CN111382061B - 一种测试方法、装置、介质和电子设备 - Google Patents
一种测试方法、装置、介质和电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111382061B CN111382061B CN201811647621.3A CN201811647621A CN111382061B CN 111382061 B CN111382061 B CN 111382061B CN 201811647621 A CN201811647621 A CN 201811647621A CN 111382061 B CN111382061 B CN 111382061B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- webpage
- page
- difference
- different version
- labeling
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012360 testing method Methods 0.000 title claims abstract description 138
- 238000010998 test method Methods 0.000 title claims description 7
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 74
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 58
- 238000002372 labelling Methods 0.000 claims description 94
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 46
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 16
- 230000009193 crawling Effects 0.000 claims description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 description 23
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 10
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 7
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 5
- 230000009471 action Effects 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 4
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 2
- 238000001545 Page's trend test Methods 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000001364 causal effect Effects 0.000 description 1
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 1
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000002085 persistent effect Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/36—Preventing errors by testing or debugging software
- G06F11/3668—Software testing
- G06F11/3672—Test management
- G06F11/368—Test management for test version control, e.g. updating test cases to a new software version
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Debugging And Monitoring (AREA)
Abstract
本发明实施例提供了一种测试方法、装置和电子设备,其中,所述方法包括:获取不同版本系统进行测试的网页页面组,所述不同版本系统至少包括第一系统和第二系统,所述网页页面组至少包括所述第一系统的第一网页页面和所述第二系统的第二网页页面;通过设定模型对所述网页页面组中的网页页面进行比对,确定对应的差异信息,其中,所述设定模型依据所述不同版本系统对应标注的网页页面训练得到;依据所述差异信息,确定所述不同版本系统的测试结果。能够快速的确定不同版本系统网页的差异,提高测试的效率和准确性。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,特别是涉及一种测试方法和装置,一种存储介质和一种电子设备。
背景技术
基于前端的对比测试中,需要观察不同版本的测试系统的修改所引起的差异,如测试系统A、B因系统代码改动引起的差异等。
针对这种对比测试采用以下两种方式进行测试:一种方式是确定固定的几十个场景对应的页面,人工用浏览器查看两个不同版本系统对应页面并进行对比,这种方式虽然可以发现问题,但细致程度取决于测试人员的专注程度,而效率较低,通常一个测试人员完成一次页面的测试要半个工作日;另一种方式是使用相对简单的自动化回归测试的方式,此种方式是抓取页面的HTML(HyperText Markup Language,超文本标记语言)源码,进行基于源码字符的比对,但是由于HTML源码跟页面展示效果相差较大,且HTML源码的差异不一定影响页面的展现效果,因此误报率较高。
因此,本领域技术人员亟需解决的一个技术问题是,提出一种测试方法以提高测试准确性和效率。
发明内容
本发明实施例提供一种测试方法,以提高测试准确性和效率。
相应的,本发明实施例还提供了一种测试装置、一种存储介质和一种电子设备,用以保证上述方法的实现及应用。
为了解决上述问题,本发明实施例公开了一种测试方法,包括:获取不同版本系统进行测试的网页页面组,所述不同版本系统至少包括第一系统和第二系统,所述网页页面组至少包括所述第一系统的第一网页页面和所述第二系统的第二网页页面;通过设定模型对所述网页页面组中的网页页面进行比对,确定对应的差异信息,其中,所述设定模型依据所述不同版本系统对应标注的网页页面训练得到;依据所述差异信息,确定所述不同版本系统的测试结果。
可选的,所述获取不同版本系统进行测试的网页页面组,包括以下至少一种步骤:通过浏览器分别向不同版本系统发送访问请求,得到对应的第一网页页面和第二网页页面;针对不同版本系统,通过爬虫工具分别爬取访问请求对应网页,得到对应的第一网页页面和第二网页页面。
可选的,所述访问请求包括搜索请求,所述网页页面包括搜索结果页面。
可选的,通过设定模型对所述网页页面组中的网页页面进行比对,确定对应的差异信息,包括:将所述网页页面组中第一网页页面和第二网页页面,输入到所述设定模型中;获取所述设定模型输出的两个网页页面的差异信息。
可选的,所述差异信息包括:差异内容对应的坐标和类型。
可选的,所述测试结果包括测试报告;所述依据所述差异信息,确定所述不同版本系统的测试结果,包括:将所述网页页面和对应的差异信息,添加到所述不同版本系统的测试报告中。
可选的,还包括所述设定模型的训练步骤:依据所述不同版本系统的历史网页页面组中网页页面的差异进行标注,得到相应的标注信息;将所述历史网页页面组中第一网页页面和第二网页页面输入到设定模型中,得到两个网页页面的差异信息;依据所述差异信息和标注信息对所述设定模型的参数进行调整。
可选的,所述依据所述不同版本系统的历史网页页面组中网页页面的差异进行标注,包括:针对所述不同版本系统的历史网页页面组,分析对应第一网页页面和第二网页页面的差异内容;标注所述差异内容对应的坐标和类型。
可选的,所述标注所述差异内容对应的坐标和类型,包括:标注所述差异内容对应的类型;标注所述差异内容在所述第一网页页面中的第一坐标信息,以及,标注所述差异内容在所述第二网页页面中的第二坐标信息。
可选的,所述依据所述差异信息和标注信息对所述设定模型的参数进行调整,包括:将所述差异信息和标注信息进行比较,确定比较结果;依据所述比较结果,反向调整所述设定模型的参数。
