数据驱动测试方法改进

20/22数据驱动测试方法改进第一部分探索数据驱动方法在测试自动化中的应用 2第二部分评估基于数据驱动的测试框架的优势 4第三部分分析数据驱动测试的可扩展性和维护性 6第四部分讨论数据管理和用例创建的策略 9第五部分考察数据驱动方法在不同测试类型的适用性 11第六部分探究数据驱动方法与传统测试方法的集成 14第七部分阐述数据驱动测试的缺陷和局限性 18第八部分提供数据驱动测试方法改进的建议 20

第一部分探索数据驱动方法在测试自动化中的应用关键词关键要点数据驱动测试在自动化中的优势

1.可重用性和维护性：数据驱动测试将测试数据与测试脚本分离，提高了脚本的可重用性和维护性，简化了维护过程，允许轻松更新和扩展测试用例。

2.涵盖性与准确性：通过使用大量测试数据，数据驱动测试可以更全面地覆盖测试场景，提高测试准确性，确保不遗漏重要用例。

3.数据管理与灵活性：数据驱动方法使测试人员能够轻松管理测试数据，并根据特定要求自定义数据，增强了测试的灵活性，使其适应不断变化的应用程序或需求。

实现数据驱动测试的最佳实践

1.数据源准备：选择合适的测试数据源，例如数据库、CSV文件或API，确保数据齐全、准确和相关。

2.数据格式和标准化：采用一致的数据格式和标准化约定，以简化数据处理和避免不一致性，确保测试用例能够有效地处理和分析测试数据。

3.数据参数化和分隔：利用参数化技术将数据与测试脚本分离，允许在测试执行过程中动态替换数据，同时保持脚本逻辑的不变性，提高可扩展性和减少冗余。数据驱动测试方法改进

探索数据驱动方法在测试自动化中的应用

引言

数据驱动测试(DDT)是测试自动化中一种强有力的技术，它利用外部数据源来参数化和驱动测试用例的执行。DDT提供了多种优势，包括提高测试效率、提高测试覆盖率并减少维护工作量。

DDT的优势

提高测试效率：DDT消除了重复输入测试数据的手动过程，这可以大大提高测试执行速度。

提高测试覆盖率：DDT允许使用大量不同的数据值，从而有助于确保对各种输入场景进行彻底的测试。

减少维护工作量：当测试用例的数据输入发生更改时，DDT可以自动更新测试用例，从而最大限度地减少维护工作量。

DDT的实现

DDT可以使用各种技术实现，包括：

*CSV文件：逗号分隔值(CSV)文件是一种常用的数据格式，非常适合DDT。

*Excel表格：Excel电子表格也可以用作DDT的数据源。

*数据库：DDT还可以使用数据库作为其数据源。这种方法对于管理大型和复杂的数据集非常有用。

DDT的最佳实践

在实施DDT时，应遵循一些最佳实践，包括：

*使用结构化数据：数据源应组织良好并遵循一致的格式。

*验证数据：在使用数据驱动测试用例之前，应验证数据是否准确和完整。

*使用异常处理：DDT应处理数据源中可能出现的任何异常或错误。

*记录和报告：DDT应记录和报告所有测试结果，包括通过和失败的测试用例。

DDT的案例研究

为了展示DDT的实际应用，以下是一个案例研究：

一家电子商务网站使用DDT来测试其结帐流程。网站的测试人员创建了一个CSV文件，其中包含不同客户的各种结帐场景。然后，他们使用DDT框架自动执行测试用例，使用CSV文件中的数据来参数化测试。

使用DDT，测试人员能够有效地测试各种结帐场景，包括不同的付款方法、送货地址和优惠券代码。DDT帮助他们提高了测试覆盖率，同时降低了维护工作量。

结论

DDT是测试自动化中一种功能强大的技术，可以提供多种优势。通过遵循最佳实践并使用appropriate工具，测试人员可以有效利用DDT来提高测试效率、提高测试覆盖率并减少维护工作量。第二部分评估基于数据驱动的测试框架的优势关键词关键要点主题名称：数据覆盖率

