CN114416565A - 一种数据处理方法、装置、服务器及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明的实施例提供了一种数据处理方法、装置、服务器及存储介质,涉及软件技术领域,应用于服务器,服务器包括规则库和非结构化数据库,该方法包括:获取编写完成的程序中的目标信息,目标信息包括第一目标信息以及第二目标信息;根据规则库中的预设规则以及第一目标信息,生成第一测试用例,其中,规则库基于规则模型训练得到;基于非结构化数据库以及第二目标信息,生成第二测试用例;合并第一测试用例以及第二测试用例,对合并后的测试用例进行优化,得到优化测试用例;对优化测试用例进行数据填充,得到目标用例。本数据处理方法可以提高软件测试的效率。
Description
技术领域
本发明涉及软件技术领域,具体而言,涉及一种数据处理方法、装置、服务器及存储介质。
背景技术
每一个程序、软件在编写完成后,都需要进行各项测试、调整,以使程序或软件能够正常运行。
而现在现有的软件测试过程中,许多地方都需要有专门的操作人员在现场进行人工操作,以完成整个软件的测试工作,效率低下。
发明内容
为了解决上述问题,本发明提供了一种数据处理方法、装置、服务器及存储介质,以至少部分地解决上述软件的测试效率低下的技术问题。
本发明的实施例可以这样实现:
第一方面,本发明提供一种数据处理方法,应用于服务器,所述服务器包括规则库和非结构化数据库,所述方法包括:
获取编写完成的程序中的目标信息,所述目标信息包括第一目标信息以及第二目标信息;
根据所述规则库中的预设规则以及所述第一目标信息,生成第一测试用例,其中,所述规则库基于规则模型训练得到;
基于所述非结构化数据库以及所述第二目标信息,生成第二测试用例;
合并所述第一测试用例以及所述第二测试用例,对合并后的测试用例进行优化,得到优化测试用例;
对所述优化测试用例进行数据填充,得到目标用例。
可选地,所述非结构化数据库存储有原始关键字,所述第二目标信息包括API文档,所述基于所述非结构化数据库以及所述第二目标信息,生成第二测试用例,包括:
基于中文分词、词频统计以及文档检索,从所述API文档中提取目标关键字;
将所述目标关键字与所述非结构化数据库中的所述原始关键字进行对比、去重;
整合对比、去重后的关键字,得到所述第二测试用例。
可选地,所述服务器还包括半结构化数据库,所述半结构化数据库中还存储有文本文件,所述对所述优化测试用例进行数据填充,得到目标用例,包括:
读取所述文本文件;
基于元素标记法和/或字段名查找法从所述文本文件中获取符合预设要求的数据;
将所述符合预设要求的数据填入所述优化测试用例,得到目标用例。
可选地,在所述对所述优化测试用例进行数据填充,得到目标用例之后,所述方法还包括:
应用所述目标用例执行目标任务,并对所述目标用例的执行结果进行断言;
对断言成功的目标用例进行测试通过标记。
可选地,所述方法还包括:
若断言失败,根据预设异常规则判断断言失败的目标用例是否为异常目标用例;
若是,应用所述异常目标用例重新执行所述目标任务,并对所述异常目标用例的执行结果进行断言;
若在预设次数内重新执行成功,则对所述异常用例进行测试通过标记;
若否,则在重新执行所述预设次数后,停止重新执行所述目标任务。
可选地,所述服务器还包括缺陷平台,所述方法还包括:
若所述断言失败的目标用例不为所述异常用例,则标记所述断言失败的目标用例为缺陷目标用例;
将所述缺陷目标用例的执行结果按照预设模板导入所述缺陷平台。
可选地,在所述应用所述目标用例执行目标任务之后,所述方法还包括:
对所述断言成功的目标用例以及所述断言失败的目标用例的执行结果进行统计;
对统计结果生成测试报告,并将所述测试报告发送至终端设备。
第二方面,本发明提供一种数据处理装置,应用于服务器,所述服务器包括规则库和非结构化数据库,所述数据处理装置包括:
目标信息获取单元,用于获取编写完成的程序中的目标信息,所述目标信息包括第一目标信息以及第二目标信息;
第一测试用例生成单元,用于根据所述规则库中的预设规则以及所述第一目标信息,生成第一测试用例,其中,所述规则库基于规则模型训练得到;
第二测试用例生成单元,用于基于所述非结构化数据库以及所述第二目标信息,生成第二测试用例;
测试用例合并单元,用于合并所述第一测试用例以及所述第二测试用例,对合并后的测试用例进行优化,得到优化测试用例;
数据填充单元,用于对所述优化测试用例进行数据填充,得到目标用例。
第三方面,本发明提供一种服务器,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上述任一项所述方法的步骤。
第四方面,本发明提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质包括计算机程序,所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在服务器实现上述任一项所述方法的步骤。
本发明实施例的有益效果包括,例如:
通过基于规则模型训练得到的规则库与从编写完成的程序中获取的目标信息,自动生成第一测试用例;基于非结构化数据库与第二目标信息自动生成第二测试用例;进而将第一测试用例与第二测试用例合并、优化,得到优化测试用例。全程不需要人工参与,节省了人力资源,并提高了软件测试的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,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他相关的附图。
