Pole wieku, które akceptuje przedział od 18 do 60 lat, zawiera ogromną liczbę możliwych danych wejściowych, jeśli policzysz wartości ujemne, ogromne liczby, tekst i spacje. Nikt nie jest w stanie wypróbować ich wszystkich. Podział równoważności rozwiązuje ten problem, grupując dane wejściowe, które oprogramowanie powinno traktować w ten sam sposób, a następnie testując jedną wartość z każdej grupy.

Jest to jedna z pierwszych technik projektowania testów, której powinien nauczyć się każdy tester. W tym przewodniku omówimy to krok po kroku i przetestujemy jeden przykład w Pythonie. Uruchomiliśmy ten kod w Pythonie 3.13 i uwzględniliśmy jego dane wyjściowe. Poniższe zasady dotyczące haseł i kuponów są przykładami ilustracyjnymi i nie pochodzą z prawdziwego systemu.

Co to jest podział równoważności?

Partycjonowanie równoważne, zwane także partycjonowaniem klas równoważności (ECP), to technika projektowania testów czarnej skrzynki. Dzieli możliwe dane wejściowe funkcji na podziały, czyli klasy. Oczekuje się, że każda wartość wewnątrz partycji będzie powodować takie samo zachowanie.

Ponieważ nie musisz widzieć kodu, możesz zastosować go bezpośrednio z wymagania. Aby dowiedzieć się więcej na temat tego stylu testowania, przeczytaj artykuł testowanie czarnej skrzynki i białej skrzynki.

Dlaczego to działa

Technika opiera się na jednym założeniu: jeśli jedna wartość w partycji znajdzie błąd, inne w tej partycji prawdopodobnie też go znajdą. A jeśli jedna wartość przejdzie, inne prawdopodobnie też przejdą. Testowanie 25, 26 i 27 lat w grupie wiekowej dorosłych prawdopodobnie nie powie Ci niczego, czego nie dałoby samo badanie 25 lat.

Jest to jednak założenie, a nie gwarancja. Oprogramowanie może mieć specjalne przypadki ukryte w partycji, do tego ograniczenia wrócimy później.

Jak to zrobić w pięciu krokach

1. Przeczytaj wymagania i określ dane wejściowe oraz ich reguły.
2. Znajdź prawidłowe partycje, czyli grupy wartości, które powinny zostać zaakceptowane, i zanotuj, czy różne zakresy zachowują się inaczej.
3. Znajdź nieprawidłowe partycje, łącznie z wartościami zbyt niskimi, zbyt wysokimi, niewłaściwym typem i pustymi miejscami.
4. Wybierz jedną reprezentatywną wartość z każdej partycji, zwykle gdzieś pośrodku.
5. Zapisz oczekiwany wynik dla każdego, tak jak w każdym dobrym przypadku testowym.

Sprawdzony przykład: pole wieku

Wymóg: Rejestrować mogą się użytkownicy w wieku od 18 do 60 lat.

Pięć testów obejmuje każde zachowanie zawarte w wymaganiu. Wiele samouczków zatrzymuje się na pierwszych trzech wierszach, ale dwa ostatnie to te, które prawdziwi użytkownicy uruchamiają przypadkowo. Możesz także dodać wiersze dla liczb ujemnych lub dziesiętnych, jeśli można je rozsądnie obsłużyć inaczej.

Testowanie tego w kodzie

Oto ta reguła jako funkcja, z jednym testem jednostkowym na partycję, przy użyciu wbudowanego Pythona unittest:

import unittest

def can_register(age):
    if not isinstance(age, int) or isinstance(age, bool):
        raise TypeError("age must be a whole number")
    return 18 <= age <= 60

class EquivalenceTests(unittest.TestCase):
    def test_valid_partition(self):
        self.assertTrue(can_register(35))

    def test_too_young_partition(self):
        self.assertFalse(can_register(10))

    def test_too_old_partition(self):
        self.assertFalse(can_register(75))

    def test_wrong_type_partition(self):
        with self.assertRaises(TypeError):
            can_register("abc")

Nasz bieg minął:

test_too_old_partition ... ok
test_too_young_partition ... ok
test_valid_partition ... ok
test_wrong_type_partition ... ok

W prawdziwym projekcie funkcja parametryzacji pytestu to fajny sposób na uruchomienie tabeli wartości partycji w jednym teście.

Sprawdzony przykład: hasło

Wymóg: Hasło musi mieć od 8 do 20 znaków i zawierać co najmniej jedną cyfrę.

