CN113032241B - 一种测试数据处理方法、装置及存储介质 - Google Patents

一种测试数据处理方法、装置及存储介质 Download PDF

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CN113032241B CN201911252598.2A CN201911252598A CN113032241B CN 113032241 B CN113032241 B CN 113032241B CN 201911252598 A CN201911252598 A CN 201911252598A CN 113032241 B CN113032241 B CN 113032241B
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Abstract

本申请涉及一种测试数据处理方法、装置及存储介质，所述方法包括：确定待测试对象的输入参数格式；获取与所述输入参数格式对应的基准数据样本和非基准数据样本；基于预设的随机数据范围，生成符合所述输入参数格式的至少一项随机参数，基于所述随机参数生成随机数据样本；基于所述基准数据样本、所述非基准数据样本以及所述随机数据样本的各项参数中各个维度的参数因子，生成与每个维度对应的参数因子集合；基于与每个维度对应的参数因子集合生成多项候选测试用例；对所述多项候选测试用例进行筛选，得到用于测试所述待测试对象的目标测试用例。本申请能够为待测试对象提供具有针对性的样本数据，减少测试参数的数据量，从而提高测试效率。

Description

一种测试数据处理方法、装置及存储介质
技术领域
本申请涉及测试技术领域，尤其涉及一种测试数据处理方法、装置及存储介质。
背景技术
软件测试技术是软件开发过程中的一个重要组成部分，是贯穿整个软件开发生命周期、对软件产品(包括阶段性产品)进行验证和确认的活动过程，其目的是尽快尽早地发现软件产品中所存在的各种问题，检查软件产品的缺陷，对软件产品进行质量控制。
软件测试中的模糊测试是一种通过向待测试对象提供非预期的输入并监视异常结果来发现软件漏洞的方法，其一般执行过程包括：针对待测试对象生成大量随机数据，将随机数据作为待测试对象的输入参数，检测待测试对象的状态，根据待测试对象的状态判断是否存在潜在的安全漏洞。现有的模糊测试过程中，一般是将采用纯随机算法生成的随机数据作为测试参数，测试参数的数据量大，且测试参数中存在重复以及无效的随机数据，从而导致测试效率低。
发明内容
本申请所要解决的技术问题在于，提供一种测试数据处理方法、装置及存储介质，能够为待测试对象提供具有针对性的样本数据，减少测试参数的数据量，从而提高测试效率。
为了解决上述技术问题，一方面，本申请提供了一种测试数据处理方法，所述方法包括：
确定待测试对象的输入参数格式；
获取与所述输入参数格式对应的基准数据样本和非基准数据样本；其中，所述基准数据样本以及所述非基准数据样本中均包括至少一项测试参数，每项测试参数包括第一数量维度的参数因子；
基于预设的随机数据范围，生成符合所述输入参数格式的至少一项随机参数，基于所述随机参数生成随机数据样本，其中每项随机参数包括所述第一数量维度的参数因子；
基于所述基准数据样本的各项测试参数、所述非基准数据样本的各项测试参数以及所述随机数据样本的各项随机参数中各个维度的参数因子，生成与每个维度对应的参数因子集合；
基于与每个维度对应的参数因子集合生成多项候选测试用例；
对所述多项候选测试用例进行筛选，得到用于测试所述待测试对象的目标测试用例。
另一方面，本申请提供了一种测试数据处理装置，所述装置包括：
输入参数格式确定模块，用于确定待测试对象的输入参数格式；
样本获取模块，用于获取与所述输入参数格式对应的基准数据样本和非基准数据样本；其中，所述基准数据样本以及所述非基准数据样本中均包括至少一项测试参数，每项测试参数包括第一数量维度的参数因子；
随机参数生成模块，用于基于预设的随机数据范围，生成符合所述输入参数格式的至少一项随机参数，基于所述随机参数生成随机数据样本，其中每项随机参数包括所述第一数量维度的参数因子；
参数因子集合生成模块，用于基于所述基准数据样本的各项测试参数、所述非基准数据样本的各项测试参数以及所述随机数据样本的各项随机参数中各个维度的参数因子，生成与每个维度对应的参数因子集合；
候选测试用例生成模块，用于基于与每个维度对应的参数因子集合生成多项候选测试用例；
目标测试用例确定模块，用于对所述多项候选测试用例进行筛选，得到用于测试所述待测试对象的目标测试用例。
另一方面，本申请提供了一种设备，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如上述的测试数据处理方法。
另一方面，本申请提供了一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行如上述的测试数据处理方法。
实施本申请实施例，具有如下有益效果：
本申请通过获取与待测试对象的输入格式对应的基准数据样本和非基准数据样本，基于预设的随机数据范围生成符合所述输入参数格式的至少一项随机参数，基于随机参数生成随机数据样本；基于所述基准数据样本的各项测试参数、所述非基准数据样本的各项测试参数以及所述随机数据样本的各项随机参数中各个维度的参数因子，生成与每个维度对应的参数因子集合；基于与每个维度对应的参数因子集合生成多项候选测试用例；对所述多项候选测试用例进行筛选，得到用于测试所述待测试对象的目标测试用例。本申请采用多样本数据结合符合预设随机数据范围的随机参数的方式生成测试用例，能够为待测试对象提供具有针对性的样本数据，减少测试参数的数据量，从而提高测试效率，解决了测试过程中由于大部分测试数据的重复性或无效性造成的测试效率低的问题。
