编写测试用例
测试用例(Test Case)是用于测试系统的要素集合
目录
编写测试用例作用
编写测试用例要包含七大元素
测试用例的设计方法
1、等价类法
2、边界值法
3、正交表法
4、判定表法
5、错误推测法
6、场景法
编写测试用例作用
1、确保功能全面覆盖,避免遗漏
2、量化测试覆盖率,明确测试进度
3、支持自动化回归测试,提升版本迭代效率
4、消除冗余测试,优化测试资源分配
编写测试用例要包含七大元素
用例编号、用例标题、测试模块、前置条件、测试数据、测试步骤、预期结果
测试用例的设计方法
1、等价类法
等价类法就是将输入域分为多个等价类,同一等价类的输入产生相同的输出,测试时从等价类中选取一个代表作为测试用例。若该用例通过,即认为整个等价类测试通过。以此用较少的测试用例实现高效的功能覆盖,突破了穷举法的局限,减少冗余用例,提高测试效率。
很明显,这种方法适合于测试数据存在逻辑分组的情况,比如说有个系统要求用户输入年龄,有效范围是18~60岁,那么就可以据此划分等价类,根据等价类编写测试用例
2、边界值法
值得注意的是通常边界值附近往往是缺陷高发区,比如数据溢出、越界访问、逻辑判断。而边界值法就是对输入域的边界值进行测试,检查程序在处理边界情况时可能出现的错误。所以边界值法通常是和等价类法配合使用的,以确保输入域的全面覆盖。
对于上面“系统要求用户输入年龄,有效范围是18~60岁”分析边界值、次边界值。其中次边界值是根据边界值的有效性而定的,若边界值无效则此边界值就为有效值,反之亦然。
假定要求的年龄范围为[18,60],根据边界值、此边界值补充等价类法中编写的测试用例
3、正交表法
正交表中每个因素的每个水平出现次数一样,而且不同因素的水平组合均匀分布,这样选出来的测试用例组合能代表各种情况,不会集中在某些特定组合上
等价类法和边界值法都是针对单个输入条件进行测试,但是像登录这种功能就需要填写账号、密码等多种输入条件,正交表法就可以解决多因素多水平的组合测试问题,可以减少测试用例数量,同时保证对交互作用的覆盖。
具体操作步骤:
1)excel填写因素和水平
2)在allpairs.exe同级目录下创建文本文件a.txt,直接复制粘贴excel表格中的内容保存并退出
3)在该目录下打开cmd执行命令生成正交表:allpairs.exe a.txt>zhengjiaobiao.txt
4、判定表法
判定表法则是用于测试多条件组合和对应动作之间的逻辑关系,确保所有可能的业务规则分支被覆盖。核心要素包括条件桩、动作桩、条件项、动作项。
具体操作步骤是,首先确认输入条件和输出条件并找出两者之间的关系,然后画出判定表
比方说一段判定三角形类型,输入三边a,b,c
5、错误推测法
基于经验猜测和对系统的了解、常见错误类型等可能出错的地方设计测试用例
6、场景法
这是我在设计测试用例时习惯性使用的方法,场景法即模拟软件使用中的各种场景,每个场景由一系列相关的步骤组成,通过覆盖各种正常和异常的场景发现系统中可能会出现的问题
首先是确定基本流和备选流,根据两者编写测试用例
比如通过邮箱接收验证码实现注册功能,就可以画出下面基本流,与因每一步骤出现异常情况而形成的备选流
由此可写出测试用例
1)输入正确的账号密码,点击注册后系统发出确认邮件,并且用户在24h内确认:注册成功
2)输入异常的账号密码(各种异常情况,比如不输入、输入部分、输入超长、输入超短、输入特殊字符、输入emoji、输入敏感信息,两者各种的组合情况,比如不输入账号、输入密码等等都要写,但因为这里我主要想说场景法就先省略了 ..>o<..)
3)在点击注册后系统发送确认邮件时出现网络异常:发送邮件失败或者用户未接收到邮件,或客户端收到邮件但服务端发送状态失败
4)系统发送确认邮件后,用户未在24h内点击确认:注册失败,用户需重新输入账号密码点击注册
5)系统发送确认邮件后,用户未在24h内点击确认,而后重新注册,系统再次发送确认邮件,但用户确认旧的确认邮件:页面无响应,一直等待
相关文章:

编写测试用例
测试用例(Test Case)是用于测试系统的要素集合 目录 编写测试用例作用 编写测试用例要包含七大元素 测试用例的设计方法 1、等价类法 2、边界值法 3、正交表法 4、判定表法 5、错误推测法 6、场景法 编写测试用例作用 1、确保功能全面覆盖…...
解释程序(Python)不需要生成机器码 逐行解析 逐行执行
在计算机组成原理中,解释程序(Interpreter)通常不会生成独立的机器码,但具体情况取决于解释器的实现方式。以下是详细分析: 1. 传统解释程序:不生成机器码 直接逐行执行: 经典的解释器ÿ…...

