CN114936154A - 测试用例和测试数据的生成方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种测试用例和测试数据的生成方法及装置，先获取数据模型的需求文档，并对所述需求文档进行模块化分析，确定所述数据模型涉及到的表结构和相应字段；之后根据所述表结构和相应字段以及预设模板将所述数据模型的约束条件及约束字段进行分离；然后使用python读取所述预设模板，对所述数据模型进行分析，抽离所述数据模型的边界值和约束条件；最后根据所述边界值和所述约束条件生成所述数据模型测试的测试用例和测试数据。本申请用于对数据模型的测试工作中的测试用例进行自动化编写以及测试数据的自动化生成，省去了大量人工操作，从而在保证测试质量的前提下，提高了测试效率。
Description
技术领域
本申请涉及数据测试技术领域，特别的，尤其涉及一种测试用例和测试数据的生成方法及装置。
背景技术
随着社会的发展，企业对于数据模型的需求量日益增长，如银行对于各个条线的审计模型需求、对于各个客户进行分类进行精准营销的模型需求等等。使用数据模型对原数据进行操作，可以高效准确的提炼出业务人员所需数据，筛除重复数据和无效数据。目前，在银行的系统中，很多业务都以数据模型作为基础进行数据的加工和精炼，为业务人员提供准确和有效的数据。
数据模型是一系列sql语言的集合，通过sql语言对数据库中复杂的数据进行检索和筛选。作为测试人员需要在数据模型进行测试的过程中，验证该模型是否存在缺陷，除了要编写高质量的测试用例外，还需对该模型所涉及的表进行数据铺底。而在铺底数据的编制时需要满足测试用例中对于模型的测试要求，如铺底数据中必须包含测试用例对于边界值进行测试的数据要求，必须包含反向测试用例的数据要求等。
为此，测试人员在进行测试的过程中，不仅需要考虑各种情况编写有效的测试用例，还要根据编写的测试用例对该模型设计的表进行数据的铺底。而对于较为复杂的模型，用例的编写和数据的铺底都较为繁琐，且重复的工作量较大。
发明内容
鉴于上述内容中的问题，本申请提供了一种测试用例和测试数据的生成方法及装置，用于对数据模型的测试工作中的测试用例进行自动化编写以及测试数据的自动化生成。
为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：
一种测试用例和测试数据的生成方法，包括：
获取数据模型的需求文档，并对所述需求文档进行模块化分析，确定所述数据模型涉及到的表结构和相应字段；
根据所述表结构和相应字段以及预设模板将所述数据模型的约束条件及约束字段进行分离；
使用python读取所述预设模板，对所述数据模型进行分析，抽离所述数据模型的边界值和约束条件；
根据所述边界值和所述约束条件生成所述数据模型测试的测试用例和测试数据。
进一步的，所述根据所述边界值和所述约束条件生成所述数据模型测试的测试用例和测试数据，包括：
根据所述边界值和所述约束条件确定所述数据模型的约束条件和返回字段；
将所述约束条件和返回字段按照预设规则填充至所述数据模型涉及到的表结构和相应字段，生成所述数据模型测试的测试用例；
根据所述表结构，依据所述测试用例生成对应的测试数据。
进一步的，所述数据模型包括测试用例编号、测试用例属性、测试用例步骤以及预期结果。
一种测试用例和测试数据的生成装置，包括：
第一处理单元，用于获取数据模型的需求文档，并对所述需求文档进行模块化分析，确定所述数据模型涉及到的表结构和相应字段；
第二处理单元，用于根据所述表结构和相应字段以及预设模板将所述数据模型的约束条件及约束字段进行分离；
第三处理单元，用于使用python读取所述预设模板，对所述数据模型进行分析，抽离所述数据模型的边界值和约束条件；
第四处理单元，用于根据所述边界值和所述约束条件生成所述数据模型测试的测试用例和测试数据。
进一步的，所述根据所述边界值和所述约束条件生成所述数据模型测试的测试用例和测试数据，包括：
根据所述边界值和所述约束条件确定所述数据模型的约束条件和返回字段；
将所述约束条件和返回字段按照预设规则填充至所述数据模型涉及到的表结构和相应字段，生成所述数据模型测试的测试用例；
根据所述表结构，依据所述测试用例生成对应的测试数据。
进一步的，所述数据模型包括测试用例编号、测试用例属性、测试用例步骤以及预期结果。
一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在的设备执行如上述所述的测试用例和测试数据的生成方法。
一种电子设备，所述电子设备包括至少一个处理器、以及与所述处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，所述处理器、所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行如上述述的测试用例和测试数据的生成方法。
