python全对偶组合与全覆盖组合比较实例分析

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python3用到2个库

import itertools

import metacomm.combinatorics.all_pairs2 as all_pairs

 all_pairs 这个库适用于python2.7 安装好 里面有语法需要更新才能在python3中用

test = """{    "a": [{"a": "string"}],    "b": ["string"],    "c": "string",    "d": "bool",    "e": "int",    "f": {"ff": "string", "gg": "int"}}"""

覆盖测试

同样 设定 范围值，每一种参数有几个取值范围，进行覆盖测试

1对偶算法覆盖

2全覆盖（笛卡尔积算法）

def get_data_list(_type, request_type=0):    """    0表示对偶算法；1表示全匹配组合    返回参数的取值范围    """    if _type == 'string':        return ["", None, "abc123"]    elif _type == 'time':        return ["1900-01-01", time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())]    elif _type == 'int':        return [-1, 0, 1]    elif _type == 'decimal':        return [-0.50, 0.0, 0.50]    elif _type == 'bool':        return [True, False]    elif isinstance(_type, dict):        if request_type == 0:            return dual_test_case(_type)        elif request_type == 1:            return itertools_case_list(_type)    elif isinstance(_type, list):        new_list = []        c_list = []        if isinstance(_type[0], dict):   # 字典集合,递归取得自己的取值范围            if request_type == 0:                c_list = dual_test_case(_type[0])  # 对偶算法            elif request_type == 1:                c_list = itertools_case_list(_type[0])  # 全匹配算法            for case in c_list:                new_list.append([case])        else:  # 数组集合            v_list = get_data_list(_type[0])            for case in v_list:                new_list.append([case])            new_list.append(v_list)  # 补全一下多个值的数组        return new_listdef all_assemble(dic):    """返回每个参数的取值范围组成的二维数据，用于求笛卡尔积"""    return_list = []    for k, v in dic.items():        k_list = []        for _value in get_data_list(v, 1):            di = {}            di[k] = _value            k_list.append(di)        return_list.append(k_list)    return return_listdef itertools_case_list(dic):    """笛卡尔积"""    _list = all_assemble(dic)    case_list = []    for item in itertools.product(*_list):        d3 = {}        for di in item:            d3.update(di)        case_list.append(d3)    return case_listdef dual_test_case(_base):    """对偶生成测试用例"""    if not isinstance(_base, dict):        return []    key_list = list()    value_list = list()    case_list = list()    for k, v in _base.items():        key_list.append(k)        value_list.append(get_data_list(v))    # print(key_list, value_list)    if value_list.__len__() >= 2:        res = all_pairs.all_pairs2(value_list)        for i, b in enumerate(res):            # print i, b            dic = dict()            for n in range(b.__len__()):                dic[key_list[n]] = b[n]            case_list.append(dic)    else:        for v in value_list[0]:            dic = dict()            dic[key_list[0]] = v            case_list.append(dic)    return case_list

测试生成

case_list1 = dual_test_case(json.loads(test))print(case_list1.__len__())for case in case_list1:    print(str(json.dumps(case)))case_list2 = itertools_case_list(json.loads(test))print(case_list2.__len__())for case in case_list2:    print(str(json.dumps(case)))

对偶算法生成用例39条

全覆盖生成用例1944条

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