Fry图和Raygor图是用于可视化软件测试结果的图表,可以帮助开发人员更直观地分析和理解测试数据。下面是使用Python绘制Fry图和Raygor图的可读性的方法:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 假设有两个测试用例集合A和B,每个测试用例集合包含多个测试用例
# 每个测试用例的执行结果用0或1表示,0表示失败,1表示通过
# 测试用例集合A的执行结果
test_results_A = [1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1]
# 测试用例集合B的执行结果
test_results_B = [0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0]
def plot_fry(test_results):
# 计算每个测试用例的累积通过率
pass_rates = np.cumsum(test_results) / np.arange(1, len(test_results) + 1)
# 绘制Fry图
plt.plot(range(1, len(test_results) + 1), pass_rates, marker='o')
plt.xlabel('Number of Test Cases')
plt.ylabel('Pass Rate')
plt.title('Fry Chart')
plt.grid(True)
plt.show()
# 绘制测试用例集合A的Fry图
plot_fry(test_results_A)
# 绘制测试用例集合B的Fry图
plot_fry(test_results_B)
def plot_raygor(test_results):
# 计算每个测试用例的失败率
fail_rates = 1 - np.cumsum(test_results) / np.arange(1, len(test_results) + 1)
# 绘制Raygor图
plt.plot(range(1, len(test_results) + 1), fail_rates, marker='o')
plt.xlabel('Number of Test Cases')
plt.ylabel('Fail Rate')
plt.title('Raygor Chart')
plt.grid(True)
plt.show()
# 绘制测试用例集合A的Raygor图
plot_raygor(test_results_A)
# 绘制测试用例集合B的Raygor图
plot_raygor(test_results_B)
通过以上代码,我们可以使用Python绘制出Fry图和Raygor图,从而直观地展示测试用例集合的通过率和失败率。这些图表可以帮助开发人员更好地分析和评估软件测试结果,进而改进和优化软件质量。
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