本申请所述的测试用例和测试数据的生成方法及装置，先获取数据模型的需求文档，并对所述需求文档进行模块化分析，确定所述数据模型涉及到的表结构和相应字段；之后根据所述表结构和相应字段以及预设模板将所述数据模型的约束条件及约束字段进行分离；然后使用python读取所述预设模板，对所述数据模型进行分析，抽离所述数据模型的边界值和约束条件；最后根据所述边界值和所述约束条件生成所述数据模型测试的测试用例和测试数据。本申请用于对数据模型的测试工作中的测试用例进行自动化编写以及测试数据的自动化生成，省去了大量人工操作，从而在保证测试质量的前提下，提高了测试效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例，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他的附图。
图1为本申请实施例公开的一种测试用例和测试数据的生成方法的流程示意图；
图2为本申请实施例公开的一种测试用例和测试数据的生成装置的结构示意图；
图3为本申请实施例公开的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
申请人在研究中发现，测试人员在进行测试的过程中，不仅需要考虑各种情况编写有效的测试用例，还要根据编写的测试用例对该模型设计的表进行数据的铺底。而现有技术方案对于数据模型的测试主要为手工测试方法：通过对需求文档进行功能分析，分析出模型具体的数据筛选逻辑，使用有效等价类和边界值法编写有效的测试用例；在案例编写完成后，还需对数据模型中涉及的表进行梳理，将所涉及表的数据结构和该模型所需的筛选字段进行明确，结合编写的测试用例插入铺底数据，需要说明的是，插入的铺底数据对编写的每条测试用例支持，保证每条测试用例执行时都会有相应的执行结果；完成数据和案例的准备后，测试人员进行数据模型的执行，将执行结果与数据模型相关逻辑进行比对验证，以确保数据模型的准确性。
上述现有技术方案中，测试用例和铺底测试数据均需手动编写，且测试数据需要对比测试用例一条条的进行插入。对于较为复杂的模型，用例的编写和数据的铺底都较为繁琐，且重复的工作量较大。
本申请基于上述行业痛点，需要先对数据模型的需求文档进行模块化分析，然后通过模板将数据模型的约束字段和约束条件分离，使用python读取模板进行模型的分析，抽离约束条件中边界值和约束条件，最后根据边界值和约束条件自动生成数据模型测试的测试用例和相关联的铺底数据。
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，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。
请参见附图1，为本申请实施例提供的一种测试用例和测试数据的生成方法流程示意图。如图1所示，本申请实施例提供了一种测试用例和测试数据的生成方法，该方法包括如下步骤：
S101：获取数据模型的需求文档，并对所述需求文档进行模块化分析，确定所述数据模型涉及到的表结构和相应字段；
S102：根据所述表结构和相应字段以及预设模板将所述数据模型的约束条件及约束字段进行分离；
S103：使用python读取所述预设模板，对所述数据模型进行分析，抽离所述数据模型的边界值和约束条件；
S104：根据所述边界值和所述约束条件生成所述数据模型测试的测试用例和测试数据。
需要说明的是，本申请实施例中，上述所述根据所述边界值和所述约束条件生成所述数据模型测试的测试用例和测试数据，包括：
根据所述边界值和所述约束条件确定所述数据模型的约束条件和返回字段；
将所述约束条件和返回字段按照预设规则填充至所述数据模型涉及到的表结构和相应字段，生成所述数据模型测试的测试用例；
根据所述表结构，依据所述测试用例生成对应的测试数据。
在本申请实施例中，上述所述数据模型包括测试用例编号、测试用例属性、测试用例步骤以及预期结果。
本申请使用银行存贷比模型来阐述其提出的方案，如：某分行将对自己行内存贷比高于100％的客户进行精准营销发送营销短信，需将存贷比高于100％的客户信息筛选出来。
首先，对存贷比模型进行解析，存贷比模型的数据约束字段为存贷比。存贷比的计算规则为存款余额/贷款余额，该行每月1号对贷款余额和存款余额表进行更新，该模型每月1号在数据更新后进行数据的筛选。表1对存款余额涉及的表和字段进行罗列。表2对贷款余额涉及的表进行了罗列。表3和表4罗列出存款余额涉及的表HQYEB和DQYEB的详细表结构。表5罗列出贷款余额涉及的表DKYEB的详细表结构。
表1存款余额涉及的表和相应字段
表2贷款余额涉及的表和相应字段
表3HQYEB具体表结构
