PICT测试用例设计工具的介绍和使用

一、PICT是什么❓

“PICT工具”是针对“pairwise testing”实现的测试用例设计工具。通过他，我们可以直接将“正交表”转换为测试用例。pairwise testing直译中文是“成对测试”，是一种正交分析的测试技术。

“pairwise testing”能够覆盖因子取值的所有两两组合。在实际对缺陷的统计分析发现，相对于多因子的组合，大部分问题是可以通过因子的两两组合来发现，多个因子组合仅会发现少量的问题，但是多个因子的测试投入却是巨大的。所以来说，两两组合可以更有效的发现缺陷。

二、PICT的安装

1.Windows操作系统

1. 下载地址： http://www.pairwise.org/tools.asp下载pict工具(pict.exe、PICTHelp.htm)

2. 下载成功后，将pict工具解压后放在c:\PICT目录下

2. Mac系统

第一种方式：使用brew安装

1. 终端直接输入：brew install pict

2. 效果如下：

第二种方式：源码编译 (我没有尝试过，读者可以自行尝试)

1. 先克隆到本地：git clone https://github.com/microsoft/pict.git

2. 然后进行编译 ： make

3. cp pict /usr/local/bin

三、PICT的使用

比如，我们要分析的因子表是这样的：

行号

factor A

factor B

factor C

factor D

1

A1

B1

C1

D1

2

A2

B2

C2

D2

3

B3

C3

D3

4

C4

根据上面的因子表，我们现在将以数据按照下面的格式写入一个文件中，文件名为testpict.txt

factor A: A1,A2

factor B: B1,B2,B3

factor C: C1,C2,C3,C4

factor D: D1,D2,D3

格式是这样的：，格式：<因子名> : <value1>, <value2>, ...

1. 每一行是一个因子
2. 因子名称后是英文分号 “:”
   3
   .因素值之间是英文逗号 “,” 隔开每个值

然后在终端调用这个文件pict testpict.txt，如下图：

我们将每一行作为测试用例即可。

通过“覆盖度”的角度来说，我们生成的测试用例肯定会有遗漏的场景。所以我们在实际工作中，在使用pict工具生成测试用例后，往往还需要根据我们的经验来补充测试用例。

例如：

• 是否需要增加因子取值的组合？

• 有哪些地方是容易出现问题的？是否还需要补充一些测试用例？

四、PICT的延伸使用

pict还支持有子模型、约束条件的场景；pict也有一些参数的使用。本文只介绍了基础的常用用法，具体可参照博文：https://www.codenong.com/js75ca33b9b9f8/。感谢各位