TPT中脚本评估的使用（上）：强大的内置函数库

T P T作为一款功能强大的嵌入式软件测试工具，覆盖MiL、SiL、PiL、HiL、ViL等全阶段的测试过程，将测试执行到测试报告生成的所有步骤实现自动化，大大提高我们做软件测试的效率。TPT之所以在嵌入式测试中如此高效，少不了其脚本评估这个特色功能的支撑，今天就带领大家来了解一下TPT中脚本这个特性。

您将在本文及后续文章了解到的

〄通过TPT脚本对任意时间的信号行为进行检查的方法
〄TPT脚本中对信号进行处理以及读写的方法
〄通过TPT脚本对测试需求、测试报告等内容进行管理的方法
〄TPT脚本与Python标准库、扩展库、MATLAB、以及其它外部软件的交互方案
〄TPT脚本的封装、集成以及团队管理方案

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TPT脚本评估的语法构成

TPT中的脚本由三方面组成，分别是Python基本语法、TPT内置函数以及MATLAB等其它程序的接口。

首先TPT脚本的语法框架是基于Python 2.7的，所以我们可以在TPT中使用Python2.7中的绝大部分语法特性，比如说Python中的选择语句、循环语句等流程控制语法，列表、元组、字典等数据结构，甚至我们还可以使用Python中的函数、类等语法结构。如下图所示，我们使用上述语法，对信号状态进行判断，同时建立了一个对信号图像进行设置的函数。

除了基础的Python语法框架，TPT针对嵌入式软件测试的特点，提供了一套强大的函数库，覆盖到测试的各个层面。从评估区间查找到信号行为检查，从测试需求管理到测试报告设置，我们都可以通过调用一两个函数去完成。

这种用简单几行脚本就完成一个复杂测试步骤的能力，是其它大部分测试软件所没有的。

除了这些特点之外，TPT脚本还提供了与MATLAB等其它工具的交互接口，比如，我们可以使用M语言进行数据处理，这无疑大大提升了工具的使用范畴。
 

02

使用TPT脚本进行信号评估

使用TPT脚本进行信号行为检查的完整流程如下图所示，通过这个流程我们就可以实现对几乎所有测试场景的评估。

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声明评估变量

就和大部分的编程语言一样，编写程序的第一步就是变量的声明，TPT提供了如下表所示的多种变量的声明：

这些评估变量和标准的Python变量有着本质的区别，Python变量都是和时间无关的标量，而这些TPT变量是建立在时间域上的，它们的值随时间变化而变化。

TPT在脚本中之所以做出这样的区别，是为了能让变量更好的表示信号的实际情况。如下图所示，我们首先声明了一个TPT评估变量，然后把一个开关信号赋值给这个评估变量，最后方便我们对信号进行进一步的操作。

同其它的编程语言一样，我们可以把多个值组成列表、矩阵等数据结构，TPT提供了列表、矩阵类型的评估变量的声明，如下图所示：

此图中我们就声明了一个列表形式的评估变量，并给列表中的两个元素赋了开关和光强两个不同类型的信号。通过这样列表形式的评估变量的使用，方便了我们对多个评估变量的声明。假如我们的项目工程中有多个作用类似的信号，我们不妨考虑使用列表形式的评估变量来处理它们，这样可以使评估整洁又便利。

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目标信号获取

我们在声明了TPT评估变量之后，就可以去获取评估中需要用到的信号，比如说待检查信号、参考信号、辅助信号等等。这些信号的获取方式也是十分丰富的，可以从TPT工程以及MATLAB模型中获取，可以从各类文件中加载，也可以从信号运算结果中获取。从TPT工程中直接获取就不用说了，直接输入信号名称就可以了，今天我们来看看后两种方式。

TPT支持用.tptbin 、.mdf、 .mat 、.csv等多种格式对信号进行读写，如下图所示：
 

我们可以用excel或MATLAB中去定义信号，然后再用TPT去读取这些信号，这无疑方便了TPT和各种工具之间的数据交互。

有时候我们想要的信号是原信号数学处理之后的结果，针对这种情况，TPT也内置了多种信号处理的函数，比如说积分、微分、滤波、两信号时域求差等等。通过这些信号处理函数，我们可以轻松的得到各种我们想要的信号。

