CN112035357B - 智能测试方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及测试领域，公开了一种智能测试方法、装置、设备及存储介质。该方法基于设置的自动识别程序来对测试项目中的配置信息进行读取，以及读取规则库中的设定规则，基于配置信息对设定规则中的参数进行调整、拼接，得到与测试项目匹配的测试执行脚本，基于该测试执行脚本进行测试并分析得到测试报告；这样不仅实现了测试脚本的自动生成，还实现了测试脚本的自动执行，从而提高了测试系统整体的运行效率，同时还根据用户对测试结果的关注情况来自动调整测试脚本的执行，使得测试脚本可以适应性调整，满足不同的测试需求，从而扩展了测试脚本的覆盖度以及测试的精准度。此外，本发明还涉及区块链技术，配置信息和测试脚本可存储于区块链中。

Description

智能测试方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及测试领域，具体涉及一种智能测试方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的发展和普及使用，自动测试已成为了当前制造业和测试流程中的趋势，而目前的传统自动测试系统，还仅是实现半自动化的测试，在每次的测试过程中，用户需要根据被测对象的属性特征，在系统中编写相应的执行脚本和插入模拟数据，然后，再根据实际需要人工出发自动测试的运行。对此，每当有新的模块开发完成后，还需要人工进行补充执行脚本和模拟数据，然后再执行自动测试的设置，可见这样的测试方式，其对应的系统的运行效率、覆盖精准度都大打折扣。

发明内容

本发明的主要目的是为了解决现有的测试流程中需要人为干预触发启动测试，而导致运行效率较低的技术问题。

本发明第一方面提供了一种智能测试方法，所述智能测试方法包括：

在接收到测试触发命令时，调用自动识别程序采集测试项目的配置信息；

根据所述测试项目，从预设规则库中获取设定规则集，并提取所述设定规则集中每个设定规则的参数字段信息；

将所述参数字段信息与所述配置信息进行匹配，得到匹配结果；

根据所述匹配结果，调整所述设定规则中对应的参数字段信息的属性值，并对调整后的设定规则进行拼接，得到测试模拟数据，将所述测试模型数据按照进行组装得到测试执行脚本；

根据测试触发命令执行所述测试执行脚本，对所述测试项目进行测试，得到测试结果；

对所述测试结果进行分析，生成测试报告。

可选地，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述调用自动识别程序采集测试项目的配置信息包括：

获取所述测试项目的源代码；

通过Java反射机制识别所述源代码中的接口的信息、默认请求入参信息和入参字段的特征属性；

将所述默认请求入参信息和入参字段的特征属性按照接口进行分类关联存储，得到配置信息。

可选地，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述根据所述测试项目，从预设规则库中获取设定规则集，并提取所述设定规则集中每个设定规则的参数字段信息包括：

根据所述测试项目确定被测对象信息；

根据所述被测对象信息，查询预设规则库中与其对应的设定规则，形成设定规则集；

以所述设定规则集为分析对象，提取其中每个设定规则中设定的参数字段名称以及对应的属性值，并按照设定规则的类型进行分类组合，生成参数字段信息。

可选地，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述将所述参数字段信息与所述配置信息进行匹配，得到匹配结果包括：

将所述参数信息中的参数字段名称依次与所述配置信息中入参字段进行匹配；

若存在相同，则获取所述参数字段名称所在的设定规则的其他参数字段名称继续匹配；

若匹配全部相同，则读取对应的入参字段的特征属性，结合所述参数字段名称，生成匹配结果。

可选地，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述根据所述匹配结果，调整所述设定规则中对应的参数字段信息的属性值，并对调整后的设定规则进行拼接，得到测试模拟数据，将所述测试模型数据按照进行组装得到测试执行脚本包括：

根据所述匹配结果中的特征属性，对对应的设定规则中对应的参数字段名称的属性值进行替换，得到测试模拟数据，其中所述测试执行脚本包括脚本的请求数据和返回值预期数据；

在所述设定规则集中的所有设定规则处理完成后，将所有的测试模拟数据按照执行顺序进行排序组合，与接口信息、所属规则等信息组合存储，并通过编译处理，得到测试执行脚本。

可选地，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述根据测试触发命令执行所述测试执行脚本，对所述测试项目进行测试，得到测试结果包括：

根据所述测试触发命令设置测试启动程序，其中所述测试启动程序为定时启动或触发式启动；

在所述测试程序被触发后，将所述请求数据以请求指令的形式发送给被测对象，以对所述被测对象进行测试配置；

接收所述被测对象基于所述请求数据执行测试后返回的测试数据，生成测试结果。

可选地，在本发明第一方面的第六种实现方式中，在所述对所述测试结果进行分析，生成测试报告包括：

检测所述测试结果中是否存在标注信息；

若存在，则统计每个设定规则被标注的数量；

计算每个设定规则被标注的百分比，并根据所述百分比和预设的规则重构权重，对所述设定规则集中的设定规则进行分类，根据分类的结果生成测试报告。

本发明第二方面提供了一种智能测试装置，所述智能测试装置包括：

采集模块，用于在接收到测试触发命令时，调用自动识别程序采集测试项目的配置信息；

提取模块，用于根据所述测试项目，从预设规则库中获取设定规则集，并提取所述设定规则集中每个设定规则的参数字段信息；

匹配模块，用于将所述参数字段信息与所述配置信息进行匹配，得到匹配结果；

脚本生成模块，用于根据所述匹配结果，调整所述设定规则中对应的参数字段信息的属性值，并对调整后的设定规则进行拼接，得到测试模拟数据，将所述测试模型数据按照进行组装得到测试执行脚本；