Ten ma dwie reguły, długość i treść, więc rozważamy partycje dla obu:

Zauważ, że każdy nieprawidłowy test łamie tylko jedną regułę. Jeśli wartość była zbyt krótka i brakowało w niej cyfry, test pozytywny nie mógł stwierdzić, który test zadziałał. Jeden czek może zostać złamany, a drugi ukrywa ten fakt.

Sprawdzony przykład: wejścia nienumeryczne

Technika ta nie ogranicza się do zakresów liczbowych. Dyskretne opcje, kategorie i stany również tworzą partycje. Załóżmy, że w sklepie obowiązuje następująca zasada:

Wymóg: Dostawa jest bezpłatna dla członków Gold, 50 dla Silver i 100 dla wszystkich pozostałych. Nieznane wartości poziomów to błędy.

Tutaj każda opcja jest osobną partycją, ponieważ każda powinna zachowywać się inaczej. Inne popularne partycje obejmują typy plików, takie jak prawidłowe i nieprawidłowe przesłane pliki, oraz grupy oparte na danych wyjściowych, takie jak zatwierdzanie lub odrzucanie pożyczki.

Kilka wejść na raz

W przypadku wielu pól liczba kombinacji szybko rośnie. Trzy pola z czterema partycjami każde dają 64 kombinacje. Pomocne są dwie strategie:

• Słaby zasięg: upewnij się, że każda partycja pojawia się w co najmniej jednym teście, łącząc kilka prawidłowych wartości na każdy test. W przypadku nieprawidłowych wartości testuj pojedynczo, aby błędy się nie maskowały.
• Zasięg oparty na regułach: gdy kombinacje faktycznie zmieniają wynik, np. status elementu z wartością zamówienia, użyj testowania tabeli decyzyjnej, aby prawidłowo je wyświetlić.

Parowanie z analizą wartości brzegowych

Partycjonowanie informuje, które grupy należy przetestować. Niewiele mówi o gdzie w grupie robaki lubią się ukrywać, a wiele z nich chowa się tuż przy krawędziach. Aby to pokazać, napisaliśmy błędną wersję z klasycznym błędem „off-by-one”:

def buggy(age):
    return 18 < age <= 60     # should be 18 <= age

[buggy(a) for a in (35, 10, 75)]   # [True, False, False]
buggy(18)                          # False

Wszystkie nasze wartości podziału, 35, 10 i 75, dały prawidłowe odpowiedzi, więc te testy zaszły pomyślnie. Jednak 18-latek zostaje niesłusznie odrzucony. Dlatego te dwie techniki są ze sobą powiązane:

Użyj partycjonowania, aby znaleźć grupy, a następnie granic, aby sprawdzić, gdzie spotykają się grupy. W naszym kodzie oddzielny test dla 17, 18, 60 i 61 przekazał poprawną funkcję i wyłapał ten błąd. Nasz przewodnik po analizie wartości granicznych omawia to w całości.

Zalety i ograniczenia

Największym ryzykiem jest błędne założenie. Jeśli kod ma ukrytą regułę dla jednej konkretnej wartości, wybrany test może po prostu jej nie osiągnąć. Testy eksploracyjne i pokrycie kodu pomagają znaleźć to, czego pominęły partycje.

Typowe błędy

• Zapominanie nieprawidłowych partycji. Testowanie tylko szczęśliwych ścieżek pozostawia obsługę błędów bez kontroli.
• Testowanie kilku wartości z jednej partycji. Zwiększa to koszty bez nowych informacji.
• Łączenie kilku nieprawidłowych wartości w jednym teście. Jeden błąd może ukryć inny.
• Pomijanie granic. Same testy partycji często pomijają pojedyncze błędy.
• Odgadywanie zasad. Jeśli wymaganie jest niejasne, zapytaj. Czy do liczby 60 należy zaliczać osoby, które ukończyły 6 i pół roku życia?

Podsumowanie

Partycjonowanie równoważne zastępuje pytanie „ile testów powinienem napisać?” ze znacznie lepszym pytaniem: „Jakie zachowania istnieją i czy opisałem każde z nich?” Aby tego spróbować, weź formularz, który dzisiaj testujesz i wypisz jego partycje na papierze, łącznie z tymi nieprawidłowymi. Następnie dodaj granice. Często będziesz mieć mniej testów, które znajdą więcej błędów.

Najczęstsze pytania

Ucz się dalej