CN114035781A - 测试脚本的处理方法、装置、存储介质和电子设备 - Google Patents

Abstract

本公开涉及一种测试脚本的处理方法、装置、存储介质和电子设备，涉及电子信息处理技术领域，该方法包括：采集通过云测平台发出的，用于控制被测终端的行为指令、行为指令对应的指令参数，以及被测终端执行行为指令时的执行参数，指令参数包括发出行为指令的用户标识，和/或发出行为指令的时间段。根据多个行为指令以及每个行为指令对应的执行参数，确定每个行为指令对应的行为特征，以得到多组行为特征序列，每组行为特征序列包括按照时序排列，属于相同指令参数的多个行为特征，从多组行为特征序列中，确定与至少指定数量组行为特征序列匹配的目标行为特征子序列，根据目标行为特征子序列生成测试脚本。本公开能够自动生成测试脚本。

Description

测试脚本的处理方法、装置、存储介质和电子设备

技术领域

本公开涉及电子信息处理技术领域，具体地，涉及一种测试脚本的处理方法、装置、存储介质和电子设备。

背景技术

随着计算机技术和软件开发技术的不断发展，用户可以通过各种各样的应用程序来实现不同的需求。应用程序在设计开发的过程中，需要进行大量的测试，以保证应用程序的质量。通常情况下，在编写测试脚本之前，需要通过埋点的方式采集行为数据，以根据行为数据录制测试脚本。这种方式需要针对每种应用程序的具体执行代码进行埋点，只适用于该种应用程序，不具备通用性。并且，根据行为数据手动录制测试脚本的工作量大，效率和准确度都很难保证。

发明内容

本公开的目的是提供一种测试脚本的处理方法、装置、存储介质和电子设备，用于解决现有技术中存在的相关问题。

为了实现上述目的，根据本公开实施例的第一方面，提供一种测试脚本的处理方法，应用于云测平台，所述方法包括：

采集通过云测平台发出的，用于控制被测终端的行为指令、所述行为指令对应的指令参数，以及所述被测终端执行所述行为指令时的执行参数；所述指令参数包括发出所述行为指令的用户标识，和/或发出所述行为指令的时间段；

根据多个所述行为指令以及每个所述行为指令对应的执行参数，确定每个所述行为指令对应的行为特征，以得到多组行为特征序列，每组所述行为特征序列包括按照时序排列，属于相同指令参数的多个行为特征；

从多组所述行为特征序列中，确定与至少指定数量组所述行为特征序列匹配的目标行为特征子序列；

根据所述目标行为特征子序列生成测试脚本。

可选地，所述行为指令包括：点击指令、输入指令和滑动指令；所述采集通过云测平台发出的，用于控制被测终端的行为指令、所述行为指令对应的指令参数，以及所述被测终端执行所述行为指令时的执行参数，包括：

采集点击指令、所述点击指令对应的指令参数，以及所述被测终端执行所述点击指令时的点击属性和界面图像；根据所述点击属性和所述界面图像确定所述点击指令对应的执行参数，所述点击属性包括点击位置，和/或点击次数；

采集输入指令、所述输入指令对应的指令参数，以及所述被测终端执行所述输入指令时的输入位置和输入信息；并将所述输入位置和所述输入信息作为所述输入指令对应的执行参数；

采集滑动指令、所述滑动指令对应的指令参数，以及所述被测终端执行所述滑动指令时的滑动位置；并将所述滑动位置作为所述滑动指令对应的执行参数。

可选地，所述根据所述点击属性和所述界面图像确定所述点击指令对应的执行参数，包括：

对所述界面图像中所述点击位置指示的区域进行识别，以得到所述点击指令对应的点击对象，所述点击对象包括：点击图像，和/或点击文字；

将所述点击属性和所述点击对象作为所述点击指令对应的执行参数。

可选地，所述根据多个所述行为指令以及每个所述行为指令对应的执行参数，确定每个所述行为指令对应的行为特征，包括：

若所述行为指令为点击指令，根据所述点击对象确定目标按钮，以生成用于表征按照所述点击属性点击所述目标按钮的行为特征；

若所述行为指令为输入指令，根据所述输入位置确定目标输入框，以生成用于表征在所述目标输入框输入所述输入信息的行为特征；

若所述行为指令为滑动指令，根据所述滑动位置中包括的起始位置和终止位置，生成用于表征从所述起始位置滑动至所述终止位置的行为特征。

可选地，所述从多组所述行为特征序列中，确定与至少指定数量组所述行为特征序列匹配的目标行为特征子序列，包括：

将每组所述行为特征序列划分为多个行为特征子序列，所述行为特征子序列中包括的行为特征时序连续；

针对每组所述行为特征序列，若该组行为特征序列中包括与第一行为特征子序列匹配的行为特征子序列，确定所述第一行为特征子序列与该组行为特征序列匹配，所述第一行为特征子序列为任一所述行为特征子序列；

若与所述第一行为特征子序列匹配的行为特征序列的组数大于或等于所述指定数量，确定所述第一行为特征子序列为所述目标行为特征子序列。

可选地，所述若该组行为特征序列中包括与第一行为特征子序列匹配的行为特征子序列，确定所述第一行为特征子序列与该组行为特征序列匹配，包括：

若该组行为特征序列中包括的第二行为特征子序列包括的多个行为特征，与所述第一行为特征子序列包括的多个行为特征一一对应，确定所述第一行为特征子序列与该组行为特征序列匹配；

