
　　1-7位数字：”234” （无效等价类实例）
　　8位数字：”00000000” （有效等价类实例，能检验程序是否实现了规格说明中所规定的功能和性能）
　　9位或以上数字：”1234567890” （无效等价类实例）
　　非数字：”abc&!!!” （无效等价类实例）
　　他们5个，就是用等价类划分选出的测试用例。实际上，对于1-7位数字的子集来说，选“234”和“11111”没有本质的区别。
　　等价类的划分，最关键的是子集的划分。实际上，非数字还可以继续划分子集：字母，特殊字符。

二、边界值分析法

　　长期的测试工作经验告诉我们，大量的错误是发生在输入或输出范围的边界上，而不是发生在输入输出范围的内部。因此针对各种边界情况设计测试用例，可以查出更多的错误。选出的测试用例，应选取正好等于、刚刚大于、刚刚小于边界的值，例如，对于在区间min，max的值，测试用例可以记为min，min+，max，max-。
　　例如，假定 X 为整数,10≤X≤100,那么 X 在测试中应该取的边界值为：10，11，99，100。
　　注：上面只是说边界值，如果是完整的测试，除了边界值外，还需要一个正常值，即12-98之间的任意值。
三.错误推测法
　　错误推测法是指：在测试程序时，人们可以根据经验或直觉推测程序中可能存在的各种错误，从而有针对性地编写检查这些错误的测试用例的方法。
　　这种方法没有固定的形式，依靠的是经验和直觉，很多时候，我们都会不知不觉的使用到。

三、错误推测

　　错误推测法是指：在测试程序时，人们可以根据经验或直觉推测程序中可能存在的各种错误，从而有针对性地编写检查这些错误的测试用例的方法。
　　这种方法没有固定的形式，依靠的是经验和直觉，很多时候，我们都会不知不觉的使用到。

四、判定表法

　　又称为策略表，基于策略表的测试，是功能测试中最严密的测试方法。该方法适合于逻辑判断复杂的场景，通过穷举条件获得结果，对结果再进行优化合并，会得到一个判断清晰的策略表。
　　例如，某公司对客户分类标准如下：
　　顾客每次订货额在1000元以上（含1000元），信誉好的，订单设“优先”标志；
　　信誉不好，但是老客户的，订单设“优先”标志；
　　信誉不好，但是新客户的，订单设“正常”标志；
　　每次订货额在 1000元以下，订单设“正常”标志。
　　绘制的决策表如下：
　　这里写图片描述
　　此表分两大行，两大列，分别用不同的颜色区别。
　　浅蓝：列出所有条件（或称为输入）
　　浅灰：列出所有结果（或称为输出，行动或决策）
　　浅黄：穷举所有条件的组合
　　浅绿：根据每一列的条件，判断出结果
　　因为穷举了所有条件，所以可以说这个判断是100%正确的。下一步是对这个表进行合并优化。
　　例如，从编号为1，2的列可以看出，顾客订单>=1000,信誉好，不管是新顾客还是老顾客，都设为优先，于是上面的表合并整理后，得到下表
这里写图片描述
这样，我们就可以得到更清晰的逻辑判断，也可以更好的协助我们编写测试用例。而决策表，对于开发人员来说一样有用。
　　从上面的表格，我们就可以写出更简洁的判断语句。

五.正交实验法

　　用语言描述正交实验法会很抽象难懂，简单说，就是在各因素互相独立的情况下，设计出一种特殊的表格，找出能以少数替代全面的测试用例。
　　其中，上面所说的特殊表格就是正交表，是按照一定规则生成的表。
　　虽然说是特殊的表格，实际表现形式跟一般的表格没有什么区别，正交表的主要特征是，“均匀分布，整齐划一”，正是因为“均匀”的，所以才能以少数代替全部。
　　例如：
　　某所大学通信系共2个班级，刚考完某一门课程，想通过“性别”、“班级”和“成绩”这三个查询条件对通信系这门课程的成绩分布，男女比例或班级比例进行人员查询。
　　按照传统的方式，我们将会穷举所有的组合，来编写测试用例，组合个数是2*2*2=8。
　　排列组合参见下表
　　这里写图片描述
　　【这里还没看完，不好意思，回头再来。】

参考自：测试用例的几种常见设计方法

本文链接：https://blog.csdn.net/kkkkkkc1/article/details/116521659

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