变异测试是软件测试中的一种创新方法，它涉及故意在程序源代码中引入小的更改或“变异”。目的是什么?测试测试用例的有效性并确保它们可以捕获最细微的错误。在本文中，我们将使用Python作为我们选择的语言来探索变异测试的工作原理。

什么是突变测试?

变异测试从已经通过所有测试用例的程序开始。然后，我们对源代码进行细微修改，创建所谓的“变异体”。这些变异体是原始程序的略微改动版本。关键思想是针对这些变异体运行现有测试用例。如果测试用例失败，则它已成功“杀死”变异体，表明测试用例有效。如果所有测试用例都通过，则变异体幸存下来，表明测试覆盖率可能存在差距。

示例：用 Python 实现变异测试

让我们考虑一个检查某一年份是否是闰年的简单 Python 函数：

Python

def is_leap_year(year):

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

创造突变体

我们可以创建此函数的几个变体。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.

编写测试用例

接下来我们针对原始函数编写测试用例：

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()

测试突变体

然后我们针对每个突变体运行这些测试用例。如果测试用例对突变体失败，则意味着测试有效。

挑战和最佳实践

· 等效突变体：有时，突变可能不会改变程序的逻辑，从而产生“等效突变体”。检测这些突变体可能具有挑战性。

· 选择突变：选择能够真实代表潜在错误的突变。

· 平衡测试覆盖率：虽然高突变分数是理想的，但达到 100% 可能不切实际。专注于代码的关键部分。

寻找故障插入的宝藏

想象一下软件代码库是一片广阔的土地，人们即将在这里寻宝。在这个场景中，宝藏代表着错误或故障，寻宝的参与者则是测试用例。

设置搜寻(编写代码和插入故障)

在寻宝游戏中，组织者会将宝藏藏在不同的地方，并设置线索或挑战来寻找它们。在软件开发中，编写代码的过程类似于设置这种场景。插入故障(已知错误)类似于将宝藏藏在特定位置。这些故障是故意放置的，以挑战测试用例，就像寻宝游戏中的宝藏挑战参与者一样。

开始搜寻(运行测试用例)

寻宝游戏的参与者利用线索和技能找到隐藏的宝藏。在软件测试中，测试用例充当参与者，使用其定义的参数和条件搜索代码(景观)，以查找和识别隐藏的故障(宝藏)。

发现宝藏(识别故障)

当参与者在寻宝活动中发现宝藏时，这就是成功的时刻。同样，在软件测试中，当测试用例成功识别出故障时，它就证明了其有效性。目标是找到所有隐藏的宝藏(故障)，确保代码经过彻底审查。

评估搜寻(评估测试有效性)

寻宝活动结束后，组织者会评估找到了多少宝藏以及遗漏了哪些宝藏。这项评估有助于他们了解线索的有效性和参与者的技能。在软件测试中，运行测试用例后，开发人员会分析检测到了哪些故障以及遗漏了哪些故障。此分析有助于评估测试套件的有效性。

完善搜寻(改进测试用例)

根据寻宝活动的结果，组织者可能会改进线索或更改未来寻宝活动的宝藏位置，以使其更具挑战性和吸引力。在软件测试中，开发人员会根据故障插入的结果改进他们的测试用例。这可能涉及添加新测试、删除冗余测试或修改现有测试以涵盖更多场景。

故障注入的有效性

这种方法在软件测试中的有效性，特别是在优化起始测试用例集时，取决于以下几个因素：

· 识别冗余测试的有效性：如果一组测试用例始终检测到所有插入的故障，则可能表明某些测试用例重叠或冗余。在这种情况下，可以通过删除或合并测试来简化测试套件，而不会损害检测故障的能力。

· 故障分布假设：如果假设插入的故障代表代码中潜在的“野生”故障，则假设插入的故障和实际故障的分布相同。这种假设需要验证。如果插入的故障不能准确代表软件中自然发生的故障类型，则测试用例在现实世界中的有效性可能会被高估。