可选的,所述网页页面包括网页页面的图像。
本发明实施例还公开了一种测试装置,包括:页面获取模块,用于获取不同版本系统进行测试的网页页面组,所述不同版本系统至少包括第一系统和第二系统,所述网页页面组至少包括所述第一系统的第一网页页面和所述第二系统的第二网页页面;模型处理模块,用于通过设定模型对所述网页页面组中的网页页面进行比对,确定对应的差异信息,其中,所述设定模型依据所述不同版本系统对应标注的网页页面训练得到;结果确定模块,用于依据所述差异信息,确定所述不同版本系统的测试结果。
可选的,所述页面获取模块,用于通过浏览器分别向不同版本系统发送访问请求,得到对应的第一网页页面和第二网页页面;和/或,针对不同版本系统,通过爬虫工具分别爬取访问请求对应网页,得到对应的第一网页页面和第二网页页面。
可选的,所述访问请求包括搜索请求,所述网页页面包括搜索结果页面。
可选的,所述模型处理模块,用于将所述网页页面组中第一网页页面和第二网页页面,输入到所述设定模型中;获取所述设定模型输出的两个网页页面的差异信息。
可选的,所述差异信息包括:差异内容对应的坐标和类型。
可选的,所述测试结果包括测试报告;所述结果确定模块,用于将所述网页页面和对应的差异信息,添加到所述不同版本系统的测试报告中。
可选的,还包括训练模块,所述训练模块包括:标注子模块,用于依据所述不同版本系统的历史网页页面组中网页页面的差异进行标注,得到相应的标注信息;处理子模块,用于将所述历史网页页面组中第一网页页面和第二网页页面输入到设定模型中,得到两个网页页面的差异信息;调整子模块,用于依据所述差异信息和标注信息对所述设定模型的参数进行调整。
可选的,所述标注子模块,用于针对所述不同版本系统的历史网页页面组,分析对应第一网页页面和第二网页页面的差异内容;标注所述差异内容对应的坐标和类型。
可选的,所述标注子模块,用于标注所述差异内容对应的类型;标注所述差异内容在所述第一网页页面中的第一坐标信息,以及,标注所述差异内容在所述第二网页页面中的第二坐标信息。
可选的,所述调整子模块,用于将所述差异信息和标注信息进行比较,确定比较结果;依据所述比较结果,反向调整所述设定模型的参数。
可选的,所述网页页面包括网页页面的图像。
本发明实施例还公开了一种可读存储介质,当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时,使得电子设备能够执行如本发明实施例任一所述的测试方法。
本发明实施例还公开了一种电子设备,其特征在于,包括有存储器,以及一个或者一个以上的程序,其中一个或者一个以上程序存储于存储器中,且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令:获取不同版本系统进行测试的网页页面组,所述不同版本系统至少包括第一系统和第二系统,所述网页页面组包括所述第一系统的第一网页页面和所述第二系统的第二网页页面;通过设定模型对所述网页页面组中的网页页面进行比对,确定对应的差异信息,其中,所述设定模型依据所述不同版本系统对应标注的网页页面训练得到;依据所述差异信息,确定所述不同版本系统的测试结果。
可选的,所述获取不同版本系统进行测试的网页页面组,包括以下至少一种步骤:通过浏览器分别向不同版本系统发送访问请求,得到对应的第一网页页面和第二网页页面;针对不同版本系统,通过爬虫工具分别爬取访问请求对应网页,得到对应的第一网页页面和第二网页页面。
可选的,所述访问请求包括搜索请求,所述网页页面包括搜索结果页面。
可选的,通过设定模型对所述网页页面组中的网页页面进行比对,确定对应的差异信息,包括:将所述网页页面组中第一网页页面和第二网页页面,输入到所述设定模型中;获取所述设定模型输出的两个网页页面的差异信息。
可选的,所述差异信息包括:差异内容对应的坐标和类型。
可选的,所述测试结果包括测试报告;所述依据所述差异信息,确定所述不同版本系统的测试结果,包括:将所述网页页面和对应的差异信息,添加到所述不同版本系统的测试报告中。
可选的,还包括用于进行以下所述设定模型的训练操作的指令:依据所述不同版本系统的历史网页页面组中网页页面的差异进行标注,得到相应的标注信息;将所述历史网页页面组中第一网页页面和第二网页页面输入到设定模型中,得到两个网页页面的差异信息;依据所述差异信息和标注信息对所述设定模型的参数进行调整。
可选的,所述依据所述不同版本系统的历史网页页面组中网页页面的差异进行标注,包括:针对所述不同版本系统的历史网页页面组,分析对应第一网页页面和第二网页页面的差异内容;标注所述差异内容对应的坐标和类型。
可选的,所述标注所述差异内容对应的坐标和类型,包括:标注所述差异内容对应的类型;标注所述差异内容在所述第一网页页面中的第一坐标信息,以及,标注所述差异内容在所述第二网页页面中的第二坐标信息。
可选的,所述依据所述差异信息和标注信息对所述设定模型的参数进行调整,包括:将所述差异信息和标注信息进行比较,确定比较结果;依据所述比较结果,反向调整所述设定模型的参数。
可选的,所述网页页面包括网页页面的图像。
本发明实施例包括以下优点:
本发明实施例中,可获取不同版本系统对应网页的网页页面,所述网页页面至少包括所述第一系统的第一网页页面和所述第二系统的第二网页页面,然后可采用设定模型进行两网页面的比对,因此可通过设定模型对所述第一页面和第二页面进行处理,确定所述第一页面和第二页面的差异信息,其中,所述设定模型依据所述不同版本系统对应标注的网页页面训练得到,能够快速的确定不同版本系统网页的差异,从而依据差异信息,确定所述不同版本系统的测试结果,提高测试的效率和准确性。
附图说明
图1是本发明的一种测试方法实施例的步骤流程图;
图2是本发明的一种基于测试的模型训练方法实施例的步骤流程图;
图3是本发明的另一种基于测试的模型训练方法实施例的步骤流程图;
图4是本发明的另一种测试方法实施例的步骤流程图;
图5是本发明的一种测试装置实施例的结构框图;
图6是本发明的另一种测试装置实施例的结构框图;
图7根据一示例性实施例示出的一种用于测试的电子设备的结构框图;
图8是本发明根据另一示例性实施例示出的一种用于测试的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
在系统版本升级、修改等维护过程中,版本的修改可能会引起前端页面的改变,因此可通过前端的对比测试中,确定不同版本的测试系统的修改所引起的差异。其中,两个不同版本的系统至少包括第一系统和第二系统,实际处理中还可能包括其他第三系统、第四系统等,未一一列举,不用理解为是对本发明实施例的限制。其中,不限制新、旧版本系统和第一、第二或更多系统的对应关系;以两个测试系统为例,如第一系统为旧版本系统,第二系统为新版本系统;又如第一系统为新版本系统,第二系统为旧版本系统等,在更多版本系统的场景下,不同版本系统可分别对应第一、第二、第三等系统。
为了提高对比测试的准确性和效率,本发明实施例可维护一个设定模型来进行不同版本系统对应网页页面的比较,从而提高差异比对的准确性和效率。本发明实施例以两个测试系统为例进行论述,若应用在多于两个版本测试系统的场景下,可将各个版本测试系统的网页页面进行比较,得到相应的测试结果。
其中,设定模型可通过机器学习、深度学习等数学模型训练得到,如采用深度卷积网络模型、卷积神经网络模型等训练得到设定模型。所述数学模型是运用数理逻辑方法和数学语言建构的科学或工程模型,数学模型是针对参照某种事物系统的特征或数量依存关系,采用数学语言,概括地或近似地表述出的一种数学结构,这种数学结构是借助于数学符号刻画出来的某种系统的纯关系结构。数学模型可以是一个或一组代数方程、微分方程、差分方程、积分方程或统计学方程及其组合,通过这些方程定量地或定性地描述系统各变量之间的相互关系或因果关系。除了用方程描述的数学模型外,还有用其他数学工具,如代数、几何、拓扑、数理逻辑等描述的模型。数学模型描述的是系统的行为和特征而不是系统的实际结构。
参照图1,示出了本发明的一种测试方法实施例的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤102、获取不同版本系统进行测试的网页页面组。
对于不同版本系统进行测试的过程中,可通过不同版本系统确定进行比对的各组网页页面,其中,该网页页面组至少包括第一系统的第一网页页面和第二系统的第二网页页面,如可通过第一系统确定第一网页页面,通过第二系统确定第二网页页面,若不同版本系统还包括第三系统、第四系统等,则相应该网页页面组中还可包括第三系统的第三网页页面、第四系统的第四网页页面等。其中,网页页面组中的网页页面可通过统一访问请求获取,如可通过访问相同的网页地址,发出相同的请求等,确定不同版本系统对应的一组网页页面。
