CN115543775A - 一种测试案例自动生成方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种测试案例自动生成方法,包括:确定被测试系统的测试方法;分析所述被测试系统,明确所述被测试系统中需要测试指标以及目标测试数据,得到所述被测试系统的测试需求信息;将所述测试方法结合所述测试需求信息进行变量指标协调方案确定以及调整间隔确定,并根据确定的变量指标协调方案以及调整间隔针对所述测试方法形成变更策略;按照所述变更策略依次针对所述变量指标进行定向调整,得到多个测试案例。本发明提出的一种测试案例自动生成方法,无需人为参与调整就能够按照变更策略得到多个测试案例,不仅节省了人力消耗,而且在调整过程出错改了低,能够准确获得不同的测试案例。

Description

一种测试案例自动生成方法
技术领域
本发明涉及智能化技术领域,特别涉及一种测试案例自动生成方法。
背景技术
目前在现有技术方案中往往需要根据变更测量针对测试方案中的变量依次人工进行输入与调整,不仅需要消耗大量人力,需要个工作人员提供工作报酬,而且在人为工作过程还比较容易出现工作失误,因此,本发明提出了一种测试案例自动生成方法,无需人为参与调整就能够按照变更策略得到多个测试案例,不仅节省了人力消耗,而且在调整过程出错改了低,能够准确获得不同的测试案例。
发明内容
本发明的目的在于提供一种测试案例自动生成方法,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种测试案例自动生成方法,包括:
确定被测试系统的测试方法;
分析所述被测试系统,明确所述被测试系统中需要测试指标以及目标测试数据,得到所述被测试系统的测试需求信息;
将所述测试方法结合所述测试需求信息进行变量指标协调方案确定以及调整间隔确定,并根据确定的变量指标协调方案以及调整间隔针对所述测试方法形成变更策略;
按照所述变更策略依次针对所述变量指标进行定向调整,得到多个测试案例。
进一步地,所述确定被测试系统的测试方法是将被测试系统的测试方法直接导入获得被测试系统的测试方法,而所述被测试系统的测试方法是由专业技术人员针对所述被测试系统进行分析后确定的测试方法或者是通过专业仪器设备针对所述被测试系统进行分析后生成的。
进一步地,将所述测试方法结合所述测试需求信息进行变量指标协调方案确定以及调整间隔确定时还获取针对所述被测试系统的附加需求,所述附加需求包括:测试案例数目和指定变量指标;当将所述测试方法结合所述测试需求信息确定变量指标协调方案时,在所述变量指标中根据所述指定变量指标进行筛选,把所述变量指标中与所述指定指标一致的变量指标作为有效变量指标,把所述变量指标中与所述指定指标不一致的变量指标作为无效变量指标,在所述变量指标协调方案只针对所述有效变量指标进行变动协调,针对所述无效变量指标保持恒定不变;当将所述测试方法结合所述测试需求信息确定调整间隔时,参照所述测试案例数目结合所述有效变量指标的数目以及所述测试需求信息进行等距差分分析,确定调整间隔。
进一步地,按照所述变更策略依次针对所述变量指标进行定向调整时采用控制变量法针对所述有效变量指标依次进行定向调整,包括:在所述有效变量指标中依次选择一个有效变量指标中作为目标调整指标,剩余有效指标保持特定数据不变;根据所述目标调整指标在所述被测试系统的测试需求信息中获取数据范围;按照所述调整间隔在所述数据范围内针对所述目标调整指标从小到大逐渐进行递增,并且在每次递增之后得到一个测试案例。
进一步地,所述测试案例自动生成方法还包括:
通过所述被测试系统针对所述测试案例进行测试,获得案例测试数据;
针对所述案例测试数据进行分析,获得案例测试结果。
进一步地,通过所述被测试系统针对所述测试案例进行测试时,在多个测试案例中针对所述测试案例进行测试规划,将所述多个测试案例按照变量指标进行划分,将同一变量指标对应的测试案例划分到一起,并针对所有的变量指标随机生成指标序列,并按照所述指标序列通过所述被测试系统进行测试,当同一指标对应的测试案例全部进行测试后更换所述指标序列中下一个变量指标继续进行测试,直至所述指标序列中所有的变量指标都通过所述被测试系统测试完成。
