Pymodel

Pruebas basadas en modelos en Python
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Pymodel Clasificación y resumen

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  • Rating:
  • Licencia:
  • GPL
  • Nombre del editor:
  • Jonathan Jacky
  • Sitio web del editor:
  • http://staff.washington.edu

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Pymodel Descripción

Pruebas de modelos en Python Pymodel es un marco de prueba basado en el modelo de código abierto en la prueba de la unidad Python.in, el programador codifica los casos de prueba y también códigos afirmaciones que compruebe si se pasa cada caso de prueba. En las pruebas basadas en modelos, el programador codifica un "modelo" que genera tantos casos de prueba que desee y también actúa como Oracle que verifica los casos. Se recomienda las pruebas basadas en ellodel donde se necesitan tantos casos de prueba que no es factible para limitarlos a todos a mano. Esta necesidad surge al probar los comportamientos que exhiben la historia-dependencia y el noterminismo, de modo que se deben probar muchas variaciones (valores de datos, intercalamientos, etc.) para cada escenario (o caso de uso). Los ejemplos incluyen protocolos de comunicación, aplicaciones web, sistemas de control y interfaces de usuario. Soporta compatibilidad con simpatías sobre las pruebas en la marcha, que pueden generar pruebas no informativas indefinidamente largas a medida que se ejecuta la ejecución de la prueba. Pymodel puede enfocar los casos de prueba en escenarios de interés por composición, una técnica versátil que combina modelos mediante la sincronización de acciones compartidas y acciones de intercalación no compartidas. Pymodel puede guiar la cobertura de la prueba de acuerdo con las estrategias programables codificadas por el programador.pymodel proporciona tres programas: - PMA.PY PYMODEL Analyzer: Genera una máquina de estado finita (FSM) y calcula las propiedades al explorar un programa modelo, FSM, suite de prueba o un Producto de estos. Use PMA y PMG para visualizar y obtener una vista previa del comportamiento del PMT. Cada ruta a través del gráfico creado por PMA (y dibujado por PMG) es una traza (prueba de prueba) que puede ser generada por PMT, cuando PMA y PMT se invocan con los mismos argumentos. PERSONAL ESTÁ INFORMADORADO POR NMODEL, pero NO es una traducción o re-implementación. Requisitos: · Python


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