1.数据驱动测试方法通过从外部数据源导入测试数据，提高代码覆盖率。

2.广泛的数据集能够捕获边角情况和罕见场景，全面覆盖测试空间。

3.数据覆盖率指标量化了测试用例针对代码的覆盖程度，便于评估和改进测试策略。

主题名称：缺陷检测能力

评估基于数据驱动的测试框架的优势

基于数据驱动的测试(DDT)框架为软件测试过程带来了诸多优势。以下是评估DDT框架的优点的关键指标：

1.可维护性和灵活性

DDT框架允许测试数据与测试脚本分离，从而显著提高可维护性。测试数据存储在外部数据源（例如CSV文件或数据库）中，可以轻松修改和更新，而无需更改测试脚本。这使得根据不断变化的需求调整和扩展测试用例变得非常容易。

2.数据覆盖率

DDT框架通过使用多个数据组合创建广泛的测试用例，优化了数据覆盖率。这有助于确保应用程序在各种输入和条件下得到充分测试，从而降低遗漏错误的风险。

3.可追溯性

DDT框架提供清晰的可追溯性，允许测试人员轻松关联测试用例中的输入数据与实际测试结果。这对于故障排除、调试和报告错误至关重要，可以缩短平均修复时间(MTTR)。

4.自动化能力

DDT框架与自动化测试工具无缝集成，实现高效的自动化测试。自动化测试脚本可以读取测试数据并生成定制的测试用例，从而显著减少人工测试工作量，加速测试过程。

5.易于使用和学习

DDT框架通常设计得简单易用，即使是初学者也可以快速上手。通过提供直观的界面和清晰的文档，测试人员可以立即开始使用DDT框架，而无需接受广泛的培训。

定量评估指标

除了这些定性优势外，还可以通过定量指标评估DDT框架的有效性：

*缺陷检测效率：比较使用DDT框架和传统测试方法发现的缺陷数量，衡量其提高缺陷检测能力。

*测试执行时间：量化由于自动化和数据驱动的测试而节省的测试执行时间，以评估效率提升。

*可维护性指标：测量DDT框架中维护和更新测试用例的难易程度，例如代码更改次数和平均修复时间。

*数据覆盖率指标：衡量DDT框架生成的测试用例与目标应用程序输入空间的覆盖程度，例如代码覆盖率和分支覆盖率。

通过评估这些优势和定量指标，组织可以做出明智的决定，确定DDT框架是否适合其特定的软件测试需求。第三部分分析数据驱动测试的可扩展性和维护性关键词关键要点数据驱动测试的可扩展性