进一步地,针对所述案例测试数据进行分析,包括:确定所述测试案例对应的变量指标;根据所述变量指标获取所述测试案例的结果分析模板;针对所述案例测试数据按照所述被测试系统的标准状态进行分析,获得案例测试数据分析结果;将所述案例测试数据分析结果导入到所述测试案例的结果分析模板,得到所述测试案例的案例测试结果。
进一步地,根据所述变量指标获取所述测试案例的结果分析模板时,基于基础模板进行生成,包括:根据所述测试案例的有效变量指标在所述基础模板中进行信息填充,将所述有效变量指标中保持特定数据不变的变量指标进行数据信息填充,得到初步结果分析模板,按照所述测试案例将测试案例中目标变量指标的数据填入所述初步结果分析模板中,并将所述目标变量指标的结果显示部分作为待填充部分,得到所述测试案例的结果分析模板,其中所述基础模板是针对所述待测试系统根据所述被测试系统的测试需求信息生成的。
进一步地,当针对多个测试案例都通过所述被测试系统获得案例测试结果之后,针对所述案例测试结果进行结合整体分析,包括:单指标变量分析和多指标变量分析,其中,所述单指标变量分析是将目标变量指标相同的测试案例的案例测试结果汇总到一起进行趋势变化分析,确定所述目标变量指标的测试结果,所述多指标变量分析是针对所有的目标变量指标进行分析的,分析所有目标变量分析针对所述被测试系统的影响,将所有目标变量指标的测试结果结合到一起,得到所述被测试系统的测试结果。
进一步地,所述测试案例自动生成方法在测试案例自动生成过程中进行记忆记录,所述记忆记录是在所述测试案例自动生成过程中针对每一步骤进行临时存储,在所述测试案例自动生成过程异常中断或者是出现步骤数据异常时,从临时存储的数据中调取所述测试案例自动生成过程异常中断之前的步骤数据信息或者是出现步骤数据异常之前的步骤数据信息,并从所述步骤数据信息中针对所述测试案例自动生成过程异常中断的已经正常执行的步骤或者是出现步骤数据异常的已经正常执行的步骤进行数据还原,基于还原数据的步骤重新继续进行后续步骤;其中所述记忆记录是短暂性的数据存储,在所述测试案例自动生成方法完成之后,将在所述测试案例自动生成过程中进行记忆记录的步骤数据信息进行清除。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1为本发明所述的测试案例自动生成方法的一种流程示意图;
图2为本发明所述的测试案例自动生成方法的又一种流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
如图1所示,本发明实施例提供了一种测试案例自动生成方法,包括:
步骤一、确定被测试系统的测试方法;
步骤二、分析所述被测试系统,明确所述被测试系统中需要测试指标以及目标测试数据,得到所述被测试系统的测试需求信息;
步骤三、将所述测试方法结合所述测试需求信息进行变量指标协调方案确定以及调整间隔确定,并根据确定的变量指标协调方案以及调整间隔针对所述测试方法形成变更策略;
步骤四、按照所述变更策略依次针对所述变量指标进行定向调整,得到多个测试案例。
上述技术方案提供的测试案例自动生成方法在生成测试案例时,首先要获取确定的被测试系统的测试方法,然后分析被测试系统,了解被测试系统的原理,并且明确被测试系统中需要进行测试的测试指标以及目标测试数据,从而得到被测试系统的测试需求信息,接着再将测试方法结合测试需求信息进行分析后确定变量指标协调方案以及调整间隔,然后再根据确定的变量指标协调方案以及调整间隔针对测试方法形成变更策略;最后按照变更策略依次针对变量指标进行逐一变更与定向调整,在每次变更与调整时得到一个测试案例,进而得到多个测试案例。