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和优点，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的介绍，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附图。
图1是本申请实施例提供的实施环境示意图；
图2是本申请实施例提供的一种测试数据处理方法流程图；
图3是本申请实施例提供的输入参数格式确定方法流程图；
图4是本申请实施例提供的一种样本生成方法流程图；
图5是本申请实施例提供的一种随机参数生成方法流程图；
图6是本申请实施例提供的一种参数因子集合生成方法流程图；
图7是本申请实施例提供的一种候选测试用例生成方法流程图；
图8是本申请实施例提供的一种测试用例筛选方法流程图；
图9是本申请实施例提供的一种候选测试用例处理方法流程图；
图10是本申请实施例提供的示例流程示意图；
图11是本申请实施例提供的一种测试数据处理装置示意图；
图12是本申请实施例提供的一种设备结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等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，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，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、产品或服务器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。
请参见图1，其示出了本申请实施例提供的实施环境示意图，该实施环境包括：测试终端110和执行终端120，所述测试终端110和所述执行终端120通信连接。
所述执行终端120可接收所述测试终端110发布的测试指令，所述测试指令可包括测试用例，根据测试指令执行相应的操作并生成测试数据，将测试数据发送给测试终端110。所述执行终端120可以包括：智能手机、平板电脑、数字助理、智能可穿戴设备、车载终端等类型的移动设备，也可以包括运行于移动设备中的软体，例如应用程序等。
所述测试终端110用于与各执行终端120进行交互，收集各执行终端120在执行某项功能操作时产生的测试数据，并基于收集到的数据展示对于执行终端120的测试结果；执行终端120能够接收测试终端110发布的测试指令，根据测试指令收集其在执行某项操作时产生的某个测试数据，以便于测试终端110基于所述测试数据进行处理。所述测试终端110具体可以为计算机或者服务器等设备，所述服务器可以包括一个独立运行的服务器，或者分布式服务器，或者由多个服务器组成的服务器集群；所述计算机或服务器上运行的操作系统可以包括但不限于安卓系统、IOS系统、linux、windows等。
另外，在某些情况下，测试终端110和执行终端120可以为同一终端。
为了解决现有技术的模糊测试过程中采用纯随机算法生成的测试参数的数据量大、批跑时间长以及测试数据中存在重复或无效的数据而造成的测试效率低的问题，本申请实施例提供了一种测试数据处理方法，其执行主体可以为图1中的测试终端，具体地，请参阅图2，所述测试数据处理方法可包括：
S210.确定待测试对象的输入参数格式。
这里确定待测试对象的输入参数格式以便于获取或者生成与所述输入参数格式一致的数据，将这部分数据作为对所述待测试对象进行测试的测试数据。具体的输入参数格式确定方法可参阅图3，所述方法包括：
S310.获取所述待测试对象的输入接口的形式参数。
这里的形式参数可以借助于函数的形式参数的概念来理解，函数的形式参数是在定义函数名和函数体的时候使用的参数，目的是用来接收调用函数时传入的参数，本申请实施例中的输入接口的形式参数便具有与函数的形式参数相似的功能。
S320.对所述形式参数进行分析，得到所述形式参数中包含的参数因子维度以及每个维度中参数因子的类型。
通过对形式参数的分析，可以得到所述形式参数中包含的参数因子的数量，即参数因子的维度，以及每个维度中参数因子的类型，这里的参数因子的类型可以包括数值型和字符型，其中数值型又可以包括整型和浮点型等，字符型可包括单字符型和字符串型等。
S330.确定所述参数因子维度以及每个维度中参数因子的类型为所述待测试对象的输入参数格式。
根据参数因子的维度以及每个维度的因子类型，得到了所述待测试对象的输入参数格式。
通过上述的输入参数格式确定方法得到了所述待测试对象的输入参数的格式，后续在对所述待测试对象进行测试之前，可根据该输入参数格式获取或者生成相应的测试数据，来对待测试对象进行测试。
S220.获取与所述输入参数格式对应的基准数据样本和非基准数据样本；其中，所述基准数据样本以及所述非基准数据样本中均包括至少一项测试参数，每项测试参数包括第一数量维度的参数因子。
本申请实施例中的基准数据样本以及非基准数据样本均是基于所述待测试对象的输入参数格式生成的，其中基准数据样本中包含的是正常样本数据，所述非基准数据样本中包含的是参数的边界值等特殊值。具体地，请参阅图4，其示出了一种样本生成方法，所述方法可包括：
S410.基于所述待测试对象的内部逻辑关系，确定作为所述待测试对象输入的基准参数。
S420.基于所述基准参数生成所述基准数据样本。
基准样本是可选真实的样本数据，其来源于正常功能测试数据，基于待测试对象的内部逻辑，通常某些参数是有固定取值范围的，比如有些参数的取值只能为0或者1。
S430.基于所述待测试对象的输入参数格式，确定作为所述待测试对象输入的特殊值。
S440.基于所述特殊值生成所述非基准数据样本。
对于非基准数据样本的参数，其是基于输入参数格式，对每个参数因子的边界值等特殊值进行考虑从而得到的数据；例如特殊值可以为“NULL”、“0”等。