| 字段名称 | 字段英文名 | 类型 | 主键 | 是否必输 |
| 客户号 | CustNo | VARchar2(50) | Y | Y |
| 活期余额 | CurBalance | INTEGER | Y | |
| 更新日期 | Update_Date | DATE | Y |
表4DQYEB具体表结构
| 字段名称 | 字段英文名 | 类型 | 主键 | 是否必输 |
| 客户号 | CustNo | VARchar2(50) | Y | Y |
| 定期余额 | FixBalance | INTEGER | Y | |
| 更新日期 | Update_Date | DATE | Y |
表5DKYEB具体表结构
| 字段名称 | 字段英文名 | 类型 | 主键 | 是否必输 |
| 客户号 | CustNo | VARchar2(50) | Y | Y |
| 定期余额 | LoanBalance | INTEGER | Y | |
| 更新日期 | Update_Date | DATE | Y |
以上已将模型涉及到的表结构一一列出，然后生成案例及铺底数据的步骤如下：
表6模型约束条件及返回值分析
| 模型名称 | 约束字段 | 约束条件 | 约束值 | 返回字段 |
| 存贷比 | (CurBalance+FixBalance)/LoanBalance | > | 100％ | CustNo |
| 存贷比 | LoanBalance | ！＝0 |
表6已列出了模型约束条件和返回字段。至此，已将该模型的需求分析进行了条目化。然后将上表粘贴至excel中，然后使用python读取该表。
之后，读取该excel，将存贷比写入Testcase_Name列表变量中，将约束字段和其对应的约束条件写入Constraint_Field字典变量，约束值写入Con_value变量中。
表7测试用例模板
| 测试用例编号 | 用例属性 | 用例步骤 | 预期结果 |
表7为测试用例的模板，后续将按照该模板进行案例的自动生成。
测试用例编号列将填入Testcase_Name-i，i为自定义变量，初始值设为0。每次填入用例编号后，设置i＝i+1用例属性为正向案例或反向案例。读取第一行的约束条件为“>”，然后读取第二行的约束条件为“！＝0”；对两个约束条件进行排列组合，当组合值为(>&&！＝0)时，用例属性写入正向；当组合值不为(>&&！＝0)，用例属性写入反向。同时，按照组合值匹配用例步骤，根据Constraint_Field字典变量，将字典的索引与组合值中对应项相匹配，并填入约束值Con_value，如当组合值为(>&&！＝0)时，填入存贷比>100％，继续填入贷款余额！＝0；当组合值为(＝&&！＝0)时，填入存贷比＝100％，贷款余额！＝0。以此类推，可将所有可能性的测试用例的用例步骤填写完成。预期结果列填写依赖用例属性，根据表6得出返回字段为CustNo，且根据表3、表4、表5得出字段CustNo为VARCHAR2(50)类型。则可随机生成CustNo的值。当用例属性为正向时，预期结果填入成功显示对应的CustNo，当用例属性为反向时，预期结果填入不显示对应CustNo的值。根据上述用例间的关联关系和生成规则，就可得到如下表8显示的测试用例。
表8自动化生成的模型测试用例
最后，在得到上述测试用例后，根据测试用例进行测试数据的自动生成。模型涉及三张表，HQYEB、DQYEB以及DKYEB。根据表结构，就可以得到每条案例的sql语句，以与案例存贷比-1相关联的sql为例：
HQYEB：Insert into HQYEB values(用例1的CustNo,随机生成活期余额,当月1号)；
DQYEB：Insert into HQYEB values(用例1的CustNo,随机生成定期余额,当月1号)；
DKYEB：Insert into HQYEB values(用例1的CustNo,生成小于上述活期+定期余额的随机数,当月1号)
需要说明的是，可以按照约束条件将贷款余额表里的贷款余额设置为小于活期余额和定期余额之和的随机数，日期设为每个月的1号，CustNo统一为每条案例生产的CustNo。按照此规则，最终可得到每条案例相对应的测试数据。
本申请实施例提供一种测试用例和测试数据的生成方法，先获取数据模型的需求文档，并对所述需求文档进行模块化分析，确定所述数据模型涉及到的表结构和相应字段；之后根据所述表结构和相应字段以及预设模板将所述数据模型的约束条件及约束字段进行分离；然后使用python读取所述预设模板，对所述数据模型进行分析，抽离所述数据模型的边界值和约束条件；最后根据所述边界值和所述约束条件生成所述数据模型测试的测试用例和测试数据。本申请实施例用于对数据模型的测试工作中的测试用例进行自动化编写以及测试数据的自动化生成，省去了大量人工操作，从而在保证测试质量的前提下，提高了测试效率。
