什么是变异测试？
一、变异测试的目的变异测试是一种软件测试技术，用于评估测试用例的有效性。其核心思想是通过在源代码中引入人为的缺陷（称为“变异”），然后运行测试用例，检查这些变异是否被检测到。如果测试用例能够发现这些变异，说明它们有效；否则，测试用例可能需要改进。
二、变异测试的步骤
[*]生成原始程序：首先需要一个正确的程序版本。
[*]创建变异体：通过修改源代码生成多个变异体，每个变异体包含一个小的人为错误。
[*]运行测试用例：对原始程序和所有变异体执行相同的测试用例。
[*]比较结果：如果某个变异体在测试中失败(即被“杀死”),说明测试用例有效；如果通过(即“存活”),则测试用例可能不够充分。
[*]分析结果：根据变异体的存活率评估测试用例的质量。
三、变异测试的举例
假设有一个简单的Python函数，用于计算两个数的和：
def add(a, b):
return a + b生成变异体
我们可以通过修改代码生成多个变异体，例如：
变异体1：将+改为-
def add(a, b):
return a - b变异体2：将+改为*
def add(a, b):
return a * b变异体3：将+改为/
def add(a, b):
return a / b运行测试用例
假设我们有以下测试用例：
def test_add():
assert add(2, 3) == 5
assert add(-1, 1) == 0
assert add(0, 0) == 0比较结果
原始程序：所有测试用例通过。
变异体1：add(2, 3)返回-1，测试失败，变异体被“杀死”。
变异体2：add(2, 3)返回6，测试失败，变异体被“杀死”。
变异体3：add(2, 3)返回0.666...，测试失败，变异体被“杀死”。
在这个例子中，所有变异体都被测试用例发现，说明测试用例有效。
因为测试失败，所以说明之前的用例有效，被测代码有改动(有变异)。在未修改源代码之前，测试用例理论上是可以通过；现在修改代码(有变异)后，按照逻辑，原本的测试用例就通不过了；若还能通过，则说明有极大可能性的测试用例无效，须补充完善。
四、常见的变异类型
基于变异测试，我们对测试用例有效性的定义是： 有效性=发现的变异数量÷注入的变异总数
从原理上讲，代码变异主要分为以下三类：
[*]第一类可以称为等效变异。例如，把a+b变成a-(-b)。这种变异我们不做，因为它不是一个bug。
[*]第二类可以称为实际等效变异。例如，把int类型变成short类型，理论上会有溢出的问题。一般情况下，大家很少用short类型，只要是整数就直接用int类型，但值的范围无论如何都不会超过几十或者几百。比如，变量numberOfDays的值是天数(number of days),这种变异我们也不做。
[*]第三类变异为运算符类的变异。几乎都是bug，很清楚，没有争议。我们主要做的就是这类变异。
变异类型例子算数运算符+改成-，++改成--关系运算符!=改成==，＞改成
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