所述第二行为特征子序列为该组行为特征序列中包括的任一所述行为特征子序列。

可选地，所述根据所述目标行为特征子序列生成测试脚本，包括：

根据所述目标行为特征子序列包括的多个所述行为特征，确定每个所述行为特征对应的执行逻辑；

按照每个所述行为特征在所述目标行为特征子序列中的顺序，将所述每个所述行为特征对应的执行逻辑组成所述测试脚本。

可选地，所述方法还包括：

通过所述云测平台将所述测试脚本发送至所述被测终端，以使所述被测终端执行所述测试脚本；

若所述被测终端执行所述测试脚本的执行结果为通过，存储所述测试脚本；

若所述被测终端执行所述测试脚本的执行结果为失败，更新所述测试脚本。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种测试脚本的处理装置，应用于云测平台，所述装置包括：

采集模块，用于采集通过云测平台发出的，用于控制被测终端的行为指令、所述行为指令对应的指令参数，以及所述被测终端执行所述行为指令时的执行参数；所述指令参数包括发出所述行为指令的用户标识，和/或发出所述行为指令的时间段；

序列确定模块，用于根据多个所述行为指令以及每个所述行为指令对应的执行参数，确定每个所述行为指令对应的行为特征，以得到多组行为特征序列，每组所述行为特征序列包括按照时序排列，属于相同指令参数的多个行为特征；

子序列确定模块，用于从多组所述行为特征序列中，确定与至少指定数量组所述行为特征序列匹配的目标行为特征子序列；

生成模块，用于根据所述目标行为特征子序列生成测试脚本。

可选地，所述行为指令包括：点击指令、输入指令和滑动指令；所述采集模块包括：

第一采集子模块，用于采集点击指令、所述点击指令对应的指令参数，以及所述被测终端执行所述点击指令时的点击属性和界面图像；根据所述点击属性和所述界面图像确定所述点击指令对应的执行参数，所述点击属性包括点击位置，和/或点击次数；

第二采集子模块，用于采集输入指令、所述输入指令对应的指令参数，以及所述被测终端执行所述输入指令时的输入位置和输入信息；并将所述输入位置和所述输入信息作为所述输入指令对应的执行参数；

第三采集子模块，用于采集滑动指令、所述滑动指令对应的指令参数，以及所述被测终端执行所述滑动指令时的滑动位置；并将所述滑动位置作为所述滑动指令对应的执行参数。

可选地，所述第一采集子模块用于：

对所述界面图像中所述点击位置指示的区域进行识别，以得到所述点击指令对应的点击对象，所述点击对象包括：点击图像，和/或点击文字；

将所述点击属性和所述点击对象作为所述点击指令对应的执行参数。

可选地，所述序列确定模块用于：

若所述行为指令为点击指令，根据所述点击对象确定目标按钮，以生成用于表征按照所述点击属性点击所述目标按钮的行为特征；

若所述行为指令为输入指令，根据所述输入位置确定目标输入框，以生成用于表征在所述目标输入框输入所述输入信息的行为特征；

若所述行为指令为滑动指令，根据所述滑动位置中包括的起始位置和终止位置，生成用于表征从所述起始位置滑动至所述终止位置的行为特征。

可选地，所述子序列确定模块包括：

划分子模块，用于将每组所述行为特征序列划分为多个行为特征子序列，所述行为特征子序列中包括的行为特征时序连续；

匹配子模块，用于针对每组所述行为特征序列，若该组行为特征序列中包括与第一行为特征子序列匹配的行为特征子序列，确定所述第一行为特征子序列与该组行为特征序列匹配，所述第一行为特征子序列为任一所述行为特征子序列；

确定子模块，用于若与所述第一行为特征子序列匹配的行为特征序列的组数大于或等于所述指定数量，确定所述第一行为特征子序列为所述目标行为特征子序列。

可选地，所述匹配子模块用于：

若该组行为特征序列中包括的第二行为特征子序列包括的多个行为特征，与所述第一行为特征子序列包括的多个行为特征一一对应，确定所述第一行为特征子序列与该组行为特征序列匹配；

所述第二行为特征子序列为该组行为特征序列中包括的任一所述行为特征子序列。

可选地，所述生成模块用于：

根据所述目标行为特征子序列包括的多个所述行为特征，确定每个所述行为特征对应的执行逻辑；按照每个所述行为特征在所述目标行为特征子序列中的顺序，将所述每个所述行为特征对应的执行逻辑组成所述测试脚本。

可选地，所述装置还包括：

执行模块，用于通过所述云测平台将所述测试脚本发送至所述被测终端，以使所述被测终端执行所述测试脚本；若所述被测终端执行所述测试脚本的执行结果为通过，存储所述测试脚本；若所述被测终端执行所述测试脚本的执行结果为失败，更新所述测试脚本。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本公开实施例的第一方面所述方法的步骤。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种电子设备，包括：

存储器，其上存储有计算机程序；

处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现本公开实施例的第一方面所述方法的步骤。

通过上述技术方案，本公开首先采集通过云测平台发出的，用于控制被测终端的行为指令、行为指令对应的指令参数，以及被测终端执行行为指令时的执行参数。之后，根据多个行为指令以及每个行为指令对应的执行参数，确定每个行为指令对应的行为特征，并将多个行为指令对应的行为特征划分为多组行为特征序列。然后再从多组行为特征序列中确定与至少指定数量组行为特征序列匹配的目标行为特征子序列，最后根据目标行为特征子序列生成测试脚本。本公开通过采集行为指令以及指令参数、执行参数，得到多组行为特征序列，并从多组行为特征序列中提取出具有代表性的目标行为特征子序列，以自动生成测试脚本，无需手动编写代码，提高了测试脚本的生成效率和准确度。

