Pairwise算法是什么
对于以下测试场景：
- 浏览器：M，O，P
- 操作平台：W(windows)，L(linux)，i(ios)
- 语言：C(chinese)，E(english)
该如何设计功能测试用例呢?
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。也就是说，大多数的bug都是条件的两两组合造成的。
Pairwise算法是L. L. Thurstone在1927年首先提出来的，他是美国的一位心理统计学家。Pairwise算法基于两两组合，过滤出性价比高的用例集。它的思路是：如果某一组用例的两两组合结果，在其他组合中均出现，就删除该组用例，从而精简用例。
对于上述测试场景，可以通过笛卡尔积设计18条两两组合的测试用例：
- 1，M W C
- 2，M W E
- 3，M L C
- 4，M L E
- 5，M I C
- 6，M I E
- 7，O W C
- 8，O W E
- 9，O L C
- 10，O L E
- 11，O I C
- 12，O I E
- 13，P W C
- 14，P W E
- 15，P L C
- 16，P L E
- 17，P I C
- 18，P I E
对于第18条用例P I E来说，两两组合是PI ，PE ，IE，PI在17号，PE在16号，IE在12号出现过，所以第18条用例可以过滤掉。按照这个算法继续过滤，最终剩下9条用例：
- 1，M W C
- 4，M L E
- 6，M I E
- 7，O W E
- 9，O L C
- 11，O I C
- 14，P W E
- 15，P L C
- 17，P I C
用例减少了50%!而且维度越多越明显，当有10个维度的时候4*4*4*4*3*3*3*2*2*2=55296个测试case，pairwise为24个，是原始测试用例规模的0.04%。
Python实现
源码已上传：https://github.com/dongfanger/python-tools/blob/main/pairwise.py
- #!/usr/bin/python
- # encoding=utf-8
- """
- @Author : Don
- @Date : 2021/11/03 20:34
- @Desc :
- """
- import copy
- import itertools
- from sys import stdout
- from loguru import logger
- def parewise(option):
- """pairwise算法"""
- cp = [] # 笛卡尔积
- s = [] # 两两拆分
- for x in eval('itertools.product' + str(tuple(option))):
- cp.append(x)
- s.append([i for i in itertools.combinations(x, 2)])
- logger.info('笛卡尔积:%s' % len(cp))
- del_row = []
- bar(0)
- s2 = copy.deepcopy(s)
- for i in range(len(s)): # 对每行用例进行匹配
- if (i % 100) == 0 or i == len(s) - 1:
- bar(int(100 * i / (len(s) - 1)))
- t = 0
- for j in range(len(s[i])): # 对每行用例的两两拆分进行判断，是否出现在其他行
- flag = False
- for i2 in [x for x in range(len(s2)) if s2[x] != s[i]]: # 找同一列
- if s[i][j] == s2[i2][j]:
- t = t + 1
- flag = True
- break
- if not flag: # 同一列没找到，不用找剩余列了
- break
- if t == len(s[i]):
- del_row.append(i)
- s2.remove(s[i])
- res = [cp[i] for i in range(len(cp)) if i not in del_row]
- logger.info('过滤后:%s' % len(res))
- return res
- def bar(i):
- """进度条"""
- c = int(i / 10)
- jd = '\r %2d%% [%s%s]'
- a = '■' * c
- b = '□' * (10 - c)
- msg = jd % (i, a, b)
- stdout.write(msg)
- stdout.flush()
- if __name__ == '__main__':
- pl = [['M', 'O', 'P'], ['W', 'L', 'I'], ['C', 'E']]
- a = parewise(pl)
- print()
- for i in a:
- print(i)
输出结果：
- 100% [■■■■■■■■■■]
- ('M', 'W', 'E')
- ('M', 'L', 'E')
- ('M', 'I', 'C')
- ('O', 'W', 'E')
- ('O', 'L', 'E')
- ('O', 'I', 'C')
- ('P', 'W', 'C')
- ('P', 'L', 'C')
- ('P', 'I', 'E')
- 2021-11-07 11:38:56.850 | INFO | __main__:parewise:24 - 笛卡尔积:18
- 2021-11-07 11:38:56.850 | INFO | __main__:parewise:45 - 过滤后:9
参考资料：
https://blog.csdn.net/ztf312/article/details/78792906
https://www.cnblogs.com/df888/p/11747616.html
