文章目录

• 前言
• 一、白盒测试是什么？
• • 主要特点
  • 常用方法
  • 优点
  • 缺点
• 二、白盒测试常用技术
• • 语句覆盖
  • 判定覆盖
  • 条件覆盖
  • 判定/条件覆盖
  • 条件组合覆盖
  • 路径覆盖
• 三、程序流程图设计
• 四、测试用例设计
• • 1. 基本路径法
  • 2. 语句覆盖
  • 3. 判断覆盖
  • 4. 条件覆盖
  • 5. 判断/条件覆盖
  • 6. 条件组合覆盖
• 总结

前言

在软件开发中，确保代码的正确性和可靠性至关重要。白盒测试（White-box Testing）是一种深入分析代码内部逻辑的测试方法，它帮助开发者发现隐藏的错误并提高代码质量。本文将通过一个Python代码示例，介绍白盒测试的基本概念和常用技术，包括基本路径法、语句覆盖、判断覆盖等，并展示如何用mermaid语言绘制程序流程图

一、白盒测试是什么？

白盒测试（White-box Testing），也称为结构化测试或透明盒测试，是一种软件测试方法。在这种方法中，测试者需要了解和使用系统的内部结构、设计和实现细节来设计测试用例和进行测试。白盒测试主要关注代码的逻辑和控制流，旨在验证系统的每个部分是否按预期工作。

主要特点

1. 代码覆盖率：测试的目标之一是达到高代码覆盖率，如语句覆盖、分支覆盖、路径覆盖等。
2. 内部视角：测试者需要对系统的内部结构、算法、数据流有深入了解。
3. 验证控制流：通过测试来验证程序的每个条件和分支是否按预期执行。
4. 找出隐藏的错误：特别是那些因为编写代码错误而引入的逻辑缺陷。

常用方法

1. 静态代码分析：在不运行代码的情况下，检查代码的结构和逻辑。
2. 代码审查：由开发团队成员或外部人员检查代码质量和一致性。
3. 单元测试：测试单个组件或模块的功能。
4. 集成测试：测试多个组件或模块之间的交互。

优点

• 可以发现隐藏的代码缺陷。
• 可以优化代码和提高软件质量。
• 有助于提高代码覆盖率。

缺点

• 需要深入理解代码，成本较高。
• 可能遗漏没有覆盖到的代码路径。
• 不能完全验证系统的功能性需求。

白盒测试通常与黑盒测试（不考虑内部结构的功能测试）结合使用，以全面保证软件的质量。

二、白盒测试常用技术

白盒测试常用的技术是逻辑覆盖、循环覆盖和基本路径测试

逻辑覆盖考察用测试数据运行被测程序时对程序逻辑的覆盖程度，主要的逻辑覆盖标准有语句覆盖、判定覆盖、条件覆盖、判定/条件覆盖、条件组合覆盖和路径覆盖6种。

语句覆盖

语句覆盖是指选择足够的测试数据，使被测试程序中的每条语句至少执行一次。语句覆盖对程序执行逻辑的覆盖很低，因此一般认为它是很弱的逻辑覆盖。

判定覆盖

判定覆盖是指设计足够的测试用例，使得被测程序中的每个判定表达式至少获得一次 “真” 值和 “假” 值，或者说是程序中的每一个取“真”分支和取“假”分支至少都通过一次，因此判定覆盖也称为分支覆盖。判定覆盖要比语句覆盖更强一些。一真一假

条件覆盖

条件覆盖是指构造一组测试用例，使得每一判定 语句中每个逻辑条件的各种可能的值至少满足一次。

判定/条件覆盖

判定/条件覆盖是指设计足够的测试用例，使得判定中每个条件的所有可能取值(真/假)至少出现一次，并使每个判定本身的判定结果(真/假)也至少出现一次。

条件组合覆盖

条件组合覆盖是指设计足够的测试用例，使得每个判定中条件的各种可能值的排列组合都至少出现一次。满足条件组合覆盖的测试用例是一定满足判定覆盖、条件覆盖和判定/条件覆盖的。

路径覆盖

路径覆盖是指覆盖被测试程序中所有可能的路径。

三、程序流程图设计

根据以下给定的Python代码，设计了程序的流程图，详细描述了输入、条件判断和函数调用的过程

import math  def calculate_j(x, y):     if x > 60 and y < 35:         j = 10 * x - y     elif x == 25 and y > 50:         j = (x - y) * (math.pow(10, 5) % 7)     else:         j = y * math.log(x + 10)     return j  x = int(input("输入x值：")) y = int(input("输入y值："))  j = calculate_j(x, y) print("j=", j) 

转换为以下mermaid语言的代码

借助该生成工具🚪将上述mermaid代码转换成一份流程图

四、测试用例设计

1. 基本路径法

基本路径法的目标是测试代码中的所有独立路径。以下是三个独立路径及其测试用例：

• 路径1： x > 60 且 y < 35
  测试用例1：x = 70, y = 30
  预期结果：j = 10 * 70 - 30 = 670

• 路径2： x == 25 且 y > 50
  测试用例2：x = 25, y = 60
  预期结果：j = (25 - 60) * (math.pow(10, 5) % 7) = -140

• 路径3： 其他情况
  测试用例3：x = 20, y = 55
  预期结果：j ≈ 55 * math.log(30) ≈ 202.19

2. 语句覆盖

语句覆盖要求每个代码语句至少被执行一次。已设计的测试用例覆盖了所有代码语句：

• 测试用例1：x = 70, y = 30
• 测试用例2：x = 25, y = 60
• 测试用例3：x = 20, y = 55

3. 判断覆盖

判断覆盖要求测试每个条件的所有可能结果。我们需要确保每个if条件分支的真/假分支都被执行：

• 测试用例1： x = 70, y = 30 （x > 60 为真，y < 35 为真）
• 测试用例2： x = 70, y = 40 （x > 60 为真，y < 35 为假）
• 测试用例3： x = 25, y = 60 （x == 25 为真，y > 50 为真）
• 测试用例4： x = 25, y = 40 （x == 25 为真，y > 50 为假）

4. 条件覆盖

条件覆盖要求每个条件的所有可能结果都被测试到。设计的测试用例如下：

• 测试用例1： x = 70, y = 30
• 测试用例2： x = 25, y = 60
• 测试用例3： x = 20, y = 60

5. 判断/条件覆盖

判断/条件覆盖要求结合判断覆盖和条件覆盖的方法，确保每个判断及其条件组合都被测试：

• 测试用例1： x = 70, y = 30
• 测试用例2： x = 25, y = 60
• 测试用例3： x = 25, y = 30

6. 条件组合覆盖

条件组合覆盖要求测试所有条件的所有可能组合。以下是几个关键组合的测试用例：

• 测试用例1： x = 70, y = 30
• 测试用例2： x = 25, y = 60
• 测试用例3： x = 25, y = 55

总结

通过本文的介绍，我们深入探讨了白盒测试的基本概念及其常用技术。首先，我们了解了白盒测试的定义、主要特点以及它在软件测试中的重要性。接着，我们详细介绍了几种常见的白盒测试技术，包括语句覆盖、判定覆盖、条件覆盖、判定/条件覆盖、条件组合覆盖和路径覆盖。通过一个Python代码示例，我们展示了如何应用这些技术设计测试用例，并使用mermaid语言绘制了程序流程图。这些内容为提高代码质量和测试覆盖率提供了实用的指导。希望本文能够帮助读者更好地理解和实践白盒测试方法，提升软件开发过程中的测试效果。如果您有任何疑问或建议，欢迎留言讨论🌹