函数的MC/DC代码覆盖率

news2024/11/18 1:31:34

函数的MC/DC（Modified Condition/Decision Coverage）代码覆盖率是一种软件测试覆盖率指标，它特别关注于在决策（如if-else语句）中条件和决策本身的测试。MC/DC 覆盖率旨在确保每个条件在决策中至少被评估为真和假一次，并且每个决策（即整个if-else语句或switch语句）的每个可能结果至少被触发一次。同时，它还需要确保在条件改变时（即“Modified Condition”），决策的结果也会改变（即“Decision”）。

概念

条件（Condition）：在决策中的布尔表达式，如 x > 10。
决策（Decision）：由条件驱动的分支点，如 if (x > 10) { ... } else { ... }。
MC/DC：确保每个条件都至少被评估为真和假一次，并且每次条件改变时，决策的结果也改变。

计算公式

由于MC/DC是判定覆盖率的一个标准，所以计算MC/DC就是计算满足MC/DC标准的判定覆盖率。

并且在未满足MC/DC标准的判定（Decision）中，可以计算有多少条件的测试对是符合独立影响的：

用途

MC/DC 通常用于满足特定的测试标准或安全标准，特别是在需要高度可靠性的应用中，如航空电子、医疗设备或安全关键系统。

实际效果

通过实现MC/DC覆盖率，您可以确保：

所有的决策路径都被测试到。
所有的条件都被充分评估。
没有逻辑错误（如冗余的条件或始终为真的条件）。

注意事项

MC/DC 是一种复杂的测试覆盖率指标，可能需要设计大量的测试用例来实现。
不是所有的决策都适合或需要MC/DC测试，特别是在简单或非关键性的代码中。
在实践中，达到100%的MC/DC覆盖率可能是困难的，甚至在某些情况下可能是不必要的。

代码示例

有一个简单的决定逻辑函数，用于判断是否给予用户访问权限：

def access_permission(age, is_employee, has_paid):
    if age >= 18 and (is_employee or has_paid):
        return True
    else:
        return False

为了达到MC/DC覆盖率，我们需要确保对age, is_employee, has_paid每个条件分别改变时，都能独立影响决策结果，并且每一对条件的组合也得到测试。

下面是一组测试用例的示例：

test_cases = [
    # MC/DC 覆盖测试用例
    {'age': 17, 'is_employee': False, 'has_paid': True},  # 年龄为假，其他条件不改变决策
    {'age': 18, 'is_employee': False, 'has_paid': False},  # 年龄为真，无付费，决策改变
    {'age': 18, 'is_employee': True, 'has_paid': False},   # 员工身份为真，年龄已满，决策不变
    {'age': 19, 'is_employee': False, 'has_paid': False},  # 年龄为真，无付费，决策改变
    
    # 确保其他组合也被测试
    {'age': 18, 'is_employee': True, 'has_paid': True},
    {'age': 18, 'is_employee': False, 'has_paid': True},
]

for case in test_cases:
    print(f"Test Case: Age={case['age']}, Employee={case['is_employee']}, Paid={case['has_paid']}")
    print(f"Permission: {access_permission(case['age'], case['is_employee'], case['has_paid'])}")
    print()

以下是一些常用的MC/DC工具：

GCC/Gcov: 虽然GCC（GNU Compiler Collection）和其配套的代码覆盖率工具Gcov主要关注于基本的覆盖率指标（如语句、分支覆盖率），但结合额外的工具和脚本，可以用于辅助进行MC/DC分析。这不是直接支持MC/DC的解决方案，但可以作为基础工具。
LLVM/LLVM-Cov: 类似于GCC/Gcov，LLVM是另一套编译器基础设施，它包括了代码覆盖率工具LLVM-Cov。虽然同样主要关注于基本覆盖率，但可以通过定制化脚本和分析来间接支持更复杂的覆盖率需求。
Polarion: Polarion ALM平台提供了一系列的测试和验证工具，包括对MC/DC的支持。虽然Polarion不是完全开源的，但它有广泛的社区版和商业版应用，尤其在航空航天、汽车等行业的软件开发中被广泛应用。
OpenCover: OpenCover是一个.NET平台下的代码覆盖率工具，主要用于.NET应用程序。尽管它主要关注于一般的代码覆盖率统计，但通过巧妙的测试用例设计，也能部分支持或辅助进行MC/DC分析。
GCovr: GCovr是一个基于Gcov的轻量级代码覆盖率报告工具，它可以生成易于阅读的HTML和XML报告。虽然本身不直接提供MC/DC分析，但可以与测试框架结合使用，帮助识别未充分测试的条件。
Cantata: Cantata是一款专为嵌入式软件开发的商用测试工具，提供了对包括MC/DC在内的多种覆盖率标准的支持。虽然它是商业软件，但也提供评估版本，并广泛应用于遵循DO-178C、IEC 61508等标准的项目中。
CppUTest: CppUTest是一个C/C++的单元测试框架，虽然它主要关注于单元测试，但通过精心设计的测试案例，可以辅助实现包括MC/DC在内的高级覆盖率要求。
RapiTest: RapiTest是Rapita Systems提供的一款针对实时嵌入式软件的测试工具套件，特别适用于航空电子、汽车等行业。它直接支持MC/DC和其他形式的覆盖率分析，适合高度安全关键系统的验证。