S230.基于预设的随机数据范围，生成符合所述输入参数格式的至少一项随机参数，基于所述随机参数生成随机数据样本，其中每项随机参数包括所述第一数量维度的参数因子。
由于随机数可包括随机数字和随机字符，所以预设的随机数据范围可包括字符串范围和数字范围，相应地，请参阅图5，其示出了一种随机参数生成方法，所述方法可包括：
S510.基于所述形式参数中每个维度的参数因子的类型，确定待生成随机数的类型。
S520.当所述待生成随机数的类型为字符串时，生成符合所述字符串范围的随机数，所述字符串范围包括字符串的取值范围和字符串的长度范围。
本申请实施例中，字符串的取值范围可包括：数字、字母、下划线等。
S530.当所述待生成随机数的类型为数字时，生成符合所述数字范围的随机数，所述数字范围包括数字的取值范围和数字的类型范围。
本申请实施例中，数字的取值范围可以为0～65536，数字的类型范围可包括整型，或者是整型和浮点型等。
在具体生成随机数据时，可采用随机数据生成器来实现，本申请实施例中通过设置预设的随机数据范围可通过antiparser数据生成器生成随机数据，但并不局限于该数据生成器，任何能够生成随机数据的工具均可应用于本申请实施例中。
基于上述的随机参数生成方法，依次根据形式参数中每个维度的参数因子的类型，生成相应的随机数据，从而得到符合所述输入参数格式的至少一项随机参数。
S240.基于所述基准数据样本的各项测试参数、所述非基准数据样本的各项测试参数以及所述随机数据样本的各项随机参数中各个维度的参数因子，生成与每个维度对应的参数因子集合。
基准数据样本、非基准数据样本以及随机数据样本中均包括至少一项测试参数，每项测试参数中均包括第一数量维度的参数因子，具体地，请参阅图6，其示出了一种参数因子集合生成方法，所述方法可包括：
S610.提取所述基准数据样本的各项测试参数中各个维度的参数因子，得到第一因子集合。
S620.提取所述非基准数据样本的各项测试参数中各个维度的参数因子，得到第二因子集合。
S630.提取所述随机数据样本的各项测试参数中各个维度的参数因子，得到第三因子集合。
S640.提取所述第一因子集合、所述第二因子集合和所述第三因子集合中属于同一维度的因子，生成与每个维度对应的参数因子集合。
对基准数据样本、非基准数据样本以及随机数据样本中各项测试参数的每一维的参数因子进行提取，并将属于同一维度的参数因子放到同一集合中，例如，将各项测试参数中第一维度的参数因子放到第一集合中，将各项测试参数中第二维度的参数因子放到第二集合中，以此类推，最终得到分别与各个维度对应的参数因子集合。
S250.基于与每个维度对应的参数因子集合生成多项候选测试用例。
具体地，请参阅图7，其示出了一种候选测试用例生成方法，所述方法可包括：
S710.基于每次从与各个维度对应的参数因子集合中分别选取一个参数因子进行组合的方法，对各个维度对应的参数因子集合中的参数因子的组合方式进行穷举。
S720.基于对参数因子组合的穷举结果，生成相应的候选测试用例。
本申请实施例中每项测试参数包括第一数量维度的参数因子，相应地会生成第一数量的参数因子集合，在对参数因子进行组合时，每次从第一数量的参数因子集合的每个集合中分别取出一个参数因子，并按照原先维度的顺序，对取出的第一数量的参数因子进行组合，得到一项参数因子组合；基于这样的组合方法，对各种可能的组合方式进行穷举，最终得到若干项不重复的参数因子组合，每项参数因子组合均可作为一项候选测试用例。
基于上述的对各类样本的各项数据中的参数因子进行组合，使得最终得到的候选测试用例并不是单纯的随机数据，而是可能包含基准数据样本以及非基准数据样本中参数因子，这类的参数因子一般无法通过随机数据生成器直接生成，通过多样本数据组合的方式扩大了测试数据所覆盖的数据范围，提高了测试数据的多样性。
S260.对所述多项候选测试用例进行筛选，得到用于测试所述待测试对象的目标测试用例。
为了避免采用大量测试数据对待测试对象进行测试而造成的测试数据重复以及测试时间长的情况，本申请实施例对上述生成的候选测试用例进行筛选，具体地，请参阅图8，其示出了一种测试用例筛选方法，所述方法可包括：
S810.基于多项候选测试用例构建候选测试用例集合。
S820.从当前候选测试用例集合中任意选取一项候选测试用例作为当前候选测试用例。
S830.对当前候选测试用例中的各参数因子进行组合，得到多项因子组合；其中每项因子组合中的参数因子的数量为预设因子数量。
每项候选测试用例中均包含第一数量的参数因子，在对当前候选测试用例中的各参数因子进行组合时，每次从第一数量的参数因子中选取预设因子数量的参数因子，得到若干不重复的组合；例如对于一项包含4个维度参数因子的候选测试用例(A，B，C，D)，每次从中选择2个参数因子进行组合，可以得到6种不同的组合：AB、AC、AD、BC、BD、CD。
S840.判断当前候选测试用例的每一项因子组合是否存在于当前候选测试用例集合中除当前候选测试用例之外的候选测试用例中。
这里判断每一项因子组合是否存在于其他的候选测试用例中，主要是判断其他测试用例中是否存在这样的组合；根据上述例子中得到的6种不同的组合：AB、AC、AD、BC、BD、CD，判断这6种组合是否全部存在其他候选测试用例的因子组合中。这里的存在于其他候选测试用例的因子组合中是指这6种组合分别存在于其他两项或者两项以上的候选测试用例中。
S850.基于判断结果，更新当前候选测试用例集合。
S860.判断是否遍历完所述测试用例集合中的各项候选测试用例；当判断结果为是时，执行步骤S870；当判断结果为否时，执行步骤S820。
S870.结束遍历候选测试用例。
对于上述步骤S850中的基于判断结果，更新当前候选测试用例集合的具体过程可参阅图9，其示出了一种候选测试用例处理方法，所述方法可包括：
