CN113434436A - 测试用例的生成方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种测试用例的生成方法、装置、电子设备及存储介质。其中，测试用例的生成方法，包括：根据历史数据确定订单信息的场景特征数据；其中，场景特征数据包括：特征字段和各特征字段之间的组合关系；对场景特征数据进行数据统计，确定具有组合关系的多个特征组合及各特征组合的第一出现频次；根据第一出现频次对特征组合进行筛选，基于筛选出的特征组合确定测试用例，以根据测试用例进行软件测试。本申请实施例提供的测试用例的生成方案，能够实现对核心测试用例的筛选，得到的测试用例有效、普适性高且确定过程高效。

Description

测试用例的生成方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，具体而言，本申请涉及一种测试用例的生成方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

软件测试按照测试的对象可以划分为：单元测试、系统内各模块间的集成测试、系统测试、跨系统的场景联调。

目前，业界没有统一的筛选核心测试用例的方法，通常都是基于测试工程师的个人经验，给出主观的核心用例回归库，并以此为基础进行补充，补充用例的来源，来自生产环境出现了问题，业务受损后，再对核心测试用例库进行查漏补缺，对当前业务的损失无法避免和补救。

发明内容

本申请的目的旨在至少解决上述的技术缺陷之一，特提出以下技术方案。

本申请的一个方面，提供了一种测试用例的生成方法，包括：

根据历史数据确定订单信息的场景特征数据；其中，场景特征数据包括：特征字段和各特征字段之间的组合关系；

对场景特征数据进行数据统计，确定具有组合关系的多个特征组合及各特征组合的第一出现频次；

根据第一出现频次对特征组合进行筛选，基于筛选出的特征组合确定测试用例，以根据测试用例进行软件测试。

本申请的另一个方面，提供了一种测试用例的生成装置，该装置包括：

场景特征数据确定模块，用于根据历史数据确定订单信息的场景特征数据；其中，场景特征数据包括：特征字段和各特征字段之间的组合关系；

特征组合模块，用于对场景特征数据进行数据统计，确定具有组合关系的多个特征组合及各特征组合的第一出现频次；

测试用例确定模块，用于根据第一出现频次对特征组合进行筛选，基于筛选出的特征组合确定测试用例，以根据测试用例进行软件测试。

本申请的又一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本申请第一方面所示的测试用例的生成方法。

本申请提供的技术方案带来的有益效果是：

本申请提供的测试用例的生成方法，根据历史数据确定各历史订单信息的场景特征数据，对各场景特征数据进行数据统计，确定具有组合关系的多个特征组合及各特征组合的第一出现频次，根据第一出现频次对特征组合进行筛选，根据筛选出的特征组合确定测试用例以用于测试，特征组合能够表征对应订单信息的场景特征，基于第一出现频次筛选出来的特征组合能够覆盖头部应用场景，实现自动对核心测试用例的筛选，如筛选出的特征组合能够适用于某一订单场景下90％的订单。而且。根据实际的历史数据量化场景特征得到特征组合，能够适用于真实的业务场景，得到的测试用例有效、普适性高且确定过程高效。

除此之外，本申请提供的测试用例的生成方案，用少量的测试用例就能覆盖大部分场景的测试，精简了测试用例的数量，而且，测试用例是基于真实的历史数据得到的，使得测试用例能够覆盖生产环境真实的业务场景，确保生产环境上的业务不受影响。基于测试用例的上述特点，生成的测试用例能够用于跨系统的场景联调的测试场景，降低了测试成本。

本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本申请一个实施例提供的测试用例的生成方法的场景示意图；

图2为本申请一个实施例提供的测试用例的生成方法的流程图；

图3为本申请一个实施例提供的基于特征组合及状态转移路径输出测试用例的示意图；

图4为本申请一个实施例提供的特征组合及对应的第一出现频次示意图；

图5为本申请另一个实施例提供的测试用例的生成方法的流程图；

图6为本申请一个实施例提供的测试用例的生成装置的结构示意图；

图7为本申请一个实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本申请的限制。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组合。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。

本领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义。

本申请实施例所提供的方案可以由任一电子设备执行，如可以是终端设备，也可以是服务器，其中，服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云计算服务的云服务器。终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表等，但并不局限于此。终端以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本申请在此不做限制。对于现有技术中所存在的技术问题，本申请提供的测试用例的生成方法、装置、电子设备及存储介质，旨在解决现有技术的技术问题中的至少一项。