测试模块，用于根据测试触发命令执行所述测试执行脚本，对所述测试项目进行测试，得到测试结果；

分析模块，用于对所述测试结果进行分析，生成测试报告。

可选地，在本发明第二方面的第一种实现方式中，所述采集模块包括：

代码调取单元，用于获取所述测试项目的源代码；

识别单元，用于通过Java反射机制识别所述源代码中的接口的信息、默认请求入参信息和入参字段的特征属性；

配置单元，用于将所述默认请求入参信息和入参字段的特征属性按照接口进行分类关联存储，得到配置信息。

可选地，在本发明第二方面的第二种实现方式中，所述提取模块包括：

确定单元，用于根据所述测试项目确定被测对象信息；

查询单元，用于根据所述被测对象信息，查询预设规则库中与其对应的设定规则，形成设定规则集；

提取单元，用于以所述设定规则集为分析对象，提取其中每个设定规则中设定的参数字段名称以及对应的属性值，并按照设定规则的类型进行分类组合，生成参数字段信息。

可选地，在本发明第二方面的第三种实现方式中，所述匹配模块包括：

第一匹配单元，用于将所述参数信息中的参数字段名称依次与所述配置信息中入参字段进行匹配；

第二匹配单元，用于在所述第一匹配单元的输出结果为存在相同时，获取所述参数字段名称所在的设定规则的其他参数字段名称继续匹配；

结果输出单元，用于在所述第一匹配单元和第二匹配单元输出结果均为匹配全部相同时，读取对应的入参字段的特征属性，结合所述参数字段名称，生成匹配结果。

可选地，在本发明第二方面的第四种实现方式中，所述脚本生成模块包括：

替换单元，用于根据所述匹配结果中的特征属性，对对应的设定规则中对应的参数字段名称的属性值进行替换，并将替换后的设定规则通过编译处理，得到规则脚本；

生成单元，用于在所述设定规则集中的所有设定规则编译完成后，将所有的规则脚本按照执行顺序进行排序组合，得到测试执行脚本，其中所述测试执行脚本包括脚本的请求数据和返回值验证数据。

可选地，在本发明第二方面的第五种实现方式中，所述测试模块包括：

设置单元，用于根据所述测试触发命令设置测试启动程序，其中所述测试启动程序为定时启动或触发式启动；

配置单元，用于在所述测试程序被触发后，将所述请求数据以请求指令的形式发送给被测对象，以对所述被测对象进行测试配置；

测试单元，用于接收所述被测对象基于所述请求数据执行测试后返回的测试数据，生成测试结果。

可选地，在本发明第二方面的第六种实现方式中，所述分析模块包括：

检测单元，用于检测所述测试结果中是否存在标注信息；

计数单元，用于在检测存在标注信息时，统计每个设定规则被标注的数量；

分析处理单元，用于计算每个设定规则被标注的百分比，并根据所述百分比和预设的规则重构权重，对所述设定规则集中的设定规则进行分类，根据分类的结果生成测试报告。

本发明第三方面提供了一种智能测试设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；

所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述智能测试设备执行上述的智能测试方法。

本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的智能测试方法。

本发明提供的技术方案中，基于设置的自动识别程序来对测试项目中的配置信息进行读取，以及读取规则库中的设定规则，基于配置信息对设定规则中的参数进行调整、拼接，得到与测试项目匹配的测试执行脚本，基于该测试执行脚本进行测试并分析得到测试报告；这样不仅实现了测试脚本的自动生成，还实现了测试脚本的自动执行，从而提高了测试系统整体的运行效率，同时还根据用户对测试结果的关注情况来自动调整测试脚本的执行，使得测试脚本可以适应性调整，满足不同的测试需求，从而扩展了测试脚本的覆盖度以及测试的精准度。

附图说明

图1为本发明实施例中智能测试方法的第一个实施例示意图；

图2为本发明实施例中智能测试方法的第二个实施例示意图；

图3为本发明实施例中智能测试方法的第三个实施例示意图；

图4为本发明实施例中智能测试方法的第四个实施例示意图；

图5为本发明实施例中智能测试方法的第五个实施例示意图；

图6为本发明实施例中智能测试方法的工作流程示意图

图7为本发明实施例中智能测试装置的一个实施例示意图；

图8为本发明实施例中智能测试装置的另一个实施例示意图；

图9为本发明实施例中智能测试设备的一个实施例示意图。

具体实施方式

针对于现有的测试流程中，由于需要人为干预触发启动测试，使得运行效率较低，提出了一种可以实现自动识别测试对象和自动生成测试脚本的测试方法，以提高测试过程中的运行效率，具体是通过Java反射机制来实现自动识别代码中的接口，以识别出被测试对象的相关信息，并基于相关信息修改测试规则，以生成新的测试脚本，这样的方式，不仅实现了测试脚本的自动生成，还实现了测试脚本的自动执行，从而提高了测试系统整体的运行效率，同时还根据用户对测试结果的关注情况来自动调整测试脚本的执行，使得测试脚本可以适应性调整，满足不同的测试需求，从而扩展了测试脚本的覆盖度以及测试的精准度。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中智能测试方法的第一个实施例，其主要应用于对医疗领域中实现医疗智能化的业务流程的测试，例如辅助诊断系统的测试，可以通过本方法的流程进行测试实例的调用，包括：

