CN111176995B - 一种基于大数据测试用例的测试方法和测试系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种基于大数据测试用例的测试方法，包括：采用预先建立的测试用例模型，对需求用例集合进行模型化转换，生成模型化测试用例集合，所生成的模型化测试用例集合包括测试用例标识、输入、预期输出和通过准则；采用测试程序对待测软件进行自动化测试，测试程序在测试过程中使用模型化测试用例集合作为测试条件。本发明实施例解决了针对于多样化、复杂化的用户需求，大数据测试用例的自动化测试，以及软件测试人员对错误结果的信息获取；减少了人力资源，提高了软件测试效率。

Description

一种基于大数据测试用例的测试方法和测试系统

技术领域

本申请涉及但不限于软件测试技术领域，尤指一种基于大数据测试用例的测试方法和测试系统。

背景技术

从日常生活中家用电器的智能化到高科技领域，甚至其他各个领域都涉及到软件的开发，只要存在有用户、有市场、有需求，就会产生相应的系统、产品、软件。

软件测试是伴随着软件的产生而产生的，早期的用户需求单一，复杂程度低，软件开发并调试后，出现问题较少或对产品主要功能影响不大。然而随着软件和IT行业的大发展和用户需求的多样化、复杂化，对大型化、高复杂度软件实现的功能要求也越来越严厉，软件测试不再等同于软件开发人员的“调试”。软件测试体系的建立和软件测试方法的研究直接地提高了软件/产品的质量。

软件的输入、输出、逻辑算法的复杂度都会随着软件需求的增大和增加，对于软件测试人员来说，要对复杂系统软件进行需求功能的全覆盖不仅费时、费脑，而且容易出错；且无法快速地、准确地对逻辑算法复杂的软件问题进行故障定位。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于大数据测试用例的测试方法和测试系统，以解决针对于多样化、复杂化的用户需求，大数据测试用例的自动化测试，以及软件测试人员对错误结果的信息获取；减少了人力资源，提高了软件测试效率。

本发明实施例提供一种基于大数据测试用例的测试方法，包括：

采用预先建立的测试用例模型，对需求用例集合进行模型化转换，生成模型化测试用例集合，所生成的模型化测试用例集合包括测试用例标识、输入、预期输出和通过准则；

采用测试程序对待测软件进行自动化测试，所述测试程序在测试过程中使用所述模型化测试用例集合作为测试条件。

可选地，如上所述的基于大数据测试用例的测试方法中，所述采用测试程序对待测软件进行自动化测试，包括：

对测试的输入进行接口转换；

调用待测软件，并对测试软件进行测试，得到测试的实际输出；

对测试的实际输出进行接口转换；

将预期输出和转换后的实际输出进行对比。

可选地，如上所述的基于大数据测试用例的测试方法中，所述对测试的输入进行接口转换，包括：

将模型化测试用例集合中的输入转换为待测软件的外部输入。

可选地，如上所述的基于大数据测试用例的测试方法中，所述对测试的实际输出进行接口转换，包括：

将待测软件的实际输出转换为可与模型化测试用例集合中预期输出进行对比的实际输出。

可选地，如上所述的基于大数据测试用例的测试方法中，所述将预期输出和转换后的实际输出进行对比，包括：

根据通过准则对预期输出和转换后的实际输出进行对比；

当对比结果符合通过准则，完成测试；

当对比结果不符合通过准则，对对比结果中的不一致测试信息进行提取，提取的信息包括：不一致测试信息对应的测试标识、测试输入、预期输出、实际输出、通过准则和测试结果。

可选地，如上所述的基于大数据测试用例的测试方法中，还包括：

根据待测软件的功能需求，采用测试用例生成工具生成需求用例集合，所述需求用例集合包括需求输入和需求输出。

可选地，如上所述的基于大数据测试用例的测试方法中，还包括：

根据待测软件和模型化测试用例集合，生成用于测试所述待测软件的测试程序。

本发明实施例提供一种基于大数据测试用例的测试系统，包括：测试设备和待测设备，待测设备包括用于运行待测软件的计算机，测试设备中配置有软件集成开发工具和测试程序；

所述软件集成开发工具，被配置为对待测软件进行编译、连接后，下载到待测设备的计算机中；

所述待测设备中，还被配置为导入模型化测试用例集合，并采用测试程序对待测软件进行自动化测试，所述测试程序在测试过程中使用所述模型化测试用例集合作为测试条件。

本发明实施例提供的基于大数据测试用例的测试方法和测试系统，针对于多样化、复杂化的用户需求，使用需求测试用例生成工具并结合测试用例模型，在软件测试环境中导入大数据测试用例，对待测软件进行自动化测试，并对软件测试结果不一致的测试用例进行信息提取，便于软件测试人员对问题的针对性分析和故障定位。本发明实施例具有以下优点：