上述技术方案在生成测试案例时基于现有的被测试系统的测试方法获得多个不同的测试案例,无需人为参与调整就能够按照变更策略得到多个测试案例,不仅节省了人力消耗,降低人工成本消耗,而且在调整过程出错改了低,能够准确获得不同的测试案例。在形成变更策略时,通过将测试方法结合测试需求信息确定变量指标协调方案能够有效避免变量指标之间出现重复控制,进而避免测试案例出现相同现象,通过将测试方法结合测试需求信息确定调整间隔能够使得变更策略中针对变量指标的变动更加全面,进而可以使得测试案例能够更加全面的针对被测试系统进行测试,同时也能够使得测试案例能够针对被测试系统。
本发明提供的一个实施例中,所述确定被测试系统的测试方法是将被测试系统的测试方法直接导入获得被测试系统的测试方法,而所述被测试系统的测试方法是由专业技术人员针对所述被测试系统进行分析后确定的测试方法或者是通过专业仪器设备针对所述被测试系统进行分析后生成的。
上述技术方案在确定被测试系统的测试方法时,将被测试系统的测试方法直接导入获得被测试系统的测试方法,其中被测试系统的测试方法是由专业技术人员针对被测试系统进行分析后确定的测试方法或者是通过专业仪器设备针对被测试系统进行分析后生成的。
上述技术方案通过将被测试系统的测试方法直接导入获得确定的被测试系统的测试方法不仅能够完整复刻被测试系统的测试方法,不会出现偏差,而且效率还高,并且被测试系统的测试方法是由专业技术人员针对被测试系统进行分析后确定的测试方法或者是通过专业仪器设备针对被测试系统进行分析后生成的,能够使得被测系统的测试方法具有专业客观性,从而提高测试方法或者测试案例对被测试系统的测试效果。
本发明提供的一个实施例中,将所述测试方法结合所述测试需求信息进行变量指标协调方案确定以及调整间隔确定时还获取针对所述被测试系统的附加需求,所述附加需求包括:测试案例数目和指定变量指标;当将所述测试方法结合所述测试需求信息确定变量指标协调方案时,在所述变量指标中根据所述指定变量指标进行筛选,把所述变量指标中与所述指定指标一致的变量指标作为有效变量指标,把所述变量指标中与所述指定指标不一致的变量指标作为无效变量指标,在所述变量指标协调方案只针对所述有效变量指标进行变动协调,针对所述无效变量指标保持恒定不变;当将所述测试方法结合所述测试需求信息确定调整间隔时,参照所述测试案例数目结合所述有效变量指标的数目以及所述测试需求信息进行等距差分分析,确定调整间隔。
上述技术方案中将测试方法结合测试需求信息进行变量指标协调方案确定以及调整间隔确定时还获取针对被测试系统的附加需求,附加需求至少包括:测试案例数目和指定变量指标;当将测试方法结合测试需求信息确定变量指标协调方案时,在变量指标中根据指定变量指标进行筛选,把变量指标中与指定指标一致的变量指标作为有效变量指标,把变量指标中与指定指标不一致的变量指标作为无效变量指标,在变量指标协调方案只针对有效变量指标进行变动协调,针对无效变量指标保持恒定不变;当将测试方法结合测试需求信息确定调整间隔时,参照测试案例数目结合有效变量指标的数目以及测试需求信息进行等距差分分析,确定调整间隔。
上述技术方案通过附加需求将工作人员的针对被测试系统的测试要求引入到测试过程中,从而避免测试案例针对被测试系统的测试时间过长,而且通过将测试方法结合测试需求信息进行变量指标协调方案,不仅能够减少无关变量指标的测试,减少测试时间,提高测试效率,还能够在有限次数中对变量指标进行全面测试,避免局部数据导致测试结果出现偏差,有效提高测试案例的全面性和准确性。
本发明提供的一个实施例中,按照所述变更策略依次针对所述变量指标进行定向调整时采用控制变量法针对所述有效变量指标依次进行定向调整,包括:在所述有效变量指标中依次选择一个有效变量指标中作为目标调整指标,剩余有效指标保持特定数据不变;根据所述目标调整指标在所述被测试系统的测试需求信息中获取数据范围;按照所述调整间隔在所述数据范围内针对所述目标调整指标从小到大逐渐进行递增,并且在每次递增之后得到一个测试案例。
