CN109240909A - 一种基于注册中心的数据文件验证方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于注册中心的数据文件验证方法，包括以下步骤：步骤一、待测数据集循环执行与现有技术方案一致，循环待测数据集获得单条测试用例进行测试；步骤二、单条测试用例执行时直接获取所有待测字段，并转换为Java对象；步骤三、调用对象属性注值接口，接口再调用注册中心获取对应的加工算法，并将得到的结果注入到Java对象中；步骤四、从数据文件中获取本条测试用例所需要验证的数据组成的数据集。本发明使用注册中心统一管理字段数据加工算法，测试人员在测试中不需要循环被测字段，根据一个个字段手动选择加工算法，测试人员在测试过程中只需要选择好被测字段集，然后调用注册中心赋值即可，简化了测试代码编写过程。

Description

一种基于注册中心的数据文件验证方法
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，具体涉及一种基于注册中心的数据文件验证方法。
背景技术
随着互联网行业的高速发展，互联网已经渗透到生活的方方面面，彻底的改变了我们的生活，影响到了生活的方方面面。互联网业务范围的指数级扩大，业务流程也变得更加复杂，这不仅体现在逻辑的多变上，也体现在业务数据的庞大上，而对于庞大的数据测试，测试人员在测试的过程往往需要编写大量测试用例和投入足够多的人员，对数据进行反复的测试以保证其正确性，针对这种情况自动化测试的运用很好的解决这些问题。
数据文件是一个根据业务方需求从海量数据中搜索和加工后得出的结果文件，其特点在于数量大，字段多；面对这种文件，只有使用自动化测试的方式才能完成测试任务；但一般输入参数，输出结果的自动化测试方式，虽然可以使用，但每个字段的测试，都需要从头到尾的实现一遍，不利于维护。
现有的一般测试方式为输入、输出方式，即输入参数，经过内部加工算法加工后，输出一个结果，通过验证这个结果与期望值是否一致来确认测试是否通过。使用此种方式测试数据文件，需要针对数据文件中的每一个字段单独确定输入、输出及结果对比过程，这样在涉及到字段加工算法变更，或者字段增加的时候，维护成本会很高；而使用本方法的注册中心来管理字段加工算法，可以使得在维护的时候，只需要维护加工算法，维护成本较前种方式大大降低。
如图1和图2所示，现有技术方案的缺点是：1、因每个字段加工过程不一致，一个字段对应一个“单个字段测试过程”，从而导致测试人员在编写测试代码时候要根据实际待测字段选择对应的“单个字段测试过程”，增加代码复杂度；
2、测试中具有多个“单个字段测试过程”，而每个“单个字段测试过程”的执行流程又几乎一致，导致大量冗余代码出现；
3、后期在字段新增及维护的时候，不仅需要维护“单个字段测试过程”，还需要维护“单条用例测试过程”，维护成本较高。
发明内容
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于注册中心的数据文件验证方法，包括以下步骤：
步骤一、待测数据集循环执行与现有技术方案一致，循环待测数据集获得单条测试用例进行测试；
步骤二、单条测试用例执行时直接获取所有待测字段，并转换为Java对象；
步骤三、调用对象属性注值接口，接口再调用注册中心获取对应的加工算法，并将得到的结果注入到Java对象中；
步骤四、从数据文件中获取本条测试用例所需要验证的数据组成的数据集；
步骤五、对比两个数据集，获得测试结果。
作为本发明的进一步技术方案是：在数据加工期间，需要定义好字段集，即执行一次断言所需要断言的字段集合；使用Java类的属性来定义字段集合，字段集定义好后，实际数据只需要从催收文件中直接读取出来，获取到字段集对应的实际数据集；期望数据需要根据场景扫描出的合同号，调用注册中心，由注册中心根据字段集中的字段，自动选择对应的数据加工算法进行加工，最后得到字段集对应的期望数据集。
作为本发明的再进一步技术方案是：得到期望数据集和实际数据集后，对期望数据集进行遍历，对比每一个需要断言的字段所对应的期望值和实际值是否相等。