其中,不同版本系统包括网页前端系统,如nginx。本发明实施例可在代码修改前、后检测确定两个版本对应网页的差异,例如同一个网页,修改代码后换了张广告图,则相应网页页面的内容不同,也就是用户在浏览器中看到的网页展现结果不同。
步骤104、通过设定模型对所述网页页面组中的网页页面进行比对,确定对应的差异信息。
本发明实施例中,所述设定模型依据所述不同版本系统对应标注的网页页面训练得到。将训练设定模型的数据作为样本数据,样本数据包括进行比对的历史网页页面组,该历史网页页面组中标注第一网页页面和第二网页页面的差异,从而可基于标注的历史网页页面组训练设定模型,使得该设定模型可用于识别不同页面的差异。
针对训练得到的设定模型,可以用于页面的对比测试中,可将不同版本系统对应的一组网页页面输入到设定模型中,也就是将第一网页页面和第二网页页面输入到设定模型中进行处理,得到该设定模型输出的两个网页页面的差异信息,该差异信息可指示两个网页页面的不同之处,例如不同的区域等,具体可依据模型训练过程中的标注信息确定。从而通过设定模型可快速的识别出不同网页页面的差异,识别的效率和准确性较高。
本发明实施例中,网页页面可采用图像的形式进行差异识别,从而输入到设定模型中进行训练、处理的网页页面为该网页页面的图像,该图像可通过浏览器截图等方式获取。
步骤106、依据所述差异信息,确定所述不同版本系统的测试结果。
通过设定模型对各组网页页面进行处理,可得到该不同版本系统对应一个或多个网页的差异信息,从而在对比测试的过程中,将这些差异信息写入到该不同版本系统的对比测试的测试报告等测试结果中,得到相应对比测试的测试结果,如对比不同版本系统的网页在哪些区域存在差异等。
综上,可获取不同版本系统对应网页的网页页面,所述网页页面包括第一网页页面和第二网页页面,然后可采用设定模型进行两网页面的比对,因此可通过设定模型对所述第一页面和第二页面进行处理,确定所述第一页面和第二页面的差异信息,其中,所述设定模型依据所述不同版本系统对应标注的网页页面训练得到,能够快速的确定不同版本系统网页的差异,从而依据差异信息,确定所述不同版本系统的测试结果,提高测试的效率和准确性。
在上述实施例的基础上,本实施例还提供了一种基于测试的模型训练方法,能够标注各组历史网页页面的差异,从而基于标注的各组历史网页页面训练设定模型,使得设定模型可识别不同网页页面的差异。
参照图2,示出了本发明的一种基于测试的模型训练方法实施例的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤202,获取不同版本系统对应各历史网页页面组。
所述历史网页页面组包括第一网页页面和第二网页页面,所述历史网页页面组中的网页页面可通过大量访问请求获取,也可将之前设定模型处理的网页页面组作为历史网页页面组,从而不断的更新样本数据。
步骤204,依据所述历史网页页面组中网页页面的差异进行标注,得到相应的标注信息。
对于该历史网页页面组中第一网页页面和第二网页页面,可确定两个页面的差异,如确定两个网页页面显示不同的区域、内容等差异内容,从而基于该差异进行标注,得到该历史网页页面组对应的标注信息。一个可选实施例中,所述依据所述不同版本系统的历史网页页面组中网页页面的差异进行标注,包括:针对所述不同版本系统的历史网页页面组,分析对应第一网页页面和第二网页页面的差异内容;标注所述差异内容对应的坐标和类型。
步骤206,将所述历史网页页面组中第一网页页面和第二网页页面输入到设定模型中,得到两个网页页面的差异信息。
步骤208,依据所述差异信息和标注信息对所述设定模型的参数进行调整。
在完成对史网页页面组的标注后,可进行设定模型的训练。如可通过正向传播和反向传播的方式进行模型训练,则可将历史网页页面组中第一网页页面和第二网页页面输入到设定模型,通过设定模型进行处理,得到该设定模型输出的两个网页页面的差异信息。然后可将该差异信息和标注信息进行比对,从而依据比对结果对设定模型的参数进行调整,从而通过训练提高设定模型识别的准确性。
在上述实施例的基础上,网页前端测试通常是针对网页页面的显示进行测试,从而确定不同网页页面在显示上的差异,因此本发明实施例中网页页面可包括网页页面的图像,如通过截图获取浏览器显示的网页页面等。从而基于网页页面图像识别不同网页页面的差异。则网页页面组包括第一网页页面的第一页面图像和第二网页页面的第二页面图像,从而通过页面图像训练设定模型,该设定模型也可对网页页面的页面图像进行识别,从而确定图像差异也就是网页页面的差异。
本发明实施例中网页页面组中网页页面可基于同一访问请求访问不同版本系统获取,为了便于进行网页页面差异的识别,该访问请求可为搜索请求,从而网页页面为搜索结果页面。下面实施例以搜索请求的搜索结果页面为例进行论述,实际处理中还可为其他访问请求的网页页面,本发明实施例对此不做限制。
参照图3,示出了本发明的另一种基于测试的模型训练方法实施例的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤302,获取不同版本系统对应各历史网页页面组。
其中,所述历史网页页面组包括第一网页页面的第一页面图像和第二网页页面的第二页面图像,针对访问请求的网页为搜索结果页,则所述第一网页页面为第一搜索结果页面,所述第二网页页面为第二搜索结果页面。
其中,可批量抓取历史网页页面组,从而提高数据量,降低误报率,罗达测试覆盖面。
步骤304,针对所述不同版本系统的历史网页页面组,分析对应第一页面图像和第二页面图像的差异内容。
步骤306,标注所述差异内容对应的坐标和类型。
针对该不同版本系统的历史网页页面组,可分析该组历史网页页面中第一网页页面和第二网页页面的差异内容,包括页面中各个部分的位置、显示内容是否存在差别等,如对于第一搜索结果页面和第二搜索结果页面的差异内容分析,可分析各搜索结果显示的位置是否一致,各搜索结果显示的内容是否相同,搜索结果页面中其他部分如广告、相关信息、热点等推荐内容的显示位置是否一致等,从而可以确定出存在差异的内容。其中,设定模型处理过程中,可识别网页页面的不同部分,将对网页页面的各部分分别进行比对,发现不同环境对比的差异。
再针对各差异内容进行标注,可以分别在第一网页页面和第二网页页面中标注该差异内容对应的位置,并标注该差异内容对应的类型。一个可选实施例中,所述标注所述差异内容对应的坐标和类型,包括:标注所述差异内容对应的类型;标注所述差异内容在所述第一网页页面中的第一坐标信息,以及,标注所述差异内容在所述第二网页页面中的第二坐标信息。确定该差异内容对应的类型,如输入框、搜索结果、推荐信息、广告横幅等,然后在第一网页页面的第一页面图像内,标注所述差异内容所在区域的第一坐标信息,并在所述第二网页页面的第二页面图像内,标注所述差异内容所在区域的第二坐标信息。其中,设定模型如神经网络模型的输出数据可包括页面切分成多个部分的组合,组合里包括这部分的截图和位置信息等,不同部分对应不同的类型,输出可为识别到具有差异部分切割后构成的组合。
从而能够预先对设定模型的样本数据进行标注,得到标注差异的训练集,从而能够进行设定模型的训练过程。
本发明实施例中,设定模型可用于识别图像部分区域的差异,从而可采用网页页面图像如结果页图像并进行标注后作为训练的样本数据,其中,标注部分可以人工标注一些,也可以使用实验环境通过修改代码让该环境自带标注来提高训练数据量。
步骤308,将所述历史网页页面组中第一页面图像和第二页面图像输入到设定模型中,得到两个页面图像的差异信息。
步骤310,将所述差异信息和标注信息进行比较,确定比较结果,依据所述比较结果反向调整所述设定模型的参数。
设定模型的训练过程可包括正向传播和反向传播过程,正向传播过程中,可将各个历史网页页面组分别输入到设定模型中进行处理,从而针对每个历史网页页面组,将第一页面图像和第二页面图像输入到设定模型中,得到该历史网页页面组中两个页面图像的差异信息。然后可通过反向传播过程调整该设定模型,也就是采用该差异信息与该历史网页页面组对应的标注信息进行比较,确定类型是否匹配,确定标注的坐标是否匹配等,得到相应的比较结果,然后依据该比较结果反向调整所述设定模型的参数。
从而通过训练过程提高设定模型处理的准确性,直到设定模型处理的输出结果达到准确性要求,可以通过该设定模型进行处理。并且设定模型已处理的各组网页页面也可作为历史数据,标注差异内容,从而用于模型训练。
在上述实施例的基础上,本发明实施例还可基于训练得到的设定模型,进行页面图像的识别,从而对比不同版本系统的网页页面,提高处理效率和准确性。
参照图4,示出了本发明的另一种测试方法实施例的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤402,获取不同版本系统进行测试的网页页面组。