1.模块化设计：将测试数据和测试逻辑分离为独立模块，允许无缝添加或删除数据，从而提高可扩展性。

2.数据参数化：使用参数化技术将测试数据与测试用例分离，使测试用例不受数据变化的影响，增强了可扩展性。

3.数据生成器：利用数据生成器自动创建符合特定条件的大量测试数据，确保测试的全面性和可扩展性。

数据驱动测试的维护性

1.数据版本控制：采用版本控制系统管理测试数据，跟踪变化并轻松还原到以前的版本，提高维护性。

2.数据集中化：将所有测试数据集中存储在一个中央位置，方便访问和维护，避免重复和数据不一致。

3.自动化数据更新：利用自动化工具自动更新测试数据，确保测试数据始终是最新的，降低维护成本。数据驱动测试的可扩展性和维护性分析

可扩展性

*自动化程度高：数据驱动测试通过将测试数据与测试代码分离，实现了高水平的自动化，简化了测试执行并提高了测试覆盖率。

*数据参数化：测试数据可以根据不同的场景和条件进行参数化，允许在不同的环境和配置下执行相同的测试，从而提高了可扩展性。

*并行化执行：数据驱动的测试用例可以并行执行以加快测试过程，从而缩短测试执行时间并提高效率。

*大规模回归测试：数据驱动测试允许通过将测试数据存储在外部文件中来执行大规模回归测试，确保对更改的覆盖率。

维护性

*测试数据分离：将测试数据与测试代码分离简化了维护，因为当数据需要更新时，只需更改外部文件即可，无需修改测试代码。

*易于修改：数据驱动的测试用例易于修改和更新，因为它只需要编辑外部数据文件，并且不需要修改测试代码。

*数据管理：外部数据文件集中存储测试数据，简化了数据管理和维护，并允许轻松添加或删除测试场景。

*版本控制：数据驱动的测试用例可以轻松地进行版本控制，这对于跟踪更改和维护测试用例的历史至关重要。

具体措施

为了提高数据驱动测试的可扩展性和维护性，可以采取以下措施：

*采用数据管理工具：使用数据管理工具来创建、管理和维护外部数据文件，自动化数据存储和更新过程。

*设计灵活的数据结构：设计灵活的数据结构以适应不同的测试场景和条件，确保数据可重用性。

*使用数据参数化技术：充分利用数据参数化技术将测试数据与测试代码分离，提高可扩展性和维护性。

*实施并行化执行：探索自动化工具或框架的功能以支持并行化执行，缩短测试执行时间。

*建立清晰的数据组织：制定明确的数据组织结构以简化数据管理和维护，确保轻松访问和更新。

优点

*节省时间和成本：数据驱动测试减少了测试套件的维护时间和成本，因为测试数据可以轻松更新和再利用。

*提高测试质量：通过将测试数据与测试代码分离，可以提高测试用例的准确性，因为数据错误不会导致代码缺陷。

*支持持续集成：数据驱动测试与持续集成流程高度兼容，因为它允许自动化测试并轻松更新测试数据。

*提高团队协作：数据驱动的测试用例易于共享和维护，促进团队协作和知识共享。

结论

通过分析和采取措施提高数据驱动测试的可扩展性和维护性，团队可以受益于更有效率和准确的测试过程。此外，它支持持续集成、提高团队协作，并可以显着节省时间和成本。第四部分讨论数据管理和用例创建的策略关键词关键要点【数据管理策略】：

1.数据规范化：建立一致的数据格式和结构，确保数据的准确性和可重用性。

2.数据版本控制：对数据集进行版本控制，以便在发生更改时轻松跟踪和还原。

3.数据安全：采取适当的数据安全措施，如加密、访问控制和备份，以保护数据的机密性和完整性。

【用例创建策略】：

数据管理与用例创建策略

在数据驱动测试方法中，有效的数据管理和用例创建至关重要，以确保测试活动的全面性和准确性。

数据管理策略

*数据收集和建模：使用数据收集工具（如爬虫、API集成）从不同来源收集相关数据。然后对数据进行建模，以创建代表真实世界的准确数据模型。

*数据分类和治理：根据测试目的和要求对数据进行分类。实施数据治理策略，以确保数据的完整性、一致性和安全性。

*数据清理和预处理：清理和预处理数据，以删除冗余、错误或不一致的记录。应用数据转换技术（如数据映射、标准化）以确保数据与测试需要兼容。

*数据存储和管理：选择合适的存储解决方案（如关系数据库、大数据平台）来存储和管理测试数据。实现数据备份和恢复策略，以确保数据的可用性和安全性。

用例创建策略

*需求分析和优先级排序：分析业务需求和功能规范，以识别测试用例所需的输入数据。根据风险和影响对用例进行优先级排序，以优化测试覆盖率。

*数据驱动用例设计：使用数据模型设计数据驱动的用例。为每个用例指定输入数据、预期输出和验证策略。

*自动化用例生成：采用自动化用例生成工具从数据模型和测试用例规范中生成测试用例。这可以提高效率并减少手动错误。

*用例审查和优化：专家团队审查测试用例，以确保它们的正确性、有效性和覆盖范围。根据需要调整用例，以提高测试的全面性和准确性。

*用例管理：建立版本控制系统，以管理和跟踪测试用例的变更。实施流程，以定期审查和更新用例，以反映业务需求和系统更改。

具体实践

*场景建模：通过创建描述真实世界场景的数据模型，在测试用例中捕获实际使用情况。

*统计抽样：使用统计方法从数据集中选择代表性样本，以用于测试。

*异常情况生成：利用数据分析技术生成边缘情况和异常数据，以测试系统对不可预见情况的响应。

*用例覆盖分析：使用覆盖工具分析测试用例，以确定其对功能规范的覆盖范围。调整用例，以提高覆盖率并最大化测试的有效性。

*性能测试用例数据：收集和分析真实世界性能数据，以创建数据驱动的性能测试用例。这可以帮助识别瓶颈和优化系统性能。

通过实施这些策略，组织可以强化其数据驱动测试方法，提高覆盖率、准确性和效率，最终增强软件质量和可靠性。第五部分考察数据驱动方法在不同测试类型的适用性关键词关键要点性能测试