本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：

图1是根据一示例性实施例示出的云测平台和被测终端的部署示意图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种测试脚本的处理方法的流程图；

图3是根据一示例性实施例示出的另一种测试脚本的处理方法的流程图；

图4是根据一示例性实施例示出的另一种测试脚本的处理方法的流程图；

图5是根据一示例性实施例示出的另一种测试脚本的处理方法的流程图；

图6是根据一示例性实施例示出的另一种测试脚本的处理方法的流程图；

图7是根据一示例性实施例示出的另一种测试脚本的处理方法的流程图；

图8是根据一示例性实施例示出的一种测试脚本的处理装置的框图；

图9是根据一示例性实施例示出的另一种测试脚本的处理装置的框图；

图10是根据一示例性实施例示出的另一种测试脚本的处理装置的框图；

图11是根据一示例性实施例示出的另一种测试脚本的处理装置的框图；

图12是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在介绍本公开提供的测试脚本的处理方法、装置、存储介质和电子设备之前，首先对本公开中各个实施例所涉及的应用场景进行介绍，该应用场景可以为测试场景，包括：云测平台和一个或多个被测终端，如图1所示。用户可以通过云测平台下发行为指令，以控制被测终端执行行为指令，同时云测平台还能够为用户展示被测终端执行行为指令过程中产生的执行信息(例如被测终端执行行为指令过程中显示界面上展示的图像信息等)。云测平台可以是应用程序的形式，也可以是web页面的形式，本公开对此不作具体限定。被测终端可以包括但不限于诸如移动电话、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)等移动终端，以及诸如数字TV、台式计算机等固定终端。

图2是根据一示例性实施例示出的一种测试脚本的处理方法的流程图，如图2所示，该方法应用于云测平台，包括以下步骤：

步骤101，采集通过云测平台发出的，用于控制被测终端的行为指令、行为指令对应的指令参数，以及被测终端执行行为指令时的执行参数。指令参数包括发出行为指令的用户标识，和/或发出行为指令的时间段。

举例来说，云测平台可以采集每一次发出的行为指令，同时记录每一次发出行为指令时对应的指令参数。指令参数例如可以包括发出行为指令的用户标识，和/或发出行为指令的时间段，其中，用户标识用于指示发出行为指令的用户的身份，例如可以是用户账号，时间段可以理解为发出行为指令的时间所属的时间范围，例如，发出行为指令的时间为2021年7月12日18时5分，时间段按照24小时来划分，那么发出该行为指令的时间所属的时间段即为2021年7月12日。进一步的，云测平台在将行为指令发送至被测终端后，还会采集被测终端执行行为指令时的执行参数，执行参数可以理解为执行行为指令时的参数。执行参数可以是云测平台直接采集的，也可以是云测平台从被测终端执行行为指令过程中产生的执行信息中提取的。例如，若行为指令为输入指令，那么执行参数可以包括用户通过云测平台输入的输入信息，若行为指令为点击指令，那么执行参数可以包括云测平台根据被测终端的显示界面上展示的图像信息中提取的点击按钮等。

步骤102，根据多个行为指令以及每个行为指令对应的执行参数，确定每个行为指令对应的行为特征，以得到多组行为特征序列，每组行为特征序列包括按照时序排列，属于相同指令参数的多个行为特征。

示例的，云测平台可以采集大量的行为指令，以及对应的指令参数和执行参数。然后根据指令参数，将大量的行为指令划分为多个指令组，每个指令组中包括多个按照时序排列，属于相同指令参数的多个行为指令，可以理解为，每个指令组中包括的行为指令具有关联性。例如，一个指令组中包括的多个行为指令对应同一个用户标识(即该指令组中包括的行为指令均是由同一个用户发出的)。再比如，一个指令组中包括的多个行为指令对应同一个时间段(即该指令组中包括的行为指令均是同一个时间段发出的)。

之后，针对每个指令组中包括的多个行为指令，可以根据其中包括的每个行为指令以及对应的执行参数，确定该行为指令对应的行为特征，从而将该指令组中包括的多个行为指令对应的多个行为特征，组成一组行为特征序列。其中，行为特征能够表征对应的行为指令以及执行参数。

步骤103，从多组行为特征序列中，确定与至少指定数量组行为特征序列匹配的目标行为特征子序列。

示例的，在得到多组所述行为特征序列之后，可以对多组行为特征序列进行分析，从中提取出目标特征子序列。其中，目标特征子序列可以理解为某组行为特征序列中的一部分，其中包括按照时序排列的多个行为特征，目标特征子序列包括的行为特征的数量，小于或等于该组行为特征序列中包括的行为特征的数量。目标行为特征子序列，与至少指定数量组行为特征序列匹配，可以理解为目标行为特征子序列包括了具有代表性的，规律性出现的多个行为特征。例如，每个用户通过云测平台控制被测终端运行某个应用程序时，往往需要登录该应用程序，再进行具体操作。那么登录过程中包括的一组行为指令就是具有代表性的，规律性出现的，对应的多个行为特征即可组成目标行为特征子序列。目标行为特征子序列可以是一组或多组，本公开对此不作具体限定。具体的，若某组行为特征序列中包括目标行为特征子序列，那么表示该组行为特征序列与目标行为特征子序列匹配。若某组行为特征序列中包括连续的多个行为特征，与目标行为特征子序列中包括的行为特征匹配，那么表示该组行为特征序列与目标行为特征子序列匹配，行为特征匹配可以理解为行为特征表征的行为指令相同，表征的执行参数相似。

