CN112631920A - 一种测试方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种测试方法、装置、电子设备及可读存储介质，测试方法包括：回放用户的线上业务流量；存储回放的线上业务流量的数据；对存储的数据进行聚类；对聚类的数据进行数据场景化加工整合，生成与线上业务场景类型相应的数据模型，并对数据模型绑定相应的标签规则；其中，数据模型为测试数据。本发明提供的一种测试方法、装置、电子设备及可读存储介质，无需人工造数，可以自动化生成测试数据，且来源于真实的用户流量数据，保证了测试数据的真实性，并且随着时间的推移，用户的线上业务流量会积累的越来越多，使测试数据的种类更加齐全。

Description

一种测试方法、装置、电子设备及可读存储介质

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种测试方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

自动化测试包括ui自动化、monkey自动化和性能自动化等测试，执行测试时需要有测试数据支撑。现有技术通常是通过人为造数解决测试数据的来源问题，但是通过该方式获得的测试数据真实性不足，种类不够齐全，导致测试结果不够准确。

发明内容

本发明提供了一种测试方法、装置、电子设备及可读存储介质，可以解决或者至少部分解决上述技术问题。

本发明采用以下技术方案：

第一方面，提供了一种测试方法，包括测试数据生成方法，所述测试数据生成方法包括：

回放用户的线上业务流量；

存储回放的线上业务流量的数据；

对存储的数据进行聚类；

对聚类的数据进行数据场景化加工整合，生成与线上业务场景类型相应的数据模型，并对所述数据模型绑定相应的标签规则；其中，所述数据模型为测试数据。

可选地，在所述回放用户的线上业务流量之前，还包括：

预处理用户的线上业务流量；所述预处理包括通过脱敏配置、接口定义配置和自定义流量配置中的至少一种方式处理用户的线上业务流量。

可选地，所述对存储的数据进行聚类，包括：

按接口类型和线上业务场景类型对存储的数据进行聚类。

可选地，还包括：

根据标签规则，获取采用所述测试数据生成方法生成的数据模型；

将所述数据模型作为测试数据进行测试。

第二方面，提供了一种测试装置，包括测试数据生成装置，所述测试数据生成装置包括：

回放模块，用于回放用户的线上业务流量；

存储模块，用于存储回放的线上业务流量的数据；

聚类模块，用于对存储的数据进行聚类；

整合模块，用于对聚类的数据进行数据场景化加工整合，生成与线上业务场景类型相应的数据模型，并对所述数据模型绑定相应的标签规则；其中，所述数据模型为测试数据。

可选地，还包括：

预处理模块，用于在所述回放模块回放用户的线上业务流量之前，预处理用户的线上业务流量；所述预处理包括通过脱敏配置、接口定义配置和自定义流量配置中的至少一种方式处理用户的线上业务流量。

可选地，所述聚类模块包括：

聚类单元，用于按接口类型和线上业务场景类型对存储的数据进行聚类。

可选地，还包括：

获取模块，用于根据标签规则，获取采用所述测试数据生成方法生成的数据模型；

测试模块，用于将所述数据模型作为测试数据进行测试。

第三方面，提供了一种电子设备，包括：

存储器，用于存储程序指令；

处理器，用于调用并执行所述存储器中的程序指令，执行如上所述的测试方法。

第四方面，提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行如上所述的测试方法。

与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：

通过回放用户的线上业务流量，存储回放的线上业务流量的数据，对存储的数据进行聚类，对聚类的数据进行数据场景化加工整合，生成与线上业务场景类型相应的数据模型，并对数据模型绑定相应的标签规则；其中，数据模型为测试数据。本发明实施例提供的一种测试方法、装置、电子设备及可读存储介质，无需人工造数，可以自动化生成测试数据，且来源于真实的用户流量数据，保证了测试数据的真实性，并且随着时间的推移，用户的线上业务流量会积累的越来越多，使测试数据的种类更加齐全。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容所能涵盖的范围内。

图1～5为本发明实施例提供的一种测试方法的流程图；

图6为本发明实施例提供的一种测试装置的模块图；

图7为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使得本发明的目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。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它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，本实施例提供了一种测试方法，包括测试数据生成方法，用于解决或者至少部分解决现有技术中测试数据不真实、种类不够齐全的问题。