101、在接收到测试触发命令时，调用自动识别程序采集测试项目的配置信息；

该步骤中，测试触发指令可以理解为是测试工作人员触控产生的操作指令，也可以是测试系统在上电时，测试程序初始化的执行指令。

在实际应用中，所述测试触发指令还可以是通过用户行为来生成，具体的，通过实时采集用户在测试系统上操作的行为数据；采集的数据包括：用户的鼠标键盘操作、程序运行状态、屏幕截图以及与用户操作有关的系统参数；利用状态匹配，将预处理所得的快照行为链中的快照合并，对每个状态进行操作，提取操作目标；操作目标结合鼠标键盘数据组成定义操作；通过状态及操作组成的用户历史行为轨迹，挖掘出状态内及状态间的转换规则，剔除转换规则中的错误数据和噪声数据，生成对应的测试触发指令。

在本实施例中，所述自动识别程序应当理解为是一个监控子程序，而该监控子程序是嵌套在测试程序中的自动启动的子代码，具体可以是一种爬虫工具对应的代码形成的子程序，也可以是一种开发工具中的自动识别服务。不管是爬虫工具还是自动识别服务，其在开发测试程序时，可以通过调用指令调用对应的代码程序即可实现将爬虫工具或者服务嵌套在测试程序中使用，从而实现对测试项目的实时监控。

102、根据测试项目，从预设规则库中获取设定规则集，并提取设定规则集中每个设定规则的参数字段信息；

本实施例中，规则库是测试人员根据测试经验来设置的测试方式和测试时的参数设置，以及测试步骤的顺序，在实际应用中，其规则库中包括有多个设定规则，每个设定规则对应一种或者一类测试项目的测试流程设定，或者是多个设定规则对应一种或者一类测试项目的测试流程设定，其中，所述设定规则指的是测试时所要求的入参数据和返回数据的数据格式或者是字段格式。

该步骤中，首先采集到的测试项目中的信息，分析出测试该项目的规则或者是相关的测试信息，例如规则类型信息，基于分析出来的信息，从规则库中查询与该信息对应的规则，形成一个设定规则集，然后提取每个设定规则中的设置信息，例如这里的参数字段信息。

具体的，由于本申请提供的设定规则是基于测试人员的测试经验来设定的规则，而在选择设定规则时，不一定会选择到和当前测试项目的要求一样的规则，因此，本步骤在选择规则时，还可以是通过相似度来选择，可选的，通过根据测试项目的测试要求与设定规则在设定时的要求进行匹配，并计算出匹配度，根据匹配度选择匹配度较高的规则作为当前测试项目的规则。

在实际应用中，在提取设定规则中的设置信息时，还包括根据测试项目的测试要求对设定规则进行初步的执行顺序的排序，基于排序对设定规则中的参数字段信息进行逐一提取，形成设定参数集。

103、将参数字段信息与配置信息进行匹配，得到匹配结果；

本实施例中，这里的匹配主要是根据参数字段的名称进行匹配，在匹配过程中具体是：

首先，从上述步骤中提取到的参数字段信息中，按照每一条规格进行拼接，将同一设定规则的所有参数字段信息形成一个字符串，得到数量与设定规则集中的设定规则数量相同的字符串；

然后，根据字符串中的参数字段信息，逐一与配置信息中的参数信息进行比对，得到比对结果；

最后，根据比对结果将配置信息进行归类，具体是按照单条设定规则进行归类，形成与设定规则对应的设定数据集。

在实际应用中，若同一规则中的参数字段信息在配置信息中无法匹配，则通知工作人员根据测试经验进行设置。

104、根据匹配结果，调整设定规则中对应的参数字段信息的属性值，并对调整后的设定规则进行拼接，得到测试模拟数据，将测试模型数据按照进行组装得到测试执行脚本；

在该步骤中，所述匹配结果包括匹配的参数字段和字段对应的配置信息，基于匹配结果调整设定规则时，具体是分别提取参数字段信息中的属性值和配置信息中与所述参数字段信息匹配的字段的枚举值，比较属性值与枚举值是否相同，若相同，则保留设定规则中的设定，若不相同，则以枚举值为基准对所述属性值进行替换，从而调整后的设定规则。

进一步的，将调整后的设定规则按照配置信息中的测试要求进行排序，并通过拼接技术将所有设定规则进行拼接得到测试模拟数据，包含入参请求数据和返回值预期数据。测试模拟数据再与接口信息、所属规则等信息组合存储为测试项目的完整测试规则，最后将完整测试规则转换为脚本，在实际应用中，通过具体测试工具的开发软件，将所述完整测试规则进行代码化处理，得到测试的执行脚本。

105、根据测试触发命令执行测试执行脚本，对测试项目进行测试，得到测试结果；

在本实施例中，当测试触发命令是基于定时启动程序生成时，则在定时器计数到达时，运行测试执行脚本配置测试系统，对测试项目进行测试，并且获取测试数据，基于测试数据生成测试结果。