此外，本申请实施例中所涉及的数据处理可以通过云技术实现，可选地，本申请可选实施例中所涉及的数据计算可以采用云计算实现。

下面以具体实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这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中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。

图1为本申请一个实施例提供的测试用例的生成方法的场景示意图，场景示意图中，包括：服务器101、网络102、终端103。终端103可以通过网络102向服务器101发送测试用例请求，并接收服务器101响应于该测试用例请求返回的测试用例的生成结果。服务器101响应于测试用例请求，将根据历史数据确定的测试用例返回至终端。其中，测试用例的生成请求可以通过终端上安装的目标应用程序(如：电商平台、配送平台等)发送，目标应用程序在终端上可以以应用程序的形式展示，也可以以网页、小程序等形式展示，在此不做限制。

终端103至少包括人机交互界面1031、处理器1032及存储器1033，人机交互界面用于显示目标应用程序的相关信息、特征组合及测试用例等。存储器用于存储目标应用程序的相关信息、各特征字段及其第二出现频次、特征字段之间的组合关系、各特征组合的第一出现频次等信息。服务器101包括数据库1011和处理引擎1012。

本申请一个实施例提供了一种可能的实现方式，如图2所示的测试用例的生成方法的流程图，该方案可以由任一电子设备执行，例如，本申请实施例的方案可以在服务器上执行。为描述方便，下面将以服务器作为执行主体对本申请实施例提供的测试用例的生成方法进行说明。如图2所示的流程图，该方法可以包括以下步骤：

步骤S210，根据历史数据确定订单信息的场景特征数据，其中，场景特征数据包括：特征字段和各特征字段之间的组合关系；

步骤S220，对场景特征数据进行数据统计，确定具有组合关系的多个特征组合及各特征组合的第一出现频次；

步骤S230，根据第一出现频次对特征组合进行筛选，基于筛选出的特征组合确定测试用例，以根据测试用例进行软件测试。

本申请实施例提供的方案，可以在服务器端实施，服务器可以是接收到测试用例的请求，该请求可以是终端实时发出的，也可以是服务器端预先存储的，定期更新测试用例。

服务器根据历史数据确定订单信息的场景特征数据，场景特征数据包括：特征字段和各特征字段之间的组合关系。其中，历史数据可以为相同场景中已经完成的历史订单数据，历史数据可以通过查询存储历史订单数据的存储单元得到。

示例如下：接收到关于外卖订单的测试用例请求，服务器获取历史数据，如历史订单数据，解析历史订单数据得到各订单的场景特征数据，如：存储的订单信息可以反映出什么样的用户在哪家店购买了什么商品且也能看出使用了什么优惠，那映射在DB中就会生成用户类型、商户类型、商品类型、优惠类型等等这些能够表征场景特征的字段，将这些能够表征场景特征的字段称为特征字段，通过对订单信息的分析，还可以得到各特征字段之间的组合关系。在外卖订单场景中，特征字段及各特征字段之间的组合关系，可以如：商家新用户+众包商家+套餐+满减券、平台新用户+自配送+单点+商家折扣券等等。

对场景特征数据进行统计，得到各场景字段的出现频次、各场景字段的特征组合以及具有组合关系的多个特征组合的第一出现频次，以基于第一出现频次，对特征组合进行筛选，留下出现频次高的特征组合。然后基于筛选出的特征组合确定测试用例，进而根据测试用例进行软件测试，基于出现频次高的特征组合进行软件测试，由于出现频次高的特征组合会频繁出现，基于高频次出现的特征组合得到的测试用例的适用范围较广。

本申请提供的测试用例的生成方法，可以适用于能够生成订单的各种场景，如：外卖订单、电商订单、配送订单等。

本申请提供的测试用例的生成方法，根据历史数据确定各历史订单信息的场景特征数据，对各历史订单信息的场景特征数据进行数据统计，确定具有组合关系的多个特征组合及各特征组合的第一出现频次，根据第一出现频次对特征组合进行筛选，根据筛选出的特征组合确定测试用例。由于特征组合能够表征对应订单信息的场景特征，基于第一出现频次筛选出来的特征组合能够覆盖头部应用场景，如筛选出的特征组合能够适用于外卖订单场景下90％的订单，实现自动对核心测试用例的筛选。而且。根据实际的历史数据得到的特征组合，对实际场景有效，且得到的测试用例能够覆盖同一场景中的大量场景，得到的测试用例有效、普适性高且确定过程高效。

