黑盒测试用例设计方法

目录1．简介 (2)2．黑盒测试 (2)2．1等价类划分 (2)2．1．1名词解释 (2)2．1．2目标 (2)2．1．3方法 (2)2．1．4举例 (3)2．2边界值分析 (3)2．2．1名词解释 (3)2．2．2目标 (3)2．2．3方法 (4)2．2．4举例 (4)2．3因果图分析 (4)2．3．1因果图法 (4)2．4场景法 (4)2．4．1名词解释 (4)2．4．2目标 (4)2．4．3举例 (4)2．4正交试验法 (5)2．4．1名词解释 (5)2．4．2举例 (6)2．5错误推测法 (9)2．6比较法 (9)测试方法总结1．简介这里的测试方法仅仅指我们常见的黑盒测试和白盒测试法，通过对这两种测试方法的了解，扩展我们的思维帮助我们在设计用例的时候，不至于遗漏到很多的问题点，增加思维的逻辑性。

下面我就从黑盒测试开始分别列出两种测试方法的所有类型：2．黑盒测试首先介绍一下黑盒测试：黑盒测试注重对功能的测试，不考虑系统内部程序的组织结构和内部逻辑结构。

黑盒测试也称为行为测试。

黑盒测试一共包括以下几种：等价类划分、边界值分析、因果图法、场景法、正交试验法、错误推测法、比较测试法、。

2．1等价类划分2．1．1名词解释学习等价类划分之前首先要理解一个概念，等价关系：具有对称、传递和自反的关系。

2．1．2目标定义与某类输入具有等价关系的案例，来发现该类的错误。

2．1．3方法等价类划分法多数针对输入数据项类型的用例，将程序的输入项按数据类划分，然后根据数据类进行测试用例的设计。

一般情况下可分为以下四种数据类输入：·输入是在指定范围---此类的输入需要定义一个等价的有效输入范围定义两个等价的无效输入范围·输入是特定值---定义一个等价的有效输入值定义两个等价的无效输入值·输入是某元素的集合---定义一个等价的有效输入值定义一个等价的无效输入值·输入是布尔值---定义一个等价的有效输入布尔值定义一个等价的无效输入布尔值2．1．4举例个人计算机通过拨号进行自动访问银行，设计该系统的输入测试案例输入条件：拨号：区号(空或3位数字)+前缀(非0或1打头的3位数字)+后缀(4位数字) 密码：6位字母或数字命令：“查询”、“存款”、“取款”按数据类划分为：区号：布尔---存在/不存在输入范围---100到999之间的数前缀：输入范围----200-999之间的数后缀：特定值---长度为4位的任意值密码：布尔----存在/不存在特定值---6位字符串命令：集合---命令字符根据划分的等价类设计用例：区号：取空和非空取一个有效的等价类：638取两个无效的等价类：99和1000前缀：取一个有效的等价类:201取两个无效的等价类:199和1000后缀：取一个有效的等价类：6412取两个无效的等价类：1和10146密码：取空和非空取一个有效的等价类：ideal2取两个无效的等价类：diff和ljdslfjasdfj223命令：取一个有效的等价类：“查询”取一个无效的等价类：删除（为在定义内的）到此，该项目的用例就设计完成了。

2．2边界值分析2．2．1名词解释2．2．2目标选择一组测试案例的边界值，可补充等价类划分测试案例技术2．2．3方法边界值在等价划分基础上：输入是在N和M范围--测试案例应包括N、M略小于N和略大于M输入是特定值---测试案例执行其中的最大值和最小值，还应该执行略小于最小值和略大于最大值输出测试----测试适应输出的最大值和最小值需要内部数据结构的预定边界---测试预定数据结构的边界2．2．4举例某家银行存款要求输入金额，要求最小值为1(元)最大值为100(元)按数据类划分为：金额：取一个有效等价类：2取两个无效等价类：0和102根据数据类划分设计测试用例：使用边界值分析法，分别取0、1、100、1012．3因果图分析2．3．1因果图法见《因果图测试用例设计》2．4场景法2．4．1名词解释用例场景：用例场景是通过描述流经用例的路径来确定的路程，这个流经过程要从用例开始到结束遍历其中所有的基本流和备用流。

2．4．2目标现在的软件都是由事件触发来控制流程的，事件触发时的情景便形成了场景，而同一事件不同的触发顺序和处理结果将形成事件流。

2．4．3举例下图中经过用例的每条不同路径都反应了基本流和备用流，都用箭头来表示。

每个备用流自基本流开始，之后备用流在某个特定条件下执行。

遵循上图中每个经过用例的可能性，可以确定不同的用例场景。

从基本流开始再将基本流和备用流结合起来，可以确定以下用例场景：场景1：基本流场景2：基本流-备用流1场景3：基本流-备用流1-备用流2场景4：基本流-备用流3场景5：基本流-备用流3-备用流1场景6：基本流-备用流3-备用流1-备用流2场景7：基本流-备用流4场景8：基本流-备用流3-备用流4为方便起见，备用流3只循环了一次。

假设定义基本流为“输入提款金额“，可以设计如下用例：测试用例ID 场景条件预期结果TD1 场景4 输入提款金额>帐户余额重新输入提款金额TD2 场景4 输入提款金额<帐户余额不执行备用流3，执行基本流TD3 场景4 输入提款金额=帐户余额不执行备用流3，执行基本流测试用例只是简单的描述了一下设计用例的方法，并没有完全将情况列出。