例如，行为特征序列包括：A、B、C三个行为特征。目标行为特征子序列包括B、C两个行为特征，那么可以确定行为特征序列与目标行为特征子序列匹配。再比如，行为特征序列包括：A1、B1、C1三个行为特征。目标行为特征子序列包括B1、C2两个行为特征，其中，B1表征的行为指令为点击指令，执行参数为点击“进入”按钮，C1表征的行为指令为输入指令，执行参数为输入“admin”，C2表征的行为指令为输入指令，执行参数为输入“user”，C1和C2表征的行为指令相同，表征的执行参数相似，那么可以确定行为特征序列与目标行为特征子序列匹配。

步骤104，根据目标行为特征子序列生成测试脚本。

示例的，通过多组行为特征序列确定具有代表性的，规律性出现的目标行为特征子序列之后，可以根据目标行为特征子序列中包括的多个行为特征，生成测试脚本。具体的，可以在预设的代码库中，查找能够实现每个行为特征表征的行为指令以及对应的执行参数的代码段，然后按照每个行为特征在目标行为特征子序列的顺序，将多个代码段进行拼接，即可得到能够实现多个行为指令的测试脚本。这样，通过云测平台采集得到的多组行为特征序列，自动生成测试脚本，无需手动编写代码，提高了测试脚本的生成效率和准确度。同时，云测平台能够采集各种行为指令，无需针对具体的应用程序进行埋点，提高了测试脚本生成的通用性。

综上所述，本公开首先采集通过云测平台发出的，用于控制被测终端的行为指令、行为指令对应的指令参数，以及被测终端执行行为指令时的执行参数。之后，根据多个行为指令以及每个行为指令对应的执行参数，确定每个行为指令对应的行为特征，并将多个行为指令对应的行为特征划分为多组行为特征序列。然后再从多组行为特征序列中确定与至少指定数量组行为特征序列匹配的目标行为特征子序列，最后根据目标行为特征子序列生成测试脚本。本公开通过采集行为指令以及指令参数、执行参数，得到多组行为特征序列，并从多组行为特征序列中提取出具有代表性的目标行为特征子序列，以自动生成测试脚本，无需手动编写代码，提高了测试脚本的生成效率和准确度。

图3是根据一示例性实施例示出的另一种测试脚本的处理方法的流程图，如图3所示，行为指令包括：点击指令、输入指令和滑动指令。步骤101的实现方式可以包括：

步骤1011，采集点击指令、点击指令对应的指令参数，以及被测终端执行点击指令时的点击属性和界面图像。根据点击属性和界面图像确定点击指令对应的执行参数，点击属性包括点击位置，和/或点击次数。

步骤1012，采集输入指令、输入指令对应的指令参数，以及被测终端执行输入指令时的输入位置和输入信息。并将输入位置和输入信息作为输入指令对应的执行参数。

步骤1013，采集滑动指令、滑动指令对应的指令参数，以及被测终端执行滑动指令时的滑动位置。并将滑动位置作为滑动指令对应的执行参数。

示例的，行为指令可以分为点击指令、输入指令和滑动指令共三种，云测平台针对不同的行为指令，可以采用不同的方式采集对应的执行参数。

具体的，针对点击指令，云测平台采集点击指令以及对应的指令参数，同时采集被测终端执行点击指令时的点击属性和界面图像，其中，点击属性可以包括点击位置(例如位置坐标)，和/或点击次数(例如：单击、双击等)。之后，可以根据点击属性和界面图像确定点击指令对应的执行参数，其中，执行参数可以理解为点击指令的点击对象，可以包括点击图像，和/或点击文字。根据点击图像、点击文字，可以确定点击指令所点击的按钮。

针对输入指令，云测平台采集输入指令以及对应的指令参数，同时还会采集被测终端执行输入指令时的输入位置和输入信息，以将输入位置和输入信息作为输入指令对应的执行参数。其中，输入位置可以是位置坐标，用于指示输入指令对应的输入框，输入信息可以理解为输入的字符串。

针对滑动指令，云测平台采集滑动指令以及对应的指令参数，同时还会采集被测终端执行滑动指令时的滑动位置，已将滑动位置作为滑动指令对应的执行参数。其中，滑动位置可以包括滑动指令的起始位置和终止位置。

在一种实现方式中，步骤1011可以通过以下步骤来实现：

步骤1)，对界面图像中点击位置指示的区域进行识别，以得到点击指令对应的点击对象，点击对象包括：点击图像，和/或点击文字。

步骤2)，将点击属性和点击对象作为点击指令对应的执行参数。

示例的，在行为指令为点击指令的情况下，云测平台可以通过采集被测终端执行点击指令时的点击属性和界面图像，确定点击指令的点击对象。例如，可以根据点击位置，在界面图像中确定执行点击指令的目标区域，然后针对界面图像中的目标区域进行识别，以得到目标区域中包括的点击对象。点击对象可以包括点击图像，和/或点击文字。例如，可以通过预设的图像识别算法对目标区域进行识别，以得到点击图像。也可以通过OCR(英文：Optical Character Recognition，中文：光学字符识别)算法对目标区域进行识别，以得到点击文字。

