某技术大群...
@所有人 刚刚跟一些同学讨论了一下，为了减少技术分享会的启动压力（比如需要较长时间准备，就导致惰性和阻力），我们干脆化整为零，从明天开始每天最早的晨会前，来一个5分钟快闪分享，轮流分享一个小的技术点...CTO
于是乎，我给大伙分享了一个 "高效体验奶茶口感" 的算法...
以下为部分分享内容及互动...
我：
今日分享tips: 关于测试用例参数生成
在接口测试或是单元测试中，我们常常会遇到参数组合过多的问题。
举个例子，有一个接口，有 5 个参数，每个参数又可以取值 7 个，如果要验证所有参数传入情况的话则需要测试 7*7*7*7*7 = 16807 种情况。
针对这种情况，我们可以使用 Pairwise 方法有效地减少测试用例数量的同时保证测试质量。
什么是 Pairwise？
Pairwise 是一种覆盖参数双因子组合的测试方法。
Pairwise基于如下 2 个假设：每一个维度都是正交的，即每一个维度互相都没有交集；根据数学统计分析，73% 的缺陷（单因子是 35%，双因子是 38%）是由单因子或两个因子相互作用产生的，19% 的缺陷是由 3 个因子相互作用产生的。
因此，Pairwise 基于覆盖所有双因子的交互作用产生的用例集合，是非常具有测试性价比的。
但是 Pairwise 和 "喝奶茶" 又有什么关系...
然而 Pairwise 方法不仅可以用在生成测试用例中，甚至可以用在生活中...
如果想有效体验不同的奶茶配料组合会产生怎样不同的口感（假设奶茶的口感主要由 2 个关键的配料组合而决定），也可以试试参考 Pairwise 给出的答案 [旺柴]
下面给大家展示一个例子：
from allpairspy import AllPairsparameters = [[],[],[],[]]print("PAIRWISE:")for i, pairs in enumerate(AllPairs(parameters)):print("{:2d}: {}".format(i, pairs))
可以看到上述代码中的 parameters 包含了所有奶茶配料的组合（共 5 * 5 * 5 * 4 = 500 种），然而经过 pairwise 优化后，配料组合量减少至了 27 种！：
PAIRWISE:0: ['常规', '正常冰', '标准糖', '奶茶']1: ['+波波', '少冰', '七分糖', '奶茶']..........25: ['+厚芋泥', '热', '标准糖', '果茶']26: ['+厚芋泥', '温热', '标准糖', '果汁']
那些来自同事们的声音...
牛逼啊
同事A
你们个个都是人才啊！
同事B
这个例子我一下子看懂了。同事C
想 + 啵啵 + 椰果 + 芋圆 + 厚芋泥 （都加） 怎么办 ？[奸笑]同事D
再加一份奶盖，谢谢。同事E
请问现在去喝六个核桃还能望得到各位大佬的项背吗？同事F
六个核桃我不知道，我觉得我要喝脑白金同事G
我的理解他的假设就是只有少部分bug是需要三个以上参数同时特定的取值才能踩到的，
所以就放弃了那部分，专注在一两个上，这样可以大大减少枚举个数。
同事H
这个例子我快速看了下，任意两个输出之间，至少有2项(两个维度值)不同，其他3项/4项就更多。而原本的 5 * 5 * 5 * 4 = 500，其中很多输出之间是仅有一项不同的。所以应该是有统计学理论支撑了某些挑选依据。同事I
你们的分享都这么高端，让后来者很难啊！同事J
......
或许这就是技术夸夸群吧 [旺柴]
