CN116860652A - 一种软件质量的评价方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
一种软件质量的评价方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116860652A CN116860652A CN202310941626.1A CN202310941626A CN116860652A CN 116860652 A CN116860652 A CN 116860652A CN 202310941626 A CN202310941626 A CN 202310941626A CN 116860652 A CN116860652 A CN 116860652A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- software
- index
- quality
- control point
- evaluation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 59
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 70
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 33
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 53
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 49
- 238000012553 document review Methods 0.000 claims description 40
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims description 34
- 238000012552 review Methods 0.000 claims description 31
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 24
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 20
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 20
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 16
- 239000013256 coordination polymer Substances 0.000 claims description 16
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 13
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 12
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 claims description 10
- 230000000391 smoking effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 4
- 238000013522 software testing Methods 0.000 claims description 4
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 claims description 4
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 claims description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 8
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/36—Preventing errors by testing or debugging software
- G06F11/3604—Software analysis for verifying properties of programs
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/36—Preventing errors by testing or debugging software
- G06F11/3668—Software testing
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Stored Programmes (AREA)
Abstract
本发明公开了一种软件质量的评价方法、装置、电子设备及存储介质。涉及汽车软件技术领域,该方法包括:确定目标软件对应的第一指标和第二指标,其中,第一指标为软件全生命周期过程中涉及的评价指标,第二指标为软件在预设控制点涉及的评价指标;分别获取每个第一指标对应的目标软件的第一质量数据和每个第二指标对应的目标软件的第二质量数据;根据第一质量数据和第二质量数据,计算目标软件的质量评分。本发明提供的方案能够准确、全面地对软件质量进行评价,从而可以广泛地适用在实际工程应用中。
Description
技术领域
本发明涉及汽车软件技术领域,尤其涉及一种软件质量的评价方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