上述技术方案在按照变更策略依次针对变量指标进行定向调整时采用控制变量法针对有效变量指标依次进行定向调整,首先,在有效变量指标中依次选择一个有效变量指标中作为目标调整指标,剩余有效指标保持特定数据不变,然后根据目标调整指标在被测试系统的测试需求信息中获取数据范围,接着按照调整间隔在数据范围内针对目标调整指标从小到大逐渐进行递增,并且在每次递增之后得到一个测试案例。
上述技术方案通过控制变量法针对有效变量指标依次进行定向调整不仅能够针对被测试系统进行全面测试,避免在片面数据范围内进行测试,提高了测试案例的全面性,还有助于分析有效变量指标在被测试系统中的作用,从而能够更加了解被测试系统中各个变量指标的作用。此外,通过按照调整间隔在数据范围内针对目标调整指标从小到大逐渐进行递增能够使得测试案例有序获得,避免数据调整混乱或者多次重复采取同一数据。
如图2所示,本发明提供的一个实施例中,所述测试案例自动生成方法还包括:
步骤五、通过所述被测试系统针对所述测试案例进行测试,获得案例测试数据;
步骤六、针对所述案例测试数据进行分析,获得案例测试结果。
上述技术方案中的测试案例自动生成方法在生成测试案例时,得到多个测试案例之后还通过被测试系统针对测试案例进行测试,从而获得每个测试案例的案例测试数据,接着还针对案例测试数据进行分析,获得案例测试结果。
上述技术方案通过被测试系统针对测试案例进行测试从而获得测试案例的案例测试数据,进而使得每个测试案例不仅有测试参数还有对应的案例测试数据以及案例测试结果,使得每个测试案例中的数据信息更加丰富与全面。
本发明提供的一个实施例中,通过所述被测试系统针对所述测试案例进行测试时,在多个测试案例中针对所述测试案例进行测试规划,将所述多个测试案例按照变量指标进行划分,将同一变量指标对应的测试案例划分到一起,并针对所有的变量指标随机生成指标序列,并按照所述指标序列通过所述被测试系统进行测试,当同一指标对应的测试案例全部进行测试后更换所述指标序列中下一个变量指标继续进行测试,直至所述指标序列中所有的变量指标都通过所述被测试系统测试完成。
上述技术方案在通过被测试系统针对测试案例进行测试时,在多个测试案例中针对测试案例进行测试规划,将多个测试案例按照变量指标进行划分,将同一变量指标对应的测试案例划分到一起,并针对所有的变量指标随机生成指标序列,并按照指标序列通过被测试系统进行测试,当同一指标对应的测试案例全部进行测试后更换指标序列中下一个变量指标继续进行测试,直至指标序列中所有的变量指标都通过被测试系统测试完成。
上述技术方案通过将多个测试案例按照变量指标进行划分能够使得在通过被测试系统进行测试时有序将测试案例进行测试,避免出现错乱现象,同时还能够提高测试效率,并且通过同一指标对应的测试案例全部进行测试后更换指标序列中下一个变量指标继续进行测试能够确保测试的有序进行,同时还为案例测试数据分析提供便捷,使得能够快速得到案例测试结果。
本发明提供的一个实施例中,针对所述案例测试数据进行分析,包括:确定所述测试案例对应的变量指标;根据所述变量指标获取所述测试案例的结果分析模板;针对所述案例测试数据按照所述被测试系统的标准状态进行分析,获得案例测试数据分析结果;将所述案例测试数据分析结果导入到所述测试案例的结果分析模板,得到所述测试案例的案例测试结果。
上述技术方案针对案例测试数据进行分析时,首先确定测试案例对应的变量指标;然后根据变量指标获取测试案例的结果分析模板;接着针对案例测试数据按照被测试系统的标准状态进行分析,获得案例测试数据分析结果;最后将案例测试数据分析结果导入到测试案例的结果分析模板,得到测试案例的案例测试结果。
上述技术方案通过结果分析模板得到测试案例的案例测试结果,不仅不需要人为操作输入参数等信息,而且还使得案例测试结果具有相似的呈现格式,方便针对案例测试结果进行管理,并且通过基础模板是针对待测试系统根据被测试系统的测试需求信息生成的能够使得基础模板中的信息是针对待测试系统的,避免在案例测试结果中过多呈现无关信息,减少案例测试结果中无关信息的赘余,同时也使得案例测试结果简单明了。