本发明实施例可通过多种方式获取不同版本系统对应的网页页面,如包括以下至少一种方式:通过浏览器分别向不同版本系统发送访问请求,得到对应的第一网页页面和第二网页页面;针对不同版本系统,通过爬虫工具分别爬取访问请求对应网页,得到对应的第一网页页面和第二网页页面。以图像进行识别为例,则网页页面组包括第一网页页面的第一页面图像和第二网页页面的第二页面图像。
一种示例中,可确定访问请求,然后通过浏览器分别向不同版本系统发送该访问请求,向第一系统发送访问请求可获取第一网页页面,然后可通过截图等方式获取对应的第一页面图像,向第二系统发送访问请求可获取第二网页页面,通过截图等方式获取对应的第二页面图像。
另一个示例中,可针对不同版本系统,通过爬虫工具分别爬取访问请求对应网页,如爬取第一系统对应的第一网页页面,然后可通过截图等方式获取对应的第一页面图像,爬取第二系统对应的第二网页页面,通过截图等方式获取对应的第二页面图像。
以搜索为例,可确定相应的搜索词,从而基于搜索词确定搜索请求,再通过浏览器访问该搜索请求得到对应的第一搜索结果页面和第二搜索结果页面,或者通过爬虫爬取得到该搜索请求得到对应的第一搜索结果页面和第二搜索结果页面,然后通过截图等方式获取对应的第一搜索结果页图像和第二搜索结果页图像。
步骤404,将所述网页页面组中第一页面图像和第二页面图像,输入到所述设定模型中。
步骤406,获取所述设定模型输出的两个页面图像的差异信息。
可以将网页页面组中第一页面图像和第二页面图像输入到设定模型中进行识别,通过模型处理可识别出两个页面图像的差异信息,其中基于训练得到的设定模型,可识别网页页面的不同部分,将对网页页面的各部分分别进行比对,发现不同环境对比差异。所述差异信息包括:差异内容对应的坐标和类型。如可识别出两个页面图像中存在差异的差异内容,并确定该差异内容的类型,还可识别出该差异内容在第一页面图像中的第一坐标信息,以及在第二页面图像中的第二坐标信息等差异信息。基于上述训练过程,设定模型如神经网络模型输出的差异信息可包括页面切分成多个部分的组合,组合里包括这部分的截图和位置信息等,不同部分对应不同的类型,输出可为识别到具有差异部分切割后构成的组合。
步骤408,将所述网页页面和对应的差异信息,添加到所述不同版本系统的测试报告中。
通过两个网页页面的页面图像识别出两个页面的差异信息后,可以保留存在差异的页面,因此可将差异信息和这两个网页页面、页面图像等添加到该不同版本系统的测试报告中,得到相应对比测试的测试结果,如对比不同版本系统的网页在哪些区域存在差异等。上述过程可自动执行,将差异信息和这两个网页页面、页面图像等自动添加到测试报告中,提供表格或表格中添加链接等方式呈现,便于基于测试报告查询差异。
本发明实施例通过训练设定模型,能够识别网页页面的不同部分,将对网页页面的各部分分别进行比对,发现不同环境对比差异。符合真实用户和测试人员的检查思路,提高了对测试环境给出页面检查的细致程度,从而降低误报。
从而在一种示例中,可采用爬虫工具分别获取A、B两套不同版本系统的多组搜索结果页图像,然后采用设定模型对搜索结果页图像进行识别的过程中,设定模型可通过切分出的部分组合进行图像识别和位置综合比较,从而输出差异部分的差异信息包括差异内容对应的截图部分、坐标、类型等,然后添加到测试报告中供测试人员参考。
现有的一些页面截图比对方式中,存在较多的误报情况,因此这种方法往往基于整张图像进行比对,因此不能区域页面中合理的变动范围,例如页面上有一个大面积广告每次随机给出,属于合理变动范围,但基于全页面的图像对比就会报警,造成误报。而本发明实施例中设定模型可将页面图像切割成多个部分,通过对切割的部分图像进行比对,从而能够更加准确的进行对比,发现页面的差异部分内容,对于页面的合理变动可通过部分区域比对进行识别,从而减少误报,提高准确性。
本发明实施例中,设定模型可将页面图像切割后进行部分区域图像的比对,因此还可引入黑白名单的机制,从而在训练以及使用过程中,基于黑白名单进行识别,如可忽略掉带有广告标签部分造成的差异,将其权重设置为0等。从而测试人员可通过配置使得设定模型在处理过程中,忽略掉某些类型或者位置部分的图像,从而不会认为这部分是差异内容;或是认为某些类型或者位置的图像为关键信息等,一旦发现差异内容则认为是重点问题,进一步提高测试报告的准确度。
本发明实施例中,针对识别出来的差异内容对应的图像区域,还可通过训练其他神经网络等模型进行进一步识别,从而抽取图像的特征来进一步进行相似程度的对比,提高识别准确程度,例如特征为包含鸟的图片、文字较长、没有“官方网站”标示等等。
需要说明的是,对于方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本发明实施例,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
参照图5,示出了本发明的一种测试装置实施例的结构框图,具体可以包括如下模块:页面获取模块502,模型处理模块504和结果确定模块506,其中,
页面获取模块502,用于获取不同版本系统进行测试的网页页面组,所述不同版本系统至少包括第一系统和第二系统,所述网页页面组至少包括所述第一系统的第一网页页面和所述第二系统的第二网页页面。
模型处理模块504,用于通过设定模型对所述网页页面组中的网页页面进行比对,确定对应的差异信息,其中,所述设定模型依据所述不同版本系统对应标注的网页页面训练得到。
结果确定模块506,用于依据所述差异信息,确定所述不同版本系统的测试结果。
综上,可获取不同版本系统对应网页的网页页面,所述网页页面包括第一网页页面和第二网页页面,然后可采用设定模型进行两网页面的比对,因此可通过设定模型对所述第一页面和第二页面进行处理,确定所述第一页面和第二页面的差异信息,其中,所述设定模型依据所述不同版本系统对应标注的网页页面训练得到,能够快速的确定不同版本系统网页的差异,从而依据差异信息,确定所述不同版本系统的测试结果,提高测试的效率和准确性。
参照图6,示出了本发明的另一种测试装置实施例的结构框图,具体可以包括如下模块:训练模块508、页面获取模块502,模型处理模块504和结果确定模块506,其中,
训练模块508,用于基于标注差异的历史网页页面组训练设定模型。
页面获取模块502,用于获取不同版本系统进行测试的网页页面组,所述不同版本系统至少包括第一系统和第二系统,所述网页页面组至少包括所述第一系统的第一网页页面和所述第二系统的第二网页页面。
模型处理模块504,用于通过设定模型对所述网页页面组中的网页页面进行比对,确定对应的差异信息,其中,所述设定模型依据所述不同版本系统对应标注的网页页面训练得到。
结果确定模块506,用于依据所述差异信息,确定所述不同版本系统的测试结果。
其中:
所述页面获取模块502,用于通过浏览器分别向不同版本系统发送访问请求,得到对应的第一网页页面和第二网页页面;和/或,针对不同版本系统,通过爬虫工具分别爬取访问请求对应网页,得到对应的第一网页页面和第二网页页面。其中,所述访问请求包括搜索请求,所述网页页面包括搜索结果页面。
所述模型处理模块504,用于将所述网页页面组中第一网页页面和第二网页页面,输入到所述设定模型中;获取所述设定模型输出的两个网页页面的差异信息。其中,所述差异信息包括:差异内容对应的坐标和类型。
所述测试结果包括测试报告;所述结果确定模块506,用于将所述网页页面和对应的差异信息,添加所述不同版本系统的测试报告中。
训练模块508,包括:标注子模块5082、处理子模块5084和调整子模块5086,其中:
所述标注子模块5082,用于依据所述不同版本系统的历史网页页面组中网页页面的差异进行标注,得到相应的标注信息;
所述处理子模块5084,用于将所述历史网页页面组中第一网页页面和第二网页页面输入到设定模型中,得到两个网页页面的差异信息;
所述调整子模块5086,用于依据所述差异信息和标注信息对所述设定模型的参数进行调整。
所述标注子模块5082,用于针对所述不同版本系统的历史网页页面组,分析对应第一网页页面和第二网页页面的差异内容;标注所述差异内容对应的坐标和类型。
所述标注子模块5082,用于标注所述差异内容对应的类型;标注所述差异内容在所述第一网页页面中的第一坐标信息,以及,标注所述差异内容在所述第二网页页面中的第二坐标信息。
所述调整子模块5086,用于将所述差异信息和标注信息进行比较,确定比较结果;依据所述比较结果,反向调整所述设定模型的参数。
本发明实施例中,所述网页页面包括网页页面的图像。
本发明实施例通过训练设定模型,能够识别网页页面的不同部分,将对网页页面的各部分分别进行比对,发现不同环境对比差异。符合真实用户和测试人员的检查思路,提高了对测试环境给出页面检查的细致程度,从而降低误报。