每日Prompt:隐形人
提示词 黑色棒球帽,白色抹胸、粉色低腰短裙、白色襪子,黑色鞋子,粉紅色背包,衣服悬浮在空中呈现动态姿势,虚幻引擎渲染风格,高清晰游戏CG质感,户外山林背景,画面聚焦在漂浮的衣服上…...

TensorFlow深度学习实战(19)——受限玻尔兹曼机
TensorFlow深度学习实战(19)——受限玻尔兹曼机 0. 前言1. 受限玻尔兹曼机1.1 受限玻尔兹曼机架构1.2 受限玻尔兹曼机的数学原理 2. 使用受限玻尔兹曼机重建图像3. 深度信念网络小结系列链接 0. 前言 受限玻尔兹曼机 (Restricted Boltzmann Machine, RB…...

告别手动绘图!基于AI的Smart Mermaid自动可视化图表工具搭建与使用指南
以下是对Smart Mermaid的简单介绍: 一款基于 AI 技术的 Web 应用程序,可将文本内容智能转换为 Mermaid 格式的代码,并将其渲染成可视化图表可以智能制作流程图、序列图、甘特图、状态图等等,并且支持在线调整、图片导出可以Docke…...

【Oracle】安装单实例
个人主页:Guiat 归属专栏:Oracle 文章目录 1. 安装前的准备工作1.1 硬件和系统要求1.2 检查系统环境1.3 下载Oracle软件 2. 系统配置2.1 创建Oracle用户和组2.2 配置内核参数2.3 配置用户资源限制2.4 安装必要的软件包 3. 目录结构和环境变量3.1 创建Ora…...
C++测开,自动化测试,业务(第一段实习)
目录 🌼前言 一,实习经历怎么写简历 🌹业务理解 🎂结构化表达 二,实习 🦂技术和流程卡点 🔑实习收获 / 代码风格 三,测试理论,用例设计,工具链 &…...

QT中更新或添加组件时出现“”qt操作至少需要一个处于启用状态的有效资料档案库“解决方法”
在MaintenanceTool.exe中点击下一步 第一个: 第二个: 第三个: 以上任意一个放入资料库中...

论文速读《UAV-Flow Colosseo: 自然语言控制无人机系统》
论文链接:https://arxiv.org/abs/2505.15725项目主页:https://prince687028.github.io/UAV-Flow/ 0. 简介 近年来,无人机技术蓬勃发展,但如何让无人机像智能助手一样理解并执行人类语言指令,仍是一个前沿挑战。现有研…...

ES6+中Promise 中错误捕捉详解——链式调用catch()或者async/await+try/catch
通过 unhandledrejection 捕捉未处理的 Promise 异常,手动将其抛出,最终让 window.onerror 捕捉,从而统一所有异常的处理逻辑 规范代码:catch(onRejected)、async...awaittry...catch 在 JavaScript 的 Pro…...
CDN安全加速:HTTPS加密最佳配置方案
CDN安全加速的HTTPS加密最佳配置方案需从证书管理、协议优化、安全策略到性能调优进行全链路设计,以下是核心实施步骤与注意事项: 一、证书配置与管理 证书选择与格式 证书类型:优先使用受信任CA机构颁发的DV/OV/EV证…...

解常微分方程组
Euler法 function euler_method % 参数设置 v_missile 450; % 导弹速度 km/h v_enemy 90; % 敌艇速度 km/h % 初始条件 x0 0; % 导弹初始位置 x y0 0; % 导弹初始位置 y xe0 120; % 敌艇初始位置 y t0 0; % 初始时间 % 时间步长和总时间 dt 0.01; % 时间步长 t_final …...

C++实现汉诺塔游戏自动完成
目录 一、汉诺塔的规则二、数学递归推导式三、步骤实现(一)汉诺塔模型(二)递归实现(三)显示1.命令行显示2.SDL图形显示 四、处理用户输入及SDL环境配置五、总结六、源码下载 一、汉诺塔的规则 游戏由3根柱子和若干大小不一的圆盘组成,初始状态下,所有的…...
在 ABP VNext 中集成 Serilog:打造可观测、结构化日志系统
🚀 在 ABP VNext 中集成 Serilog:打造可观测、结构化日志系统 📚 目录 🚀 在 ABP VNext 中集成 Serilog:打造可观测、结构化日志系统1. 为什么要使用结构化日志? 🤔2. 核心集成步骤 Ὦ…...

pikachu靶场通关笔记07 XSS关卡03-存储型XSS
目录 一、XSS 二、存储型XSS 三、源码分析 四、渗透实战 1、输入mooyuan试一试 2、注入Payload 3、查看数据库 4、再次进入留言板页面 本系列为通过《pikachu靶场通关笔记》的XSS关卡(共10关)渗透集合,通过对XSS关卡源码的代码审计找到XSS风险的…...
GitLab CI、GitHub Actions和Jenkins进行比较
特性/工具JenkinsGitLab CIGitHub Actions架构设计哲学Master/Agent分布式架构,通过插件扩展功能代码与CI/CD强耦合,内置Git仓库,基于Runner注册机制事件驱动,与GitHub深度集成,基于虚拟机的Job执行单元核心运行机制支…...
strcat及其模拟实现
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS strcat 追加字符串 str "string"(字符串) cat "concatenate"(连接 / 追加) char* strcat(char* destination, const char* source); strcat的应用 方法一ÿ…...