图4是根据一示例性实施例示出的另一种测试脚本的处理方法的流程图，如图4所示，步骤102可以通过以下步骤来实现：

步骤1021，若行为指令为点击指令，根据点击对象确定目标按钮，以生成用于表征按照点击属性点击目标按钮的行为特征。

步骤1022，若行为指令为输入指令，根据输入位置确定目标输入框，以生成用于表征在目标输入框输入输入信息的行为特征。

步骤1023，若行为指令为滑动指令，根据滑动位置中包括的起始位置和终止位置，生成用于表征从起始位置滑动至终止位置的行为特征。

举例来说，行为特征能够表征行为指令，以及对应的执行参数。同样的，云测平台针对不同的行为指令，可以采用不同的方式确定对应的行为特征。具体的，针对点击指令，云测平台可以根据点击对象确定目标按钮，从而得到能够表征按照点击属性点击目标按钮的行为特征。例如，点击文字为“登录”，那么可以确定目标按钮为登录按钮，点击次数为1次，那么行为特征可以表征单击登录按钮。针对输入指令，云测平台可以根据输入位置确定目标输入框，从而得到能够表征在目标输入框输入输入信息的行为特征。例如，点击位置指示的目标输入框为用户名输入框，输入信息为“user”，那么行为特征可以表征在用户名输入框输入“user”。针对滑动指令，云测平台可以根据滑动位置中包括的起始位置和终止位置，得到用于表征从起始位置滑动至终止位置的行为特征。也可以根据滑动位置指示的滑动距离和滑动方向，得到用于表征按照滑动方向，滑动滑动距离的行为特征。

图5是根据一示例性实施例示出的另一种测试脚本的处理方法的流程图，如图5所示，步骤103可以包括：

步骤1031，将每组行为特征序列划分为多个行为特征子序列，行为特征子序列中包括的行为特征时序连续。

示例的，在确定目标行为特征子序列时，可以先将每组行为特征序列划分为多个行为特征子序列，其中行为特征子序列中包括的行为特征时序连续。可以设置多个滑动窗口，分别用于从每组行为特征序列中取出多个行为特征子序列。一组行为特征序列中取出的多个行为特征子序列之间可以互相重叠。例如，行为特征序列中包括A、B、C、D、E、F共六个行为特征，可以先选取长度为3的滑动窗口，得到：{A、B、C}、{B、C、D}、{C、D、E}、{D、E、F}共四个长度为3的行为特征子序列，然后再选取长度为4的滑动窗口，得到：{A、B、C、D}、{B、C、D、E}、{C、D、E、F}共三个长度为4的行为特征子序列。再选取长度为5的滑动窗口，得到：{A、B、C、D、E}、{B、C、D、E、F}共两个长度为5的行为特征子序列。这样，该行为特征序列一共被划分为9个行为特征子序列。

步骤1032，针对每组行为特征序列，若该组行为特征序列中包括与第一行为特征子序列匹配的行为特征子序列，确定第一行为特征子序列与该组行为特征序列匹配，第一行为特征子序列为任一行为特征子序列。

步骤1033，若与第一行为特征子序列匹配的行为特征序列的组数大于或等于指定数量，确定第一行为特征子序列为目标行为特征子序列。

示例的，可以将任一行为特征子序列作为第一行为特征子序列，然后将第一行为特征子序列与每组行为特征序列包括的多个行为特征子序列进行比较，若该组行为特征序列中包括与第一行为特征子序列匹配的行为特征子序列，确定第一行为特征子序列与该组行为特征序列匹配，若该组行为特征序列中包括的每个行为特征子序列，均与第一行为特征子序列不匹配，那么确定第一行为特征子序列与该组行为特征序列不匹配。可以统计与第一行为特征子序列匹配的行为特征序列的组数，若大于或等于指定数量，那么可以确定第一行为特征子序列为目标行为特征子序列。指定数量可以是预先设置的，也可以根据行为特征序列的组数确定，例如，步骤102中得到的行为特征序列共有100组，那么指定数量可以是100*20％＝20组。

在一种实现方式中，步骤1032的实现方式可以包括：

若该组行为特征序列中包括的第二行为特征子序列包括的多个行为特征，与第一行为特征子序列包括的多个行为特征一一对应，确定第一行为特征子序列与该组行为特征序列匹配。

其中，第二行为特征子序列为该组行为特征序列中包括的任一行为特征子序列。

示例的，确定第一行为特征子序列与某组行为特征序列是否匹配，可以将该组行为特征序列中的任一行为特征子序列，作为第二行为特征子序列，然后比较第一行为特征子序列中包括的行为特征，和第二行为特征子序列中包括的行为特征。若第二行为特征子序列包括的多个行为特征，与第一行为特征子序列包括的多个行为特征一一对应，那么可以确定第一行为特征子序列与该组行为特征序列匹配。其中，多个行为特征一一对应，表示行为特征表征的行为指令相同，且行为特征表征的行为指令的在第一行为特征子序列和第二行为特征子序列中的顺序相同，同时行为特征表征的执行参数匹配。执行参数匹配的规则，可以根据对应的行为指令的类型来确定。