本发明提供的一个实施例中,根据所述变量指标获取所述测试案例的结果分析模板时,基于基础模板进行生成,包括:根据所述测试案例的有效变量指标在所述基础模板中进行信息填充,将所述有效变量指标中保持特定数据不变的变量指标进行数据信息填充,得到初步结果分析模板,按照所述测试案例将测试案例中目标变量指标的数据填入所述初步结果分析模板中,并将所述目标变量指标的结果显示部分作为待填充部分,得到所述测试案例的结果分析模板,其中所述基础模板是针对所述待测试系统根据所述被测试系统的测试需求信息生成的。
上述技术方案在根据变量指标获取测试案例的结果分析模板时,基于基础模板进行生成,包括:根据测试案例的有效变量指标在基础模板中进行信息填充,将有效变量指标中保持特定数据不变的变量指标进行数据信息填充,得到初步结果分析模板,按照测试案例将测试案例中目标变量指标的数据填入初步结果分析模板中,并将目标变量指标的结果显示部分作为待填充部分,得到测试案例的结果分析模板,其中基础模板是针对待测试系统根据被测试系统的测试需求信息生成的,而且在将有效变量指标中保持特定数据不变的变量指标进行数据信息填充时,首先通过如下公式进行信息匹配:
Figure BDA0003801380970000111
上述公式中,Yi表示有效变量指标中第i个保持特定数据不变的变量指标匹配数据最优值,N(Ai)表示有效变量指标中第i个保持特定数据不变的变量指标字符数目,N(Bj)表示基础模板里面存在的第j个空缺指标字符数目,sgn表示符号函数,C表示集合计数函数,ail表示有效变量指标中第i个保持特定数据不变的变量指标的第l个字符元素集合,bjl表示基础模板里面存在的第j个空缺指标的第l个字符元素集合;
然后根据有效变量指标中第i个保持特定数据不变的变量指标匹配数据最优值Yi进行判断与分析,
Pi=sgn(Yi-t)
其中,Pi表示判断值,t表示判断参考数据,在这里取值为1;
当判断值Pi为0时,确定与Yi对应的基础模板里面存在的空缺指标,并将有效变量指标中第i个保持特定数据不变的变量指标对应的数据信息导入到与Yi对应的基础模板里面存在的空缺指标的对应位置。
上述技术方案通过基于基础模板进行生成使得针对不同的目标变量指标对应的测试案例在得到测试案例的案例测试结果时都能够直接导入生成,不仅不需要人为操作输入参数等信息,而且还使得案例测试结果具有相似的呈现格式,方便针对案例测试结果进行管理,并且通过基础模板是针对待测试系统根据被测试系统的测试需求信息生成的能够使得基础模板中的信息是针对待测试系统的,避免在案例测试结果中过多呈现无关信息,减少案例测试结果中无关信息的赘余,同时也使得案例测试结果简单明了。
本发明提供的一个实施例中,当针对多个测试案例都通过所述被测试系统获得案例测试结果之后,针对所述案例测试结果进行结合整体分析,包括:单指标变量分析和多指标变量分析,其中,所述单指标变量分析是将目标变量指标相同的测试案例的案例测试结果汇总到一起进行趋势变化分析,确定所述目标变量指标的测试结果,所述多指标变量分析是针对所有的目标变量指标进行分析的,分析所有目标变量分析针对所述被测试系统的影响,将所有目标变量指标的测试结果结合到一起,得到所述被测试系统的测试结果。
上述技术方案当针对多个测试案例都通过被测试系统获得案例测试结果之后,针对案例测试结果进行结合整体分析,包括:单指标变量分析和多指标变量分析,其中,单指标变量分析是将目标变量指标相同的测试案例的案例测试结果汇总到一起进行趋势变化分析,确定目标变量指标的测试结果,多指标变量分析是针对所有的目标变量指标进行分析的,分析所有目标变量分析针对被测试系统的影响,将所有目标变量指标的测试结果结合到一起,得到被测试系统的测试结果。
上述技术方案通过单指标变量分析和多指标变量分析不仅能够体现单一的目标变量指标在被测试系统中的作用与影响,还能够针对被测试系统进行整体测试过程以及结果的汇总,从而能够针对被测试系统提供一个比较直观的测试数据结果,从而方便工作人员获取有价值的测试信息。