除此之外，本申请提供的测试用例的生成方法，通过量化真实数据来得到特征组合，并基于特征组合得到测试用例。相较于依赖测试工程师的主观经验来圈选核心测试用例的方式来说，本申请以客观数据为基础，消除了主观经验带来的不确定性。而且，通过将场景信息量化为特征字段，给出每个测试用例的量化数据，例如：生产环境中此类场景的具体占比数据，通过覆盖头部的特征组合场景，能以最少的测试用例、最小的成本，覆盖生产环境占比最大的场景，达到最高的性价比。

为了便于明确本申请提供的技术方案，下面通过具体示例阐述本申请提供的方案：

在本申请的一种实施方式中，步骤S230公开的基于筛选出的特征组合确定测试用例，可以通过如下方式得到：

A1，获取表征用户请求操作状态的状态机的转移路径；

A2，基于筛选出的特征组合及转移路径输出测试用例。

用户操作请求状态可以通过状态机表征，如：初始、有效、完结、失效，在外卖订单场景中，可以对应为：提交订单、付款、配送结束、取消订单。状态机的状态数量可以根据实际情况调整，如外卖订单场景中，状态机的状态还可以包括：商家接单、骑手取餐等。

根据实际情况确定了用户请求操作状态之后，获取各状态之间的转移路径，如：初始--有效--完结、初始--有效--失效、初始--失效等，可以根据实际情况确定出现概率较大的若干个转移路径，也可以遍历各状态之间的转移路径，覆盖同一场景下的全部用户请求操作。

结合图3所示的基于特征组合及状态转移路径输出测试用例的示意图，筛选出的特征组合为(x,y)、(x₁,y₁)、(x₁,y)、(x,y₁)，对应的状态机的状态转移路径分别为：初始--有效--完结、初始--有效--失效、初始--失效、初始--有效--完结，对应的测试用例分别为用例1、用例2、用例3、用例4。其中x及y分别为特征字段对应的特征数据，如：x及x₁分别表征用户类型为平台新用户、平台老用户，y及y₁分别表征商品类型为单点餐品、套餐餐品等，图3中的状态转移路径只是示例，并不作为每个特征组合对应的状态转移路径的限制。

进一步地，由于每个特征组合均可以对应多个状态转移路径，每个特征组合结合对应的状态转移路径之后，在历史数据中的频次占比与特征组合在历史数据中的占比可能不同，比如：特征组合(x,y)的占比为80％，但是，特征组合(x,y)在状态转移路径“初始--有效--完结”的数量占比为70％，那么，为了进一步筛选出更为精准的测试用例，本申请一个实施例提供一种方案，基于筛选出的特征组合及转移路径输出测试用例，包括：基于筛选出的特征组合及转移路径对筛选后的特征组合二次筛选，基于二次筛选后的特征组合及转移路径输出测试用例，以提升测试用例的准确性。

基于筛选出的特征组合和及转移路径输出测试用例，筛选出的特征组合能够覆盖头部应用场景，结合状态机的转移路径，能够得到更加详细、准确的测试用例。

在一种可能的实施方式中，S230提供的根据第一出现频次对特征组合进行筛选，基于筛选出的特征组合确定测试用例，可以通过如下方式得到：

B1，根据第一出现频次对特征组合进行排序；

B2，根据预设需求信息，基于排序靠前的预设数量个特征组合确定测试用例。

由于特征组合较多，本申请实施例通过第一出现频次对特征组合进行排序，根据预设需求信息对特征组合进行筛选，预设需求信息，如：覆盖线上流量占比的预设数值，以保证主流程功能高可用，对应的预设数值可以取86％、95％等。那么，将排序从高到底的各特征组合进行相加达到预设数值，那么对应的特征组合为用于确定测试用例的特征组合。

结合图4所示的特征组合及对应的第一出现频次示意图，特征组合1对应的特征1为x，特征2为y，该特征组合在历史数据中的出现数量，即第一出现频次为3，对应的占比为40％；特征组合2对应的特征1为x₁，特征2为y₂，该特征组合在历史数据中的出现数量为2，对应的占比为28％；特征组合3对应的特征1为x，特征2为y₁，该特征组合在历史数据中的出现数量为1，对应的占比为14％；特征组合4对应的特征1为x₂，特征2为y₂，该特征组合在历史数据中的出现数量为1，对应的占比为14％，按照各特征组合的占比进行排序，排序后的示意图如图4所示。假设预设需求信息为筛选出覆盖线上流量占比82％，则将特征组合1、特征组合和2及特征组合3选定为Top N的特征组合，基于筛选出的Top N个特征组合确定测试用例。由于筛选出的特征组合已经覆盖了线上流量占比82％的场景，因此，基于筛选出的特征组合得到的测试用例能够覆盖较大范围场景。