1.数据驱动方法可生成大量测试数据，充分覆盖不同性能场景，确保测试的全面性和准确性。

2.通过对数据进行参数化和组合，可以灵活调整测试负载，模拟真实用户行为并评估系统承受力。

3.数据驱动测试工具可以自动执行性能测试，节省时间和人力成本，提高测试效率。

功能测试

1.数据驱动方法可以根据业务场景创建不同输入数据，验证系统功能是否满足预期要求。

2.通过对数据进行边界值和异常值处理，可以发现潜在的缺陷和逻辑错误。

3.数据驱动的测试用例可复用性强，可以随着业务逻辑的变更进行快速更新，确保测试及时性。

用户界面测试

1.数据驱动方法可生成多种测试数据，覆盖不同的用户界面元素和交互场景，确保用户界面设计符合可用性和可用性要求。

2.通过对数据进行数据格式验证和边界值处理，可以发现输入错误和界面展示异常。

3.数据驱动测试工具可以自动化UI测试过程，节省时间和人力成本，提升测试效率。

数据库测试

1.数据驱动方法可生成大量测试数据，执行复杂的多表查询和事务处理操作，验证数据库的完整性和一致性。

2.通过对数据进行参数化和组合，可以模拟不同数据量和并发请求，评估数据库的性能和稳定性。

3.数据驱动测试工具可自动进行数据库测试，提供测试结果的详细报告，便于缺陷分析和修复。

API测试

1.数据驱动方法可生成不同类型的请求数据，覆盖RESTfulAPI的各种操作（如GET、POST、PUT、DELETE）。

2.通过对数据进行边界值和异常值处理，可以发现API响应的错误和异常。

3.数据驱动测试工具可以自动执行API测试，生成可视化的测试报告，提高测试效率和准确性。

安全测试

1.数据驱动方法可生成包含各类敏感数据的测试数据，执行渗透测试和安全漏洞扫描，发现潜在的安全隐患。

2.通过对数据进行注入攻击和模糊测试，可以验证系统的安全防御机制，确保数据安全性。

3.数据驱动测试工具可以自动进行安全测试，提供详细的测试报告和安全建议，增强系统的安全性。考察数据驱动测试方法在不同测试类型的适用性

数据驱动测试(DDT)是一种自动化测试方法，它利用外部数据源来驱动测试用例的执行。这种方法的优势在于提高了测试效率、准确性和可维护性。

不同类型的测试对DDT的适用性各不相同。以下是最常见的测试类型以及DDT在这些类型中的应用：

功能测试：

DDT非常适合功能测试，因为它可以自动执行大量的测试用例，并根据不同的输入数据进行验证。例如，可以创建一组数据来测试不同输入值的函数或应用程序模块。

性能测试：

DDT也可以用于性能测试，因为它可以快速生成大量事务或负载。这有助于确定系统在不同负载条件下的性能瓶颈。通过使用不同大小或类型的数据集，可以评估系统处理不同负载的能力。

回归测试：

DDT可用于回归测试，以验证新功能或变更不会对现有功能产生负面影响。通过使用历史数据或模拟真实世界场景的测试数据，可以检测回归问题，从而提高测试覆盖率和信心。

兼容性测试：

DDT用于兼容性测试，以验证产品在不同的平台、环境或配置下的表现。通过使用特定于每个平台或环境的数据集，可以检测兼容性问题，例如跨浏览器兼容性。

安全性测试：

DDT可用于安全性测试，以验证系统和应用程序是否能够抵御各种攻击和威胁。使用安全测试数据，例如恶意输入、无效参数或未经授权的访问，可以评估系统在各种安全场景中的稳健性。

其他适用性考虑因素：

除了测试类型，还有其他因素会影响DDT的适用性：

*数据源的可访问性：需要确保能够访问用于驱动测试的外部数据源。

*数据质量：测试数据必须准确且全面，以确保测试结果的可靠性。

*数据复杂性：数据集的复杂性会影响测试用例的设计和执行时间。

*自动化程度：DDT的自动化程度会影响其效率和成本效益。

选择合适的DDT框架：

为了成功实施DDT，选择合适的框架很重要。一些流行的DDT框架包括：

*JUnitDataProvider：用于Java测试

*NUnitTheory：用于.NET测试

*RobotFramework：用于多语言测试

*Cucumber：用于行为驱动开发(BDD)

