测试用例设计方法培训文档

测试用例设计方法

1 等价类划分

1.1 理论知识

等价类划分是一种典型的黑盒测试方法。这一方法完全不考虑程序的内部结构，只依据程序的规格说明来设计测试用例。

等价类是指某个输入域的子集合。在该子集合中，各个输入数据对于揭示程序中的错误都是等效的。

等价类合理地假设：某个等价类的代表值，与该等价类的其他值，对于测试来说是等价的。 因此，可以把全部的输入数据划分成若干的等价类，在每一个等价类中取一个数据来进行测试。这样就能以较少的具有代表性的数据进行测试，而取得较好的测试效果。

等价类划分是把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分（子集）,然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例.该方法是一种重要的,常用的黑盒测试用例设计方法. 1) 分类：

划分等价类: 等价类是指某个输入域的子集合.在该子集合中,各个输入数据对于揭露程序中的错误都是等效的.并合理地假定:测试某等价类的代表值就等于对这一类其它值的测试.因此,可以把全部输入数据合理划分为若干等价类,在每一个等价类中取一个数据作为测试的输入条件,就可以用少量代表性的测试数据.取得较好的测试结果.等价类划分可有两种不同的情况:有效等价类和无效等价类.

有效等价类:是指对于程序的规格说明来说是合理的,有意义的输入数据构成的集合.利用有效等价类可检验程序是否实现了规格说明中所规定的功能和性能.

无效等价类:与有效等价类的定义恰巧相反.

设计测试用例时,要同时考虑这两种等价类.因为,软件不仅要能接收合理的数据,也要能经受意外的考验.这样的测试才能确保软件具有更高的可靠性. 2）划分等价类的方法:

下面给出六条确定等价类的原则：

①在输入条件规定了取值范围或值的个数的情况下,则可以确立一个有效等价类和两个无效等价类.

②在输入条件规定了输入值的集合或者规定了“必须如何”的条件的情况下,可确立一个有效等价类和一个无效等价类.

③在输入条件是一个布尔量的情况下,可确定一个有效等价类和一个无效等价类.

④在规定了输入数据的一组值（假定n个）,并且程序要对每一个输入值分别处理的情况下,可确立n个有效等价类和一个无效等价类.

⑤在规定了输入数据必须遵守的规则的情况下,可确立一个有效等价类（符合规则）和若干个无效等价类（从不同角度违反规则）.

⑥在确知已划分的等价类中各元素在程序处理中的方式不同的情况下,则应再将该等价类进一步的划分为更小的等价类.

3）原则：

设计测试用例:在确立了等价类后,可建立等价类表,列出所有划分出的等价类: 输入条件 有效等价类 无效等价类

... ... ... ... ... ...

然后从划分出的等价类中按以下三个原则设计测试用例:

① 为每一个等价类规定一个唯一的编号.

② 设计一个新的测试用例,使其尽可能多地覆盖尚未被覆盖地有效等价类,重复这一步.直

到所有的有效等价类都被覆盖为止.

③ 设计一个新的测试用例,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.

之所以这么做，是因为程序中对于某一个错误输入的检查，往往会屏蔽对于其他错误输入的检查。因此，必须针对每一个无效等价类分别设计测试用例

1.2 实例

1、保险费率计算

人 人 保 险 公 司 承 担 人 寿 保 险 已 有 多 年 历 史 ， 该 公 司 保 费 计 算 方 式 为 投 保 额 ＊

保 险 率 ， 保 险 率 又 依 点 数 不 同 而 有 别 ， 10 点 以 上 费 率 为 0.6 % ， 10 点 以 下 费 率 为 0.1 % ：

输入数据说明

20～39岁 年龄 40～59岁 60岁以上20岁以下 MALE 性别 FEMALE 婚姻 已婚 未婚 6点 4点 2点 5点 3点 3点 5点 扶养人一 人 扣 0.5 点 最 多 扣 3 点 （ 四 舍 五 入 取 整 数 ） 数 一、分 析 输 入 数 据 型 式 。 年 龄 ： 一 或 两 位 数 字 。

性 别 ： 以 英 文 「 Male 」 、 Female 」、「 M 」 、 「 F 」 表 示 。 婚 姻 ： 「 已 婚 」 、 「 未 婚 」 。 扶 养 人 数 ： 空 白 或 一 位 数 字 。 保 险 费 率 ： 10 点 以 上 ， 10 点 以 下 。 二、 划 分 输 入 数 据