S910.当所述当前候选测试用例的每一项因子组合均存在于当前候选测试用例集合中除当前候选测试用例之外的候选测试用例中时，将当前候选测试用例从当前候选测试用例集合中删除。
这种情况说明当前候选测试用例的每一项因子组合在其他候选测试用例中均有体现，所以为了避免数据重复，直接将当前候选测试用例从当前候选测试用例集合中删除。
S920.当所述当前候选测试用例的至少一项因子组合不存在于当前候选测试用例集合中除当前候选测试用例之外的候选测试用例中时，将当前候选测试用例从当前候选测试用例集合中删除，确定当前候选测试用例为所述目标测试用例。
这种情况下，当前候选测试用例中至少一项因子组合不存在于其他候选测试用例中，即有其他候选测试用例没有覆盖的情况，所以将当前候选测试用例确定为目标测试用例。
本申请实施例中，对于图8所示的测试用例筛选方法可采用pairwise算法来实现，pairwise算法的具体实现过程可以包括：从多项候选测试用例中任意选取一项候选测试用例，对该项候选测试用例中的参数因子进行两两组合，判断该项候选测试用例中各两两组合的参数因子是否都能够在其他候选测试用例的参数因子的两两组合中找到，若都能找到，则删除该候选测试用例，否则，保留该候选测试用例；根据pairwise算法对各候选测试用例分别执行上述操作，从而实现了测试用例的筛选。下面以一具体模糊测试示例来说明本申请的具体实施过程。
本申请实施例中可采用python语言进行功能实现，采用开源的antiparser工具作为模糊数据生成器，采用pairwise算法实现测试用例的筛选。
1.假设每项测试参数包括四个维度的参数因子，现有如下样本：
基准样本：(A1，A2，A3，A4)、(B1，B2，B3，B4)
非基准样本：(NULL，NULL，NULL，NULL)、(0，0，0，0)
2.使用开源工具antiparser，设置随机字符串的随机范围，随机长度，编写模糊数据生成方法get_string()，以及get_int()，具体的程序实现如下：defget_string():
ap＝antiparser.antiparser()
#ap.setDebug(True)
#字符串类型数据
newstring＝antiparser.apString()
#设置随机的数据最大长度服务发现限制最大128的长度，所以这里限制2倍
newstring.setMaxSize(20)
#设置无效，不随机的数据256个ASCII中只取92个.goolge.protobuf只支持128以内
newstring.setIllegalChars("'\x80',\
'\x81','\x82','\x83'，\x84','\x85','\x86'，'\x87','\x88','\x89，'\x8a','\x8b'，'\x8C','\x8d','\x8e','\x8f','\x90','\x91',\
'\x92'，'\x93','\x94','\x95','\x96','\x97','\x98','\x99','\x9a','\x9b','\x9c'，'\x9d','\x9e','\x9f','\xa0','\xa1','\xa2',\
'\xa3','\xa4','\xa5','\xa6','\xa7','\xa8','\xa9','xaa','\xab','\xac,'\xad','\xae','\xaf','\xb0','\xb1','\xb2',\
'\xb3','\xb4','\xb5','\xb6','\xb7','\xb8','\xb9','\xba','\xbb','\xbc','\xbd','\xbe','\xbf','\xce','\xc1','\xc2','\xc3',\
'\xc4','\xc5','\xc6'，'\xc7','\xc8'，'\xc9’，'\xca','\xcb','xcc'，'\xcd','\xce','\xcf','\xde','\xd1','\xd2','\xd3','\xd4',\
'\xd5','\xd6','\xd7','\xd8','\xd9','\xda','\xdb','\xdc','\xdd','\xde','\xdf','\xe0','\xe1','\xe2',\xe3','\xe4','\xe5',\
'\xe6','\xe7','\xe8',\xe9','\xea','\xeb','\xec',\xed','\xee','\xef','\xf0','\xf1','\xf2','\xf3','\xf4','\xf5',\
'\xf6','\xf7','\xf8','\xf9','\xfa','\xfb',\xfc','\xfd','\xfe','\xff')#128位以前的
ap.append(newstring)
ap.permute()
#ap.display()#打印的方法
tmp＝newstring.getContent()
print tmp#打印返回结果
returntmp
最终通过antiparser随机数据生成器生成的指定随机范围的模糊数据样本为：(Random1,Random2,Random3,Random4)
3.基于基准数据样本、非基准数据样本以及随机数据样本中的参数，得到与每个维度对应的参数因子集合，即：
第一维度：["A1","B1","NULL","0","Random1"]，
第二维度：["A2","B2","NULL","0","Random2"]，
第三维度：["A3","B3","NULL","0","Random3"]，
第四维度：["A4","B5","NULL","0","Random4"]。
4.基于每次从与各个维度对应的参数因子集合中分别选取一个参数因子进行组合的方法，对各个维度对应的参数因子集合中的参数因子的组合方式进行穷举，得到若干项参数因子组合，即候选测试用例。