在选择框架时，应考虑其对不同测试类型的支持、自动化功能和与测试环境的兼容性。

结论：

数据驱动测试方法在提高测试效率、准确性和可维护性方面提供了显着的优势。通过考察DDT在不同测试类型中的适用性，组织可以优化其测试策略，并最大化该方法的益处。第六部分探究数据驱动方法与传统测试方法的集成关键词关键要点数据驱动方法与传统测试方法的集成

1.协同效应：通过结合两种方法的优势，可以实现测试覆盖率和测试效率的提升。数据驱动方法提供输入数据的自动生成，减少手工劳动；而传统测试方法提供对业务流程和测试场景的专业理解。

2.灵活性：集成后的方法允许测试人员根据需要灵活地应用不同的测试技术。例如，可以针对特定的测试场景使用数据驱动方法，而对于需要手动交互的测试场景则采用传统方法。

数据驱动方法的自动化提升

1.自动化测试脚本生成：数据驱动方法通过自动化测试脚本生成，提高了测试执行速度和一致性。输入数据、断言和测试步骤都可以在测试数据文件中维护。

2.数据参数化：数据驱动方法允许对测试数据进行参数化，从而能够轻松探索不同的输入组合和边界值。这有助于更全面的测试覆盖率。

大数据测试中的数据管理

1.数据治理：在处理大数据测试时，数据治理至关重要。需要建立清晰的数据管理策略，以确保数据的质量、一致性和安全。

2.数据采样和子集：通常不需要测试所有数据，可以使用数据采样和子集来优化测试性能。需要使用适当的算法从完整数据集中选择代表性子集。

数据驱动方法在持续部署中的应用

1.回归测试自动化：数据驱动方法在持续部署环境中非常适合进行回归测试自动化。它简化了测试脚本维护，确保随着应用程序的变更而快速调整测试。

2.性能测试：数据驱动方法可以用于生成针对不同负载和并发性的性能测试数据。这有助于识别性能瓶颈并优化系统性能。

数据驱动方法的工具支持

1.测试自动化框架：多种测试自动化框架支持数据驱动方法，例如Selenium、Appium和RobotFramework。这些框架提供了集成测试数据并实现数据驱动的测试执行所需的功能。

2.数据管理工具：数据驱动方法需要可靠的数据管理工具来管理和维护测试数据。这些工具可以帮助创建、编辑、导入和导出测试数据。

机器学习在数据驱动测试中的应用

1.测试用例生成：机器学习算法可以用于自动生成测试用例。这些算法可以分析测试数据并识别模式，从而生成针对不同场景的有效测试用例。

2.测试数据优化：机器学习可以优化测试数据，以提高测试覆盖率和有效性。算法可以识别冗余数据和无关数据，并根据测试目标选择最相关的测试数据。探究数据驱动方法与传统测试方法的集成

简介

数据驱动测试(DDT)是一种软件测试方法，它利用数据表或外部数据源来参数化和自动执行测试用例。传统测试方法，如手动和自动化测试，通常依赖于硬编码的数据值。本文探讨了DDT与传统测试方法的集成，分析了它们的互补优势和潜在局限性。