数字范围 1～99 1.年龄 20～39岁 等价类 类型 2.性别 等价类 40～59岁 60岁以上20岁以下 英文字之集合 类型：英文字 集合：「Male」、「M」 集合：「Female」、「F」 3.婚姻 等价类 选择项 范围 4.扶养人数 等价类 5.保险费率 等价类 已婚 未婚 扶养人数可以有，也可没有 1～9 空白 1～6人 6人以上 10点以上 10点以下 三、 设 计 输 入 数 据 。

1.年龄 2.年龄 3.年龄 4.性别 5.性别 6.性别 7.婚姻 有效等价类 20 ～ 39 任 选 一 个 无效等价类 无效等价类 大 於 99 ， 选 一 个 40 ～ 59 任 选 一 个 60 岁 以 上 、 20 岁 以 小 於 1 ， 选 一 个 下 任 选 一 个 英 文 Male, M, F, Female 任 非 英 文 字 如 「 男 」 选 一 个 英 文 Male, M 任 选 一 个 非 Male, M, Female, F 之 任 意 字 元 ， 如 「 Child 」 英 文 Female, F 任 选 一 非 Male, M, Female, F 之 任 意 个 字 符 ， 如 「 Child 」 「 已 婚 」 非 「 已 婚 」 或 「 未 婚 」 之 任 意 字 符 ， 如 「 离 婚 」 非 「 已 婚 」 或 「 未 婚 」 之 任 意 字 符 ， 如 「 离 婚 」 小 於 1 ， 选 一 个 大 於 9 ， 选 一 个 8.婚姻 「 未 婚 」 9.扶养人空 白 数 10.扶养人1 ～ 6 数 11.扶养人7 ～ 9 数 12.保险费10 点 以 上 (0.6 %) 率 13.保险费10 点 以 下 (0.1 %) 率 四、 根据以上分析设计测试用例：

用例年龄 编号 1. 27 性别 Female 婚姻 扶养 人数 保险 费率 有 效 0.6% ? 年 龄 ： 20 ～ 39 岁 备注 未婚 空白 ? ? ? ? ? 0.6% ? ? ? ? 0.1% ? ? ? 无法 推算 无法 推算 无法 推算 无法 推算 无法 推算 无法 推算 无法 推算 2. 50 Male 已婚 2 性 别 ： 集 合 「 Female, F 」 婚 姻 ： 集 合 「 未 婚 」 扶 养 人 数 ： 空 白 保 险 费 率 ： 0.6 % 有 效 年 龄 ： 40 ～ 59 岁 性 别 ： 集 合 「 Male, M 」 婚 姻 ： 集 合 「 已 婚 」 扶 养 人 数 ： 1 ～ 6人 有 效 年 龄 ： 60 岁 以 上 或 20 岁 以 下 性 别 ： 集 合 「 Female, F 」 婚 姻 ： 集 合 「 未 婚 」 扶 养 人 数 ： 6 人 以 上 年 龄 类 无 效 ， 因 此 无 法 推 算 保 险 费 率 年 龄 类 无 效 ， 因 此 无 法 推 算 保 险 费 率 性 别 类 无 效 ， 因 此 无 法 推 算 保 险 费 率 性 别 类 无 效 ， 因 此 无 法 推 算 保 险 费 率 婚 姻 类 无 效 ， 因 此 无 法 推 算 保 险 费 率. 扶 养 人 数 类 无 效 ， 因 此 无 法 推 算 保 险 费 率 扶 养 人 数 类 无 效 ， 因 此 无 法 推 算 保 险 费 率 3. 70 F 未婚 7 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 0 100 1 99 30 75 17 M Female 男 Child Male Female Male 已婚 未婚 已婚 未婚 离婚 未婚 已婚 4 5 6 1 3 0 10 2 边界值分析法

2.1 理论知识

边界值分析方法是对等价类划分方法的补充，也是一种黑盒测试方法，适度等价类分析方法的一种补充,由长期的测试工作经验得知，大量的错误是发生在输入或输出的边界上。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。

（1）边界值分析方法的考虑:

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.

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