本发明的有益效果是：1、本发明使用注册中心统一管理字段数据加工算法，测试人员在测试中不需要循环被测字段，根据一个个字段手动选择加工算法，测试人员在测试过程中只需要选择好被测字段集，然后调用注册中心赋值即可，简化了测试代码编写过程；
2、测试人员进行字段新增或维护时候，不需要维护循环部分，不需要维护加工算法选择部分，只需要维护在注册中心注册的加工算法即可，降低了维护难度。
附图说明
图1为本发明现有技术单条例测试过程流程图；
图2为本发明现有技术单个字段测试过程流程图；
图3为本发明的设计方案框图；
图4为本发明的软件架构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图3和图4，本发明实施例中，一种基于注册中心的数据文件验证方法，包括以下步骤：
步骤一、待测数据集循环执行与现有技术方案一致，循环待测数据集获得单条测试用例进行测试；
步骤二、单条测试用例执行时直接获取所有待测字段，并转换为Java对象；
步骤三、调用对象属性注值接口，接口再调用注册中心获取对应的加工算法，并将得到的结果注入到Java对象中；
步骤四、从数据文件中获取本条测试用例所需要验证的数据组成的数据集；
步骤五、对比两个数据集，获得测试结果。
在数据加工期间，需要定义好字段集，即执行一次断言所需要断言的字段集合；使用Java类的属性来定义字段集合，字段集定义好后，实际数据只需要从催收文件中直接读取出来，获取到字段集对应的实际数据集；期望数据需要根据场景扫描出的合同号，调用注册中心，由注册中心根据字段集中的字段，自动选择对应的数据加工算法进行加工，最后得到字段集对应的期望数据集。
得到期望数据集和实际数据集后，对期望数据集进行遍历，对比每一个需要断言的字段所对应的期望值和实际值是否相等。
在本实施例中采用Java类的属性来存储被测字段，然后由注册中心根据字段选择加工算法后给对象属性注值，完成期望数据获取；类似，可使用Java的Map接口实现类来存储被测字段，map的key为字段名，而后由注册中心根据字段名选择算法计算字段值，并且填充到map的value部分。
在本实施例中是针对催收文件进行的基于注册中心的数据验证；催收文件是一种文本文件，每一条数据占一行，每一行是一个Json格式的字符串，虽然在本实施例中是文件，但实际上，所有的数据集合都可以通过类似的本发明技术方案处理；比如，可以通过数据库直接读取数据集合获取实际数据集，也可以通过调用接口获得结果集，只要是能获取一个key-value类型数据集的，都可以通过本发明技术方案处理。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (3)

1.一种基于注册中心的数据文件验证方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、待测数据集循环执行与现有技术方案一致，循环待测数据集获得单条测试用例进行测试；
步骤二、单条测试用例执行时直接获取所有待测字段，并转换为Java对象；
步骤三、调用对象属性注值接口，接口再调用注册中心获取对应的加工算法，并将得到的结果注入到Java对象中；
步骤四、从数据文件中获取本条测试用例所需要验证的数据组成的数据集；
步骤五、对比两个数据集，获得测试结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于注册中心的数据文件验证方法，其特征在于，在数据加工期间，需要定义好字段集，即执行一次断言所需要断言的字段集合；使用Java类的属性来定义字段集合，字段集定义好后，实际数据只需要从催收文件中直接读取出来，获取到字段集对应的实际数据集；期望数据需要根据场景扫描出的合同号，调用注册中心，由注册中心根据字段集中的字段，自动选择对应的数据加工算法进行加工，最后得到字段集对应的期望数据集。
3.根据权利要求1所述的一种基于注册中心的数据文件验证方法，其特征在于，得到期望数据集和实际数据集后，对期望数据集进行遍历，对比每一个需要断言的字段所对应的期望值和实际值是否相等。
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