汽车的研发趋势是使汽车能够越来越智能,从而为驾驶员提供越来越多的驾驶辅助功能,直至完全自动驾驶。这些附加功能的提供大多需要通过软件和硬件的配合来实现,其中软件方面的进步相对硬件而言是更显著的。与普通的软件(如在个人电脑或智能手机上使用的软件)相比,汽车使用的软件(下述简称为汽车软件)在安全性、实时性、可靠性等方面的要求显然要高得多。为此,汽车行业针对汽车软件制定了行业标准。
目前,对汽车软件的质量评估主要依赖于人工,这会耗费大量的时间和成本,并且采用人工进行质量评估的标准难以统一,评估结果往往也只能针对单一的指标,不能客观的反应汽车软件的质量。
发明内容
本发明提供了一种软件质量的评价方法、装置、电子设备及存储介质,能够准确、全面地对软件质量进行评价,从而可以广泛地适用在实际工程应用中。
根据本发明的一方面,提供了一种软件质量的评价方法,包括:
确定目标软件对应的第一指标和第二指标,其中,第一指标为软件全生命周期过程中涉及的评价指标,第二指标为软件在预设控制点涉及的评价指标;
分别获取每个第一指标对应的目标软件的第一质量数据和每个第二指标对应的目标软件的第二质量数据;
根据第一质量数据和第二质量数据,计算目标软件的质量评分。
可选的,确定目标软件对应的第一指标和第二指标,包括:
获取第一指标集和第二指标集,其中,第一指标集和第二指标集是根据软件评价标准构建的;
根据目标软件的类型,分别从第一指标集和第二指标集中筛选第一指标和第二指标。
可选的,软件全生命周期包括软件需求分析阶段、软件设计阶段、软件开发阶段、软件测试阶段和软件发布阶段;
预设控制点包括第一控制点、第二控制点和第三控制点,第一控制点为从软件需求分析阶段转到软件设计阶段的时间点,第二控制点为从软件开发阶段转到软件测试阶段的时间点,第三控制点为从软件测试阶段转到软件发布阶段的时间点。
可选的,软件需求分析阶段涉及的评价指标包括:需求分解率、需求稳定率、需求完成率;
软件设计阶段涉及的评价指标包括:软件需求设计文档评审缺陷密度、软件架构设计文档评审缺陷密度、软件详细设计文档评审缺陷密度;
软件开发阶段涉及的评价指标包括:代码评审缺陷密度、单元测试覆盖率、静态检查错误总数、代码注释率、最大圈复杂度、平均圈复杂度:
软件测试阶段涉及的评价指标包括:测试设计文档评审缺陷密度、测试用例密度、测试用例评审缺陷密度、测试缺陷密度;
软件发布阶段涉及的评价指标包括:遗留缺陷指数DI、安全红线问题数、功能交付成熟度;
软件在第一控制点涉及的评价指标包括:项目计划、风险计划、发布计划、产品需求文档;
软件在第二控制点涉及的评价指标包括:版本配套表、冒烟测试报告、版本说明、代码静态检查报告、代码审查报告、单元测试报告、软件需求设计文档评审记录、软件架构设计文档评审记录、软件详细设计评审记录、测试设计文档评审记录、测试用例评审记录、功能完成度、问题解决率;
软件在第三控制点涉及的评价指标包括:版本配套表、冒烟测试报告、版本说明、代码静态检查报告、代码审查报告、单元测试报告、软件需求设计文档评审记录、软件架构设计文档评审记录、软件详细设计评审记录、测试设计文档评审记录、测试用例评审记录、测试报告评审记录、功能完成度、问题解决率。
可选的,根据第一质量数据和第二质量数据,计算目标软件的质量评分,包括:
分别根据每个第一指标对应的处理函数,将每个第一指标对应的第一质量数据转化为第一标准数据,以及分别根据每个第二指标对应的处理函数,将每个第二指标对应的第二质量数据转化为第二标准数据;
根据所有第一标准数据,计算软件过程得分,以及根据所有第二标准数据,计算软件控制点得分;
根据软件过程得分和软件控制点得分,计算目标软件的质量评分。
可选的,软件过程得分其中,K为第一指标的个数,f(xi)为第i个第一指标对应的第一标准数据,wi为第i个第一指标的权重;
软件控制点得分QCP=W1*QCP1+W2*QCP2+W3*QCP3,其中,QCP1、QCP2、QCP3分别为第一控制点、第二控制点、第三控制点的得分,W1、W2、W3分别为QCP1、QCP2、QCP3的权重,M为目标软件的迭代版本数,pj为第j个迭代版本的权重,每个迭代版本第一控制点、第二控制点、第三控制点分别有K1、K2、K3个第二指标,第ki个第二指标在第j个迭代版本时对应的第二标准数据为Mjki,第ki个第二指标在第j个迭代版本时的权重为qjki,i=1,2,3;
质量评分Q=WP*QP+WCP*QCP,其中,WP、WCP分别为软件过程得分和软件控制点得分的权重。
可选的,在计算目标软件的质量评分后,还包括:
根据质量评分,对目标软件的质量进行评价。
根据本发明的另一方面,提供了一种软件质量的评价装置,包括:指标确定模块,数据获取模块和质量评价模块;其中,
指标确定模块,用于确定目标软件对应的第一指标和第二指标,其中,第一指标为软件全生命周期过程中涉及的评价指标,第二指标为软件在预设控制点涉及的评价指标;
数据获取模块,用于分别获取每个第一指标对应的目标软件的第一质量数据和每个第二指标对应的目标软件的第二质量数据;
质量评价模块,用于根据第一质量数据和第二质量数据,计算目标软件的质量评分。
根据本发明的另一方面,提供了一种电子设备,电子设备包括:
至少一个处理器;以及
与至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序,计算机程序被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够执行本发明任一实施例的软件质量的评价方法。
根据本发明的另一方面,提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质存储有计算机指令,计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例的软件质量的评价方法。
本发明实施例的技术方案,首先确定目标软件对应的第一指标和第二指标,再分别获取每个第一指标对应的目标软件的第一质量数据和每个第二指标对应的目标软件的第二质量数据,从而根据第一质量数据和第二质量数据,计算目标软件的质量评分。由于第一指标为软件全生命周期过程中涉及的评价指标、第二指标为软件在预设控制点涉及的评价指标,因此能够综合考虑软件的全生命周期和特定的控制点,对软件质量进行准确、全面、自动化的评价,从而可以广泛地适用在实际工程应用中。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例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发明的一些实施例,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是本发明实施例一提供的一种软件质量的评价方法的流程示意图;