5.本示例中以预设因子数量2为例进行说明，通过配对测试方法pairwise覆盖所有2因子交互组合，其实现程序如下：
通过上述的pairwise，从多项候选测试用例中筛选出以下目标测试用例：
['A1','A2','A3','A4']
['B1','B2','B3','A4']
['NULL','NULL','NULL','A4']
['0','0','0','A4']
['Random1','Random2','Random3','A4']
['Random1','0','NULL','B5']
['0','NULL','B3','B5']
['NULL','B2','A3','B5']
['B1','A2','Random3','B5']
['A1','Random2','0','B5']
['A1','0','B3','NULL']
['B1','NULL','A3','NULL']
['NULL','Random2','B3','0']
['0','A2','NULL','NULL']
['Random1','B2','0','NULL']
['Random1','A2','B3','Random4']
['0','B2','Random3','Random4']
['NULL','0','Random3','NULL']
['B1','Random2','NULL','Random4']
['A1','NULL','Random3','0']
['A1','B2','NULL','0']
['B1','0','0','0']
['NULL','A2','0','Random4']
['0','Random2','A3','0']
['Random1','NULL','A3','Random4']
['Random1','0','A3','Random4']
['Random1','NULL','0','0']
['A1','Random2','0','Random4']
['Random1','Random2','0','NULL']
['Random1','A2','0','0']
pairwise算法是基于数学统计和对传统的正交分析法进行优化后的算法，这里之所以使用pairwise算法是因为根据数学统计分析，73％的缺陷(单因子是35％，双因子是38％)是由单因子或2个因子相互作用产生的；19％的缺陷是由3个因子相互作用产生的，而pairwise是基于覆盖所有2因子的交互作用产生的用例集合性价比最高而产生的。
通过上述的样本数据组合以及基于pairwise算法得到的组合数据覆盖了原模糊测试数据，包含正常数据和特殊数据，数据组合更加精准且符合实际，能大幅度减少测试时间，并且提高测试精准度。
对于上述示例的实施流程图可参阅图10，步骤S1010～步骤S1050的实现方法对应上述示例中的各实施步骤。
基于上述示例中确定的目标测试用例，可直接作为待测试对象的输入参数进行输入，从而完成对待测试对象的一轮测试。另外，当需要再次对待测试对象进行测试时，可以通过上述步骤重新生成目标测试用例，即每次均需要重新生成随机数据，并且进行参数因子的重新组合以及测试用例的筛选，对于循环生成测试用例的程序实现如下：
上述示例中使用的是python语言，但是可以平行扩展至任何其他开发语言；上述使用的模糊数据生成器antiparser，只是一种示例，其为一般的随机算法，可以平行扩展至其他任何模糊方案，例如遗传变异算法；上述示例中采用的是两因子正交算法AllPairs，可以平行扩展至其他组合算法，包括不限于两因子或者三因子以上的正交算法AllPairs。
现有的模糊测试方法在多参数场景，大部分测试结果都是参数异常报错，参数越多，有效请求越低；本申请实施例中横向扩展了数据样本，并基于pairwise算法尽可能覆盖两因子组合，减少样本数量。将采用本申请实施例提供的测试数据处理方法生成的测试用例对待测试对象进行测试的测试结果，与采用现有技术生成的测试用例对待测试对象进行测试的测试结果相比，在同样的时间段内，采用本申请的测试结果覆盖的参数不合法错误码的种类大于采用现有技术中的方法的测试结果，例如，在同样时间内，采用本申请时的错误码包括0，179620016，179520007，179520023，而采用现有技术中的方案时的错误码只有179620016；从而在同样的时间内，本申请覆盖的错误码种类多，覆盖路径多，覆盖路径多说明有效的测试数据多；从而采用本申请提供的技术方案提高了测试效率。
本申请采用多样本数据结合符合预设随机数据范围的随机参数的方式生成测试用例，能够为待测试对象提供具有针对性的样本数据，减少测试参数的数据量，从而提高测试效率，解决了测试过程中由于大部分测试数据的重复性或无效性造成的测试效率低的问题。
本实施例还提供了一种测试数据处理装置，请参阅图11，所述装置可包括：
输入参数格式确定模块1110，用于确定待测试对象的输入参数格式；
样本获取模块1120，用于获取与所述输入参数格式对应的基准数据样本和非基准数据样本；其中，所述基准数据样本以及所述非基准数据样本中均包括至少一项测试参数，每项测试参数包括第一数量维度的参数因子；
随机参数生成模块1130，用于基于预设的随机数据范围，生成符合所述输入参数格式的至少一项随机参数，基于所述随机参数生成随机数据样本，其中每项随机参数包括所述第一数量维度的参数因子；
参数因子集合生成模块1140，用于基于所述基准数据样本的各项测试参数、所述非基准数据样本的各项测试参数以及所述随机数据样本的各项随机参数中各个维度的参数因子，生成与每个维度对应的参数因子集合；
候选测试用例生成模块1150，用于基于与每个维度对应的参数因子集合生成多项候选测试用例；
目标测试用例确定模块1160，用于对所述多项候选测试用例进行筛选，得到用于测试所述待测试对象的目标测试用例。
其中，所述输入参数格式确定模块1110包括：