图1为本发明实施例提供的一种服务器的结构示意图;
图2为本发明实施例提供的一种数据处理方法的步骤流程图;
图3为本发明实施例提供的一种数据处理方法的子步骤流程图;
图4为本发明实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图。
图标:100-服务器;110-存储器;120-处理器;130-通信模块;300-数据处理装置;301-目标信息获取单元;302-第一测试用例生成单元;303-第二测试用例生成单元;304-测试用例合并单元;305-数据填充单元。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,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,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。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他实施例,都属于本发明保护的范围。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
此外,若出现术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本发明的实施例中的特征可以相互结合。
请参考图1,是本申请提供的一种服务器100的方框示意图,包括存储器110、处理器120及通信模块130。所述存储器110、处理器120以及通信模块130。各元件相互之间直接或间接地电性连接,以实现数据的传输或交互。例如,这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。
其中,存储器110用于存储程序或者数据。所述存储器110可以是,但不限于,随机存取存储器(Random Access Memory,RAM),只读存储器(Read Only Memory,ROM),可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory,PROM),可擦除只读存储器(ErasableProgrammable Read-Only Memory,EPROM),电可擦除只读存储器(Electric ErasableProgrammable Read-Only Memory,EEPROM)等。
处理器120用于读/写存储器中存储的数据或程序,并执行相应地功能。
通信模块130用于通过所述网络建立所述服务器与其它通信终端之间的通信连接,并用于通过所述网络收发数据。
应当理解的是,图1所示的结构仅为服务器100的结构示意图,所述服务器100还可包括比图1中所示更多或者更少的组件,或者具有与图1所示不同的配置,例如,服务器100还可以包括非结构化数据库、半结构化数据库以及规则库等等。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
测试用例是指对一项特定的软件产品进行测试任务的描述,体现测试方案、方法、技术和策略。其内容包括测试目标、测试环境、输入数据、测试步骤、预期结果、测试脚本等,最终形成文档。简单来说,测试用例是为某个特殊目标而编制的一组测试输入、执行条件以及预期结果,用于核实是否满足某个特定软件需求。
本发明实施例所提供的数据处理方法,可应用于各种软件产品测试场景中。
请参阅图2,图2为本实施例所提供的数据处理方法的流程示意图,其包括以下步骤:
步骤S110:获取编写完成的程序中的目标信息,所述目标信息包括第一目标信息以及第二目标信息;
步骤S120:根据所述规则库中的预设规则以及所述第一目标信息,生成第一测试用例,其中,所述规则库基于规则模型训练得到;
步骤S130:基于所述非结构化数据库以及所述第二目标信息,生成第二测试用例;
步骤S140:合并所述第一测试用例以及所述第二测试用例,对合并后的测试用例进行优化,得到优化测试用例;
步骤S150:对所述优化测试用例进行数据填充,得到目标用例。
在步骤S110中,目标信息可以是产品的名称、传输的接口路径、入参、出参、样例数据等等,在可选地实施方式中,可以将目标信息按用途分为第一目标信息以及第二目标信息。程序编码完成后,用户将程序的目标信息由终端提交至服务器,服务器通过接口接收目标信息。
在步骤S120中,规则库为包含了可以自动生成单场景以及混合场景的自动化用例的规则的信息集合。在生成第一测试用例之前,可以通过规则模型对规则库进行模型训练,使规则库通过API接口接收训练数据,对训练数据进行内容解析,从大量的数据中识别出有效的以及潜在有用的规则,得到满足要求的规则库。
第一目标信息可以是产品名称、传输的接口路径、入参,规则库中存储有多种预设规则,在每次生成第一测试用例时,具体用到什么规则可以由工作人员根据实际情况预先进行设定。例如:调用规则库,从入参里找出请求的key和type的参数值,通过等价类、边界值等分析法,解析出最终的key的参数,最终生成预设格式的一个或多个第一测试用例。
除了生成第一测试用例外,服务器还可以通过非结构化数据库和第二目标信息生成第二测试用例。第二测试用例的生成方式可以不同于第一测试用例的生成方式。
