變異測(cè)試是軟件測(cè)試中的一種創(chuàng)新方法，它涉及故意在程序源代碼中引入小的更改或“變異”。目的是什么?測(cè)試測(cè)試用例的有效性并確保它們可以捕獲最細(xì)微的錯(cuò)誤。在本文中，我們將使用Python作為我們選擇的語言來探索變異測(cè)試的工作原理。

什么是突變測(cè)試?

變異測(cè)試從已經(jīng)通過所有測(cè)試用例的程序開始。然后，我們對(duì)源代碼進(jìn)行細(xì)微修改，創(chuàng)建所謂的“變異體”。這些變異體是原始程序的略微改動(dòng)版本。關(guān)鍵思想是針對(duì)這些變異體運(yùn)行現(xiàn)有測(cè)試用例。如果測(cè)試用例失敗，則它已成功“殺死”變異體，表明測(cè)試用例有效。如果所有測(cè)試用例都通過，則變異體幸存下來，表明測(cè)試覆蓋率可能存在差距。

示例：用 Python 實(shí)現(xiàn)變異測(cè)試

讓我們考慮一個(gè)檢查某一年份是否是閏年的簡(jiǎn)單 Python 函數(shù)：

Python

def is_leap_year(year):

return year % 4 == 0 and (year % 100 != 0 or year % 400 == 0)

創(chuàng)造突變體

我們可以創(chuàng)建此函數(shù)的幾個(gè)變體。例如：

1. Changing year % 4 == 0 to year % 4 != 0.

2. Replacing year % 100 != 0 with year % 100 == 0.

3. Modifying year % 400 == 0 to year % 400 != 0.

編寫測(cè)試用例

接下來我們針對(duì)原始函數(shù)編寫測(cè)試用例：

Python

import unittest

class TestLeapYear(unittest.TestCase):

def test_leap_year(self):

self.assertTrue(is_leap_year(2020))

self.assertFalse(is_leap_year(2019))

def test_century_year(self):

self.assertFalse(is_leap_year(1900))

self.assertTrue(is_leap_year(2000))

# Run the tests

if __name__ == '__main__':

unittest.main()

測(cè)試突變體

然后我們針對(duì)每個(gè)突變體運(yùn)行這些測(cè)試用例。如果測(cè)試用例對(duì)突變體失敗，則意味著測(cè)試有效。

挑戰(zhàn)和最佳實(shí)踐

· 等效突變體：有時(shí)，突變可能不會(huì)改變程序的邏輯，從而產(chǎn)生“等效突變體”。檢測(cè)這些突變體可能具有挑戰(zhàn)性。

· 選擇突變：選擇能夠真實(shí)代表潛在錯(cuò)誤的突變。

· 平衡測(cè)試覆蓋率：雖然高突變分?jǐn)?shù)是理想的，但達(dá)到 100% 可能不切實(shí)際。專注于代碼的關(guān)鍵部分。

尋找故障插入的寶藏

想象一下軟件代碼庫是一片廣闊的土地，人們即將在這里尋寶。在這個(gè)場(chǎng)景中，寶藏代表著錯(cuò)誤或故障，尋寶的參與者則是測(cè)試用例。

設(shè)置搜尋(編寫代碼和插入故障)

在尋寶游戲中，組織者會(huì)將寶藏藏在不同的地方，并設(shè)置線索或挑戰(zhàn)來尋找它們。在軟件開發(fā)中，編寫代碼的過程類似于設(shè)置這種場(chǎng)景。插入故障(已知錯(cuò)誤)類似于將寶藏藏在特定位置。這些故障是故意放置的，以挑戰(zhàn)測(cè)試用例，就像尋寶游戲中的寶藏挑戰(zhàn)參與者一樣。

開始搜尋(運(yùn)行測(cè)試用例)

尋寶游戲的參與者利用線索和技能找到隱藏的寶藏。在軟件測(cè)試中，測(cè)試用例充當(dāng)參與者，使用其定義的參數(shù)和條件搜索代碼(景觀)，以查找和識(shí)別隱藏的故障(寶藏)。

發(fā)現(xiàn)寶藏(識(shí)別故障)

