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白盒测试？看这一篇就够了

一个正经的AI

发布于 2024-01-22 09:03:33

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本文4099字，阅读约需15分钟

五星上将麦克阿瑟曾经说过“在白盒测试面前，黑盒测试就是一个弟弟”

让我们来讲一个故事

今天和女朋友吵架了，（假设你有女朋友）。

今晚又是一个人睡沙发，这天晚上，你躺在沙发上，夜不能寐

决定。痛定思痛

决定分享一下今天的主题——白盒测试

什么是白盒测试？

在深化白盒测试的理解之前，让我们通过一个简单的故事来解释白盒测试的概念。想象一下，你正在修理一台复杂的钟表。白盒测试正如你打开钟表的背盖，查看每一个齿轮的转动，每一个弹簧的走向，确定每一部分都正确地互相作用。现在，让我们更详细地了解白盒测试，并了解它的实施步骤和方法。

白盒测试概述：

白盒测试用例需要做到：大体上，白盒测试用例应确保每一个逻辑路径都被检验，每一个语句和函数都被执行，确保软件的内部结构和功能达到预期。
白盒测试的目的：白盒测试主要目的是提高软件质量，通过检查内部结构和设计，找出可能的逻辑错误和遗漏等，并通过改正这些功能错误和逻辑错误，做到预防软件错误。
白盒测试的特点：白盒测试要求测试人员具有一定的程序设计能力，理解被测程序的内部逻辑结构及其相互关系，是一种结构化的测试方法。这就需要测试人员对软件的实现有深入的理解，包括数据流、控制流、数据结构、程序结构、程序和程序的接口、程序和操作系统及硬件的接口等。

白盒测试的实施步骤：

理解需求和设计：需要理解软件的需求和设计，以了解软件的预期行为。
创建详细的测试计划：在软件的设计阶段完成后，对软件进行详细的测试计划，确定测试的工作及其范围。
设计测试用例：根据软件的内部结构设计测试用例。
执行测试：通过执行设计的测试用例进行测试，并记录结果。
分析和报告：分析测试结果并对测试结果进行报告。

白盒测试的方法：总体上分为静态方法和动态方法两大类。静态方法主要通过阅读和审查代码来找出错误，不需要运行系统。动态方法则是通过实际运行系统的方式来进行测试。

白盒测试的方法

语句覆盖：保证代码中每一个语句至少执行一次。
判定覆盖：保证代码中的每一个判断（if，while等）的结果至少为真和假各一次。
条件覆盖：保证判定中的每一个条件（一般指"&&"、“||”连接的多个判断中的每一个判断）结果至少为真和假各一次。
判定条件覆盖：满足判定覆盖和条件覆盖。
条件组合覆盖：一个判断中的所有条件的所有组合情况。
路径覆盖：保证代码中的每一个可能路径都至少执行一次。该方法测试的全面性最强，但同时需要的工作量也是最大的，实际中往往因为路径数量过大而无法做到全部覆盖。

下面我们通过具体的代码例子来进行说明

语句覆盖 - 下面的代码示例展示了如何用语句覆盖测试方法来测试一个简单的Python函数。

def greetings(name):
    return "Hello, " + name
#测试用例：
def test_greetings(): 
    assert greetings("Amy") == "Hello, Amy"

判定覆盖 - 这种测试方法确保代码中的每一个判断（if，while等）的结果至少为真和假各一次。

def is_even(number):
    if number % 2 == 0:
        return True
    else:
        return False
#测试用例
def test_is_even():
    assert is_even(2) == True
    assert is_even(3) == False

条件覆盖 - 这种测试方法关注的是判定中的每一个条件至少为真和假各一次。以下是一个简单的if else条件测试案例。

def can_vote(age, citizenship):
    if age >= 18 and citizenship == 'USA':
        return True
    else:
        return False
#测试用例
def test_can_vote():
    assert can_vote(21, 'USA') == True
    assert can_vote(17, 'USA') == False
    assert can_vote(21, 'France') == False

判定条件覆盖 - 判定覆盖和条件覆盖的结合体，同样使用can_vote的函数来测试。
条件组合覆盖 - 这种方法关注的是一个判断中的所有条件的所有可能组合情况。以下是一个简单的逻辑操作符测试案例。

def check_numbers(a, b, c):
    if a > b and b > c:
        return 'Descending'
    elif a < b and b < c:
        return 'Ascending'
    else:
        return 'None'
#测试用例
def test_check_numbers():
    assert check_numbers(3, 2, 1) == 'Descending'
    assert check_numbers(1, 2, 3) == 'Ascending'
    assert check_numbers(2, 1, 3) == 'None'

路径覆盖 - 保证代码中的每一个可能路径都至少执行一次。这个例子将覆盖所有的路径：

def order(a, b, c):
    smallest = min(a, b, c)
    largest = max(a, b, c)
    middle = (a + b + c) - smallest - largest
    return [smallest, middle, largest]
#测试用例
def test_order():
    assert order(1,2,3) == [1, 2, 3]
    assert order(1,3,2) == [1, 2, 3]
    assert order(2,1,3) == [1, 2, 3]
    assert order(2,3,1) == [1, 2, 3]
    assert order(3,2,1) == [1, 2, 3]
    assert order(3,1,2) == [1, 2, 3]

我们举一个具体的例子

假设我们有一个函数，它需要处理一个银行账户的交易，如存款，提款和余额查询。我们需要覆盖所有路径以确保每一种操作都被正确执行。

class BankAccount:
    def __init__(self):
        self.balance = 0

    def deposit(self, amount):
        self.balance += amount
        return self.balance

    def withdraw(self, amount):
        if amount > self.balance:
            return 'Insufficient funds'
        self.balance -= amount
        return self.balance

    def get_balance(self):
        return self.balance

为了使用路径覆盖测试，我们可以写如下的测试用例：

def test_bank_account():
    account = BankAccount()
    
    # Test deposit
    assert account.deposit(100) == 100
   
    # Test get balance
    assert account.get_balance() == 100

    # Test withdraw with sufficient funds
    assert account.withdraw(50) == 50
    assert account.withdraw(50) == 0

    # Test withdraw with insufficient funds
    assert account.withdraw(50) == 'Insufficient funds'

    # Check final balance
    assert account.get_balance() == 0