本发明提供的一个实施例中,所述测试案例自动生成方法在测试案例自动生成过程中进行记忆记录,所述记忆记录是在所述测试案例自动生成过程中针对每一步骤进行临时存储,在所述测试案例自动生成过程异常中断或者是出现步骤数据异常时,从临时存储的数据中调取所述测试案例自动生成过程异常中断之前的步骤数据信息或者是出现步骤数据异常之前的步骤数据信息,并从所述步骤数据信息中针对所述测试案例自动生成过程异常中断的已经正常执行的步骤或者是出现步骤数据异常的已经正常执行的步骤进行数据还原,基于还原数据的步骤重新继续进行后续步骤;其中所述记忆记录是短暂性的数据存储,在所述测试案例自动生成方法完成之后,将在所述测试案例自动生成过程中进行记忆记录的步骤数据信息进行清除。
上述技术方案在测试案例自动生成方法在测试案例自动生成过程中进行记忆记录,记忆记录是在测试案例自动生成过程中针对每一步骤进行临时存储,在测试案例自动生成过程异常中断或者是出现步骤数据异常时,从临时存储的数据中调取测试案例自动生成过程异常中断之前的步骤数据信息或者是出现步骤数据异常之前的步骤数据信息,并从步骤数据信息中针对测试案例自动生成过程异常中断的已经正常执行的步骤或者是出现步骤数据异常的已经正常执行的步骤进行数据还原,基于还原数据的步骤重新继续进行后续步骤,在这里已经正常执行的步骤可以是测试案例自动生成过程异常中断的上一步骤或出现步骤数据异常的上一步骤,也可以是测试案例自动生成过程异常中断的上两步骤或出现步骤数据异常的上两步骤,等等,其中记忆记录是短暂性的数据存储,在测试案例自动生成方法完成之后,将在测试案例自动生成过程中进行记忆记录的步骤数据信息进行清除。
上述技术方案通过记忆记录使得在测试案例自动生成过程中能够针对步骤数据进行短暂性的记忆,从而使得测试案例自动生成过程异常或者步骤数据异常时可以针对中间步骤进行数据还原后重新进行,进而避免异常现在带来的损失,同时还能够针对测试案例自动生成过程中的步骤进行二次检验,此外通过在测试案例自动生成方法完成之后将在测试案例自动生成过程中进行记忆记录的步骤数据信息进行清除能够及时进行空间清理,避免数据存储过多影响测试案例自动生成。
本领域技术人员应当理解的是,本发明中的第一、第二仅仅指的是不同应用阶段而已。
本领域技术客户员在考虑说明书及实践这里公开的公开后,将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种测试案例自动生成方法,其特征在于,所述测试案例自动生成方法包括:
确定被测试系统的测试方法;
分析所述被测试系统,明确所述被测试系统中需要测试指标以及目标测试数据,得到所述被测试系统的测试需求信息;
将所述测试方法结合所述测试需求信息进行变量指标协调方案确定以及调整间隔确定,并根据确定的变量指标协调方案以及调整间隔针对所述测试方法形成变更策略;
按照所述变更策略依次针对所述变量指标进行定向调整,得到多个测试案例。
2.根据权利要求1所述的测试案例自动生成方法,其特征在于,所述确定被测试系统的测试方法是将被测试系统的测试方法直接导入获得被测试系统的测试方法,而所述被测试系统的测试方法是由专业技术人员针对所述被测试系统进行分析后确定的测试方法或者是通过专业仪器设备针对所述被测试系统进行分析后生成的。
3.根据权利要求1所述的测试案例自动生成方法,其特征在于,将所述测试方法结合所述测试需求信息进行变量指标协调方案确定以及调整间隔确定时还获取针对所述被测试系统的附加需求,所述附加需求包括:测试案例数目和指定变量指标;当将所述测试方法结合所述测试需求信息确定变量指标协调方案时,在所述变量指标中根据所述指定变量指标进行筛选,把所述变量指标中与所述指定指标一致的变量指标作为有效变量指标,把所述变量指标中与所述指定指标不一致的变量指标作为无效变量指标,在所述变量指标协调方案只针对所述有效变量指标进行变动协调,针对所述无效变量指标保持恒定不变;当将所述测试方法结合所述测试需求信息确定调整间隔时,参照所述测试案例数目结合所述有效变量指标的数目以及所述测试需求信息进行等距差分分析,确定调整间隔。