如下图所示，我们通过deviation()这个函数的调用，得到了一条新的信号，这条信号的值是两个输入信号在时域上的差值。

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筛选时间区间

我们在检查信号行为之前，首先要确定要检查的时间点，这点是很多测试工具的痛点。它们一般让测试工程师直接指定要检查的时间点，但是有时候我们想要检查的时间点是无法直接用数值来给定的，我们很多情况下是要检查某种状况下的信号行为。

TPT在时间区间的筛选上是比较强大的，内置多个时间筛选函数，帮助我们快速的确定一个或多个时间点或时间段。

这些函数中最有亮点的就是regexp（）这个时间匹配函数。这个函数是 Regular Expression这个词组的缩写，看到这里大家应该就明白了，这个函数使用的正是大名鼎鼎的正则表达式。

正则表达式的历史可以追溯到二十世纪五十年代，它被多种系统以及编程语言广泛使用，是上个世纪计算机领域的一项重要成就。我们经常用正则表达式去搜索匹配一些字符串，TPT创新地将这种方法运用在时间匹配上面，大大提高了我们时间筛选的效率。
 

如上图所示，这个正则表达式就匹配了首先信号的值等于3，接着值选择性的等于5，最后等于4这样一段信号，例如34或者354这样的时间区间。可以想到，假如我们想要直接去找这样一段信号是极为困难的，但正则表达式帮助我们轻松的匹配到了，这就是正则表达式的优势所在。

假如您是正则表达式的高手，那么在复杂的时间区间中去找待评估的时间段对您来说是轻而易举，因为TPT中的正则表达式的特性和标准正则表达式的特性几乎相同，下图就是TPT中的正则表达式的元素。

表达式元素

*定义一个表达式满足匹配0-n次

+定义一个表达式满足匹配1-n次

?定义一个表达式满足匹配0-1次

^匹配一个时间段的开始位置

$匹配一个时间段的结束位置

{n,m}至少、至多持续的时间

{n}至少持续的时间

除了regexp（）这个函数外，TPT还内置了其它许多时间匹配的函数，帮助您快速地匹配时间区间。比如说trigger（）函数通过信号上升沿和下降沿去匹配时间区间，Interval（）通过指定时间点去匹配时间区间等等，这些特性您可以在TPT脚本中去感受探索。

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信号行为检查

我们在匹配到了待检测的时间段之后，接着就是对这个时间段的信号行为进行检查，去评判信号的变化是否符合我们的预期，这也决定了被测系统对应部分的功能是否满足我们的需求。

这个环节无疑是测试中很重要的一部分，所以TPT提供了丰富的信号检查函数，帮助我们轻松的评判信号的行为。

这些检查函数可以去评判一个表达式的正确性，也可以去检查一个信号是否处于某个区间，甚至可以帮助我们检查两个信号的相似程度。下面我们就来看几个较为典型的例子。

我们在测试中最简单、最常用的是checkAlways（）和assertAlways（）这两个函数，如下图所示。这两个函数会直接检查待检查表达式的正确性，并根据检查结果决定与之链接的测试用例的通过与否。

还有一个值得一提的是hose（）函数，如下图所示，这个函数可以根据参考信号生成一个误差带，之后检查目标信号是否在误差带范围之类。这个函数的应用场景也是很多的，比如我们在做back-to-back测试的时候，需要将两次的信号进行对比，这时候我们就可以用到这个函数。
 

03

下期预告

在本篇文章中，我们介绍了TPT脚本的语法构成以及使用它进行测试评估的方法。在下篇文章中，我们将介绍其它的扩展部分，其中包括有：使用TPT脚本进行测试需求管理、测试报告管理；TPT脚本与其它库与软件的交互与集成；TPT脚本的封装与管理等等。相信通过下篇的阅读，您能使用TPT轻松地解决测试中的一些相关难点。

PikeTec公司是全球知名的基于模型的嵌入式系统测试工具TPT的软件供应商，总部位于德国柏林，其创始人均在戴姆勒公司拥有十多年的软件测试经验。TPT产品曾被评为2005年戴姆勒最佳创新软件，并在戴姆勒、大众、奥迪、保时捷、通用等汽车整车厂及多家零部件企业（博世、大陆、海拉等）中得到广泛应用，如戴姆勒的多个车型的混合动力汽车的动力总成、电池管理控制器的测试，博世的汽油机和柴油机控制系统测试等。

北汇信息作为PikeTec在中国的独家合作伙伴，致力于帮助中国客户提升嵌入式控制系统的开发效率。目前，TPT已被众多国内知名主机厂和零部件企业认可，在新能源（VCU/BMS/MCU）以及ADAS等领域中被广泛应用。

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