例如，若行为指令为点击指令，那么执行参数匹配的规则可以为点击对象相同。若行为指令为输入指令，那么执行参数匹配的规则可以为输入位置相同，输入信息相似(例如：输入信息均为手机号，或者输入信息均为城市名等)。若行为指令为滑动指令，那么执行参数匹配的规则可以为滑动位置相似(例如：起始位置接近，终止位置接近等)。以第一行为特征子序列包括：X1、Y1、Z1三个行为特征，第二行为特征子序列包括：X2、Y1、Z2三个行为特征为例，X1表征的行为指令为输入指令，输入位置为电话输入框，输入信息为“12345”，X2表征的行为指令为输入指令，输入位置为电话输入框，输入信息为“56789”，Y1表征的行为指令为点击指令，点击对象为“登录”按钮，Z1表征的行为指令为滑动指令，滑动位置为从a点到b点，Z2表征的行为指令为滑动指令，滑动位置为从c点到b点，c点与a点之间的距离接近。那么可以确定第一行为特征子序列与第二行为特征子序列一一对应。

图6是根据一示例性实施例示出的另一种测试脚本的处理方法的流程图，如图6所示，步骤104可以通过以下步骤来实现：

步骤1041，根据目标行为特征子序列包括的多个行为特征，确定每个行为特征对应的执行逻辑。

步骤1042，按照每个行为特征在目标行为特征子序列中的顺序，将每个行为特征对应的执行逻辑组成测试脚本。

举例来说，可以预先建立一个代码库，其中包括能够实现各种行为指令的代码段，然后根据目标行为特征子序列包括的多个行为特征，确定每个行为特征表征的行为指令对应的代码段，然后将该行为特征表征的执行参数作为代码段的输入参数，以得到该行为特征对应的执行逻辑。然后按照每个行为特征在目标行为特征子序列中的顺序，将每个行为特征对应的执行逻辑组成测试脚本。以行为特征表征的行为指令为输入指令，执行参数为输入“admin”为例，那么可以在代码库中查找能够实现输入指令的代码段，并将“admin”作为输入参数，得到能够实现输入“admin”的执行逻辑。

图7是根据一示例性实施例示出的另一种测试脚本的处理方法的流程图，如图7所示，该方法还可以包括：

步骤105，通过云测平台将测试脚本发送至被测终端，以使被测终端执行测试脚本。

步骤106，若被测终端执行测试脚本的执行结果为通过，存储测试脚本。若被测终端执行测试脚本的执行结果为失败，更新测试脚本。

示例的，在生成测试脚本之后，云测平台可以将测试脚本发送至被测终端，以控制被测终端执行测试脚本。如果被测终端执行测试脚本的执行结果为通过，表示测试脚本能够正常执行，那么可以保存测试脚本，例如可以将测试脚本保存到脚本库中。如果被测终端执行测试脚本的执行结果为失败，表示测试脚本无法正常执行，那么可以根据目标行为特征子序列，以及多组行为特征序列对测试脚本进行更新，然后再将更新后的测试脚本发送至被测终端，重复上述步骤，直至测试脚本能够正常执行。

具体的，对测试脚本进行更新的规则，例如可以根据多组行为特征序列，对目标行为特征子序列中包括的行为特征进行修正。例如，目标行为特征子序列中包括的某个行为特征表征的行为指令为输入指令，执行参数为输入“admin”，与目标行为特征子序列匹配的行为特征序列中，对应的行为特征表征的行为指令为输入指令，执行参数为输入“user”，那么可以将目标行为特征子序列中该行为特征表征的执行参数修正为输入“user”。

综上所述，本公开首先采集通过云测平台发出的，用于控制被测终端的行为指令、行为指令对应的指令参数，以及被测终端执行行为指令时的执行参数。之后，根据多个行为指令以及每个行为指令对应的执行参数，确定每个行为指令对应的行为特征，并将多个行为指令对应的行为特征划分为多组行为特征序列。然后再从多组行为特征序列中确定与至少指定数量组行为特征序列匹配的目标行为特征子序列，最后根据目标行为特征子序列生成测试脚本。本公开通过采集行为指令以及指令参数、执行参数，得到多组行为特征序列，并从多组行为特征序列中提取出具有代表性的目标行为特征子序列，以自动生成测试脚本，无需手动编写代码，提高了测试脚本的生成效率和准确度。

图8是根据一示例性实施例示出的一种测试脚本的处理装置的框图，如图8所示，应用于云测平台，该装置200可以包括：

采集模块201，用于采集通过云测平台发出的，用于控制被测终端的行为指令、行为指令对应的指令参数，以及被测终端执行行为指令时的执行参数。指令参数包括发出行为指令的用户标识，和/或发出行为指令的时间段。

序列确定模块202，用于根据多个行为指令以及每个行为指令对应的执行参数，确定每个行为指令对应的行为特征，以得到多组行为特征序列，每组行为特征序列包括按照时序排列，属于相同指令参数的多个行为特征。

子序列确定模块203，用于从多组行为特征序列中，确定与至少指定数量组行为特征序列匹配的目标行为特征子序列。

生成模块204，用于根据目标行为特征子序列生成测试脚本。

图9是根据一示例性实施例示出的另一种测试脚本的处理装置的框图，如图9所示，行为指令包括：点击指令、输入指令和滑动指令。采集模块201可以包括：

第一采集子模块2011，用于采集点击指令、点击指令对应的指令参数，以及被测终端执行点击指令时的点击属性和界面图像。根据点击属性和界面图像确定点击指令对应的执行参数，点击属性包括点击位置，和/或点击次数。