在实际应用中，具体还可以是通过配置服务对象来实现测试，即是向可配置的服务对象发送请求和接收反馈，自动形成测试结果。

106、对测试结果进行分析，生成测试报告。

该步骤中，分析测试结果中的数据标注情况，基于标注情况来判断当前测试脚本中的设定规则是否为当前大众需求的测试方式，若不是，则对其进行权重的折算，基于权重的折算生成测试报告，也即是测试的分析报告，以便于后续对设定规则的进一步的调整，从而提高了测试方法的兼容性，同时也提高了运行效率。

通过对上述方法的实施例，通过自动识别代码接口的识别程序实现自动识别代码中的接口，以识别出被测试对象的相关信息，并基于相关信息修改测试规则，以生成新的测试脚本，这样的方式，不仅实现了测试脚本的自动生成，还实现了测试脚本的自动执行，从而提高了测试系统整体的运行效率，同时还根据用户对测试结果的关注情况来自动调整测试脚本的执行，使得测试脚本可以适应性调整，满足不同的测试需求，从而扩展了测试脚本的覆盖度以及测试的精准度。

请参阅图2，本发明实施例中智能测试方法的第二个实施例包括：

201、获取测试项目的源代码；

202、通过Java反射机制识别源代码中的接口的信息、默认请求入参信息和入参字段的特征属性；

该步骤中，Java反射机制是在运行状态中对于任意一个类，都能够知道这个类的所有属性和方法；对于任意一个对象，都能够调用它的任意一个方法和属性；这种动态获取的信息以及动态调用对象的方法的功能称为java语言的反射机制。

具体是通过该将反射机制加载到所述测试项目的源代码执行区中，在测试项目的源代码运行时，直接解析抓抓取其中的接口信息和传入参数等信息的特征属性。

203、将默认请求入参信息和入参字段的特征属性按照接口进行分类关联存储，得到配置信息；

在实际应用中，通过测试系统的接口监控功能或者是测试软件开发工具中的数据爬取测试项目的代码数据，从代码数据中提取出该测试项目运行时的数据采集接口、数据反馈接口以及数据的产生接口，基于这些接口提取对应的参数数据和特征属性，从而生成实际的配置信息，具体的通过扫描源代码，Java反射机制能自动识别代码中接口类及父类的定义，默认传参、字段的类型、是否必填等标记的属性，能够快速获取被测对象信息和属性特性，并将该信息按接口关联存储起来。

204、根据测试项目确定被测对象信息；

205、根据被测对象信息，查询预设规则库中与其对应的设定规则，形成设定规则集；

206、以设定规则集为分析对象，提取其中每个设定规则中设定的参数字段名称以及对应的属性值，并按照设定规则的类型进行分类组合，生成参数字段信息；

该步骤中，通过扫描源代码获取被测对象信息。采用java反射机制识别目标项目的对外暴露对象(接口)，默认请求参数，及入参字段的特征属性(类型、定义、枚举值)，并将其按接口维度进行存储，比如：

abcInterface接口的默认请求入参{“xyzName”:”张三”，“xyzType”:”1”}，默认范围{“returnCode”：000000}，其中，xyzType字段为String类型，必填项，枚举值为1，2。

207、将参数字段信息与配置信息进行匹配，得到匹配结果；

208、根据匹配结果，调整设定规则中对应的参数字段信息的属性值，并对调整后的设定规则进行拼接，得到测试执行脚本；

209、根据测试触发命令执行测试执行脚本，对测试项目进行测试，得到测试结果；

210、对测试结果进行分析，生成测试报告。

在实际应用中，上述步骤207-210与上述实施例提供的步骤103-106的实现相同，这里就不再重复赘述了。

通过对上述方法的实施，用户仅利用代码工程即可自动生成执行脚步和模拟数据，并获得测试结果；同时还能根据用户关注点的行为数据，动态调整测试覆盖的重心，实现精准测试覆盖，保证为用户所需，提高用户满意度。

请参阅图3，本发明实施例中智能测试方法的第三个实施例包括：

301、在接收到测试触发命令时，调用自动识别程序采集测试项目的配置信息；

302、根据测试项目，从预设规则库中获取设定规则集，并提取设定规则集中每个设定规则的参数字段信息；

303、将参数信息中的参数字段名称依次与配置信息中入参字段进行匹配；

304、若存在相同，则获取参数字段名称所在的设定规则的其他参数字段名称继续匹配；

在该步骤中，对于存在相同，只得是配置信息中配置的入参字段是否存在与参数字段名称相同的，也即是说首先根据参数字段名称从所述配置信息中选择出参数字段相同的规则，然后继续比较其选择出来的设定规则的其他参数字段名称，例如设定规则为{“xyzName”:”A”，“xyzType”:”B”}，返回{“returnCode”：C}，当匹配到存在“xyzName”:”A”相同时，则读取“xyzType”:”B”和“returnCode”：C参数与参数信息中的字段继续比较。

305、若匹配全部相同，则读取对应的入参字段的特征属性，结合参数字段名称，生成匹配结果。

该步骤中，基于上述的设定规则{“xyzName”:”A”，“xyzType”:”B”}，返回{“returnCode”：C}，只有“xyzName”:”A”、“xyzType”:”B”和“returnCode”：C三个参数均存在时，则从参数信息中读取对应的特征属性进行替换，得到最终的测试规则，如替换后为{“xyzName”:”张三”，“xyzType”:””}，返回{“returnCode”：9999}。