从而在一种示例中,可采用爬虫工具分别获取A、B两套不同版本系统的多组搜索结果页图像,然后采用设定模型对搜索结果页图像进行识别的过程中,设定模型可通过切分出的部分组合进行图像识别和位置综合比较,从而输出差异部分的差异信息包括差异内容对应的截图部分、坐标、类型等,然后添加到测试报告中供测试人员参考。
现有的一些页面截图比对方式中,存在较多的误报情况,因此这种方法往往基于整张图像进行比对,因此不能区域页面中合理的变动范围,例如页面上有一个大面积广告每次随机给出,属于合理变动范围,但基于全页面的图像对比就会报警,造成误报。而本发明实施例中设定模型可将页面图像切割成多个部分,通过对切割的部分图像进行比对,从而能够更加准确的进行对比,发现页面的差异部分内容,对于页面的合理变动可通过部分区域比对进行识别,从而减少误报,提高准确性。
本发明实施例中,设定模型可将页面图像切割后进行部分区域图像的比对,因此还可引入黑白名单的机制,从而在训练以及使用过程中,基于黑白名单进行识别,如可忽略掉带有广告标签部分造成的差异,将其权重设置为0等。从而测试人员可通过配置使得设定模型在处理过程中,忽略掉某些类型或者位置部分的图像,从而不会认为这部分是差异内容;或是认为某些类型或者位置的图像为关键信息等,一旦发现差异内容则认为是重点问题,进一步提高测试报告的准确度。
本发明实施例中,针对识别出来的差异内容对应的图像区域,还可通过训练其他神经网络等模型进行进一步识别,从而抽取图像的特征来进一步进行相似程度的对比,提高识别准确程度,例如特征为包含鸟的图片、文字较长、没有“官方网站”标示等等。
对于装置实施例而言,由于其与方法实施例基本相似,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
图7是根据一示例性实施例示出的一种用于测试的电子设备700的结构框图。例如,电子设备700可以是移动电话,计算机,数字广播终端,消息收发设备,游戏控制台,平板设备,医疗设备,健身设备,个人数字助理等。
参照图7,电子设备700可以包括以下一个或多个组件:处理组件702,存储器704,电力组件706,多媒体组件708,音频组件710,输入/输出(I/O)的接口712,传感器组件714,以及通信组件716。
处理组件702通常控制电子设备700的整体操作,诸如与显示,电话呼叫,数据通信,相机操作和记录操作相关联的操作。处理元件702可以包括一个或多个处理器720来执行指令,以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外,处理组件702可以包括一个或多个模块,便于处理组件702和其他组件之间的交互。例如,处理部件702可以包括多媒体模块,以方便多媒体组件708和处理组件702之间的交互。
存储器704被配置为存储各种类型的数据以支持在设备700的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备700上操作的任何应用程序或方法的指令,联系人数据,电话簿数据,消息,图片,视频等。存储器704可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现,如静态随机存取存储器(SRAM),电可擦除可编程只读存储器(EEPROM),可擦除可编程只读存储器(EPROM),可编程只读存储器(PROM),只读存储器(ROM),磁存储器,快闪存储器,磁盘或光盘。
电力组件706为电子设备700的各种组件提供电力。电力组件706可以包括电源管理系统,一个或多个电源,及其他与为电子设备700生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件708包括在所述电子设备700和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中,屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板,屏幕可以被实现为触摸屏,以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界,而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中,多媒体组件708包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备700处于操作模式,如拍摄模式或视频模式时,前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件710被配置为输出和/或输入音频信号。例如,音频组件710包括一个麦克风(MIC),当电子设备700处于操作模式,如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时,麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器704或经由通信组件716发送。在一些实施例中,音频组件710还包括一个扬声器,用于输出音频信号。
I/O接口712为处理组件702和外围接口模块之间提供接口,上述外围接口模块可以是键盘,点击轮,按钮等。这些按钮可包括但不限于:主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件714包括一个或多个传感器,用于为电子设备700提供各个方面的状态评估。例如,传感器组件714可以检测到设备700的打开/关闭状态,组件的相对定位,例如所述组件为电子设备700的显示器和小键盘,传感器组件714还可以检测电子设备700或电子设备700一个组件的位置改变,用户与电子设备700接触的存在或不存在,电子设备700方位或加速/减速和电子设备700的温度变化。传感器组件714可以包括接近传感器,被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件714还可以包括光传感器,如CMOS或CCD图像传感器,用于在成像应用中使用。在一些实施例中,该传感器组件714还可以包括加速度传感器,陀螺仪传感器,磁传感器,压力传感器或温度传感器。
通信组件716被配置为便于电子设备700和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备700可以接入基于通信标准的无线网络,如WiFi,2G或3G,或它们的组合。在一个示例性实施例中,通信部件714经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中,所述通信部件714还包括近场通信(NFC)模块,以促进短程通信。例如,在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术,红外数据协会(IrDA)技术,超宽带(UWB)技术,蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中,电子设备700可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现,用于执行上述方法。
在示例性实施例中,还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质,例如包括指令的存储器704,上述指令可由电子设备700的处理器720执行以完成上述方法。例如,所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
一种非临时性计算机可读存储介质,当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时,使得电子设备能够执行一种测试方法,所述方法包括:获取不同版本系统进行测试的网页页面组,所述不同版本系统至少包括第一系统和第二系统,所述网页页面组至少包括所述第一系统的第一网页页面和所述第二系统的第二网页页面;通过设定模型对所述网页页面组中的网页页面进行比对,确定对应的差异信息,其中,所述设定模型依据所述不同版本系统对应标注的网页页面训练得到;依据所述差异信息,确定所述不同版本系统的测试结果。
可选的,所述获取不同版本系统进行测试的网页页面组,包括以下至少一种步骤:通过浏览器分别向不同版本系统发送访问请求,得到对应的第一网页页面和第二网页页面;针对不同版本系统,通过爬虫工具分别爬取访问请求对应网页,得到对应的第一网页页面和第二网页页面。
可选的,所述访问请求包括搜索请求,所述网页页面包括搜索结果页面。