请参阅图2，基于上述实施例公开的一种测试用例和测试数据的生成方法，本实施例对应公开了一种测试用例和测试数据的生成装置，该装置包括：
第一处理单元201，用于获取数据模型的需求文档，并对所述需求文档进行模块化分析，确定所述数据模型涉及到的表结构和相应字段；
第二处理单元202，用于根据所述表结构和相应字段以及预设模板将所述数据模型的约束条件及约束字段进行分离；
第三处理单元203，用于使用python读取所述预设模板，对所述数据模型进行分析，抽离所述数据模型的边界值和约束条件；
第四处理单元204，用于根据所述边界值和所述约束条件生成所述数据模型测试的测试用例和测试数据。
进一步的，所述第四处理单元204用于：
根据所述边界值和所述约束条件确定所述数据模型的约束条件和返回字段；
将所述约束条件和返回字段按照预设规则填充至所述数据模型涉及到的表结构和相应字段，生成所述数据模型测试的测试用例；
根据所述表结构，依据所述测试用例生成对应的测试数据。
进一步的，所述数据模型包括测试用例编号、测试用例属性、测试用例步骤以及预期结果。
所述测试用例和测试数据的生成装置包括处理器和存储器，上述第一处理单元、第二处理单元、第三处理单元和第四处理单元等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来实现对数据模型的测试工作中的测试用例进行自动化编写以及测试数据的自动化生成，省去大量人工操作，从而在保证测试质量的前提下，提高测试效率。
本申请实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述测试用例和测试数据的生成方法。
本申请实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述用于测试用例和测试数据的生成方法。
本申请实施例提供了一种电子设备，如图3所示，该电子设备30包括至少一个处理器301、以及与所述处理器连接的至少一个存储器302、总线303；其中，所述处理器301、所述存储器302通过所述总线303完成相互间的通信；处理器301用于调用所述存储器302中的程序指令，以执行上述的所述测试用例和测试数据的生成方法。
本文中的电子设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。
本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：
获取数据模型的需求文档，并对所述需求文档进行模块化分析，确定所述数据模型涉及到的表结构和相应字段；
根据所述表结构和相应字段以及预设模板将所述数据模型的约束条件及约束字段进行分离；
使用python读取所述预设模板，对所述数据模型进行分析，抽离所述数据模型的边界值和约束条件；
根据所述边界值和所述约束条件生成所述数据模型测试的测试用例和测试数据。
进一步的，所述根据所述边界值和所述约束条件生成所述数据模型测试的测试用例和测试数据，包括：
根据所述边界值和所述约束条件确定所述数据模型的约束条件和返回字段；
将所述约束条件和返回字段按照预设规则填充至所述数据模型涉及到的表结构和相应字段，生成所述数据模型测试的测试用例；
根据所述表结构，依据所述测试用例生成对应的测试数据。
进一步的，所述数据模型包括测试用例编号、测试用例属性、测试用例步骤以及预期结果。
本申请是根据本申请实施例的方法、设备(系统)、计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
在一个典型的配置中，设备包括一个或多个处理器(CPU)、存储器和总线。设备还可以包括输入/输出接口、网络接口等。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (8)
1.一种测试用例和测试数据的生成方法，其特征在于，包括：
获取数据模型的需求文档，并对所述需求文档进行模块化分析，确定所述数据模型涉及到的表结构和相应字段；
根据所述表结构和相应字段以及预设模板将所述数据模型的约束条件及约束字段进行分离；
使用python读取所述预设模板，对所述数据模型进行分析，抽离所述数据模型的边界值和约束条件；
根据所述边界值和所述约束条件生成所述数据模型测试的测试用例和测试数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述边界值和所述约束条件生成所述数据模型测试的测试用例和测试数据，包括：
根据所述边界值和所述约束条件确定所述数据模型的约束条件和返回字段；
将所述约束条件和返回字段按照预设规则填充至所述数据模型涉及到的表结构和相应字段，生成所述数据模型测试的测试用例；