a)结合现有资源-需求测试用例生成工具进行大数据测试用例的生成；

b)规范化测试标识、输入、预期输出、通过准则要求；

c)可实现自动化测试；

d)对软件测试的错误结果进行信息提取；

e)通用性强，可应用于其它领域系统多样化、复杂度高的软件测试；

f)减少了测试人员的工作负担，增加了测试效率及正确率，提高了软件/产品的质量。

附图说明

附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。

图1为本发明实施例提供的一种基于大数据测试用例的测试方法的流程图；

图2为图1所示基于大数据测试用例的测试方法的原理图；

图3为本发明实施例中对比预期输出和转换后的实际输出的流程图；

图4为本发明实施例中一种测试用例集转换图的示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。

本发明提供以下几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。

图1为本发明实施例提供的一种基于大数据测试用例的测试方法的流程图，图2为图1所示基于大数据测试用例的测试方法的原理图。本实施例提供的基于大数据测试用例的测试方法可以包括如下步骤：

S110，采用预先建立的测试用例模型，对需求用例集合进行模型化转换，生成模型化测试用例集合，所生成的模型化测试用例集合包括测试用例标识、输入、预期输出和通过准则；

S120，采用测试程序对待测软件进行自动化测试，测试程序在测试过程中使用模型化测试用例集合作为测试条件。

可选地，本发明实施例中采用测试程序对待测软件进行自动化测试的实现方式，可以包括：

a，对测试的输入进行接口转换；该步骤的具体实现方式，可以为：将模型化测试用例集合中的输入转换为待测软件的外部输入。

b，调用待测软件，并对测试软件进行测试，得到测试的实际输出；

c，对测试的实际输出进行接口转换；该步骤的具体实现方式，可以为：将待测软件的实际输出转换为可与模型化测试用例集合中预期输出进行对比的实际输出。

d，将预期输出和转换后的实际输出进行对比。

上述步骤d的具体实现方式，可以包括：

d1，根据通过准则对预期输出和转换后的实际输出进行对比；

d2，当对比结果符合通过准则，完成测试；

d3，当对比结果不符合通过准则，对对比结果中的不一致测试信息进行提取，提取的信息包括：不一致测试信息对应的测试标识、测试输入、预期输出、实际输出、通过准则和测试结果。如图3所示，为本发明实施例中对比预期输出和转换后的实际输出的流程图。

可选地，如图1所示，本发明实施例提供的方法，还可以包括：

S130，根据待测软件和模型化测试用例集合，生成用于测试待测软件的测试程序。

基于本发明实施提供的基于大数据测试用例的测试方法，本发明实施例还提供一种基于大数据测试用例的测试系统，参考图2所示，该测试系统包括：测试设备和待测设备，待测设备包括用于运行待测软件的计算机，测试设备中配置有软件集成开发工具和测试程序；

软件集成开发工具，被配置为对待测软件进行编译、连接后，下载到待测设备的计算机中；

待测设备中，还被配置为导入模型化测试用例集合，并采用测试程序对待测软件进行自动化测试，测试程序在测试过程中使用模型化测试用例集合作为测试条件。

本发明实施例提供一种基于大数据测试用例的自动化测试方法。针对于多样化、复杂化的用户需求，使用需求测试用例生成工具并结合测试用例模型，在软件测试环境中导入大数据测试用例，对待测软件进行自动化测试，并对软件测试结果不一致的测试用例进行信息提取，便于软件测试人员对问题的针对性分析和故障定位。同时，既减少了人力资源，又提高了软件测试效率，确保了软件/产品的质量。

本发明首次提供了一种基于大数据测试用例的自动化测试方法，该测试方法具有如下特点：

a)基于多样化、复杂化的用户需求；

b)效地结合了现有资源-需求测试用例生成工具进行大数据测试用例的生成；

c)建立测试用例模型，规范化测试标识、输入、预期输出、通过准则要求；

d)建立软件测试程序，实现自动化测试；

e)对软件测试的错误结果进行信息提取，便于软件问题的针对性分析和故障定位；

f)减少了人力资源，提高了软件测试效率，确保了软件/产品的质量；

g)该方法通用性强，可应用于其它领域系统多样化、复杂度高的软件测试。

以下通过一个具体实施示例对本发明实施例提供的基于大数据测试用例的测试方法的实施方式进行详细说明。基于大数据测试用例的自动化测试方法原理图见图2所示，具体实施方式如下：