可选的,通过设定模型对所述网页页面组中的网页页面进行比对,确定对应的差异信息,包括:将所述网页页面组中第一网页页面和第二网页页面,输入到所述设定模型中;获取所述设定模型输出的两个网页页面的差异信息。
可选的,所述差异信息包括:差异内容对应的坐标和类型。
可选的,所述测试结果包括测试报告;所述依据所述差异信息,确定所述不同版本系统的测试结果,包括:将所述网页页面和对应的差异信息,添加到所述不同版本系统的测试报告中。
可选的,还包括所述设定模型的训练步骤:依据所述不同版本系统的历史网页页面组中网页页面的差异进行标注,得到相应的标注信息;将所述历史网页页面组中第一网页页面和第二网页页面输入到设定模型中,得到两个网页页面的差异信息;依据所述差异信息和标注信息对所述设定模型的参数进行调整。
可选的,所述依据所述不同版本系统的历史网页页面组中网页页面的差异进行标注,包括:针对所述不同版本系统的历史网页页面组,分析对应第一网页页面和第二网页页面的差异内容;标注所述差异内容对应的坐标和类型。
可选的,所述标注所述差异内容对应的坐标和类型,包括:标注所述差异内容对应的类型;标注所述差异内容在所述第一网页页面中的第一坐标信息,以及,标注所述差异内容在所述第二网页页面中的第二坐标信息。
可选的,所述依据所述差异信息和标注信息对所述设定模型的参数进行调整,包括:将所述差异信息和标注信息进行比较,确定比较结果;依据所述比较结果,反向调整所述设定模型的参数。
可选的,所述网页页面包括网页页面的图像。
图8是本发明根据另一示例性实施例示出的一种用于测试的电子设备800的结构示意图。该电子设备800可以是服务器,该服务器可因配置或性能不同而产生比较大的差异,可以包括一个或一个以上中央处理器(central processing units,CPU)822(例如,一个或一个以上处理器)和存储器832,一个或一个以上存储应用程序842或数据844的存储介质830(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中,存储器832和存储介质830可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质830的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出),每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地,中央处理器822可以设置为与存储介质830通信,在服务器上执行存储介质830中的一系列指令操作。
服务器还可以包括一个或一个以上电源826,一个或一个以上有线或无线网络接口850,一个或一个以上输入输出接口858,一个或一个以上键盘856,和/或,一个或一个以上操作系统841,例如Windows ServerTM,Mac OS XTM,UnixTM,LinuxTM,FreeBSDTM等等。
一种电子设备,包括有存储器,以及一个或者一个以上的程序,其中一个或者一个以上程序存储于存储器中,且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令:获取不同版本系统进行测试的网页页面组,所述不同版本系统至少包括第一系统和第二系统,所述网页页面组包括所述第一系统的第一网页页面和所述第二系统的第二网页页面;通过设定模型对所述网页页面组中的网页页面进行比对,确定对应的差异信息,其中,所述设定模型依据所述不同版本系统对应标注的网页页面训练得到;依据所述差异信息,确定所述不同版本系统的测试结果。
可选的,所述获取不同版本系统进行测试的网页页面组,包括以下至少一种步骤:通过浏览器分别向不同版本系统发送访问请求,得到对应的第一网页页面和第二网页页面;针对不同版本系统,通过爬虫工具分别爬取访问请求对应网页,得到对应的第一网页页面和第二网页页面。
可选的,所述访问请求包括搜索请求,所述网页页面包括搜索结果页面。
可选的,通过设定模型对所述网页页面组中的网页页面进行比对,确定对应的差异信息,包括:将所述网页页面组中第一网页页面和第二网页页面,输入到所述设定模型中;获取所述设定模型输出的两个网页页面的差异信息。
可选的,所述差异信息包括:差异内容对应的坐标和类型。
可选的,所述测试结果包括测试报告;所述依据所述差异信息,确定所述不同版本系统的测试结果,包括:将所述网页页面和对应的差异信息,添加到所述不同版本系统的测试报告中。
可选的,还包括用于进行以下所述设定模型的训练操作的指令:依据所述不同版本系统的历史网页页面组中网页页面的差异进行标注,得到相应的标注信息;将所述历史网页页面组中第一网页页面和第二网页页面输入到设定模型中,得到两个网页页面的差异信息;依据所述差异信息和标注信息对所述设定模型的参数进行调整。
可选的,所述依据所述不同版本系统的历史网页页面组中网页页面的差异进行标注,包括:针对所述不同版本系统的历史网页页面组,分析对应第一网页页面和第二网页页面的差异内容;标注所述差异内容对应的坐标和类型。
可选的,所述标注所述差异内容对应的坐标和类型,包括:标注所述差异内容对应的类型;标注所述差异内容在所述第一网页页面中的第一坐标信息,以及,标注所述差异内容在所述第二网页页面中的第二坐标信息。
可选的,所述依据所述差异信息和标注信息对所述设定模型的参数进行调整,包括:将所述差异信息和标注信息进行比较,确定比较结果;依据所述比较结果,反向调整所述设定模型的参数。
可选的,所述网页页面包括网页页面的图像。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上,使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后,还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种测试方法、一种测试装置、一种存储介质和一种电子设备,进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (34)
1.一种测试方法,其特征在于,包括:
获取不同版本系统进行测试的网页页面组,所述不同版本系统至少包括第一系统和第二系统,所述网页页面组至少包括所述第一系统的第一网页页面和所述第二系统的第二网页页面;
通过设定模型对所述网页页面组中的网页页面进行比对,确定对应的差异信息,其中,所述设定模型设有黑白名单;所述设定模型依据所述黑白名单和所述不同版本系统对应标注的网页页面训练得到;
依据所述差异信息,确定所述不同版本系统的测试结果;
其中,所述黑白名单包括所述网页页面中的目标部分和非目标部分;所述通过设定模型对所述网页页面组中的网页页面进行比对,包括:所述设定模型先将所述网页页面切割成多个部分,随后基于所述黑白名单分别对所述多个部分进行比对;所述多个部分包括所述目标部分和所述非目标部分。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取不同版本系统进行测试的网页页面组,包括以下至少一种步骤:
通过浏览器分别向不同版本系统发送访问请求,得到对应的第一网页页面和第二网页页面;
针对不同版本系统,通过爬虫工具分别爬取访问请求对应网页,得到对应的第一网页页面和第二网页页面。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述访问请求包括搜索请求,所述网页页面包括搜索结果页面。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,通过设定模型对所述网页页面组中的网页页面进行比对,确定对应的差异信息,包括:
将所述网页页面组中第一网页页面和第二网页页面,输入到所述设定模型中;
获取所述设定模型输出的两个网页页面的差异信息。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述差异信息包括:差异内容对应的坐标和类型。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述测试结果包括测试报告;所述依据所述差异信息,确定所述不同版本系统的测试结果,包括:
将所述网页页面和对应的差异信息,添加到所述不同版本系统的测试报告中。
7.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,还包括所述设定模型的训练步骤:
依据所述不同版本系统的历史网页页面组中网页页面的差异进行标注,得到相应的标注信息;
将所述历史网页页面组中第一网页页面和第二网页页面输入到设定模型中,得到两个网页页面的差异信息;
依据所述差异信息和标注信息对所述设定模型的参数进行调整。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述依据所述不同版本系统的历史网页页面组中网页页面的差异进行标注,包括:
针对所述不同版本系统的历史网页页面组,分析对应第一网页页面和第二网页页面的差异内容;
标注所述差异内容对应的坐标和类型。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述标注所述差异内容对应的坐标和类型,包括:
标注所述差异内容对应的类型;
标注所述差异内容在所述第一网页页面中的第一坐标信息,以及,标注所述差异内容在所述第二网页页面中的第二坐标信息。
10.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述依据所述差异信息和标注信息对所述设定模型的参数进行调整,包括:
将所述差异信息和标注信息进行比较,确定比较结果;
依据所述比较结果,反向调整所述设定模型的参数。
11.根据权利要求1-10任一所述的方法,其特征在于,所述网页页面包括网页页面的图像。
12.一种测试装置,其特征在于,包括:
页面获取模块,用于获取不同版本系统进行测试的网页页面组,所述不同版本系统至少包括第一系统和第二系统,所述网页页面组至少包括所述第一系统的第一网页页面和所述第二系统的第二网页页面;
模型处理模块,用于通过设定模型对所述网页页面组中的网页页面进行比对,确定对应的差异信息,其中,所述设定模型设有黑白名单;所述设定模型依据所述黑白名单和所述不同版本系统对应标注的网页页面训练得到;
结果确定模块,用于依据所述差异信息,确定所述不同版本系统的测试结果;
其中,所述黑白名单包括所述网页页面中的目标部分和非目标部分;所述模型处理模块,包括:所述设定模型先将所述网页页面切割成多个部分,随后基于所述黑白名单分别对所述多个部分进行比对;所述多个部分包括所述目标部分和所述非目标部分。
13.根据权利要求12所述的装置,其特征在于,
所述页面获取模块,用于通过浏览器分别向不同版本系统发送访问请求,得到对应的第一网页页面和第二网页页面;和/或,针对不同版本系统,通过爬虫工具分别爬取访问请求对应网页,得到对应的第一网页页面和第二网页页面。
14.根据权利要求13所述的装置,其特征在于,所述访问请求包括搜索请求,所述网页页面包括搜索结果页面。
15.根据权利要求14所述的装置,其特征在于,
所述模型处理模块,用于将所述网页页面组中第一网页页面和第二网页页面,输入到所述设定模型中;获取所述设定模型输出的两个网页页面的差异信息。
16.根据权利要求15所述的装置,其特征在于,所述差异信息包括:差异内容对应的坐标和类型。
17.根据权利要求12所述的装置,其特征在于,所述测试结果包括测试报告;
所述结果确定模块,用于将所述网页页面和对应的差异信息,添加到所述不同版本系统的测试报告中。
18.根据权利要求14所述的装置,其特征在于,还包括训练模块,所述训练模块包括:
标注子模块,用于依据所述不同版本系统的历史网页页面组中网页页面的差异进行标注,得到相应的标注信息;
处理子模块,用于将所述历史网页页面组中第一网页页面和第二网页页面输入到设定模型中,得到两个网页页面的差异信息;
调整子模块,用于依据所述差异信息和标注信息对所述设定模型的参数进行调整。
19.根据权利要求18所述的装置,其特征在于,
所述标注子模块,用于针对所述不同版本系统的历史网页页面组,分析对应第一网页页面和第二网页页面的差异内容;标注所述差异内容对应的坐标和类型。
20.根据权利要求19所述的装置,其特征在于,
所述标注子模块,用于标注所述差异内容对应的类型;标注所述差异内容在所述第一网页页面中的第一坐标信息,以及,标注所述差异内容在所述第二网页页面中的第二坐标信息。
21.根据权利要求18所述的装置,其特征在于,
所述调整子模块,用于将所述差异信息和标注信息进行比较,确定比较结果;依据所述比较结果,反向调整所述设定模型的参数。
22.根据权利要求12-21任一所述的装置,其特征在于,所述网页页面包括网页页面的图像。
23.一种可读存储介质,其特征在于,当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时,使得电子设备能够执行如方法权利要求1-11任一所述的测试方法。
24.一种电子设备,其特征在于,包括有存储器,以及一个或者一个以上的程序,其中一个或者一个以上程序存储于存储器中,且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令:
获取不同版本系统进行测试的网页页面组,所述不同版本系统至少包括第一系统和第二系统,所述网页页面组包括所述第一系统的第一网页页面和所述第二系统的第二网页页面;
通过设定模型对所述网页页面组中的网页页面进行比对,确定对应的差异信息,其中,所述设定模型设有黑白名单;所述设定模型依据所述黑白名单和所述不同版本系统对应标注的网页页面训练得到;
依据所述差异信息,确定所述不同版本系统的测试结果;
其中,所述黑白名单包括所述网页页面中的目标部分和非目标部分;所述通过设定模型对所述网页页面组中的网页页面进行比对,包括:所述设定模型先将所述网页页面切割成多个部分,随后基于所述黑白名单分别对所述多个部分进行比对;所述多个部分包括所述目标部分和所述非目标部分。
25.根据权利要求24所述的电子设备,其特征在于,所述获取不同版本系统进行测试的网页页面组,包括以下至少一种步骤:
通过浏览器分别向不同版本系统发送访问请求,得到对应的第一网页页面和第二网页页面;
针对不同版本系统,通过爬虫工具分别爬取访问请求对应网页,得到对应的第一网页页面和第二网页页面。
26.根据权利要求25所述的电子设备,其特征在于,所述访问请求包括搜索请求,所述网页页面包括搜索结果页面。
27.根据权利要求26所述的电子设备,其特征在于,通过设定模型对所述网页页面组中的网页页面进行比对,确定对应的差异信息,包括:
将所述网页页面组中第一网页页面和第二网页页面,输入到所述设定模型中;
获取所述设定模型输出的两个网页页面的差异信息。
28.根据权利要求27所述的电子设备,其特征在于,所述差异信息包括:差异内容对应的坐标和类型。
29.根据权利要求24所述的电子设备,其特征在于,所述测试结果包括测试报告;所述依据所述差异信息,确定所述不同版本系统的测试结果,包括:
将所述网页页面和对应的差异信息,添加到所述不同版本系统的测试报告中。
30.根据权利要求26所述的电子设备,其特征在于,还包括用于进行以下所述设定模型的训练操作的指令:
依据所述不同版本系统的历史网页页面组中网页页面的差异进行标注,得到相应的标注信息;
将所述历史网页页面组中第一网页页面和第二网页页面输入到设定模型中,得到两个网页页面的差异信息;
依据所述差异信息和标注信息对所述设定模型的参数进行调整。
31.根据权利要求30所述的电子设备,其特征在于,所述依据所述不同版本系统的历史网页页面组中网页页面的差异进行标注,包括:
针对所述不同版本系统的历史网页页面组,分析对应第一网页页面和第二网页页面的差异内容;
标注所述差异内容对应的坐标和类型。
32.根据权利要求31所述的电子设备,其特征在于,所述标注所述差异内容对应的坐标和类型,包括:
标注所述差异内容对应的类型;
标注所述差异内容在所述第一网页页面中的第一坐标信息,以及,标注所述差异内容在所述第二网页页面中的第二坐标信息。
33.根据权利要求30所述的电子设备,其特征在于,所述依据所述差异信息和标注信息对所述设定模型的参数进行调整,包括:
将所述差异信息和标注信息进行比较,确定比较结果;
依据所述比较结果,反向调整所述设定模型的参数。
34.根据权利要求24-33任一所述的电子设备,其特征在于,所述网页页面包括网页页面的图像。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811647621.3A CN111382061B (zh) | 2018-12-29 | 2018-12-29 | 一种测试方法、装置、介质和电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811647621.3A CN111382061B (zh) | 2018-12-29 | 2018-12-29 | 一种测试方法、装置、介质和电子设备 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111382061A CN111382061A (zh) | 2020-07-07 |
CN111382061B true CN111382061B (zh) | 2024-05-17 |
Family
ID=71216840