在一种可能的实施方式中，特征字段中包括状态机字段及订单信息的标识字段，步骤S220提供的对场景特征数据进行数据统计，可以通过如下方式进行：

C1，根据场景特征数据得到各特征字段的第二出现频次；

C2，根据第二出现频次过滤状态机字段及标识字段；

C3，对过滤掉状态机字段及标识字段的场景特征数据进行数据统计。

历史数据中各订单信息对应的特征字段较多，有些特征字段能够标识场景信息，如：用户类型、商户类型、商品类型等，但有些特征字段对场景的标识作用较小，如：状态机字段、订单信息的标识字段，状态机字段，如初始、有效、完结、失效，订单信息的标识字段，如订单ID、订单编号等。由于状态机字段及订单信息的标识字段对场景特征的标识作用较小，为了提升特征组合的筛选准确率，本申请实施例将过滤状态机字段及标识字段，基于过滤后的特征字段进行数据统计，筛选出特征组合。

可选地，统计场景特征数据确定其中各特征字段及各特征字段的第二出现频次，根据第二出现频次过滤状态机字段及标识字段。

值得说明的是，除了状态机字段及订单信息的标识字段，还可以过滤掉对场景标识作用不大的其他字段，过滤方案可以选择本申请实施例提供的方案，也可以采用其他方案，在此不作限制。

本申请实施例将状态机字段及订单信息的标识字段过滤掉，避免状态机字段及标识字段对特征组合筛选的影响，使得筛选出的特征组合能够更加准确地标识对应的订单信息的场景特征。通过特征字段的第二出现频次过滤状态机字段及标识字段，使得过滤过程便捷、高效。

在一种可能的实施方式中，根据第二出现频次过滤状态机字段及标识字段，可以通过如下方式得到：

D1，获取状态机字段对应的第一预设阈值以及订单信息的标识字段对应的第二预设阈值；

D2，当特征字段的第二出现频次大于第一预设阈值时，将状态机字段从特征字段中去除；

D3，当特征字段的第二出现频次大于第二预设阈值时，将所述标识字段从特征字段中去除。

其中，D2与D3无严格顺序限制，也可以先过滤标识字段，而且，第一预设阈值与第二预设阈值的大小关系无严格限制。

以外卖订单为例，订单信息中包括：用户类型、商户类型、商品类型、优惠类型、订单ID、订单状态等信息。订单状态可以通过状态机得到，订单状态与具体订单无关，对大量历史数据进行统计之后，得到某一订单状态，如：送达的订单数量会超出其他特征字段对应的第一出现频次，可以根据历史数据拟合出订单状态曲线，并得到状态机字段对应的第一预设阈值，利用第一预设阈值过滤状态机字段。

同理，同一用户可以频繁提交订单，但订单信息对应的标识字段，如：订单ID均相同，那么历史数据中，同一标识字段会频繁出现，但该标识字段无法提供场景信息，因此，可以通过统计历史数据确定标识字段对应的第二预设阈值，利用第二预设阈值过滤标识字段。

可选地，确定各特征字段对应的第二出现频次，若特征字段的第二出现频次大于第一预设阈值，那么将第二出现频次大于第一预设阈值的特征字段过滤掉，即实现对状态机字段的过滤；若特征字段的第二出现频次大于第二预设阈值，将第二出现频次大于第二预设阈值的特征字段过滤掉，实现对标识字段的过滤。

通过对各特征字段对应的第二出现频次及与第一预设阈值、第二预设阈值的对比，将第二出现频次大于第一预设阈值及第二预设阈值的特征字段过滤掉，实现对状态机字段及标识字段的过滤，以提升特征组合的确定效率以及准确性。

在一种可能的实施方式中，获取表征用户请求操作状态的状态机的转移路径，可以通过如下方式得到：

根据用户请求操作状态的状态转换关系，利用遍历算法确定多条状态间转换路径。

本申请实施例提供了一种枚举状态机转移路径的方法，确定各状态之间的状态转换关系，利用遍历算法确定状态机对应的状态转移路径，以基于筛选出的特征组合及状态机的所有转移路径确定测试用例。本申请实施例提供的方案，通过覆盖头部场景的特征组合以及全路径覆盖的测试用例，实现以最少的测试用例、最小的成本，覆盖生产环境占比最大的场景，极大提升了测试的性价比。