步骤1，通过用例生成工具T-Vec编写需求表达式，即软件测试用例的设计，通过转换模型进入T-Vec VGS模块中，编译自动生成软件功能需求的条件文件.map，获取并导出大数据的测试用例集合；软件测试人员可根据需求人工的修改、增加、删除.map中的测试用例，形成待测试的软件测试用例集合；

步骤2，将步骤1中形成的最终版软件测试用例集合按照用例模型进行转换，转换成用例标准格式，对每个测试用例的输入、输出、通过准则进行转换。如图4所示，为本发明实施例中一种测试用例集转换图的示意图，示意出上述步骤1和步骤2的测试用例转换方式；

步骤3，通过建立软件测试程序对步骤2中生成的软件测试用例集进行自动化测试，包括：测试输入的接口转换、待测软件的调用，测试输出的接口转换、预期输出和实际输出的比对、测试结果不一致的信息提取，软件测试程序的伪代码内容如下：

步骤4，步骤3中测试输入的接口转换是将软件测试用例集中的输入转换为系统软件的外部输入；测试输出的接口转换是将系统软件的输出转换为可与软件测试用例集中预期输出进行对比的实际数据；输出比对功能是对系统软件实际运行结果与软件测试用例集中的预期输出进行对比，如无差异性则表示测试通过；如存在差异性则对结果不一致的测试用例进行信息提取，包括：测试标识、测试输入、预期输出、实际输出、通过准则和测试结果。图3为输出比对功能的流程图；

步骤5，在搭建的软件测试环境中导入模型化测试用例集，其中搭建的软件测试环境装有软件集成开发环境、软件测试程序等用于软件测试的应用软件；通过对被测系统软件的自动化测试，软件测试人员可直接观察并分析测试结果不一致的测试用例，进行故障定位，既减少了人力资源，又提高了软件测试效率。

虽然本发明所揭露的实施方式如上，但所述的内容仅为便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式及细节上进行任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (5)

1.一种基于大数据测试用例的测试方法，其特征在于，包括：

根据待测软件的功能需求，采用测试用例生成工具生成需求用例集合，所述需求用例集合包括需求输入和需求输出；

采用预先建立的测试用例模型，对需求用例集合进行模型化转换，生成模型化测试用例集合，所生成的模型化测试用例集合中的每条测试用例包括测试用例标识、输入、预期输出和通过准则；每个测试用例标识所对应的测试用例通过本条测试用例的通过准则判断是否通过测试；

采用测试程序对待测软件进行自动化测试，所述测试程序在测试过程中使用所述模型化测试用例集合作为测试条件；所述采用测试程序对待测软件进行自动化测试，包括：

对测试的输入进行接口转换；

调用待测软件，并对测试软件进行测试，得到测试的实际输出；

对测试的实际输出进行接口转换；

将预期输出和转换后的实际输出进行对比；

其中，所述将预期输出和转换后的实际输出进行对比，包括：

根据通过准则对预期输出和转换后的实际输出进行对比；

当对比结果符合通过准则，完成测试；

当对比结果不符合通过准则，对对比结果中的不一致测试信息进行提取，提取的信息包括：不一致测试信息对应的测试标识、测试输入、预期输出、实际输出、通过准则和测试结果；所述提取的信息用于软件测试人员直接地观察并分析测试结果不一致的测试用例，从而进行故障定位。

2.根据权利要求1所述的基于大数据测试用例的测试方法，其特征在于，所述对测试的输入进行接口转换，包括：

将模型化测试用例集合中的输入转换为待测软件的外部输入。

3.根据权利要求1所述的基于大数据测试用例的测试方法，其特征在于，所述对测试的实际输出进行接口转换，包括：

将待测软件的实际输出转换为可与模型化测试用例集合中预期输出进行对比的实际输出。

4.根据权利要求1～3中任一项所述的基于大数据测试用例的测试方法，其特征在于，还包括：

根据待测软件和模型化测试用例集合，生成用于测试所述待测软件的测试程序。

5.一种基于大数据测试用例的测试系统，其特征在于，所述测试系统用于执行如权利要求1～4中任一项所述的基于大数据测试用例的测试方法，所述测试系统包括：测试设备和待测设备，待测设备包括用于运行待测软件的计算机，测试设备中配置有软件集成开发工具和测试程序；

所述软件集成开发工具，被配置为对待测软件进行编译、连接后，下载到待测设备的计算机中；

所述待测设备中，还被配置为导入模型化测试用例集合，并采用测试程序对待测软件进行自动化测试，所述测试程序在测试过程中使用所述模型化测试用例集合作为测试条件。