具体地，该测试数据生成方法包括以下步骤：

S201、预处理用户流量；

S202、回放预处理后的用户流量；

S203、存储回放的用户流量；

S204、对存储的流量数据进行聚类；

S205、对聚类的数据进行数据场景化加工整合，生成与线上业务场景类型相应的数据模型，并对数据模型绑定相应的标签规则；其中，数据模型为测试数据。

步骤S201中，应当理解，用户流量中包括一些不符合要求的数据或者一些无需提取的数据。因此，需要对用户流量进行预处理。

作为一种可选实施方式，预处理包括通过脱敏配置、接口定义配置和自定义流量配置中的至少一种方式处理用户的线上业务流量，如图2所示。例如，通过脱敏配置，过滤掉一些敏感信息，如用户个人身份信息；通过接口定义配置，筛选需要的接口流量数据；通过自定义流量配置，筛选需要的流量数据，如筛选某个时间段、某个地域的流量数据等。

步骤S202中，用户流量是用户的线上业务流量，可以通过内部接口流量回放系统进行接口流量回放，如图2所示。其中，内部接口流量回放系统为一种现有技术手段，此处不作详细展开。

步骤S203中，在流量回放过程中，需要存储回放的流量数据，如图2所示。

进一步地，请参阅图3所示，图3提供了一种数据采集模块采集流程图，可应用于图2中的流量提取阶段，用于按照预处理的方式进行流量提取，并最终将回放的数据存储在数据库DB中。

步骤S204中，对存储的流量数据进行聚类。作为一种可选实施方式，按接口类型和线上业务场景类型对存储的数据进行聚类，如图4所示。

步骤S205中，对聚类的数据进行数据场景化加工整合，生成与线上业务场景类型相应的数据模型，并对数据模型绑定相应的标签规则，如图4所示。其中，数据模型为测试数据。例如，预付场景，会在聚类好的接口里面，拉出对应的场景数据，然后根据这个场景需要设定库存，优惠时间等针对这个业务进行编辑数据，生成数据模型，最后打下预付的标签规则，导入appmocker系统数据库。

因此，当进行自动化测试时，数据驱动器可以根据对应的标签规则，选择对应的数据模型作为测试数据进行测试，测试内容可以包括ui自动化、monkey自动化和性能自动化等，如图5所示。

本实施例提供的测试方式，可以通过接口线上数据回放，无需人工造数，自动化生成测试数据，提高工作效率；利用线上庞大的数据流量池，抓取大量的真实数据，提高测试数据全面性以及测试场景覆盖的真实性；模型化数据存储，有助于各类测试手段以及测试场景的动态智能取数，如性能测试自动化，需要测试页面响应时间，可以获取相关页面之间的测试数据模型，固定数据，稳定测试过程数据变动的问题，数据干扰极少；ui自动化可以根据实际用户使用场景的数据，进行ui验证等等；数据可维护性高，并且可以实时更新。

请参阅图6所示，在本申请的另一实施例中，还提供了一种测试装置，可应用于实现上述测试方法，包括测试数据生成装置。测试数据生成装置包括：

预处理模块201，用于在回放模块回放用户的线上业务流量之前，预处理用户的线上业务流量；预处理包括通过脱敏配置、接口定义配置和自定义流量配置中的至少一种方式处理用户的线上业务流量；

回放模块202，用于回放用户的线上业务流量；

存储模块203，用于存储回放的线上业务流量的数据；

聚类模块204，用于对存储的数据进行聚类；

整合模块205，用于对聚类的数据进行数据场景化加工整合，生成与线上业务场景类型相应的数据模型，并对数据模型绑定相应的标签规则；其中，数据模型为测试数据。

进一步地，聚类模块204包括：

聚类单元，用于按接口类型和线上业务场景类型对存储的数据进行聚类。

进一步地，测试装置还包括：

获取模块，用于根据标签规则，获取采用测试数据生成方法生成的数据模型；

测试模块，用于将数据模型作为测试数据进行测试。

由于测试装置的具体工作流程及原理已经在上述实施例中阐明，此处不再赘述。

应用本实施例提供的测试装置，无需人工造数，可以自动化生成测试数据，且来源于真实的用户流量数据，保证了测试数据的真实性，并且随着时间的推移，用户的线上业务流量会积累的越来越多，使测试数据的种类更加齐全。