第二采集子模块2012，用于采集输入指令、输入指令对应的指令参数，以及被测终端执行输入指令时的输入位置和输入信息。并将输入位置和输入信息作为输入指令对应的执行参数。

第三采集子模块2013，用于采集滑动指令、滑动指令对应的指令参数，以及被测终端执行滑动指令时的滑动位置。并将滑动位置作为滑动指令对应的执行参数。

在一种实现方式中，第一采集子模块2011可以用于执行以下步骤：

步骤1)对界面图像中点击位置指示的区域进行识别，以得到点击指令对应的点击对象，点击对象包括：点击图像，和/或点击文字。

步骤2)将点击属性和点击对象作为点击指令对应的执行参数。

在另一种实现方式中，序列确定模块可以用于：

若行为指令为点击指令，根据点击对象确定目标按钮，以生成用于表征按照点击属性点击目标按钮的行为特征。若行为指令为输入指令，根据输入位置确定目标输入框，以生成用于表征在目标输入框输入输入信息的行为特征。若行为指令为滑动指令，根据滑动位置中包括的起始位置和终止位置，生成用于表征从起始位置滑动至终止位置的行为特征。

图10是根据一示例性实施例示出的另一种测试脚本的处理装置的框图，如图10所示，子序列确定模块203可以包括：

划分子模块2031，用于将每组行为特征序列划分为多个行为特征子序列，行为特征子序列中包括的行为特征时序连续。

匹配子模块2032，用于针对每组行为特征序列，若该组行为特征序列中包括与第一行为特征子序列匹配的行为特征子序列，确定第一行为特征子序列与该组行为特征序列匹配，第一行为特征子序列为任一行为特征子序列。

确定子模块2033，用于若与第一行为特征子序列匹配的行为特征序列的组数大于或等于指定数量，确定第一行为特征子序列为目标行为特征子序列。

在又一种实现方式中，匹配子模块2032可以用于：

若该组行为特征序列中包括的第二行为特征子序列包括的多个行为特征，与第一行为特征子序列包括的多个行为特征一一对应，确定第一行为特征子序列与该组行为特征序列匹配。

其中，第二行为特征子序列为该组行为特征序列中包括的任一行为特征子序列。

在又一种实现方式中，生成模块204可以用于：

根据目标行为特征子序列包括的多个行为特征，确定每个行为特征对应的执行逻辑。按照每个行为特征在目标行为特征子序列中的顺序，将每个行为特征对应的执行逻辑组成测试脚本。

图11是根据一示例性实施例示出的另一种测试脚本的处理装置的框图，如图11所示，该装置200还可以包括：

执行模块205，用于通过云测平台将测试脚本发送至被测终端，以使被测终端执行测试脚本。若被测终端执行测试脚本的执行结果为通过，存储测试脚本。若被测终端执行测试脚本的执行结果为失败，更新测试脚本。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

综上所述，本公开首先采集通过云测平台发出的，用于控制被测终端的行为指令、行为指令对应的指令参数，以及被测终端执行行为指令时的执行参数。之后，根据多个行为指令以及每个行为指令对应的执行参数，确定每个行为指令对应的行为特征，并将多个行为指令对应的行为特征划分为多组行为特征序列。然后再从多组行为特征序列中确定与至少指定数量组行为特征序列匹配的目标行为特征子序列，最后根据目标行为特征子序列生成测试脚本。本公开通过采集行为指令以及指令参数、执行参数，得到多组行为特征序列，并从多组行为特征序列中提取出具有代表性的目标行为特征子序列，以自动生成测试脚本，无需手动编写代码，提高了测试脚本的生成效率和准确度。

图12是根据一示例性实施例示出的一种电子设备300的框图。如图12所示，该电子设备300可以包括：处理器301，存储器302。该电子设备300还可以包括多媒体组件303，输入/输出(I/O)接口304，以及通信组件305中的一者或多者。

其中，处理器301用于控制该电子设备300的整体操作，以完成上述的测试脚本的处理方法中的全部或部分步骤。存储器302用于存储各种类型的数据以支持在该电子设备300的操作，这些数据例如可以包括用于在该电子设备300上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据，例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该存储器302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，例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。多媒体组件303可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器302或通过通信组件305发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。I/O接口304为处理器301和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件305用于该电子设备300与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi-Fi，蓝牙，近场通信(Near FieldCommunication，简称NFC)，2G、3G、4G、NB-IOT、eMTC、或其他5G等等，或它们中的一种或几种的组合，在此不做限定。因此相应的该通信组件305可以包括：Wi-Fi模块，蓝牙模块，NFC模块等等。

在一示例性实施例中，电子设备300可以被一个或多个应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal Processing Device，简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的测试脚本的处理方法。

在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的测试脚本的处理方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器302，上述程序指令可由电子设备300的处理器301执行以完成上述的测试脚本的处理方法。

在另一示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包含能够由可编程的装置执行的计算机程序，该计算机程序具有当由该可编程的装置执行时用于执行上述的测试脚本的处理方法的代码部分。

以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式，但是，本公开并不限于上述实施方式中的具体细节，在本公开的技术构思范围内，可以对本公开的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本公开的保护范围。