形式参数获取模块，用于获取所述待测试对象的输入接口的形式参数；
分析模块，用于对所述形式参数进行分析，得到所述形式参数中包含的参数因子维度以及每个维度中参数因子的类型；
第一确定模块，用于确定所述参数因子维度以及每个维度中参数因子的类型为所述待测试对象的输入参数格式。
进一步地，所述测试数据处理装置还包括：
第二确定模块，用于基于所述待测试对象的内部逻辑关系，确定作为所述待测试对象输入的基准参数；
第一生成模块，用于基于所述基准参数生成所述基准数据样本；
第三确定模块，用于基于所述待测试对象的输入参数格式，确定作为所述待测试对象输入的特殊值；
第二生成模块，用于基于所述特殊值生成所述非基准数据样本。
进一步地，所述预设的随机数据范围包括字符串范围和数字范围，相应地，所述随机参数生成模块1130包括：
类型确定模块，用于基于所述形式参数中每个维度的参数因子的类型，确定待生成随机数的类型；
第三生成模块，用于当所述待生成随机数的类型为字符串时，生成符合所述字符串范围的随机数，所述字符串范围包括字符串的取值范围和字符串的长度范围；
第四生成模块，用于当所述待生成随机数的类型为数字时，生成符合所述数字范围的随机数，所述数字范围包括数字的取值范围和数字的类型范围。
进一步地，所述参数因子集合生成模块1140包括：
第一提取模块，用于提取所述基准数据样本的各项测试参数中各个维度的参数因子，得到第一因子集合；
第二提取模块，用于提取所述非基准数据样本的各项测试参数中各个维度的参数因子，得到第二因子集合；
第三提取模块，用于提取所述随机数据样本的各项测试参数中各个维度的参数因子，得到第三因子集合；
第四提取模块，用于提取所述第一因子集合、所述第二因子集合和所述第三因子集合中属于同一维度的因子，生成与每个维度对应的参数因子集合。
进一步地，所述候选测试用例生成模块1150包括：
组合方式穷举模块，用于基于每次从与各个维度对应的参数因子集合中分别选取一个参数因子进行组合的方法，对各个维度对应的参数因子集合中的参数因子的组合方式进行穷举；
第五生成模块，用于基于对参数因子组合的穷举结果，生成相应的候选测试用例。
进一步地，所述目标测试用例确定模块1160包括：
集合构建模块，用于基于多项候选测试用例构建候选测试用例集合；
选取模块，用于从当前候选测试用例集合中任意选取一项候选测试用例作为当前候选测试用例；
第一组合模块，用于对当前候选测试用例中的各参数因子进行组合，得到多项因子组合；其中每项因子组合中的参数因子的数量为预设因子数量；
判断模块，用于判断当前候选测试用例的每一项因子组合是否存在于当前候选测试用例集合中除当前候选测试用例之外的候选测试用例中；
更新模块，用于基于判断结果，更新当前候选测试用例集合；
重复执行模块，用于重复执行上述的当前候选测试用例的选取、当前候选测试用例中的各参数因子组合、当前候选测试用例的每一项因子组合的判断以及当前候选测试用例集合更新的步骤，直至遍历完所述测试用例集合中的各项候选测试用例。
进一步地，所述更新模块包括：
第一处理模块，用于当所述当前候选测试用例的每一项因子组合均存在于当前候选测试用例集合中除当前候选测试用例之外的候选测试用例中时，将当前候选测试用例从当前候选测试用例集合中删除；
第二处理模块，用于当所述当前候选测试用例的至少一项因子组合不存在于当前候选测试用例集合中除当前候选测试用例之外的候选测试用例中时，将当前候选测试用例从当前候选测试用例集合中删除，确定当前候选测试用例为所述目标测试用例。
上述实施例中提供的装置可执行本申请任意实施例所提供方法，具备执行该方法相应的功能模块和有益效果。未在上述实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请任意实施例所提供的方法。
本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行如本实施例上述任一方法。
本实施例还提供了一种设备，其结构图请参见图12，该设备1200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 processingunits，CPU)1222(例如，一个或一个以上处理器)和存储器1232，一个或一个以上存储应用程序1242或数据1244的存储介质1230(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器1232和存储介质1230可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1230的程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出)，每个模块可以包括对设备中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器1222可以设置为与存储介质1230通信，在设备1200上执行存储介质1230中的一系列指令操作。设备1200还可以包括一个或一个以上电源1226，一个或一个以上有线或无线网络接口1250，一个或一个以上输入输出接口1258，和/或，一个或一个以上操作系统1241，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM，LinuxTM，FreeBSDTM等等。本实施例上述的任一方法均可基于图12所示的设备进行实施。
本说明书提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤和顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或中断产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。