OpenCV CUDA模块直方图计算------用于在 GPU 上执行对比度受限的自适应直方图均衡类cv::cuda::CLAHE
操作系统:ubuntu22.04 OpenCV版本:OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言:C11 算法描述 cv::cuda::CLAHE 是 OpenCV 的 CUDA 模块中提供的一个类,用于在 GPU 上执行对比度受限的自适应直方图均衡(Contrast Limi…...

华为OD机试真题——矩形绘制(2025A卷:200分)Java/python/JavaScript/C/C++/GO最佳实现
2025 A卷 200分 题型 本专栏内全部题目均提供Java、python、JavaScript、C、C++、GO六种语言的最佳实现方式; 并且每种语言均涵盖详细的问题分析、解题思路、代码实现、代码详解、3个测试用例以及综合分析; 本文收录于专栏:《2025华为OD真题目录+全流程解析+备考攻略+经验分…...
通义开源视觉感知多模态 RAG 推理框架 VRAG-RL:开启多模态推理新时代
通义实验室的自然语言智能团队,凭借深厚的技术积累与创新精神,成功研发并开源了视觉感知多模态 RAG 推理框架 VRAG-RL,为 AI 在复杂视觉信息处理领域带来了重大突破。 传统 RAG 方法的局限 传统的检索增强型生成(RAG࿰…...
爬虫入门:从基础到实战全攻略
🧠 一、爬虫基础概念 1.1 爬虫定义 爬虫(Web Crawler)是模拟浏览器行为,自动向服务器发送请求并获取响应数据的一种程序。主要用于从网页中提取结构化数据,供后续分析、展示或存储使用。 1.2 爬虫特点 数据碎片化&…...
qemu安装risc-V 64
参考这篇文章https://developer.aliyun.com/article/1323996,其中在wsl下面安装可能会报错环境变量中有空格。 # clean_path.sh#!/bin/bash# 备份旧 PATH OLD_PATH"$PATH"# 过滤掉包含空格、制表符、换行的路径 CLEAN_PATH"" IFS: read -ra PA…...

JDBC连不上mysql:Unable to load authentication plugin ‘caching_sha2_password‘.
最近为一个spring-boot项目下了mysql-9.3.0,结果因为mysql版本太新一直报错连不上。 错误如下: 2025-06-01 16:19:43.516 ERROR 22088 --- [http-nio-8080-exec-2] o.a.c.c.C.[.[.[/].[dispatcherServlet] : Servlet.service() for servlet [dispat…...
AsyncIOScheduler与BackgroundScheduler的线程模型对比
1. BackgroundScheduler的线程机制 多线程模型:BackgroundScheduler基于线程池执行任务,默认通过ThreadPoolExecutor创建独立线程处理任务,每个任务运行在单独的线程中,主线程不会被阻塞。适用场景:适合同步…...
Python+MongoDb使用手册(精简)
这里是学了下面链接的内容,加上一些自己学习的内容综合的,大家也可以去看看这篇文章,写的特别好 【python】在Python中操作MongoDB的详细用法教程与实战案例分享_python轻松入门,基础语法到高阶实战教学-CSDN专栏 1 库࿱…...
前端面经 协商缓存和强缓存
HHTTPTTP缓存 协商缓存和强缓存 核心区别是否向服务器发起请求验证资源过期 强缓存 浏览器直接读取本地缓存,不发请求 HTTP响应头 Cache-Control:max-age3600资源有效期 Expires优先级低 如果有效浏览器返回200(浏览器换伪造的200) 应用静态资源 协商缓存 OK如果 1强缓…...

MacOS安装Docker Desktop并汉化
1. 安装Docker Desktop 到Docker Desktop For Mac下载对应系统的Docker Desktop 安装包,下载后安装,没有账号需要注册,然后登陆即可。 2. 汉化 前往汉化包下载链接下载对应系统的.asar文件 然后将安装好的文件覆盖原先的文件app.asar文件…...

Centos系统搭建主备DNS服务
目录 一、主DNS服务器配置 1.安装 BIND 软件包 2.配置主配置文件 3.创建正向区域文件 4.创建区域数据文件 5.检查配置语法并重启服务 二、从DNS服务配置 1.安装 BIND 软件包 2.配置主配置文件 3.创建缓存目录 4.启动并设置开机自启 一、主DNS服务器配置 1.安装 BIN…...
VUE项目部署IIS服务器手册
IIS部署Vue项目完整手册 📋 目录 基础概念准备工作Vue项目构建web.config详解IIS部署步骤不同场景配置常见问题实用配置模板 基础概念 Vue单页应用(SPA)工作原理 重要理解:Vue项目是单页应用,这意味着:…...

使用 HTML + JavaScript 实现在线考试系统
在现代的在线教育平台中,在线考试系统是不可或缺的一部分。本文将通过一个完整的示例,演示如何使用 HTML、CSS 和 JavaScript 构建一个支持多种题型的在线考试系统。 效果演示 项目概述 本项目主要包含以下核心功能: 支持4种常见题型&…...