當(dāng)參與者在尋寶活動(dòng)中發(fā)現(xiàn)寶藏時(shí)，這就是成功的時(shí)刻。同樣，在軟件測(cè)試中，當(dāng)測(cè)試用例成功識(shí)別出故障時(shí)，它就證明了其有效性。目標(biāo)是找到所有隱藏的寶藏(故障)，確保代碼經(jīng)過徹底審查。

評(píng)估搜尋(評(píng)估測(cè)試有效性)

尋寶活動(dòng)結(jié)束后，組織者會(huì)評(píng)估找到了多少寶藏以及遺漏了哪些寶藏。這項(xiàng)評(píng)估有助于他們了解線索的有效性和參與者的技能。在軟件測(cè)試中，運(yùn)行測(cè)試用例后，開發(fā)人員會(huì)分析檢測(cè)到了哪些故障以及遺漏了哪些故障。此分析有助于評(píng)估測(cè)試套件的有效性。

完善搜尋(改進(jìn)測(cè)試用例)

根據(jù)尋寶活動(dòng)的結(jié)果，組織者可能會(huì)改進(jìn)線索或更改未來尋寶活動(dòng)的寶藏位置，以使其更具挑戰(zhàn)性和吸引力。在軟件測(cè)試中，開發(fā)人員會(huì)根據(jù)故障插入的結(jié)果改進(jìn)他們的測(cè)試用例。這可能涉及添加新測(cè)試、刪除冗余測(cè)試或修改現(xiàn)有測(cè)試以涵蓋更多場(chǎng)景。

故障注入的有效性

這種方法在軟件測(cè)試中的有效性，特別是在優(yōu)化起始測(cè)試用例集時(shí)，取決于以下幾個(gè)因素：

· 識(shí)別冗余測(cè)試的有效性：如果一組測(cè)試用例始終檢測(cè)到所有插入的故障，則可能表明某些測(cè)試用例重疊或冗余。在這種情況下，可以通過刪除或合并測(cè)試來簡(jiǎn)化測(cè)試套件，而不會(huì)損害檢測(cè)故障的能力。

· 故障分布假設(shè)：如果假設(shè)插入的故障代表代碼中潛在的“野生”故障，則假設(shè)插入的故障和實(shí)際故障的分布相同。這種假設(shè)需要驗(yàn)證。如果插入的故障不能準(zhǔn)確代表軟件中自然發(fā)生的故障類型，則測(cè)試用例在現(xiàn)實(shí)世界中的有效性可能會(huì)被高估。

· 檢測(cè)未見故障的局限性：即使檢測(cè)到所有插入的故障，也不能保證測(cè)試用例會(huì)捕獲所有可能的故障。可能存在插入的故障未代表的獨(dú)特或不可預(yù)見的故障。

· 減少測(cè)試用例的潛力：一旦檢測(cè)到所有插入的故障，這可能表明測(cè)試套件是穩(wěn)健的。但是，減少測(cè)試用例的數(shù)量應(yīng)謹(jǐn)慎進(jìn)行。與直接刪除相比，根據(jù)測(cè)試用例的有效性和關(guān)鍵性對(duì)其進(jìn)行優(yōu)先排序和分類可能更為謹(jǐn)慎。

· 持續(xù)評(píng)估和調(diào)整：測(cè)試用例集不應(yīng)保持靜態(tài)。隨著軟件的發(fā)展，測(cè)試用例也應(yīng)隨之發(fā)展。尋寶方法可以是一個(gè)持續(xù)的過程，定期插入新的故障以確保測(cè)試套件對(duì)不斷發(fā)展的代碼庫保持有效。

· 過度擬合的風(fēng)險(xiǎn)：測(cè)試用例可能會(huì)過于針對(duì)插入的故障或過度擬合，從而可能遺漏其他類型的故障。確保插入的故障類型的多樣性至關(guān)重要。

這種軟件測(cè)試中的故障檢測(cè)方法可以深入了解測(cè)試套件的有效性并幫助確定需要優(yōu)化的領(lǐng)域。但是，它應(yīng)該作為更廣泛的測(cè)試策略的一部分使用，該策略包括多種測(cè)試方法，以確保全面覆蓋。僅基于此方法減少測(cè)試用例數(shù)量應(yīng)謹(jǐn)慎處理，以免無意中降低測(cè)試套件檢測(cè)各種潛在故障的能力。

