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Pairwise算法是什么

對于以下測試場景：

• 瀏覽器：M，O，P
• 操作平臺：W(windows)，L(linux)，i(ios)
• 語言：C(chinese)，E(english)

該如何設計功能測試用例呢?

根據數學統計分析，73%的缺陷(單因子是35%，雙因子是38%)是由單因子或2個因子相互作用產生的。19%的缺陷是由3個因子相互作用產生的。也就是說，大多數的bug都是條件的兩兩組合造成的。

Pairwise算法是L. L. Thurstone在1927年首先提出來的，他是美國的一位心理統計學家。Pairwise算法基于兩兩組合，過濾出性價比高的用例集。它的思路是：如果某一組用例的兩兩組合結果，在其他組合中均出現，就刪除該組用例，從而精簡用例。

對于上述測試場景，可以通過笛卡爾積設計18條兩兩組合的測試用例：

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 

對于第18條用例P I E來說，兩兩組合是PI ，PE ，IE，PI在17號，PE在16號，IE在12號出現過，所以第18條用例可以過濾掉。按照這個算法繼續過濾，最終剩下9條用例：

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 

用例減少了50%!而且維度越多越明顯，當有10個維度的時候4*4*4*4*3*3*3*2*2*2=55296個測試case，pairwise為24個，是原始測試用例規模的0.04%。

Python實現

源碼已上傳：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 = []  # 笛卡爾積 
    s = []  # 兩兩拆分 
    for x in eval('itertools.product' + str(tuple(option))): 
        cp.append(x) 
        s.append([i for i in itertools.combinations(x, 2)]) 
    logger.info('笛卡爾積:%s' % len(cp)) 
    del_row = [] 
    bar(0) 
    s2 = copy.deepcopy(s) 
    for i in range(len(s)):  # 對每行用例進行匹配 
        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])):  # 對每行用例的兩兩拆分進行判斷，是否出現在其他行 
            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:  # 同一列沒找到，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('過濾后:%s' % len(res)) 
    return res 
 
 
def bar(i): 
    """進度條""" 
    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) 

輸出結果：

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 - 笛卡爾積:18 
2021-11-07 11:38:56.850 | INFO     | __main__:parewise:45 - 過濾后:9 

參考資料：

https://blog.csdn.net/ztf312/article/details/78792906

https://www.cnblogs.com/df888/p/11747616.html