数据驱动测试的优点

*节省时间和成本：DDT消除了手动输入和更新测试数据的时间，大幅提高了测试效率。

*提高测试覆盖率：DDT可通过从数据表中提取多个测试数据组合来扩展测试覆盖率，从而提高测试的全面性。

*增强可维护性：DDT将测试数据与测试逻辑分离，使测试用例更易于维护和更新。

*提高数据准确性：使用外部数据源可以确保测试数据的准确性，减少因数据错误导致的假阳性结果。

*支持自动化：DDT简化了测试自动化，因为测试人员不必再手动生成和管理测试数据。

传统测试方法的优点

*快速验证：在某些情况下，手动或自动化测试可能比DDT更快地验证简单的测试用例。

*易于理解：传统测试用例通常写得更清晰、更容易理解，特别是对于非技术测试人员。

*灵活使用：传统测试方法提供了更大的灵活性，测试人员可以根据需要调整或修改测试数据。

*支持探索性测试：DDT更多地关注结构化数据，而传统测试方法更适合探索性测试，其中测试人员可以根据需要自由调整测试用例。

*成本效益：对于较小的测试项目或具有有限测试数据的情况，DDT的成本和复杂性可能不合理。

集成DDT与传统测试方法

DDT与传统测试方法的集成可以充分利用两者的优势。以下是一些具体的集成方法：

*数据驱动的传统测试用例：将DDT用于参数化和自动执行传统测试用例，从而提高测试覆盖率和效率。

*传统测试用例的数据驱动：使用外部数据源来增强传统测试用例的测试数据，以提高数据准确性和可维护性。

*DDT和探索性测试的混合使用：将DDT用于结构化数据，同时保留探索性测试以验证复杂或不可预测的行为。

*基于角色的测试方法：将DDT与特定角色相关的测试用例结合起来，例如用户、管理员或开发人员。

*多阶段测试方法：将DDT用于初始测试阶段，然后使用传统方法进行更深入的探索和验证。

案例研究：集成DDT和手动测试

一家电子商务公司使用DDT来验证其网站上的购物流程。DDT用于从数据库中提取产品信息和客户数据，以测试不同的购买场景。然而，对于需要用户输入或需要交互的复杂测试用例，手动测试仍然很有价值。通过集成DDT和手动测试，公司能够提高测试覆盖率，同时确保用户界面的可用性和易用性。

结论

数据驱动测试方法与传统测试方法的集成可以带来强大的协同效应，提高软件测试的效率、覆盖率和准确性。通过仔细考虑测试用例的特性和项目要求，测试人员可以有效地结合DDT和传统方法，创建全面且高效的测试策略。第七部分阐述数据驱动测试的缺陷和局限性关键词关键要点【主题一：数据偏差和质量问题

1.数据偏差：数据采集和处理过程中可能存在系统性偏差，影响数据代表性，降低分析结果的准确性。

2.数据质量低下：不完整、不一致或错误的数据会损害数据驱​​动模型的性能，导致错误的结论。

【主题二：数据隐私和安全

数据驱动测试的缺陷和局限性

数据驱动测试是一种自动化的测试方法，它利用外部数据源来驱动测试用例的执行。尽管数据驱动测试有很多优点，但它也有一些缺陷和局限性。

缺陷：

*数据管理复杂：数据驱动测试要求维护大量的测试数据，这可能会非常耗时且容易出错。

*数据依赖性：测试用例严重依赖于数据源的准确性和完整性。任何数据质量问题都可能导致测试失败。

*测试范围有限：数据驱动测试只能验证给定数据集中的输入。它可能会错过基于不同或未预见的输入值而产生的缺陷。

*维护性较差：当测试数据发生变化时，需要手动更新测试用例。这可能是一个耗时的过程，特别是在数据集很大的情况下。

*无法处理动态数据：数据驱动测试无法处理不断变化或动态生成的数据，例如来自Web服务或数据库的实时数据。

局限性：

*不适用于探索性测试：数据驱动测试是基于预定义的数据集，不适用于探索性测试或基于风险的测试，这些测试需要即兴发挥和手工探索。

*无法测试业务逻辑：数据驱动测试主要集中于验证输入和输出，但无法深入测试复杂业务逻辑或用户界面。

*缺乏代码覆盖率：数据驱动测试一般不会提供代码覆盖率信息，这使得很难确定哪些代码路径已被测试。

*数据偏见：如果测试数据不是从真实用户或实时场景中收集的，则数据驱动测试可能会引入数据偏见并错过重要的缺陷。

*成本高昂：创建和维护高质量的测试数据可能非常耗时和昂贵，尤其是在大型复杂系统中。

缓解缺陷和局限性的措施：

*使用数据管理工具或框架来简化数据维护和版本控制。

*严格验证和清理测试数据，以确保准确性和完整性。

*结合其他测试技术，例如探索性测试或基于模型的测试，以补充数据驱动测试的不足。

*根据业务需求和风险优先级来选择测试数据，并定期更新以解决数据偏见。

*探索使用可扩展的测试数据生成框架或方法来动态生成测试数据。

尽管存在缺陷和局限性，但数据驱动测试仍然是提高测试效率和有效性的宝贵工具。通过了解这些限制并采取适当的措施，测试人员可以充分利用数据驱动测试的优点，同时减轻其潜在的缺点。第八部分提供数据驱动测试方法改进的建议关键词关键要点【构建可重用测试数据模型】：

1.定义通用数据结构和模型，可轻