另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本公开对各种可能的组合方式不再另行说明。

此外，本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本公开的思想，其同样应当视为本公开所公开的内容。

Claims (11)

1.一种测试脚本的处理方法，其特征在于，应用于云测平台，所述方法包括：

采集通过云测平台发出的，用于控制被测终端的行为指令、所述行为指令对应的指令参数，以及所述被测终端执行所述行为指令时的执行参数；所述指令参数包括发出所述行为指令的用户标识，和/或发出所述行为指令的时间段；

根据多个所述行为指令以及每个所述行为指令对应的执行参数，确定每个所述行为指令对应的行为特征，以得到多组行为特征序列，每组所述行为特征序列包括按照时序排列，属于相同指令参数的多个行为特征；

从多组所述行为特征序列中，确定与至少指定数量组所述行为特征序列匹配的目标行为特征子序列；

根据所述目标行为特征子序列生成测试脚本。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行为指令包括：点击指令、输入指令和滑动指令；所述采集通过云测平台发出的，用于控制被测终端的行为指令、所述行为指令对应的指令参数，以及所述被测终端执行所述行为指令时的执行参数，包括：

采集点击指令、所述点击指令对应的指令参数，以及所述被测终端执行所述点击指令时的点击属性和界面图像；根据所述点击属性和所述界面图像确定所述点击指令对应的执行参数，所述点击属性包括点击位置，和/或点击次数；

采集输入指令、所述输入指令对应的指令参数，以及所述被测终端执行所述输入指令时的输入位置和输入信息；并将所述输入位置和所述输入信息作为所述输入指令对应的执行参数；

采集滑动指令、所述滑动指令对应的指令参数，以及所述被测终端执行所述滑动指令时的滑动位置；并将所述滑动位置作为所述滑动指令对应的执行参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述点击属性和所述界面图像确定所述点击指令对应的执行参数，包括：

对所述界面图像中所述点击位置指示的区域进行识别，以得到所述点击指令对应的点击对象，所述点击对象包括：点击图像，和/或点击文字；

将所述点击属性和所述点击对象作为所述点击指令对应的执行参数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述行为指令以及每个所述行为指令对应的执行参数，确定每个所述行为指令对应的行为特征，包括：

若所述行为指令为点击指令，根据所述点击对象确定目标按钮，以生成用于表征按照所述点击属性点击所述目标按钮的行为特征；

若所述行为指令为输入指令，根据所述输入位置确定目标输入框，以生成用于表征在所述目标输入框输入所述输入信息的行为特征；

若所述行为指令为滑动指令，根据所述滑动位置中包括的起始位置和终止位置，生成用于表征从所述起始位置滑动至所述终止位置的行为特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从多组所述行为特征序列中，确定与至少指定数量组所述行为特征序列匹配的目标行为特征子序列，包括：

将每组所述行为特征序列划分为多个行为特征子序列，所述行为特征子序列中包括的行为特征时序连续；

针对每组所述行为特征序列，若该组行为特征序列中包括与第一行为特征子序列匹配的行为特征子序列，确定所述第一行为特征子序列与该组行为特征序列匹配，所述第一行为特征子序列为任一所述行为特征子序列；

若与所述第一行为特征子序列匹配的行为特征序列的组数大于或等于所述指定数量，确定所述第一行为特征子序列为所述目标行为特征子序列。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述若该组行为特征序列中包括与第一行为特征子序列匹配的行为特征子序列，确定所述第一行为特征子序列与该组行为特征序列匹配，包括：

若该组行为特征序列中包括的第二行为特征子序列包括的多个行为特征，与所述第一行为特征子序列包括的多个行为特征一一对应，确定所述第一行为特征子序列与该组行为特征序列匹配；

所述第二行为特征子序列为该组行为特征序列中包括的任一所述行为特征子序列。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标行为特征子序列生成测试脚本，包括：

根据所述目标行为特征子序列包括的多个所述行为特征，确定每个所述行为特征对应的执行逻辑；

按照每个所述行为特征在所述目标行为特征子序列中的顺序，将所述每个所述行为特征对应的执行逻辑组成所述测试脚本。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过所述云测平台将所述测试脚本发送至所述被测终端，以使所述被测终端执行所述测试脚本；

若所述被测终端执行所述测试脚本的执行结果为通过，存储所述测试脚本；

若所述被测终端执行所述测试脚本的执行结果为失败，更新所述测试脚本。

9.一种测试脚本的处理装置，其特征在于，应用于云测平台，所述装置包括：

采集模块，用于采集通过云测平台发出的，用于控制被测终端的行为指令、所述行为指令对应的指令参数，以及所述被测终端执行所述行为指令时的执行参数；所述指令参数包括发出所述行为指令的用户标识，和/或发出所述行为指令的时间段；

序列确定模块，用于根据多个所述行为指令以及每个所述行为指令对应的执行参数，确定每个所述行为指令对应的行为特征，以得到多组行为特征序列，每组所述行为特征序列包括按照时序排列，属于相同指令参数的多个行为特征；

子序列确定模块，用于从多组所述行为特征序列中，确定与至少指定数量组所述行为特征序列匹配的目标行为特征子序列；

生成模块，用于根据所述目标行为特征子序列生成测试脚本。

10.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述方法的步骤。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，其上存储有计算机程序；

处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现权利要求1-8中任一项所述方法的步骤。

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