【测试基础】06-软件测试用例设计方法之等价类

news2026/4/18 3:48:31
测试用例设计的方法有以下几个等价类边界值法场景法错误推断法因果图判定表正交实验法本期我们先介绍等价类等价类划分法使用场景针对表单类页面元素测试的时候使用典型代表输入框下拉列表单选复选框概念等价类划分法是一种典型的重要的黑盒测试方法是把所有可能的输入划分为n个子集合在该子集合中所有的输入数据对于揭露软件中的错误都是等效的。简单来说就是把所有的数据划分为N个子集在每个子集中抽取最具有代表性的数据来进行测试。等价类划分有效等价类和无效等价类。举个栗子比如有一个用户名输入框它的长度规则是6~18。那么有这样一个条件的输入框要你怎么来测首先我们进行测试的时候既要考虑符合条件对应的数据6~18还有去考虑不符合条件的数据小于6大于18。那此时小于6大于18的数据很多很多我不可能穷尽测试所以此时我们可以使用等价类的方法。如图所示我们等价类要从上述123这三个子集里面去选取数据来测试说白了我们选三个数据每一个子集中选一个就能测。所以我们等价类划分的难点是在怎么去划分子集你一旦划分完子集你选取数据就简单了。等价类划分有效等价类我们有意义的输入数据所构成的集合。无效等价类无效的输入数据所构成的集合。具体示例1只针对用户名一个框需求用户名使用字母数字下划线2~18个字符。等价类划分的分析步骤根据需求分别找出需求的条件【条件就是规则/约束】根据条件(约束)分别找出每个条件的有效等价类和无效等价类。对有效等价类和对无效等价类进行编号。有效等价类归为一组(A组)无效等价类归为一组(B组)你可以用A和B来区分。选取测试用例我们根据有效等价类选择正例(正例符合需求的有效的数据而编写的用例)根据无效等价类选取反例(反例输入错误或无效的数据而编写的用例)1、划分编号我们上述的需求他有以下两个规则1.1组合规则使用字母数字下划线那么符合这个规则的有效等价类和无效等价类有哪些有效等价类以字母开头包含数字加下划线。A1(编号)以数字开头包含字母加下划线。A2以下划线开头包含字母加数字。A3无效等价类字母数字下划线其他 B1只包含其他(非字母数字下划线) B2纯字母 B3纯数字 B4纯下划线 B5字母数字 B6字母下划线 B7数字下划线 B8空 B91.2长度规则长度2~18符合长度规则的有效等价类和无效等价类有哪些有效等价类2长度18 A4无效等价类长度2 B10长度18 B111.3是否已注册有效等价类未注册 A5无效等价类已注册B122、选取测试用例选取测试用例的规则有效等价类使其尽可能多的覆盖尚未被覆盖的有效等价类重复这一步直到所有的有效等价类都被覆盖为止。(用最少的用例去覆盖最多的有效等价类)无效等价类使其仅覆盖一个尚未被覆盖的无效等价类重复这一步直到所有的无效等价类都被覆盖为止。(用最多的用例去一一覆盖无效等价类)正例【取且就是两个规则都满足】A1A4A5A2A4A5A3A4A5反例【取或即可就是两个规则含有其中一个即可】B1B2B3B4B5B6B7B8B9B10B11B12通过上述的分析我们用户的输入通过等价类划分之后呢就只需要使用15条数据就完成了测试。具体示例2有多个输入框怎么做1、划分编号1.1邮箱地址框1.1.1组合规则可以使用字母数字下划线需以字母开头有效等价类以字母开头数字下划线 A1以字母开头下划线数字 A2无效等价类以字母开头字母 B1以字母开头数字 B2以字母开头下划线 B3以字母开头数字下划线其他 B4以数字开头字母下划线 B5以下划线开头数字字母 B6纯下划线 B7纯数字 B8其他字符 B9空 B10以其他字符开头字母数字下划线 B111.1.2长度规则有效等价类6长度18 A3无效等价类长度18 B12长度6 B131.1.3唯一性规则有效等价类未被注册 A4无效等价类已注册 B141.1.4 邮箱地址后缀是163.com/126.com/yeah.net有效等价类163.com A5126.com A6yeah.net A7无效等价类由于后缀是必选的所有没有无效1.2密码框1.2.1组合规则有效等价类大写字母小写字母数字 A8无效等价类大写字母小写字母数字其他 B15大写字母数字 B16小写字母数字 B17大小写字母 B18其他字符 B19空 B201.2.2长度规则有效等价类8长度16 A9无效等价类长度8 B21长度16 B22(编号)1.3手机号码输入框这里手机号码输入框没有对应的需求那么此时我们可以使用AI来帮我们做这件事情提示词使用等价类划分对图片的需求进行用例设计得出核心约束输入必须是11 位数字必须以合法手机号段开头如 13、14、15、17、18、19 等不允许包含字母、特殊字符、空格等非数字内容不允许为空运营商 有效号段中国移动 134、135、136、137、138、139、147、148、150、151、152、157、158、159、165、172、178、182、183、184、187、188、195、197、198中国联通 