可选地,所述非结构化数据库存储有原始关键字,所述第二目标信息包括API文档,基于非结构化数据库以及第二目标信息,生成第二测试用例,包括:基于中文分词、词频统计以及文档检索,从API文档中提取目标关键字;将目标关键字与非结构化数据库中的原始关键字进行对比、去重;整合对比、去重后的关键字,得到第二测试用例。
在非结构化数据库中存储有预先生成好的关键字数据,即原始关键字。第二目标信息可以包括API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)文档。在接收到第二目标信息后,可以基于中文分词技术、词频统计技术、文档检索等技术方法,从第二目标信息中的API文档中提权目标关键字。得到目标关键字后,将目标关键字与非结构化数据库中的原始关键字进行对比,去掉重复的部分,得到一个或多个第二测试用例。
得到第一测试用例以及第二测试用例后,可以将两种测试用例进行合并、对比,去掉两种测试例中冗余、重复的测试用例,对剩余的两种测试用例进行优化,得到一个或多个优化测试用例。
得到优化测试用例后,为了对其进行测试,需要对优化测试用例进行数据填充,最终获得目标用例。
可选地,服务器还包括半结构化数据库,半结构化数据库中还存储有文本文件,对优化测试用例进行数据填充,得到目标用例,包括:读取文本文件;基于元素标记法和/或字段名查找法从文本文件中获取符合预设要求的数据;将符合预设要求的数据填入优化测试用例,得到目标用例。
在服务器中,可设置一个半结构化数据库,半结构化数据库中可以包含有CSV、日志、XML、JSON等格式的文本文件。在得到优化测试用例后,读取半结构化数据库中的文本文件,再通过元素标记法和/或字段名查找法从文本文件中查找符合预设要求的数据,填入优化测试用例,得到目标用例。
例如:某个优化测试用例的格式为“name:();keyword:()”,可以通过元素标记法和/或字段名查找法从文本文件中查找与“name”对应的数据,以及与“keyword”对应的数据,最终填入该优化测试用例,得到目标用例。
在一种可选地实施例中,若在半结构化数据库中未能查找到合适的数据进行填充,可以调用非结构化数据库,从非结构化数据库获取满足预设要求的数据对优化测试用例进行填充。
可选地,在对优化测试用例进行数据填充,得到目标用例之后,本发明实施例提供的数据处理方法还可以包括如图3所示的以下子步骤:
子步骤S151:应用所述目标用例执行目标任务,并对所述目标用例的执行结果进行断言;
子步骤S152:对断言成功的目标用例进行测试通过标记。
得到目标用例后,服务器可以根据目标用例中cron表达式自动生成目标任务。服务器应用目标用例执行目标任务,在执行结果出来之前对该目标用例的执行结果进行断言。
若目标用例的执行结果符合断言,则对该目标用例进行测试通过标记,表明该目标用例断言成功,也可以将该目标用例的状态值进行更改以表明该目标用例断言成功。
在本说明书提供的实施例中,目标用例在执行目标任务时,可能会产生一些非目标用例本身的问题,如机械故障等,若因为这些原因导致断言失败(目标用例的执行结果不符合断言),则服务器会判断该断言失败的目标用例是否为异常用例,其中,异常规则可以是检测目标任务或设备是否出现异常。断言失败的除开异常目标用例之外的其他目标用例,则可以标记为缺陷目标用例。
对于异常目标用例,服务器可以将其重新进行目标任务的执行,也可以重新生成新的目标任务,应用该异常目标用例执行新的目标任务,并重新断言。若在预设重试次数内,该异常目标用例的执行结果符合断言,则将该异常目标用例的状态值改为通过,或对其进行测试通过标记;若超过预设的重试次数,该异常用例仍然被判断为异常用例,则不再重新对其进行目标任务的执行。
对于缺陷目标用例,服务器可以调用缺陷平台将缺陷目标用例的执行结果按照预设模板导入到缺陷平台,以便技术人员进行查看。
作为一种可选地实施例,预设模板可以如下表所示:
类型 | 状态 | ||
优先级 | 解决结果 | ||
标签 | |||
严重程度 |
在所有的目标用例执行完目标任务,并得到执行结果后,服务器可以根据所有目标用例对目标任务的执行情况得到最终的测试报告,报告中可以包含目标用例断言成功的数量以及断言失败的数量,其中,在断言失败的目标用例中,有多少是异常目标用例、多少是缺陷目标用例等等,并可以对缺陷目标用例的缺陷类型进行分类,初步分析缺陷原因等。输出测试报告后,可以将测试报告通过邮件、短信等方式发送至PC端、移动设备等终端,以便相关人员进行查看。
基于同一发明构思,如图4所示,本发明实施例还提供一种数据处理装置300,应用于服务器,服务器包括规则库和非结构化数据库,数据处理装置300包括:
目标信息获取单元301,用于获取编写完成的程序中的目标信息,目标信息包括第一目标信息以及第二目标信息;
第一测试用例生成单元302,用于根据规则库中的预设规则以及第一目标信息,生成第一测试用例,其中,规则库基于规则模型训练得到;
第二测试用例生成单元303,用于基于非结构化数据库以及第二目标信息,生成第二测试用例;
测试用例合并单元304,用于合并第一测试用例以及第二测试用例,对合并后的测试用例进行优化,得到优化测试用例;
数据填充单元305,用于对所述优化测试用例进行数据填充,得到目标用例。
关于上述数据处理装置300,其中各个单元的具体功能已经在本说明书提供的数据处理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。