4.根据权利要求3所述的测试案例自动生成方法,其特征在于,按照所述变更策略依次针对所述变量指标进行定向调整时采用控制变量法针对所述有效变量指标依次进行定向调整,包括:在所述有效变量指标中依次选择一个有效变量指标中作为目标调整指标,剩余有效指标保持特定数据不变;根据所述目标调整指标在所述被测试系统的测试需求信息中获取数据范围;按照所述调整间隔在所述数据范围内针对所述目标调整指标从小到大逐渐进行递增,并且在每次递增之后得到一个测试案例。
5.根据权利要求4所述的测试案例自动生成方法,其特征在于,所述测试案例自动生成方法还包括:
通过所述被测试系统针对所述测试案例进行测试,获得案例测试数据;
针对所述案例测试数据进行分析,获得案例测试结果。
6.根据权利要求5所述的测试案例自动生成方法,其特征在于,通过所述被测试系统针对所述测试案例进行测试时,在多个测试案例中针对所述测试案例进行测试规划,将所述多个测试案例按照变量指标进行划分,将同一变量指标对应的测试案例划分到一起,并针对所有的变量指标随机生成指标序列,并按照所述指标序列通过所述被测试系统进行测试,当同一指标对应的测试案例全部进行测试后更换所述指标序列中下一个变量指标继续进行测试,直至所述指标序列中所有的变量指标都通过所述被测试系统测试完成。
7.根据权利要求6所述的测试案例自动生成方法,其特征在于,针对所述案例测试数据进行分析,包括:确定所述测试案例对应的变量指标;根据所述变量指标获取所述测试案例的结果分析模板;针对所述案例测试数据按照所述被测试系统的标准状态进行分析,获得案例测试数据分析结果;将所述案例测试数据分析结果导入到所述测试案例的结果分析模板,得到所述测试案例的案例测试结果。
8.根据权利要求7所述的测试案例自动生成方法,其特征在于,根据所述变量指标获取所述测试案例的结果分析模板时,基于基础模板进行生成,包括:根据所述测试案例的有效变量指标在所述基础模板中进行信息填充,将所述有效变量指标中保持特定数据不变的变量指标进行数据信息填充,得到初步结果分析模板,按照所述测试案例将测试案例中目标变量指标的数据填入所述初步结果分析模板中,并将所述目标变量指标的结果显示部分作为待填充部分,得到所述测试案例的结果分析模板,其中所述基础模板是针对所述待测试系统根据所述被测试系统的测试需求信息生成的。
9.根据权利要求7所述的测试案例自动生成方法,其特征在于,当针对多个测试案例都通过所述被测试系统获得案例测试结果之后,针对所述案例测试结果进行结合整体分析,包括:单指标变量分析和多指标变量分析,其中,所述单指标变量分析是将目标变量指标相同的测试案例的案例测试结果汇总到一起进行趋势变化分析,确定所述目标变量指标的测试结果,所述多指标变量分析是针对所有的目标变量指标进行分析的,分析所有目标变量分析针对所述被测试系统的影响,将所有目标变量指标的测试结果结合到一起,得到所述被测试系统的测试结果。
10.根据权利要求9所述的测试案例自动生成方法,其特征在于,所述测试案例自动生成方法在测试案例自动生成过程中进行记忆记录,所述记忆记录是在所述测试案例自动生成过程中针对每一步骤进行临时存储,在所述测试案例自动生成过程异常中断或者是出现步骤数据异常时,从临时存储的数据中调取所述测试案例自动生成过程异常中断之前的步骤数据信息或者是出现步骤数据异常之前的步骤数据信息,并从所述步骤数据信息中针对所述测试案例自动生成过程异常中断的已经正常执行的步骤或者是出现步骤数据异常的已经正常执行的步骤进行数据还原,基于还原数据的步骤重新继续进行后续步骤;其中所述记忆记录是短暂性的数据存储,在所述测试案例自动生成方法完成之后,将在所述测试案例自动生成过程中进行记忆记录的步骤数据信息进行清除。