本实施例中，根据扫描结果的字段属性，自动匹配预先配置的测试规则和测试数据库，并与默认参数进行拼接，自动生成模拟测试数据，每一组模拟测试数据将与接口信息、所属规则等信息组合成一个测试执行脚本，这里的测试执行脚本即是测试程序，进而提高自动测试系统的效率和覆盖率。

306、根据匹配结果中的特征属性，对对应的设定规则中对应的参数字段名称的属性值进行替换，得到测试模拟数据，其中所述测试执行脚本包括脚本的请求数据和返回值预期数据；

307、在设定规则集中的所有设定规则处理完成后，将所有的测试模拟数据按照执行顺序进行排序组合，与接口信息、所属规则等信息组合存储，并通过编译处理，得到测试执行脚本；

该步骤中，所述测试执行脚本包括脚本的请求数据和返回值验证数据。

本实施例中，根据经验设定规则，依照字段的不同属性特征(类型、定义、枚举值)预置相应的测试场景，每个测试场景会生成不同的请求数据及返回值预期数据。基于接口实际的入参字段属性，会采用逐一字段替换或排列组合的方法，将按规则自动生成的入参数据和返回数据，与默认请求进行拼装组合，形成一系列测试模拟数据。每一组模拟测试数据将与接口信息、所属规则等信息组合存储，再转换成一个测试执行脚本，测试执行脚本按接口、规则等维度存储。

比如必填项校验的规则，会匹配以3个测试场景：(1)空字符串，返回错误提示；(2)null，返回错误提示；(3)正常数据，无错误提示。基于【必填项】规则设定,系统会根据规则下的测试场景分别生成3组数据，然后与默认请求参数进行拼装成3组模拟数据：

(1){“xyzName”:”张三”，“xyzType”:””}，返回{“returnCode”：9999}；

(2){“xyzName”:”张三”，“xyzType”:null}，返回{“returnCode”：9999}；

(3){“xyzName”:”张三”，“xyzType”:”1”}，返回{“returnCode”：100000}。

308、根据测试触发命令执行测试执行脚本，对测试项目进行测试，得到测试结果；

309、对测试结果进行分析，生成测试报告。

综上，本实施例的方法通过Java反射机制来实现自动识别代码中的接口，以识别出被测试对象的相关信息，并基于相关信息和预设的测试规则，以生成新的测试脚本，这样的方式，不仅实现了测试脚本的自动生成，还实现了测试脚本的自动执行，从而提高了测试系统整体的运行效率。

请参阅图4，本发明实施例中智能测试方法的第四个实施例包括：

401、在接收到测试触发命令时，调用自动识别程序采集测试项目的配置信息；

402、根据测试项目，从预设规则库中获取设定规则集，并提取设定规则集中每个设定规则的参数字段信息；

403、将参数信息中的参数字段名称依次与配置信息中入参字段进行匹配；

404、若存在相同，则获取参数字段名称所在的设定规则的其他参数字段名称继续匹配；

405、若匹配全部相同，则读取对应的入参字段的特征属性，结合参数字段名称，生成匹配结果。

406、根据匹配结果中的特征属性，对对应的设定规则中对应的参数字段名称的属性值进行替换，得到测试模拟数据，其中所述测试执行脚本包括脚本的请求数据和返回值预期数据；

407、在设定规则集中的所有设定规则处理完成后，将所有的测试模拟数据按照执行顺序进行排序组合，与接口信息、所属规则等信息组合存储，并通过编译处理，得到测试执行脚本；

408、根据测试触发命令设置测试启动程序，其中测试启动程序为定时启动或触发式启动；

409、在测试程序被触发后，将请求数据以请求指令的形式发送给被测对象，以对被测对象进行测试配置；

410、接收被测对象基于请求数据执行测试后返回的测试数据，将接收到的返回数据提取，与执行脚本中的返回值预期数据进行字段匹配，进行数值校验，生成测试结果。

411、检测测试结果中是否存在标注信息；

412、若存在，则统计每个设定规则被标注的数量；

413、计算每个设定规则被标注的百分比，并根据百分比和预设的规则重构权重，对设定规则集中的设定规则进行分类，根据分类的结果生成测试报告。

在实际应用中，测试系统完成自动生成执行脚本和模拟数据后，可定时、触发式，向可配置的服务对象发送请求和接收反馈，自动形成测试结果并发送给用户。

用户接收到结果后，可以按测试场景对结果进行标记是否关注，标记关注则会在后续的结果通知和报告中展示，反之不显。标记筛选的记录被记入系统中，根据被筛选的结果及展示的频次进行模型权重计算，与之匹配的经验规则会被自动分类为满意规则、待定规则、作废规则。调整后的规则将被应用于下一次的自动识别，以此循环，持之以恒。

比如AAA规则预设了3个数据，用户在筛选结果时，％70以上的筛选记录都勾选了A1记录，20％-70％筛选记录勾选了A2记录，低于20％的筛选记录选择了A3的执行场景。则A1规则被标记为满意规则并显示为“大家都关注”，A2规则被标记为待定规则并显示为“重要用例”。A3规则标记为作废规则，后续将自动置为失效。