· 检测未见故障的局限性：即使检测到所有插入的故障，也不能保证测试用例会捕获所有可能的故障。可能存在插入的故障未代表的独特或不可预见的故障。

· 减少测试用例的潜力：一旦检测到所有插入的故障，这可能表明测试套件是稳健的。但是，减少测试用例的数量应谨慎进行。与直接删除相比，根据测试用例的有效性和关键性对其进行优先排序和分类可能更为谨慎。

· 持续评估和调整：测试用例集不应保持静态。随着软件的发展，测试用例也应随之发展。寻宝方法可以是一个持续的过程，定期插入新的故障以确保测试套件对不断发展的代码库保持有效。

· 过度拟合的风险：测试用例可能会过于针对插入的故障或过度拟合，从而可能遗漏其他类型的故障。确保插入的故障类型的多样性至关重要。

这种软件测试中的故障检测方法可以深入了解测试套件的有效性并帮助确定需要优化的领域。但是，它应该作为更广泛的测试策略的一部分使用，该策略包括多种测试方法，以确保全面覆盖。仅基于此方法减少测试用例数量应谨慎处理，以免无意中降低测试套件检测各种潜在故障的能力。

Python 中的突变测试工具

Python 中的突变测试由几种工具实现，这些工具旨在自动创建突变体并针对这些突变体评估测试用例。以下是三种可用于 Python 突变测试的工具的概述：

1. MutPy

MutPy 是一款流行的开源工具，用于在 Python 项目中执行突变测试。它以易用性和与现有 Python 测试框架(如单元测试和 pytest)集成而闻名。

MutPy 的主要特点：

· 自动突变生成： MutPy 通过对 Python 字节码进行微小更改来自动生成突变，与源代码修改相比，这是一种更有效的引入突变的方法。

· 支持常见的测试框架：它可以与 unittest 和 pytest 等广泛使用的测试框架无缝协作。

· 各种变异运算符： MutPy 带有一系列变异运算符，可模拟常见的编程错误，例如更改算术运算、否定条件和改变返回值。

· 详细报告：对突变体运行测试后，MutPy 会生成详细报告，显示哪些突变体被杀死、哪些幸存下来，帮助开发人员了解其测试用例的有效性。

2. Cosmic Ray

Cosmic Ray 是另一个用于对 Python 代码进行变异测试的工具。它注重稳健性和可扩展性，适合大型项目。

宇宙射线的主要特点：

· 并行执行： Cosmic Ray 支持并行执行测试，这可以显著减少对大型代码库进行变异测试所需的时间。

· 可扩展设计：它具有可扩展的设计，允许添加新的变异运算符。

· 与控制系统集成： Cosmic Ray 可以与版本控制系统集成，以便在测试后将代码恢复到其原始状态。

3. Pester

Pester 是一个鲜为人知的工具，但它提供了一种简单直接的 Python 变异测试方法。

Pester 的主要特点：

· 简单的突变体生成： Pester 通过直接修改 Python 源代码来生成突变体。

· 易于使用：它设计得易于设置和使用，特别适合较小的项目或刚接触突变测试的项目。

选择工具时的注意事项

选择 Python 的突变测试工具时，请考虑以下几点：

· 项目规模：某些工具更适合较大的项目，提供并行执行等功能。

· 与现有测试框架的集成：确保该工具与您正在使用的测试框架很好地集成。

· 报告功能：详细的报告可以帮助您更有效地识别测试套件中的弱点。

· 社区和支持：考虑该工具可用的社区支持和文档。

总结

变异测试是提高软件测试质量的有效方法。通过故意在代码中引入问题并测试现有测试是否可以检测到这些变异，您可以增强测试套件并提高软件的可靠性。我希望软件测试中故障插入的寻宝比喻能够让这个概念更容易理解。我们可以检查我们的测试套件是否有效并且能够识别代码中的潜在问题，就像一个组织良好的寻宝游戏一样，它挑战并测试参与者的技能。