Python 中的突變測(cè)試工具

Python 中的突變測(cè)試由幾種工具實(shí)現(xiàn)，這些工具旨在自動(dòng)創(chuàng)建突變體并針對(duì)這些突變體評(píng)估測(cè)試用例。以下是三種可用于 Python 突變測(cè)試的工具的概述：

1. MutPy

MutPy 是一款流行的開源工具，用于在 Python 項(xiàng)目中執(zhí)行突變測(cè)試。它以易用性和與現(xiàn)有 Python 測(cè)試框架(如單元測(cè)試和 pytest)集成而聞名。

MutPy 的主要特點(diǎn)：

· 自動(dòng)突變生成： MutPy 通過對(duì) Python 字節(jié)碼進(jìn)行微小更改來自動(dòng)生成突變，與源代碼修改相比，這是一種更有效的引入突變的方法。

· 支持常見的測(cè)試框架：它可以與 unittest 和 pytest 等廣泛使用的測(cè)試框架無縫協(xié)作。

· 各種變異運(yùn)算符： MutPy 帶有一系列變異運(yùn)算符，可模擬常見的編程錯(cuò)誤，例如更改算術(shù)運(yùn)算、否定條件和改變返回值。

· 詳細(xì)報(bào)告：對(duì)突變體運(yùn)行測(cè)試后，MutPy 會(huì)生成詳細(xì)報(bào)告，顯示哪些突變體被殺死、哪些幸存下來，幫助開發(fā)人員了解其測(cè)試用例的有效性。

2. Cosmic Ray

Cosmic Ray 是另一個(gè)用于對(duì) Python 代碼進(jìn)行變異測(cè)試的工具。它注重穩(wěn)健性和可擴(kuò)展性，適合大型項(xiàng)目。

宇宙射線的主要特點(diǎn)：

· 并行執(zhí)行： Cosmic Ray 支持并行執(zhí)行測(cè)試，這可以顯著減少對(duì)大型代碼庫進(jìn)行變異測(cè)試所需的時(shí)間。

· 可擴(kuò)展設(shè)計(jì)：它具有可擴(kuò)展的設(shè)計(jì)，允許添加新的變異運(yùn)算符。

· 與控制系統(tǒng)集成： Cosmic Ray 可以與版本控制系統(tǒng)集成，以便在測(cè)試后將代碼恢復(fù)到其原始狀態(tài)。

3. Pester

Pester 是一個(gè)鮮為人知的工具，但它提供了一種簡(jiǎn)單直接的 Python 變異測(cè)試方法。

Pester 的主要特點(diǎn)：

· 簡(jiǎn)單的突變體生成： Pester 通過直接修改 Python 源代碼來生成突變體。

· 易于使用：它設(shè)計(jì)得易于設(shè)置和使用，特別適合較小的項(xiàng)目或剛接觸突變測(cè)試的項(xiàng)目。

選擇工具時(shí)的注意事項(xiàng)

選擇 Python 的突變測(cè)試工具時(shí)，請(qǐng)考慮以下幾點(diǎn)：

· 項(xiàng)目規(guī)模：某些工具更適合較大的項(xiàng)目，提供并行執(zhí)行等功能。

· 與現(xiàn)有測(cè)試框架的集成：確保該工具與您正在使用的測(cè)試框架很好地集成。

· 報(bào)告功能：詳細(xì)的報(bào)告可以幫助您更有效地識(shí)別測(cè)試套件中的弱點(diǎn)。

· 社區(qū)和支持：考慮該工具可用的社區(qū)支持和文檔。

總結(jié)

變異測(cè)試是提高軟件測(cè)試質(zhì)量的有效方法。通過故意在代碼中引入問題并測(cè)試現(xiàn)有測(cè)試是否可以檢測(cè)到這些變異，您可以增強(qiáng)測(cè)試套件并提高軟件的可靠性。我希望軟件測(cè)試中故障插入的尋寶比喻能夠讓這個(gè)概念更容易理解。我們可以檢查我們的測(cè)試套件是否有效并且能夠識(shí)別代碼中的潛在問題，就像一個(gè)組織良好的尋寶游戲一樣，它挑戰(zhàn)并測(cè)試參與者的技能。