需要说明的是，应理解以上装置的各个模块和单元的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上模块的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)，或，一个或多个微处理器(digital signal processor，DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(centralprocessing unit，CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，SOC)的形式实现。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘solid state disk(SSD))等。

请参阅图7所示，在本申请的另一实施例中，还提供了一种电子设备100。

该电子设备100可以为上述的测试装置。该电子设备可以包括：处理器101、存储器102、通信接口103和系统总线104，所述存储器102和所述通信接口103通过所述系统总线104与所述处理器101连接并完成相互间的通信，所述存储器102用于存储计算机执行指令，所述通信接口103用于和其他设备进行通信，所述处理器101执行所述计算机程序时实现如上实施例提供的测试方法。

该图7中提到的系统总线可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industrystandardarchitecture，EISA)总线等。所述系统总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。通信接口用于实现数据库访问装置与其他设备(例如客户端、读写库和只读库)之间的通信。存储器可能包含随机存取存储器(random access memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器CPU、网络处理器(networkprocessor，NP)等；还可以是数字信号处理器DSP、专用集成电路ASIC、现场可编程门阵列FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

在本申请的另一实施例中，还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例提供的测试方法。

在本申请的另一实施例中，还提供了一种运行指令的芯片，所述芯片用于执行上述实施例提供的测试方法。

在本申请的另一实施例中，还提供了一种程序产品，所述程序产品包括计算机程序，所述计算机程序存储在存储介质中，至少一个处理器可以从所述存储介质读取所述计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序时可实现上述实施例提供的测试方法。

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 (10)

1.一种测试方法，其特征在于，包括测试数据生成方法，所述测试数据生成方法包括：

回放用户的线上业务流量；

存储回放的线上业务流量的数据；

对存储的数据进行聚类；

对聚类的数据进行数据场景化加工整合，生成与线上业务场景类型相应的数据模型，并对所述数据模型绑定相应的标签规则；其中，所述数据模型为测试数据。

2.根据权利要求1所述的测试方法，其特征在于，在所述回放用户的线上业务流量之前，还包括：

预处理用户的线上业务流量；所述预处理包括通过脱敏配置、接口定义配置和自定义流量配置中的至少一种方式处理用户的线上业务流量。

3.根据权利要求1所述的测试方法，其特征在于，所述对存储的数据进行聚类，包括：

按接口类型和线上业务场景类型对存储的数据进行聚类。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的测试方法，其特征在于，还包括：

根据标签规则，获取采用所述测试数据生成方法生成的数据模型；

将所述数据模型作为测试数据进行测试。

5.一种测试装置，其特征在于，包括测试数据生成装置，所述测试数据生成装置包括：

回放模块，用于回放用户的线上业务流量；

存储模块，用于存储回放的线上业务流量的数据；

聚类模块，用于对存储的数据进行聚类；

整合模块，用于对聚类的数据进行数据场景化加工整合，生成与线上业务场景类型相应的数据模型，并对所述数据模型绑定相应的标签规则；其中，所述数据模型为测试数据。

6.根据权利要求5所述的测试装置，其特征在于，还包括：

预处理模块，用于在所述回放模块回放用户的线上业务流量之前，预处理用户的线上业务流量；所述预处理包括通过脱敏配置、接口定义配置和自定义流量配置中的至少一种方式处理用户的线上业务流量。

7.根据权利要求5所述的测试装置，其特征在于，所述聚类模块包括：

聚类单元，用于按接口类型和线上业务场景类型对存储的数据进行聚类。

8.根据权利要求5-7中任一项所述的测试装置，其特征在于，还包括：

获取模块，用于根据标签规则，获取采用所述测试数据生成方法生成的数据模型；

测试模块，用于将所述数据模型作为测试数据进行测试。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储程序指令；

处理器，用于调用并执行所述存储器中的程序指令，执行权利要求1-4中任一项所述的测试方法。

10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行权利要求1-4中任一项所述的测试方法。

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