PICT 项目使用教程
2024-10-09 16:29:43作者:姚月梅Lane
1. 项目介绍
PICT(Pairwise Independent Combinatorial Tool)是由微软开发的一款开源工具,用于生成测试用例和测试配置。PICT 通过生成更有效的测试用例,能够在短时间内覆盖更多的测试场景,从而提高测试效率。PICT 主要用于生成成对独立的组合测试用例,适用于各种需要进行组合测试的场景。
2. 项目快速启动
2.1 安装 PICT
首先,克隆 PICT 项目到本地:
git clone https://github.com/microsoft/pict.git
cd pict
2.2 构建 PICT
2.2.1 在 Windows 上构建
使用 Visual Studio 2022 打开 pict.sln 解决方案文件,并进行构建。
或者,使用命令行进行构建:
_build.cmd
2.2.2 在 Linux/OSX 上构建
使用 CMake 进行构建:
mkdir build
cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..
cmake --build .
2.3 运行 PICT
在构建完成后,可以在命令行中运行 PICT:
./pict <model-file>
其中 <model-file> 是定义测试参数的模型文件。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 测试分区与卷创建
假设我们需要测试分区与卷创建的功能,可以使用 PICT 生成测试用例。首先,创建一个模型文件 partition.txt,内容如下:
Type: Single, Span, Stripe, Mirror, RAID-5
Size: 10, 100, 500, 1000, 5000, 10000, 40000
Format method: Quick, Slow
File system: FAT, FAT32, NTFS
Cluster size: 512, 1024, 2048, 4096, 8192, 16384, 32768, 65536
Compression: On, Off
然后,运行 PICT 生成测试用例:
./pict partition.txt
3.2 最佳实践
- 模型文件设计:确保模型文件中的参数和值覆盖了所有可能的测试场景。
- 测试用例优化:通过 PICT 生成的测试用例可以有效减少测试用例数量,同时保证覆盖率。
- 自动化测试集成:将 PICT 生成的测试用例集成到自动化测试框架中,提高测试效率。
4. 典型生态项目
4.1 自动化测试框架
- Selenium:用于 Web 应用的自动化测试框架,可以与 PICT 结合使用,生成更全面的测试用例。
- JUnit:Java 的单元测试框架,可以与 PICT 结合使用,生成更全面的单元测试用例。
4.2 持续集成工具
- Jenkins:持续集成工具,可以与 PICT 结合使用,自动生成和执行测试用例。
- Travis CI:用于开源项目的持续集成工具,可以与 PICT 结合使用,提高测试覆盖率。
通过以上步骤,您可以快速上手并使用 PICT 进行高效的组合测试。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660