在本实施例中，上述的方法均可以是通过智能测试系统来实现，而自能测试系统具体是通过其框架中的Java反射机制来实现对测试项目中的代码进行传入参数等接口信息的抓取，而抓取后，根据根据抓取到的信息对经验设定规则进行调整，得到符合测试项目的测试脚本。

其中，智能测试系统主要包含以下两个模块：

模块一，其主要是通过扫描源代码，Java反射机制能自动识别代码中接口类及父类的定义，默认传参、字段的类型、是否必填等标记的属性，能够快速获取被测对象信息和属性特性，并将该信息按接口关联存储起来。同时，根据扫描结果的字段属性，自动匹配预先配置的测试规则和测试数据库，并与默认参数进行拼接，自动生成测试模拟数据并转换为测试执行脚本。进而提高自动测试系统的效率和覆盖率。

模块二，其主要是通过对用户关注度、满意度等信息收集，将该信息与规则进行匹配，实时调整规则的权重，自动调整后续执行脚本和模拟数据的生成范围，实现精准测试覆盖。

基于上述系统的结构，其测试的流程具体如图5-6所示，具体实现步骤包括：

501、扫描源代码获取被测对象信息；

具体的，采用java反射机制识别目标项目的对外暴露对象(接口)，默认请求参数，及入参字段的特征属性(类型、定义、枚举值)，并将其按接口维度进行存储。

比如abcInterface接口的默认请求入参{“xyzName”:”张三”，“xyzType”:”1”}，默认范围{“returnCode”：000000}，其中xyzType字段为String类型，必填项，枚举值为1,2。

502、自动生成测试模拟数据并存储测试执行脚本；

具体的，根据经验设定规则，依照字段的不同属性特征(类型、定义、枚举值)预置相应的测试场景，每个测试场景会预置不同的参数字段信息，包含入参请求数据及返回值预期数据。基于接口实际的入参字段属性，会采用逐一字段替换或排列组合的方法，将按规则自动生成的入参请求数据及返回值预期数据，与默认请求进行拼装组合，形成一系列测试模拟数据。每一组模拟测试数据将与接口信息、所属规则等信息组合存储，并转换成测试执行脚本，测试执行脚本按接口、规则等维度存储。

比如【必填项】对应的规则，会匹配以3个测试场景：(1)空字符串，返回错误提示；(2)null，返回错误提示；(3)正常数据，无错误提示。基于【必填项】规则设定,系统会根据规则下的测试场景分别生成3组数据，然后与默认请求参数进行拼装成3组模拟数据：

(1){“xyzName”:”张三”，“xyzType”:””}，返回{“returnCode”：9999}；

(2){“xyzName”:”张三”，“xyzType”:null}，返回{“returnCode”：9999}；

(3){“xyzName”:”张三”，“xyzType”:”1”}，返回{“returnCode”：100000}。

依次类推，其他规则也是基于上述类似方式处理得到。

503、自动执行测试执行脚本，以对被测对象进行测试，得到测试结果。

在实际应用中，系统执行时，按接口、按规则选择相应的测试执行脚本，从测试执行脚本中读取接口信息以识别目标服务，从执行脚本获取模拟数据以确认发送请求信息和预期返回信息，向目标服务发送请求后，将接收到的结果与预期返回信息进行匹配校验，形成测试结果并自动发送给用户。

504、根据测试结果对被测对象进行反馈训练。

该步骤中，用户接收到结果后，可以按测试场景对结果进行标记是否关注，标记关注则会在后续的结果通知和报告中展示，反之不显。标记筛选的记录被记入系统中，根据被筛选的结果及展示的频次进行模型权重计算，与之匹配的经验规则会被自动分类为满意规则、待定规则、作废规则。调整后的规则将被应用于下一次的自动识别，以此循环，持之以恒。

比如AAA规则预设了3个数据，用户在筛选结果时，％70以上的筛选记录都勾选了A1记录，20％-70％筛选记录勾选了A2记录，低于20％的筛选记录选择了A3的执行场景。则A1规则被标记为满意规则并显示为“大家都关注”，A2规则被标记为待定规则并显示为“重要用例”。A3规则标记为作废规则，后续将自动置为失效。

综上，自动测试智能系统应用后，用户仅利用代码工程即可自动生成测试模拟数据和测试执行脚本，向目标服务发送请求并获取返回数据、并进行返回数据的匹配校验，进而获得测试结果，同时还根据用户关注点的行为数据，动态调整测试覆盖的重心，实现精准测试覆盖，保证为用户所需，提高用户满意度。

上面对本发明实施例中智能测试方法进行了描述，下面对本发明实施例中智能测试装置进行描述，请参阅图7，本发明实施例中智能测试装置的第一个实施例包括：

采集模块701，用于在接收到测试触发命令时，调用自动识别程序采集测试项目的配置信息；

提取模块702，用于根据所述测试项目，从预设规则库中获取设定规则集，并提取所述设定规则集中每个设定规则的参数字段信息；

匹配模块703，用于将所述参数字段信息与所述配置信息进行匹配，得到匹配结果；

脚本生成模块704，用于根据所述匹配结果，调整所述设定规则中对应的参数字段信息的属性值，并对调整后的设定规则进行拼接，得到测试模拟数据，将所述测试模型数据按照进行组装得到测试执行脚本；