见《使用场景设计测试用例》。

2．4正交试验法正交试验法依据galois理论,从大量的实验数据中挑选适量的,有代表性的点，从而合适地安排实验（测试）的一种科学实验设计方法。

类似的方法有：聚类分析方法，因子分析方法等，正交试验设计是研究多元素多水平的一种设计方法，它是根据正交性从全部的测试数据中挑选出部分具有代表性的点进行试验，正交试验法的特点为：完成实验所要求的实验次数少。

数据点分布均匀。

2．4．1名词解释因素：在一项实验中，凡是需要考察的变量均称为因素水平（位级）：在测试范围内，因素被考察的值称为水平（变量的值）正交表的构成：行数：正交表中行的个数，即试验的次数。

因素数：正交表中列的个数水平数：任何单个因素能够取得的值的最大个数 正交表的表示形式： 2．4．2举例某化工厂想提高某化工产品的质量和产量，对工艺中三个主要因素各按三个水平进行试验（见表5-1）。

试验的目的是为提高合格产品的产量，寻求最适宜的操作条件。

对此实例该如何进行试验方案的设计呢？很容易想到的是全面搭配法方案（如图5-1所示）： 此方案数据点分布的均匀性极好，因素和水平的搭配十分全面，唯一的缺点是实验次数多达33＝27次（指数3代表3个因素，底数3代表每因素有3个水平）。

因素、水平数愈多，则实验次数就愈多，例如，做一个6因素3水平的试验，就需36＝729次实验，显然难以做到。

因此需要寻找一种合适的试验设计方法。

常用的试验设计方法有：正交试验设计法、均匀试验设计法、单纯形优化法、双水平单纯形优化法、回归正交设计法、序贯试验设计法等。

可供选择的试验方法很多，各种试验设计方法都有其一定的特点。

所面对的任务与要解决的问题不同，选择的试验设计方法也应有所不同。

由于篇幅的限制，我们只讨论正交试验设计方法。

正交试验设计方法的优点和特点用正交表安排多因素试验的方法，称为正交试验设计法。

其特点为：①完成试验要求所需的实验次数少。

②数据点的分布很均匀。

③可用相应的极差分析方法、方差分析方法、回归分析方法等对试验结果进行分析，引出许多有价值的结论。

从例1可看出，采用全面搭配法方案，需做27次实验。

那么采用简单比较法方案又如何呢？先固定T 1和p 1，只改变m ，观察因素m 不同水平的影响，做了如图2-2（1）所示的三次实验，发现 m ＝m 2时的实验效果最好（好的用 □ 表示），合格产品的产量最高，因此认为在后面的实验中因素m 应取m 2水平。

固定T1和m2，改变p的三次实验如图5-2（2）所示，发现p＝p３时的实验效果最好，因此认为因素p应取p３水平。

固定p３和m2，改变T 的三次实验如图5-2（3）所示，发现因素T 宜取T2水平。

因此可以引出结论：为提高合格产品的产量，最适宜的操作条件为T2p３m2。

与全面搭配法方案相比，简单比较法方案的优点是实验的次数少，只需做9次实验。

但必须指出，简单比较法方案的试验结果是不可靠的。

因为，①在改变m值（或p值，或T值）的三次实验中，说m2（或p３或T2 ）水平最好是有条件的。

在T≠T１，p≠p１时，m2水平不是最好的可能性是有的。

②在改变m的三次实验中，固定T＝T２，p＝p３ 应该说也是可以的，是随意的，故在此方案中数据点的分布的均匀性是毫无保障的。

③用这种方法比较条件好坏时，只是对单个的试验数据进行数值上的简单比较，不能排除必然存在的试验数据误差的干扰。

运用正交试验设计方法，不仅兼有上述两个方案的优点，而且实验次数少，数据点分布均匀，结论的可靠性较好。

正交试验设计方法是用正交表来安排试验的。

对于例1适用的正交表是L9（34），其试验安排见表5-2。

所有的正交表与L9（34）正交表一样，都具有以下两个特点：（1）在每一列中，各个不同的数字出现的次数相同。

在表L9（34）中，每一列有三个水平，水平1、2、3都是各出现3次。

（2）表中任意两列并列在一起形成若干个数字对，不同数字对出现的次数也都相同。

在表L9（34）中，任意两列并列在一起形成的数字对共有9个：（1,1），（1,2），（1,3），（2,1），（2,2），（2,3），（3,1），（3,2），（3,3），每一个数字对各出现一次。

表5－2 试验安排表列号 1 2 3 4因素温度℃压力Pa 加碱量kg试验号符号T p m1 2 3 4 5 6 7 8 9 1（T1）1（T1）1（T1）2（T2）2（T2）2（T2）3（T3）3（T3）3（T3）1（p1）2（p2）3（p3）1（p1）2（p2）3（p3）1（p1）2（p2）3（p3）1（m1）2（m2）3（m3）2（m2）3（m3）1（m1）3（m3）1（m1）2（m2）123312231这两个特点称为正交性。

正是由于正交表具有上述特点，就保证了用正交表安排的试验方案中因素水平是均衡搭配的，数据点的分布是均匀的。

因素、水平数愈多，运用正交试验设计方法，愈发能显示出它的优越性，如上述提到的6因素3水平试验，用全面搭配方案需729次，若用正交表L27（313）来安排，则只需做27次试验。

在化工生产中，因素之间常有交互作用。

如果上述的因素T的数值和水平发生变化时，试验指标随因素p变化的规律也发生变化，或反过来，因素p的数值和水平发生变化时，试验指标随因素T变化的规律也发生变化。

这种情况称为因素T、p间有交互作用，记为T×p 。

正交表使用正交设计方法进行试验方案的设计，就必须用到正交表。