为了进一步明确本申请提供的方案，以下通过一个具体实施例阐述本申请提供的测试用例的生成方案，图5为本申请实施例提供的测试用例的生成方法的流程图。

首先，选择核心应用，这里的核心应用指的是历史数据中与订单信息相关的核心模块，如：存储模块、交互模块等，基于选择的核心应用确定订单信息中的场景特征数据。其次，将核心应用DB字段分类，也就是将场景特征数据划分为多个特征字段。然后，进行数据统计，统计各特征字段的第二出现频次，基于第二出现频次对特征字段进行过滤，将特征字段中的状态机字段、订单信息中的标识字段筛出。在筛除掉状态机字段及标识字段之后的剩余特征字段中，进行特征组合的筛选，可以通过特征字段之间的组合关系，统计各特征组合的第一出现频次，根据第一出现频次对特征组合进行排序，选择排序靠前的Top N个特征组合作为测试用例的设计要素，再遍历状态机的状态转移路径，基于设计要素对应的特征组合以及状态机的转移路径生成核心用例，即生成了用于软件测试的测试用例。

本申请实施例提供的方案，将筛选出的特征组合与各状态转移路径进行结合，确定测试用例，得到的测试用例能够覆盖头部场景(头部场景可以为流量占比达到90％的场景)，且状态机全覆盖，有效确保了重点业务场景无遗漏。

本申请实施例提供的测试用例，用少量的测试用例就能覆盖大部分场景的测试，精简了测试用例的数量，而且，测试用例是基于真实的历史数据得到的，使得测试用例能够覆盖生产环境真实的业务场景，确保生产环境上的业务不受影响。基于测试用例的上述特点，生成的测试用例能够用于跨系统的场景联调的测试场景，降低了测试成本。

基于与本申请实施例所提供的方法相同的原理，本申请实施例还提供了一种测试用例的生成装置60，该装置可以在服务器上实现测试用例的生成方案，如图6所示，该装置可以包括：场景特征数据确定模块610、特征组合模块620、测试用例确定模块630，其中：

场景特征数据确定模块610，用于根据历史数据确定订单信息的场景特征数据；其中，场景特征数据包括：特征字段和各特征字段之间的组合关系；

特征组合模块620，用于对场景特征数据进行数据统计，确定具有组合关系的多个特征组合及各特征组合的第一出现频次；

测试用例确定模块630，用于根据第一出现频次对特征组合进行筛选，基于筛选出的特征组合确定测试用例，以根据测试用例进行软件测试。

本申请提供的测试用例的生成装置，用少量的测试用例就能覆盖大部分场景的测试，精简了测试用例的数量，而且，测试用例是基于真实的历史数据得到的，使得测试用例能够覆盖生产环境真实的业务场景，确保生产环境上的业务不受影响。基于测试用例的上述特点，生成的测试用例能够用于跨系统的场景联调的测试场景，降低了测试成本。

在本申请的一个可能实施例中，测试用例确定模块630，还包括：

转移路径获取单元，用于获取表征用户请求操作状态的状态机的转移路径；

测试用例输出单元，用于基于筛选出的特征组合及所述转移路径输出测试用例。

在本申请的一个可能实施例中，测试用例确定模块630，还用于：

根据所述第一出现频次对所述特征组合进行排序；

根据预设需求信息，基于排序靠前的预设数量个特征组合确定测试用例。

在本申请的一个可能实施例中，特征字段中包括状态机字段及订单信息的标识字段，特征组合模块620，用于：

根据所述场景特征数据得到各特征字段的第二出现频次；

根据所述第二出现频次过滤状态机字段及标识字段；

对过滤掉状态机字段及标识字段的场景特征数据进行数据统计。

在本申请的一个可能实施例中，特征组合模块620，还用于：

获取状态机字段对应的第一预设阈值以及所述订单信息的标识字段对应的第二预设阈值；

当特征字段的第二出现频次大于所述第一预设阈值时，将状态机字段从所述特征字段中去除；

当特征字段的第二出现频次大于所述第二预设阈值时，将所述标识字段从所述特征字段中去除。

在本申请一个可能的实施例中，转移路径获取单元，具体用于：

根据用户请求操作状态的状态转换关系，利用遍历算法确定多条状态间转换路径。

在本申请一个可能的实施例中，测试用例输出单元，用于：

基于筛选出的特征组合及转移路径对所述筛选出的特征组合进行二次筛选，基于二次筛选后的特征组合及转移路径输出测试用例。

基于与本申请的实施例中所示的方法相同的原理，本申请的实施例中还提供了一种电子设备，该电子设备可以包括但不限于：处理器和存储器；存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于通过调用计算机程序执行本申请任一实施例所示的测试用例的生成方法。本申请提供的测试用例的生成方法，特征组合能够表征对应订单信息的场景特征，基于第一出现频次筛选出来的特征组合能够覆盖头部应用场景，根据实际的历史数据量化场景特征得到特征组合，能够适用于真实的业务场景，得到的测试用例有效、普适性高且确定过程高效。