130、131、132、145、146、155、156、166、175、176、185、186、196中国电信 133、149、153、173、177、180、181、189、190、191、193、199中国广电 1921.3.1组合规则纯数字、前3位必须是有效号段范围内有效等价类11 位纯数字号段在有效号段范围内 A10无效等价类不是以1开头的纯数字 B23以1开头、非有效号码的纯数字 B24数字其他字符 B25空 B261.3.2长度规则必须是11位有效等价类长度11 A11无效等价类长度11 B27长度11 B281.3.3是否开通规则有效等价类已开通 A12无效等价类未开通 B291.4是否同意协议有效等价类同意 A13无效等价类不同意 B30总结有多个输入框的时候等价类的编号是从头到尾的不是单独编号的2、选取测试用例技巧正例第一步所有的编号从其实开始编号连续向后并不是每一个集合各自编号比如所有集合一起从A1~A13第二步取交集。所有集合中各自取出一个(取出一个代表)和其他集合组一起让他们取交集每个集合中每个用例保证被取一次就行了。正例A1A3A4A5A8A9A10A11A12A13 163邮箱A2A3A4A6A8A9A10A11A12A13126邮箱A2A3A4A7A8A9A10A11A12A13yeah.net邮箱反例针对每一个无效用例提取出一条用例也就是说有多少编号就有多少反例。【这个是最简单的直接写多少反例就行】B1B2B3B4B5B6B7B8B9B10B11B12B13B14B15B16B17B18B19B20B21B22B23B24B25B26B27B28B29B30最后选取用例完之后来写完整的测试用例1、总共3个正例30个反例我们写用例设计33个都写保证覆盖完整、便于评审和追溯而用例执行的话根据时间、风险、开发质量灵活调整不一定全跑。2、在测试用例设计阶段“实际结果”是留空不写的等到真正执行测试的时候由执行测试的人员根据实际观察来填写。注意以下【路径】【输入】【动作】是一个提示实际写的时候是不用写的用例编号模块用例标题用例级别预置条件测试步骤预期结果实际结果001用户管理模块注册以字母开头数字下划线的163邮箱成功高1. 邮箱地址testuser001未被注册2. 手机号码15887879999已开通1. 【路径】进入注册页面选择【普通注册】2. 【输入】邮箱地址:testuser001163.com密码:Pass123456手机号码:15887879999勾选同意3. 【动作】点击【注册】1. 提示“注册成功”或跳转至登录页2. 使用该账号邮箱密码能成功登录实际结果我们不写的要等执行测试002用户管理模块注册以字母开头下划线数字的126邮箱成功高1. 邮箱地址test_002未被注册2. 手机号码15887879999已开通1. 【路径】进入注册页面选择【普通注册】2. 【输入】邮箱地址:test_002126.com密码:Pass123456手机号码:15887879999勾选同意3. 【动作】点击【注册】1. 提示“注册成功”或跳转至登录页2. 使用该账号邮箱密码能成功登录003用户管理模块注册以字母开头下划线数字的yeah.net邮箱成功高1. 邮箱地址test_003未被注册2. 手机号码15887879999已开通1. 【路径】进入注册页面选择【普通注册】2. 【输入】邮箱地址:test_003yeah.net密码:Pass123456手机号码:15887879999勾选同意3. 【动作】点击【注册】1. 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服务端与客户端单连接 服务端代码 #include <sys/socket.h> #include <sys/types.h> #include <netinet/in.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <arpa/inet.h> #include <pthread.h> …

华为云AI开发平台ModelArts

华为云ModelArts&#xff1a;重塑AI开发流程的“智能引擎”与“创新加速器”&#xff01; 在人工智能浪潮席卷全球的2025年&#xff0c;企业拥抱AI的意愿空前高涨&#xff0c;但技术门槛高、流程复杂、资源投入巨大的现实&#xff0c;却让许多创新构想止步于实验室。数据科学家…

深度学习在微纳光子学中的应用

深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向&#xff1a; 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应&#xff0c;替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…