测试模块705，用于根据测试触发命令执行所述测试执行脚本，对所述测试项目进行测试，得到测试结果；

分析模块706，用于对所述测试结果进行分析，生成测试报告。

在本实施例中，所述智能测试装置运行上述智能测试方法，该方法基于设置的自动识别程序来对测试项目中的配置信息进行读取，以及读取规则库中的设定规则，基于配置信息对设定规则中的参数进行调整、拼接，得到与测试项目匹配的测试执行脚本，基于该测试执行脚本进行测试并分析得到测试报告；这样不仅实现了测试脚本的自动生成，还实现了测试脚本的自动执行，从而提高了测试系统整体的运行效率，同时还根据用户对测试结果的关注情况来自动调整测试脚本的执行，使得测试脚本可以适应性调整，满足不同的测试需求，从而扩展了测试脚本的覆盖度以及测试的精准度。

请参阅图5，本发明实施例中智能测试装置的第二个实施例，该智能测试装置具体包括：

采集模块701，用于在接收到测试触发命令时，调用自动识别程序采集测试项目的配置信息；

提取模块702，用于根据所述测试项目，从预设规则库中获取设定规则集，并提取所述设定规则集中每个设定规则的参数字段信息；

匹配模块703，用于将所述参数字段信息与所述配置信息进行匹配，得到匹配结果；

脚本生成模块704，用于根据所述匹配结果，调整所述设定规则中对应的参数字段信息的属性值，并对调整后的设定规则进行拼接，得到测试模拟数据，将所述测试模型数据按照进行组装得到测试执行脚本；

测试模块705，用于根据测试触发命令执行所述测试执行脚本，对所述测试项目进行测试，得到测试结果；

分析模块706，用于对所述测试结果进行分析，生成测试报告。

可选地，所述采集模块701包括：

代码调取单元7011，用于获取所述测试项目的源代码；

识别单元7012，用于通过Java反射机制识别所述源代码中的接口的信息、默认请求入参信息和入参字段的特征属性；

配置单元7013，用于将所述默认请求入参信息和入参字段的特征属性按照接口进行分类关联存储，得到配置信息。

可选地，所述提取模块702包括：

确定单元7021，用于根据所述测试项目确定被测对象信息；

查询单元7022，用于根据所述被测对象信息，查询预设规则库中与其对应的设定规则，形成设定规则集；

提取单元7023，用于以所述设定规则集为分析对象，提取其中每个设定规则中设定的参数字段名称以及对应的属性值，并按照设定规则的类型进行分类组合，生成参数字段信息。

可选地，所述匹配模块703包括：

第一匹配单元7031，用于将所述参数信息中的参数字段名称依次与所述配置信息中入参字段进行匹配；

第二匹配单元7032，用于在所述第一匹配单元的输出结果为存在相同时，获取所述参数字段名称所在的设定规则的其他参数字段名称继续匹配；

结果输出单元7033，用于在所述第一匹配单元和第二匹配单元输出结果均为匹配全部相同时，读取对应的入参字段的特征属性，结合所述参数字段名称，生成匹配结果。

可选地，所述脚本生成模块704包括：

替换单元7041，用于根据所述匹配结果中的特征属性，对对应的设定规则中对应的参数字段名称的属性值进行替换，并将替换后的设定规则通过编译处理，得到规则脚本；

生成单元7042，用于在所述设定规则集中的所有设定规则编译完成后，将所有的规则脚本按照执行顺序进行排序组合，得到测试执行脚本，其中所述测试执行脚本包括脚本的请求数据和返回值验证数据。

可选地，所述测试模块705包括：

设置单元7051，用于根据所述测试触发命令设置测试启动程序，其中所述测试启动程序为定时启动或触发式启动；

配置单元7052，用于在所述测试程序被触发后，将所述请求数据以请求指令的形式发送给被测对象，以对所述被测对象进行测试配置；

测试单元7053，用于接收所述被测对象基于所述请求数据执行测试后返回的测试数据，生成测试结果。

可选地，所述分析模块706包括：

检测单元7061，用于检测所述测试结果中是否存在标注信息；

计数单元7062，用于在检测存在标注信息时，统计每个设定规则被标注的数量；

分析处理单元7063，用于计算每个设定规则被标注的百分比，并根据所述百分比和预设的规则重构权重，对所述设定规则集中的设定规则进行分类，根据分类的结果生成测试报告。

上面图7和图8从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的智能测试装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中智能测试设备进行详细描述，而智能测试装置可以插件的形式设置与所述智能测试设备实现对测试项目或者被测对象的测试脚本的审核以及自动测试。

图9是本发明实施例提供的一种智能测试设备的结构示意图，该智能测试设备600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处理器(centralprocessing units，CPU)610(例如，一个或一个以上处理器)和存储器620，一个或一个以上存储应用程序633或数据632的存储介质630(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器620和存储介质630可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质630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智能测试设备600中的一系列指令操作。更进一步地，处理器610可以设置为与存储介质630通信，在智能测试设备600上执行存储介质630中的一系列指令操作,以实现上述智能测试方法的步骤。