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Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103853652A (zh) * 2012-11-29 2014-06-11 百度在线网络技术(北京)有限公司 一种测试案例生成方法及装置
CN107832232A (zh) * 2017-12-15 2018-03-23 四川汉科计算机信息技术有限公司 基于模型的软件测试方法
US20190370158A1 (en) * 2017-03-07 2019-12-05 Advantest Corporation Test apparatus and method for characterizing a device under test
CN111813680A (zh) * 2020-07-13 2020-10-23 中国建设银行股份有限公司 测试脚本的生成方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111813654A (zh) * 2020-05-28 2020-10-23 平安科技(深圳)有限公司 一种测试案例的引用方法及装置
WO2020253112A1 (zh) * 2019-06-19 2020-12-24 深圳壹账通智能科技有限公司 测试策略的获取方法、装置、终端及可读存储介质
CN113434435A (zh) * 2021-07-22 2021-09-24 中国工商银行股份有限公司 测试案例逻辑自动化生成方法及装置
CN113672520A (zh) * 2021-09-08 2021-11-19 京东科技控股股份有限公司 测试案例的生成方法、装置、电子设备及存储介质
CN114398287A (zh) * 2022-01-19 2022-04-26 中国银行股份有限公司 一种测试方案生成方法及装置

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103853652A (zh) * 2012-11-29 2014-06-11 百度在线网络技术(北京)有限公司 一种测试案例生成方法及装置
US20190370158A1 (en) * 2017-03-07 2019-12-05 Advantest Corporation Test apparatus and method for characterizing a device under test
CN107832232A (zh) * 2017-12-15 2018-03-23 四川汉科计算机信息技术有限公司 基于模型的软件测试方法
WO2020253112A1 (zh) * 2019-06-19 2020-12-24 深圳壹账通智能科技有限公司 测试策略的获取方法、装置、终端及可读存储介质
CN111813654A (zh) * 2020-05-28 2020-10-23 平安科技(深圳)有限公司 一种测试案例的引用方法及装置
CN111813680A (zh) * 2020-07-13 2020-10-23 中国建设银行股份有限公司 测试脚本的生成方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113434435A (zh) * 2021-07-22 2021-09-24 中国工商银行股份有限公司 测试案例逻辑自动化生成方法及装置
CN113672520A (zh) * 2021-09-08 2021-11-19 京东科技控股股份有限公司 测试案例的生成方法、装置、电子设备及存储介质
CN114398287A (zh) * 2022-01-19 2022-04-26 中国银行股份有限公司 一种测试方案生成方法及装置

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