基于同一发明构思,本发明说明书实施例提供了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前文数据处理方法的任一方法的步骤。
采用本发明实施例中的上述方案,至少能够部分达到以下效果:
通过基于规则模型训练得到的规则库与从编写完成的程序中获取的目标信息,自动生成第一测试用例;基于非结构化数据库与第二目标信息自动生成第二测试用例;进而将第一测试用例与第二测试用例合并、优化,得到优化测试用例。在用例生成的过程中,不需要人工参与,节省了人力资源,并提高了软件测试的效率。
在本发明所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现方式中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外,在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分,也可以是各个模块单独存在,也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块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(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种数据处理方法,其特征在于,应用于服务器,所述服务器包括规则库和非结构化数据库,所述方法包括:
获取编写完成的程序中的目标信息,所述目标信息包括第一目标信息以及第二目标信息;
根据所述规则库中的预设规则以及所述第一目标信息,生成第一测试用例,其中,所述规则库基于规则模型训练得到;
基于所述非结构化数据库以及所述第二目标信息,生成第二测试用例;
合并所述第一测试用例以及所述第二测试用例,对合并后的测试用例进行优化,得到优化测试用例;
对所述优化测试用例进行数据填充,得到目标用例。
2.如权利要求1所述的数据处理方法,其特征在于,所述非结构化数据库存储有原始关键字,所述第二目标信息包括API文档,所述基于所述非结构化数据库以及所述第二目标信息,生成第二测试用例,包括:
基于中文分词、词频统计以及文档检索,从所述API文档中提取目标关键字;
将所述目标关键字与所述非结构化数据库中的所述原始关键字进行对比、去重;
整合对比、去重后的关键字,得到所述第二测试用例。
3.如权利要求1所述的数据处理方法,其特征在于,所述服务器还包括半结构化数据库,所述半结构化数据库中还存储有文本文件,所述对所述优化测试用例进行数据填充,得到目标用例,包括:
读取所述文本文件;
基于元素标记法和/或字段名查找法从所述文本文件中获取符合预设要求的数据;
将所述符合预设要求的数据填入所述优化测试用例,得到目标用例。
4.如权利要求1所述的数据处理方法,其特征在于,在所述对所述优化测试用例进行数据填充,得到目标用例之后,所述方法还包括:
应用所述目标用例执行目标任务,并对所述目标用例的执行结果进行断言;
对断言成功的目标用例进行测试通过标记。
5.如权利要求4所述的数据处理方法,其特征在于,所述方法还包括:
若断言失败,根据预设异常规则判断断言失败的目标用例是否为异常目标用例;
若是,应用所述异常目标用例重新执行所述目标任务,并对所述异常目标用例的执行结果进行断言;
若在预设次数内重新执行成功,则对所述异常用例进行测试通过标记;
若否,则在重新执行所述预设次数后,停止重新执行所述目标任务。
6.如权利要求5所述的数据处理方法,其特征在于,所述服务器还包括缺陷平台,所述方法还包括:
若所述断言失败的目标用例不为所述异常用例,则标记所述断言失败的目标用例为缺陷目标用例;
将所述缺陷目标用例的执行结果按照预设模板导入所述缺陷平台。
7.如权利要求4~6任一项所述的数据处理方法,其特征在于,在所述应用所述目标用例执行目标任务之后,所述方法还包括:
对所述断言成功的目标用例以及所述断言失败的目标用例的执行结果进行统计;
对统计结果生成测试报告,并将所述测试报告发送至终端设备。
8.一种数据处理装置,其特征在于,应用于服务器,所述服务器包括规则库和非结构化数据库,所述数据处理装置包括:
目标信息获取单元,用于获取编写完成的程序中的目标信息,所述目标信息包括第一目标信息以及第二目标信息;
第一测试用例生成单元,用于根据所述规则库中的预设规则以及所述第一目标信息,生成第一测试用例,其中,所述规则库基于规则模型训练得到;
第二测试用例生成单元,用于基于所述非结构化数据库以及所述第二目标信息,生成第二测试用例;
测试用例合并单元,用于合并所述第一测试用例以及所述第二测试用例,对合并后的测试用例进行优化,得到优化测试用例;
数据填充单元,用于对所述优化测试用例进行数据填充,得到目标用例。
9.一种服务器,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任一项所述方法的步骤。
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包括计算机程序,所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在服务器实现权利要求1~7任一项所述方法的步骤。
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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