介绍

PICT（Pairwise Independent Combinatorial Testing），是微软开发的用于 Pairwise的用例生成工具，按照规定的数据结构设置，PICT默认会按照两两组合的原理设计并输出测试用例，通过 “/o:N” 参数也可支持 “N-wise” 的用例生成。

PICT地址： http://github.com/microsoft/pict

安装

Windows

下载地址： http://www.pairwise.org/pict/win/pict.exe，双击安装即可。

Mac/Linux

# brew 安装 $ brew install pict # Mac、Linux 平台源码编译 $ git clone https://github.com/microsoft/pict.git $ make $ cp pict /usr/local/bin # 用法 $ pict Pairwise Independent Combinatorial Testing 用法: pict 模型文件 [参数] 参数: /o:N - 组合覆盖维度 (默认: 2) /d:C - 参数值分隔符（默认：,） /a:C - 别名分隔符（默认：|） /n:C - 非法值前缀（默认：~） /e:file - 定义随机种子文件 /r[:N] - 定义随机种子，N-种子值 /c - 指定模型计算时大小写敏感（默认不敏感） /s - 显示模型的统计信息

使用步骤

PICT使用步骤:

构建模型文件：确定因素名和因素取值、子模型、约束条件生成测试用例评审并修改用例组合

模型文件

PICT 模型文件格式如下：

# 因素及因素取值定义 parameter definitions # 子模式，多因素组合覆盖 [sub-model definitions] # 约束条件 [constraint definitions]

模型文件示例: pict-test.txt

# 各因素及其取值定义，格式：<ParamName> : <Value1>, <Value2>, <Value3>, ... # 1. 每行都以因素名开头 # 2. 默认通过 “:” 分割开因素名和因素取值 # 4. 因素取值是一个数组，默认通过 “,” 隔开每个值 PLATFORM: x86, x64, arm CPUS: 1, 2, 4 RAM: 1GB, 4GB, 64GB HDD: SCSI, IDE OS: Win7, Win8, Win10 Browser: Edge, Opera, Chrome, Firefox APP: Word, Excel, Powerpoint, SQLServer # 子模型定义，格式：{ <ParamName1>, <ParamName2>, <ParamName3>, ... } @ <Order> # 1. 硬件因素 { PLATFORM, CPUS, RAM, HDD } 以 3-wise 进行组合 # 2. 软件因素 { OS, Browser } 以 2-wise 进行组合 # 3. 最后 {硬件因素组合，软件因数组合，App} 以 2-wise（默认，可通过 /o:N 设置） 进行组合 { PLATFORM, CPUS, RAM, HDD } @ 3 { OS, Browser } @ 2 # 约束条件定义 # IF Predicate THEN Predicate ELSE Predicate # 支持的条件约束：=, <>, >, >=, <, <=, LIKE, IN # IF 条件支持的逻辑运算符： NOT, AND, OR IF [PLATFORM] = "x86" THEN [RAM] <> "64GB"; IF [PLATFORM] = "x64" THEN [CPUS] >= 2; IF [APP] = "SQLServer" THEN [RAM] = "64GB" AND [CPUS] = 4;

生成用例

# 生成用例 $ pict pict-test.txt PLATFORM CPUS RAM HDD OS Browser APP arm 1 64GB IDE Win10 Chrome Excel x64 4 1GB SCSI Win7 Firefox Excel ...... # 参数：/o:N # 以 3-wise 来生成用例 $ pict pict-test.txt /o:3 # 参数：/r[:N] # 指定随机种子，再不改变用例数量的情况下，不同的随机种子可以生产不同的因素组合 $ pict pict-test.txt /r:1 # 参数: /s # 生成统计信息 $ pict pict-test.txt /s Combinations: 512 Generated tests:300 Generation time:0:00:00

微信公众号：daodaotest