在本申请一个实施例中提供了一种电子设备，如图7所示，图7所示的电子设备4000可以为服务器，包括：处理器4001和存储器4003。其中，处理器4001和存储器4003相连，如通过总线4002相连。在本申请的一个实施例中，电子设备4000还可以包括收发器4004。需要说明的是，实际应用中收发器4004不限于一个，该电子设备4000的结构并不构成对本申请实施例的限定。

处理器4001可以是CPU(Central Processing Unit，中央处理器)，通用处理器，DSP(Digital Signal Processor，数据信号处理器)，ASIC(Application SpecificIntegrated Circuit，专用集成电路)，FPGA(Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器4001也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。

总线4002可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线4002可以是PCI(Peripheral Component Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(ExtendedIndustry Standard Architecture，扩展工业标准结构)总线等。总线4002可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图7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。

存储器4003可以是ROM(Read Only Memory，只读存储器)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是EEPROM(Electrically ErasableProgrammable Read Only Memory，电可擦可编程只读存储器)、CD-ROM(Compact DiscRead Only Memory，只读光盘)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。

存储器4003用于存储执行本申请方案的应用程序代码，并由处理器4001来控制执行。处理器4001用于执行存储器4003中存储的应用程序代码，以实现前述方法实施例所示的内容。

其中，电子设备包括但不限于：移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图7示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行前述方法实施例中相应内容。

应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

以上描述仅为本申请的部分实施例，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种测试用例的生成方法，其特征在于，包括：

根据历史数据确定订单信息的场景特征数据；其中，所述场景特征数据包括：特征字段和各特征字段之间的组合关系；

对所述场景特征数据进行数据统计，确定具有组合关系的多个特征组合及各特征组合的第一出现频次；

根据所述第一出现频次对所述特征组合进行筛选，基于筛选出的特征组合确定测试用例，以根据所述测试用例进行软件测试。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于筛选出的特征组合确定测试用例，包括：

获取表征用户请求操作状态的状态机的转移路径；

基于筛选出的特征组合及所述转移路径输出测试用例。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一出现频次对所述特征组合进行筛选，基于筛选出的特征组合确定测试用例，包括：

根据所述第一出现频次对所述特征组合进行排序；

根据预设需求信息，基于排序靠前的预设数量个特征组合确定测试用例。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征字段中包括状态机字段及所述订单信息的标识字段，所述对所述场景特征数据进行数据统计，包括：

根据所述场景特征数据得到各特征字段的第二出现频次；

根据所述第二出现频次过滤状态机字段及标识字段；

对过滤掉状态机字段及标识字段的场景特征数据进行数据统计。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二出现频次过滤状态机字段及标识字段，包括：

获取状态机字段对应的第一预设阈值以及所述订单信息的标识字段对应的第二预设阈值；

当特征字段的第二出现频次大于所述第一预设阈值时，将状态机字段从所述特征字段中去除；

当特征字段的第二出现频次大于所述第二预设阈值时，将所述标识字段从所述特征字段中去除。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取表征用户请求操作状态的状态机的转移路径，包括：

根据用户请求操作状态的状态转换关系，利用遍历算法确定多条状态间转换路径。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于筛选出的特征组合及所述转移路径输出测试用例，包括：

基于筛选出的特征组合及转移路径对所述筛选出的特征组合进行二次筛选，基于二次筛选后的特征组合及转移路径输出测试用例。

8.一种测试用例的生成装置，其特征在于，包括：

场景特征数据确定模块，用于根据历史数据确定订单信息的场景特征数据；其中，所述场景特征数据包括：特征字段和各特征字段之间的组合关系；

特征组合模块，用于对所述场景特征数据进行数据统计，确定具有组合关系的多个特征组合及各特征组合的第一出现频次；

测试用例确定模块，用于根据所述第一出现频次对所述特征组合进行筛选，基于筛选出的特征组合确定测试用例，以根据所述测试用例进行软件测试。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的方法。

Images