根据所述表结构，依据所述测试用例生成对应的测试数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据模型包括测试用例编号、测试用例属性、测试用例步骤以及预期结果。
4.一种测试用例和测试数据的生成装置，其特征在于，包括：
第一处理单元，用于获取数据模型的需求文档，并对所述需求文档进行模块化分析，确定所述数据模型涉及到的表结构和相应字段；
第二处理单元，用于根据所述表结构和相应字段以及预设模板将所述数据模型的约束条件及约束字段进行分离；
第三处理单元，用于使用python读取所述预设模板，对所述数据模型进行分析，抽离所述数据模型的边界值和约束条件；
第四处理单元，用于根据所述边界值和所述约束条件生成所述数据模型测试的测试用例和测试数据。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述根据所述边界值和所述约束条件生成所述数据模型测试的测试用例和测试数据，包括：
根据所述边界值和所述约束条件确定所述数据模型的约束条件和返回字段；
将所述约束条件和返回字段按照预设规则填充至所述数据模型涉及到的表结构和相应字段，生成所述数据模型测试的测试用例；
根据所述表结构，依据所述测试用例生成对应的测试数据。
6.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述数据模型包括测试用例编号、测试用例属性、测试用例步骤以及预期结果。
7.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在的设备执行如权利要求1至3中任一项所述的测试用例和测试数据的生成方法。
8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括至少一个处理器、以及与所述处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，所述处理器、所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行如权利要求1至3中任一项所述的测试用例和测试数据的生成方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210544661.5A CN114936154A (zh) | 2022-05-19 | 2022-05-19 | 测试用例和测试数据的生成方法及装置 |
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| CN202210544661.5A CN114936154A (zh) | 2022-05-19 | 2022-05-19 | 测试用例和测试数据的生成方法及装置 |
Publications (1)
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|---|---|
| CN114936154A true CN114936154A (zh) | 2022-08-23 |
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| CN202210544661.5A Pending CN114936154A (zh) | 2022-05-19 | 2022-05-19 | 测试用例和测试数据的生成方法及装置 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117632771A (zh) * | 2024-01-24 | 2024-03-01 | 苏州元脑智能科技有限公司 | 一种测试用例实时生成的方法、装置、设备及介质 |
-
2022
- 2022-05-19 CN CN202210544661.5A patent/CN114936154A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117632771A (zh) * | 2024-01-24 | 2024-03-01 | 苏州元脑智能科技有限公司 | 一种测试用例实时生成的方法、装置、设备及介质 |
| CN117632771B (zh) * | 2024-01-24 | 2024-04-12 | 苏州元脑智能科技有限公司 | 一种测试用例实时生成的方法、装置、设备及介质 |
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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