本实施例中所示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构，并不构成对本申请方案所应用于其上的设备的限定，具体的设备可以包括比示出的更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件的布置。应当理解到，本实施例中所揭露的方法、装置等，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分仅仅为一种逻辑功能的划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元模块的间接耦合或通信连接。
基于这样的理解，本申请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)执行本申请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(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域技术人员还可以进一步意识到，结合本说明书所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但这种实现不应认为超出本申请的范围。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (16)

1.一种测试数据处理方法，其特征在于，包括：
确定待测试对象的输入参数格式；所述确定待测试对象的输入参数格式包括：获取所述待测试对象的输入接口的形式参数；对所述形式参数进行分析，得到所述形式参数中包含的参数因子维度以及每个维度中参数因子的类型；确定所述参数因子维度以及每个维度中参数因子的类型为所述待测试对象的输入参数格式；
获取与所述输入参数格式对应的基准数据样本和非基准数据样本；其中，所述基准数据样本以及所述非基准数据样本中均包括至少一项测试参数，每项测试参数包括第一数量维度的参数因子；
基于预设的随机数据范围，生成符合所述输入参数格式的至少一项随机参数，基于所述随机参数生成随机数据样本，其中每项随机参数包括所述第一数量维度的参数因子；
基于所述基准数据样本的各项测试参数、所述非基准数据样本的各项测试参数以及所述随机数据样本的各项随机参数中各个维度的参数因子，生成与每个维度对应的参数因子集合；
基于与每个维度对应的参数因子集合生成多项候选测试用例；
对所述多项候选测试用例进行筛选，得到用于测试所述待测试对象的目标测试用例。
2.根据权利要求1所述的一种测试数据处理方法，其特征在于，所述获取与所述输入参数格式对应的基准数据样本和非基准数据样本之前还包括：
基于所述待测试对象的内部逻辑关系，确定作为所述待测试对象输入的基准参数；
基于所述基准参数生成所述基准数据样本；
基于所述待测试对象的输入参数格式，确定作为所述待测试对象输入的特殊值；
基于所述特殊值生成所述非基准数据样本。
3.根据权利要求1所述的一种测试数据处理方法，其特征在于，所述预设的随机数据范围包括字符串范围和数字范围；
相应地，所述基于预设的随机数据范围，生成符合所述输入参数格式的至少一项随机参数包括：
基于所述形式参数中每个维度的参数因子的类型，确定待生成随机数的类型；
当所述待生成随机数的类型为字符串时，生成符合所述字符串范围的随机数，所述字符串范围包括字符串的取值范围和字符串的长度范围；
当所述待生成随机数的类型为数字时，生成符合所述数字范围的随机数，所述数字范围包括数字的取值范围和数字的类型范围。
4.根据权利要求1所述的一种测试数据处理方法，其特征在于，所述基于所述基准数据样本的各项测试参数、所述非基准数据样本的各项测试参数以及所述随机数据样本的各项随机参数中各个维度的参数因子，生成与每个维度对应的参数因子集合包括：
提取所述基准数据样本的各项测试参数中各个维度的参数因子，得到第一因子集合；
提取所述非基准数据样本的各项测试参数中各个维度的参数因子，得到第二因子集合；
提取所述随机数据样本的各项测试参数中各个维度的参数因子，得到第三因子集合；
提取所述第一因子集合、所述第二因子集合和所述第三因子集合中属于同一维度的因子，生成与每个维度对应的参数因子集合。
5.根据权利要求1所述的一种测试数据处理方法，其特征在于，所述基于与每个维度对应的参数因子集合生成多项候选测试用例包括：
基于每次从与各个维度对应的参数因子集合中分别选取一个参数因子进行组合的方法，对各个维度对应的参数因子集合中的参数因子的组合方式进行穷举；
基于对参数因子组合的穷举结果，生成相应的候选测试用例。
6.根据权利要求5所述的一种测试数据处理方法，其特征在于，所述对所述多项候选测试用例进行筛选，得到用于测试所述待测试对象的目标测试用例包括：
基于多项候选测试用例构建候选测试用例集合；
从当前候选测试用例集合中任意选取一项候选测试用例作为当前候选测试用例；
对当前候选测试用例中的各参数因子进行组合，得到多项因子组合；其中每项因子组合中的参数因子的数量为预设因子数量；
判断当前候选测试用例的每一项因子组合是否存在于当前候选测试用例集合中除当前候选测试用例之外的候选测试用例中；
基于判断结果，更新当前候选测试用例集合；
重复执行上述的当前候选测试用例的选取、当前候选测试用例中的各参数因子组合、当前候选测试用例的每一项因子组合的判断以及当前候选测试用例集合更新的步骤，直至遍历完所述测试用例集合中的各项候选测试用例。
7.根据权利要求6所述的一种测试数据处理方法，其特征在于，所述基于判断结果，更新当前候选测试用例集合包括：
当所述当前候选测试用例的每一项因子组合均存在于当前候选测试用例集合中除当前候选测试用例之外的候选测试用例中时，将当前候选测试用例从当前候选测试用例集合中删除；
