MBT框架的實現(xiàn)需要用到2種技術(shù)：參數(shù)組合技術(shù)與代碼生成技術(shù)。
參數(shù)組合技術(shù)：抽象出測試場景的參數(shù)，并對參數(shù)做等價類及邊界值分析后，利用迪卡爾乘積對多類參數(shù)進行組合，并過濾掉不需要組合，這里多半是用例建模時需要考慮。框架需要提供的是組合算法與過濾算法，用戶在使用這些算法的比較易懂、實用。
代碼生成技術(shù)：框架應能執(zhí)行模型代碼，執(zhí)行模型后能生成可執(zhí)行的測試代碼，這有點類似病毒，代碼執(zhí)行后，能產(chǎn)生出與自己等價的代碼。舉例如下：
原始模型代碼：
from MTest import TestCaseBase, Model, Scenario, Action, Assert, Logger @Action(DespFormat="Called with {0}, {1}")
def JustReturnArg1(arg1, arg2):
if arg1 == 1:
return arg2
return arg1 @Model()
class SimpleModel(TestCaseBase): @Scenario(Param={
'p1':[1, 2],
'p2':['a', 'b']
}, Where={'combine':['p1','p2'],'strategy':'add'}) def TestJustReturnSelf(self):
Logger.Step('Call JustReturnSelf and Validate')
p1 = self.Param['p1']
p2 = self.Param['p2']
rsp = JustReturnArg1(p1, p2)
Assert.AreEqual(p1, rsp, 'p1 check')
if __name__ == '__main__':
import sys
from MTestLauncher import MTestLoader
MTestLoader.Run(None, False, "MTestRunConfig.xml", [sys.argv[0]],
"mtest") |
在執(zhí)行后，生成3個測試用例
@Model(TestModule="")
def SimpleModel(TestCaseBase): @Scenario(Param={'p1': 1, 'p2': 'a'})
def TestJustReturnSelf_p1(self): Logger.Step("Call JustReturnSelf and Validate")
rsp1 = JustReturnArg1(self.Param["p1"],
self.Param["p2"])
Assert.AreEqual(self.Param["p1"], rsp1, "p1 check") @Scenario(Param={'p1': 1, 'p2': 'b'})
def TestJustReturnSelf1_p2(self): Logger.Step("Call JustReturnSelf and Validate")
rsp1 = JustReturnArg1(self.Param["p1"],
self.Param["p2"])
Assert.AreEqual(self.Param["p1"], rsp1, "p1 check") @Scenario(Param={'p1': 2, 'p2': 'a'})
def TestJustReturnSelf2_p1(self): Logger.Step("Call JustReturnSelf and Validate")
rsp1 = JustReturnArg1(self.Param["p1"],
self.Param["p2"])
Assert.AreEqual(self.Param["p1"], rsp1, "p1 check") |
以SpecExplore為例：
<!--[if !supportLists]-->1. <!--[endif]-->開發(fā)出建模腳本，通過解析腳本結(jié)合接口定義生成出測試用例。但這樣的偽代碼的開發(fā)成本和使用難道都比較大，沒有語法檢查，幾乎靠經(jīng)驗摸索著使用。
<!--[if !supportLists]-->2. <!--[endif]-->利用對象的屬性值變化作為模型轉(zhuǎn)換的狀態(tài)。對于初學者，來定位一個模型邏輯問題，難度和要求都是很高的。
<!--[if !supportLists]-->3. <!--[endif]-->在執(zhí)行模型時，根據(jù)在腳本中對模型接口定義好的枚舉參數(shù)進行組合并且根據(jù)模型實現(xiàn)確定每一個參數(shù)。
在MTest中，建模與一般的寫測試用例的方式是一致，先進行參數(shù)組合，再執(zhí)行模型，模型通過一個全局屬性獲取參數(shù)或者直接傳給測試用例。為使能生成代碼，在執(zhí)行模型過程需要記住模型的執(zhí)行路徑，攔截住執(zhí)行每個接口函數(shù)調(diào)用的入?yún)⒑推诖妮敵觥Ｆ渲校诖妮敵鍪菑膶涌诘男ｒ炛蝎@取。因此，攔截接口函數(shù)調(diào)用的入?yún)⑴c輸出是關(guān)鍵的技術(shù)。
從語言層面看，要攔截函數(shù)的入?yún)⒑洼敵觯?/p>
<!--[if !supportLists]-->1. <!--[endif]-->Java里有spring可以做些攔截，但創(chuàng)建對象的必須從spring的容器中獲取。即使通過這種攔截能達到上面的效果，將其引入測試，配置和使用會異常復雜。
<!--[if !supportLists]-->2. <!--[endif]-->C#跟Java類似，C++就更不可能了。
只能求助腳本語言了，Python語言的一個特性剛好可以做到這一點：獲取Python對象的屬性或函數(shù)都是通過__getattribute__來做到的，在定義類時覆蓋這個函數(shù)，返回包裝好這個函數(shù)執(zhí)行的代理函數(shù)，就可以攔截函數(shù)的入?yún)ⅰ?zhí)行和給出一個模擬的輸出。以一個例子說明如下：
class A:
def __getattribute__(self, name):
print("Here, can return a delegate for function: %s, not just itself" % name)
return object.__getattribute__(self, name)
def bFun(self):
print('b Called')
A().bFun() |
輸出：
Here, can return a delegate for function: bFun, not just itself
b Called
實際上，在mtest模式執(zhí)行模型時，MTest中對bFun的代理函數(shù)并不會真實的去執(zhí)行bFun，而是直接返會了一個動態(tài)結(jié)果DynamicResult，交給Assert.AreEqual去校驗，而Assert.AreEqual也不會被真正的執(zhí)行，而是僅僅是記住這個動態(tài)結(jié)果的期望值。這就知道了函數(shù)執(zhí)行時的入?yún)⒑洼敵觥Ｒ虼耍灰且玫絼討B(tài)結(jié)果的函數(shù)都應該是能被代理掉的。否則，這個函數(shù)得到將是一個未知的動態(tài)結(jié)果對象。從另外一個角度看，這實際上是對函數(shù)調(diào)用的一次Mock！
另注：MTest里標記為@Action的函數(shù)和所有以Logger和Assert開始的函數(shù)都是能被代理掉的；能生成Python的代碼，引入不同的代碼生成技術(shù)，同樣可以生成Java，C#，Ruby，JS、JMeter性能測試腳本的代碼