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811647621.3A Active CN111382061B (zh) | 2018-12-29 | 2018-12-29 | 一种测试方法、装置、介质和电子设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111382061B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112346970B (zh) * | 2020-10-30 | 2023-06-06 | 长沙市到家悠享网络科技有限公司 | 免安装应用码的测试方法、设备及存储介质 |
CN113342684A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-09-03 | 北京搜狗科技发展有限公司 | 一种网页的测试方法、装置及设备 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101035128A (zh) * | 2007-04-18 | 2007-09-12 | 大连理工大学 | 基于中文标点符号的三重网页文本内容识别及过滤方法 |
CN102932197A (zh) * | 2011-08-11 | 2013-02-13 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种测试方法及测试系统 |
CN103729285A (zh) * | 2012-10-11 | 2014-04-16 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种网页测试方法、设备及系统 |
CN105068918A (zh) * | 2015-06-03 | 2015-11-18 | 中国人民财产保险股份有限公司 | 一种页面测试方法及装置 |
CN106886491A (zh) * | 2017-01-17 | 2017-06-23 | 博彦科技股份有限公司 | 网页兼容性测试方法及装置 |
CN108229526A (zh) * | 2017-06-16 | 2018-06-29 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 网络训练、图像处理方法、装置、存储介质和电子设备 |
CN108509961A (zh) * | 2017-02-27 | 2018-09-07 | 北京旷视科技有限公司 | 图像处理方法和装置 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10146753B2 (en) * | 2016-07-25 | 2018-12-04 | Intuit Inc. | Visual regression testing tool |
-
2018
- 2018-12-29 CN CN201811647621.3A patent/CN111382061B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101035128A (zh) * | 2007-04-18 | 2007-09-12 | 大连理工大学 | 基于中文标点符号的三重网页文本内容识别及过滤方法 |
CN102932197A (zh) * | 2011-08-11 | 2013-02-13 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种测试方法及测试系统 |
CN103729285A (zh) * | 2012-10-11 | 2014-04-16 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种网页测试方法、设备及系统 |
CN105068918A (zh) * | 2015-06-03 | 2015-11-18 | 中国人民财产保险股份有限公司 | 一种页面测试方法及装置 |
CN106886491A (zh) * | 2017-01-17 | 2017-06-23 | 博彦科技股份有限公司 | 网页兼容性测试方法及装置 |
CN108509961A (zh) * | 2017-02-27 | 2018-09-07 | 北京旷视科技有限公司 | 图像处理方法和装置 |
CN108229526A (zh) * | 2017-06-16 | 2018-06-29 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 网络训练、图像处理方法、装置、存储介质和电子设备 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
Webpage cross-browser test from image level;P. Lu Etc.;2017 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME);20170831;全文 * |
基于SVM的金融类钓鱼网页检测方法;张峰;胡向东;林家富;郭智慧;付俊;刘可;;重庆邮电大学学报(自然科学版)(06);全文 * |
融合局部特征和全局特征的图像检索技术研究;刘雪亭;中国优秀硕士论文电子期刊网;20160825;全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111382061A (zh) | 2020-07-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108121736B (zh) | 一种主题词确定模型的建立方法、装置及电子设备 | |
CN109614482B (zh) | 标签的处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN110874145A (zh) | 一种输入方法、装置及电子设备 | |
CN105930536B (zh) | 索引建立方法、页面跳转方法及装置 | |
CN111127053B (zh) | 页面内容推荐方法、装置及电子设备 | |
CN107784034B (zh) | 页面类别识别方法及装置、用于页面类别识别的装置 | |
CN110399548A (zh) | 一种搜索处理方法、装置、电子设备以及存储介质 | |
CN111813932B (zh) | 文本数据的处理方法、分类方法、装置及可读存储介质 | |
CN112445970B (zh) | 一种信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN112711723B (zh) | 一种恶意网址检测方法、装置及电子设备 | |
CN111382061B (zh) | 一种测试方法、装置、介质和电子设备 | |
CN112948704B (zh) | 用于信息推荐的模型训练方法、装置、电子设备以及介质 | |
CN111368161B (zh) | 一种搜索意图的识别方法、意图识别模型训练方法和装置 | |
CN113343028B (zh) | 意图确定模型的训练方法和装置 | |
CN110110046B (zh) | 同名实体推荐方法及装置 | |
CN112784151B (zh) | 一种确定推荐信息的方法及相关装置 | |
CN112416751A (zh) | 接口自动化测试的处理方法、装置及存储介质 | |
CN112199565A (zh) | 数据时效识别方法及装置 | |
CN109842688B (zh) | 一种内容推荐方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN109308151B (zh) | 一种信息处理方法、装置、设备及存储介质 | |
CN111611470A (zh) | 一种数据处理方法、装置和电子设备 | |
CN111382566B (zh) | 一种站点主题的确定方法、装置和电子设备 | |
CN112036507B (zh) | 图像识别模型的训练方法、装置、存储介质和电子设备 | |
CN113342684A (zh) | 一种网页的测试方法、装置及设备 | |
CN110020206B (zh) | 一种搜索结果排序方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
TG01 | Patent term adjustment |