智能测试设备600还可以包括一个或一个以上电源640，一个或一个以上有线或无线网络接口650，一个或一个以上输入输出接口660，和/或，一个或一个以上操作系统631，例如Windows Serve，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD等等。本领域技术人员可以理解，图6示出的智能测试设备结构并不构成对本申请提供的智能测试设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述各实施例提供的智能测试方法的步骤。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种智能测试方法，其特征在于，所述智能测试方法包括：

实时采集用户在测试系统上操作的行为数据，并基于所述行为数据生成测试触发指令；

根据所述测试触发指令调用自动识别程序采集测试项目的配置信息；

根据所述测试项目，从预设规则库中获取设定规则集，并提取所述设定规则集中每个设定规则的参数字段信息；

将所述参数字段信息与所述配置信息进行匹配，得到匹配结果；

根据所述匹配结果，调整所述设定规则中对应的参数字段信息的属性值，并对调整后的设定规则进行拼接，得到测试执行脚本；

根据测试触发指令执行所述测试执行脚本，对所述测试项目进行测试，得到测试结果；

对所述测试结果进行分析，生成测试报告；

其中，所述根据所述测试触发指令调用自动识别程序采集测试项目的配置信息包括：根据所述测试触发指令获取所述测试项目的源代码；通过Java反射机制识别所述源代码中的接口的信息、默认请求入参信息和入参字段的特征属性；将所述默认请求入参信息和入参字段的特征属性按照接口进行分类关联存储，得到配置信息。

2.根据权利要求1所述的智能测试方法，其特征在于，所述根据所述测试项目，从预设规则库中获取设定规则集，并提取所述设定规则集中每个设定规则的参数字段信息包括：

根据所述测试项目确定被测对象信息；

根据所述被测对象信息，查询预设规则库中与其对应的设定规则，形成设定规则集；

以所述设定规则集为分析对象，提取其中每个设定规则中设定的参数字段名称以及对应的属性值，并按照设定规则的类型进行分类组合，生成参数字段信息。

3.根据权利要求2所述的智能测试方法，其特征在于，所述将所述参数字段信息与所述配置信息进行匹配，得到匹配结果包括：

将所述参数字段信息中的参数字段名称依次与所述配置信息中入参字段进行匹配；

若存在相同，则获取所述参数字段名称所在的设定规则的其他参数字段名称继续匹配；

若匹配全部相同，则读取对应的入参字段的特征属性，结合所述参数字段名称，生成匹配结果。

4.根据权利要求3所述的智能测试方法，其特征在于，所述根据所述匹配结果，调整所述设定规则中对应的参数字段信息的属性值，并对调整后的设定规则进行拼接，得到测试执行脚本包括：

根据所述匹配结果中的特征属性，对对应的设定规则中对应的参数字段名称的属性值进行替换，并将替换后的设定规则通过编译处理，得到规则脚本；

在所述设定规则集中的所有设定规则编译完成后，将所有的规则脚本按照执行顺序进行排序组合，得到测试执行脚本，其中所述测试执行脚本包括脚本的请求数据和返回值验证数据。

5.根据权利要求4所述的智能测试方法，其特征在于，所述根据测试触发指令执行所述测试执行脚本，对所述测试项目进行测试，得到测试结果包括：

根据所述测试触发指令设置测试启动程序，其中所述测试启动程序为定时启动或触发式启动；

在所述测试启动程序被触发后，将所述请求数据以请求指令的形式发送给被测对象，以对所述被测对象进行测试配置；

接收所述被测对象基于所述请求数据执行测试后返回的测试数据，生成测试结果。

6.根据权利要求5所述的智能测试方法，其特征在于，所述对所述测试结果进行分析，生成测试报告包括：

检测所述测试结果中是否存在标注信息；

若存在，则统计每个设定规则被标注的数量；

计算每个设定规则被标注的百分比，并根据所述百分比和预设的规则重构权重，对所述设定规则集中的设定规则进行分类，根据分类的结果生成测试报告。

7.一种智能测试装置，其特征在于，所述智能测试装置包括：

采集模块，用于实时采集用户在测试系统上操作的行为数据，并基于所述行为数据生成测试触发指令；根据所述测试触发指令调用自动识别程序采集测试项目的配置信息；其中，所述根据所述测试触发指令调用自动识别程序采集测试项目的配置信息包括：实时采集用户在测试系统上操作的行为数据，并基于所述行为数据生成测试触发指令；根据所述测试触发指令获取所述测试项目的源代码；通过Java反射机制识别所述源代码中的接口的信息、默认请求入参信息和入参字段的特征属性；将所述默认请求入参信息和入参字段的特征属性按照接口进行分类关联存储，得到配置信息；

提取模块，用于根据所述测试项目，从预设规则库中获取设定规则集，并提取所述设定规则集中每个设定规则的参数字段信息；

匹配模块，用于将所述参数字段信息与所述配置信息进行匹配，得到匹配结果；

脚本生成模块，用于根据所述匹配结果，调整所述设定规则中对应的参数字段信息的属性值，并对调整后的设定规则进行拼接，得到测试执行脚本；

测试模块，用于根据测试触发指令执行所述测试执行脚本，对所述测试项目进行测试，得到测试结果；

分析模块，用于对所述测试结果进行分析，生成测试报告。

8.一种智能测试设备，其特征在于，所述智能测试设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；

所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述智能测试设备执行如权利要求1-6中任一项所述的智能测试方法。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的智能测试方法。

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