当所述当前候选测试用例的至少一项因子组合不存在于当前候选测试用例集合中除当前候选测试用例之外的候选测试用例中时，将当前候选测试用例从当前候选测试用例集合中删除，确定当前候选测试用例为所述目标测试用例。
8.一种测试数据处理装置，其特征在于，包括：
输入参数格式确定模块，用于确定待测试对象的输入参数格式；所述输入参数格式确定模块包括：形式参数获取模块，用于获取所述待测试对象的输入接口的形式参数；分析模块，用于对所述形式参数进行分析，得到所述形式参数中包含的参数因子维度以及每个维度中参数因子的类型；第一确定模块，用于确定所述参数因子维度以及每个维度中参数因子的类型为所述待测试对象的输入参数格式；
样本获取模块，用于获取与所述输入参数格式对应的基准数据样本和非基准数据样本；其中，所述基准数据样本以及所述非基准数据样本中均包括至少一项测试参数，每项测试参数包括第一数量维度的参数因子；
随机参数生成模块，用于基于预设的随机数据范围，生成符合所述输入参数格式的至少一项随机参数，基于所述随机参数生成随机数据样本，其中每项随机参数包括所述第一数量维度的参数因子；
参数因子集合生成模块，用于基于所述基准数据样本的各项测试参数、所述非基准数据样本的各项测试参数以及所述随机数据样本的各项随机参数中各个维度的参数因子，生成与每个维度对应的参数因子集合；
候选测试用例生成模块，用于基于与每个维度对应的参数因子集合生成多项候选测试用例；
目标测试用例确定模块，用于对所述多项候选测试用例进行筛选，得到用于测试所述待测试对象的目标测试用例。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述测试数据处理装置还包括：
第二确定模块，用于基于所述待测试对象的内部逻辑关系，确定作为所述待测试对象输入的基准参数；
第一生成模块，用于基于所述基准参数生成所述基准数据样本；
第三确定模块，用于基于所述待测试对象的输入参数格式，确定作为所述待测试对象输入的特殊值；
第二生成模块，用于基于所述特殊值生成所述非基准数据样本。
10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述预设的随机数据范围包括字符串范围和数字范围，相应地，所述随机参数生成模块包括：
类型确定模块，用于基于所述形式参数中每个维度的参数因子的类型，确定待生成随机数的类型；
第三生成模块，用于当所述待生成随机数的类型为字符串时，生成符合所述字符串范围的随机数，所述字符串范围包括字符串的取值范围和字符串的长度范围；
第四生成模块，用于当所述待生成随机数的类型为数字时，生成符合所述数字范围的随机数，所述数字范围包括数字的取值范围和数字的类型范围。
11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述参数因子集合生成模块包括：
第一提取模块，用于提取所述基准数据样本的各项测试参数中各个维度的参数因子，得到第一因子集合；
第二提取模块，用于提取所述非基准数据样本的各项测试参数中各个维度的参数因子，得到第二因子集合；
第三提取模块，用于提取所述随机数据样本的各项测试参数中各个维度的参数因子，得到第三因子集合；
第四提取模块，用于提取所述第一因子集合、所述第二因子集合和所述第三因子集合中属于同一维度的因子，生成与每个维度对应的参数因子集合。
12.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述候选测试用例生成模块包括：
组合方式穷举模块，用于基于每次从与各个维度对应的参数因子集合中分别选取一个参数因子进行组合的方法，对各个维度对应的参数因子集合中的参数因子的组合方式进行穷举；
第五生成模块，用于基于对参数因子组合的穷举结果，生成相应的候选测试用例。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述目标测试用例确定模块包括：
集合构建模块，用于基于多项候选测试用例构建候选测试用例集合；
选取模块，用于从当前候选测试用例集合中任意选取一项候选测试用例作为当前候选测试用例；
第一组合模块，用于对当前候选测试用例中的各参数因子进行组合，得到多项因子组合；其中每项因子组合中的参数因子的数量为预设因子数量；
判断模块，用于判断当前候选测试用例的每一项因子组合是否存在于当前候选测试用例集合中除当前候选测试用例之外的候选测试用例中；
更新模块，用于基于判断结果，更新当前候选测试用例集合；
重复执行模块，用于重复执行上述的当前候选测试用例的选取、当前候选测试用例中的各参数因子组合、当前候选测试用例的每一项因子组合的判断以及当前候选测试用例集合更新的步骤，直至遍历完所述测试用例集合中的各项候选测试用例。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述更新模块包括：
第一处理模块，用于当所述当前候选测试用例的每一项因子组合均存在于当前候选测试用例集合中除当前候选测试用例之外的候选测试用例中时，将当前候选测试用例从当前候选测试用例集合中删除；
第二处理模块，用于当所述当前候选测试用例的至少一项因子组合不存在于当前候选测试用例集合中除当前候选测试用例之外的候选测试用例中时，将当前候选测试用例从当前候选测试用例集合中删除，确定当前候选测试用例为所述目标测试用例。
15.一种电子设备，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一项所述的测试数据处理方法。
16.一种计算机存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行如权利要求1至7任一项所述的测试数据处理方法。
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