图2是本发明实施例一提供的一种软件全生命周期、预设控制点和工具链的示意图;
图3是本发明实施例一提供的一种软件全生命周期过程中涉及的评价指标的示例图;
图4是本发明实施例一提供的一种软件在预设控制点涉及的评价指标的示例图;
图5是本发明实施例一提供的另一种软件质量的评价方法的流程示意图;
图6是本发明实施例二提供的一种软件质量的评价装置的结构示意图;
图7是本发明实施例三提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,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,所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例,而不是全部的实施例。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,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“目标”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
图1是本发明实施例一提供的一种软件质量的评价方法的流程示意图,本实施例可适用于对软件的质量进行评价的情况,该方法可以由软件质量的评价装置来执行,该软件质量的评价装置可以采用硬件和/或软件的形式实现,该软件质量的评价装置可配置于电子设备(如计算机设备)中。如图1所示,该方法包括:
S110、确定目标软件对应的第一指标和第二指标,其中,第一指标为软件全生命周期过程中涉及的评价指标,第二指标为软件在预设控制点涉及的评价指标。
目标软件为任意待评价的软件,例如汽车软件、手机软件、计算机软件等。一个目标软件对应的第一指标的数量通常为多个,一个目标软件对应的第二指标的数量通常也为多个。不同的目标软件对应的第一指标和/或第二指标可能不同。
第一指标为软件全生命周期过程中涉及的评价指标,第二指标为软件在预设控制点涉及的评价指标。图2是本发明实施例一提供的一种软件全生命周期、预设控制点和工具链的示意图。如图2所示,软件全生命周期包括软件需求分析阶段、软件设计阶段、软件开发阶段、软件测试阶段和软件发布阶段;预设控制点包括第一控制点CP1、第二控制点CP2和第三控制点CP3,第一控制点CP1为从软件需求分析阶段转到软件设计阶段的时间点,第二控制点CP2为从软件开发阶段转到软件测试阶段的时间点,第三控制点CP3为从软件测试阶段转到软件发布阶段的时间点。在软件全生命周期中涉及的工具链可以包括:需求管理工具、静态检查工具、代码评审工具、软件测试工具、测试管理工具和缺陷管理工具。
示例性的,图3是本发明实施例一提供的一种软件全生命周期过程中涉及的评价指标的示例图。如图3所示,软件需求分析阶段涉及的评价指标包括:需求分解率、需求稳定率、需求完成率;软件设计阶段涉及的评价指标包括:软件需求设计文档评审缺陷密度、软件架构设计文档评审缺陷密度、软件详细设计文档评审缺陷密度;软件开发阶段涉及的评价指标包括:代码评审缺陷密度、单元测试覆盖率、静态检查错误总数、代码注释率、最大圈复杂度、平均圈复杂度:软件测试阶段涉及的评价指标包括:测试设计文档评审缺陷密度、测试用例密度、测试用例评审缺陷密度、测试缺陷密度;软件发布阶段涉及的评价指标包括:遗留缺陷指数(Defect Index,DI)、安全红线问题数、功能交付成熟度。
表1软件全生命周期过程中涉及的评价指标计算示例
示例性的,图4是本发明实施例一提供的一种软件在预设控制点涉及的评价指标的示例图。如图4所示,软件在第一控制点涉及的评价指标包括:项目计划、风险计划、发布计划、产品需求文档;软件在第二控制点涉及的评价指标包括:版本配套表、冒烟测试报告、版本说明(Release Notes)、代码静态检查报告、代码审查(review)报告、单元测试报告、软件需求设计文档评审记录、软件架构设计文档评审记录、软件详细设计评审记录、测试设计文档评审记录、测试用例评审记录、功能完成度、问题解决率;软件在第三控制点涉及的评价指标包括:版本配套表、冒烟测试报告、版本说明、代码静态检查报告、代码审查报告、单元测试报告、软件需求设计文档评审记录、软件架构设计文档评审记录、软件详细设计评审记录、测试设计文档评审记录、测试用例评审记录、测试报告评审记录、功能完成度、问题解决率。
确定得到的目标软件对应的第一指标和第二指标可以是上述图3和图4中所示的指标中的全部指标,也可以是上述图3和图4中所示的指标中的部分指标,本发明实施例对此不作具体限制。
具体的,步骤S110中“确定目标软件对应的第一指标和第二指标”的方法可以包括如下两个步骤:
步骤a1:获取第一指标集和第二指标集,其中,第一指标集和第二指标集是根据软件评价标准构建的。
在一实施例中,电子设备可以预先构建第一指标集和第二指标集,并将第一指标集和第二指标集存储在电子设备中。当需要对软件质量进行评价时,可以直接读取电子设备内存储的第一指标集和第二指标集,从而提高评价效率。
具体的,第一指标集和第二指标集是根据软件评价标准构建的。软件评价标准可以是软件通用评价标准或者与软件类型相对应的评价标准。当软件评价标准是软件通用评价标准时,第一指标集和第二指标集可以适用于对各种类型的目标软件的质量进行评价的场景;当软件评价标准是与软件类型相对应的评价标准时,如汽车软件评价标准,第一指标集和第二指标集可以适用于对类型是汽车软件的目标软件的质量进行评价的场景。
步骤a2:根据目标软件的类型,分别从第一指标集和第二指标集中筛选第一指标和第二指标。
在一实施例中,不同的目标软件对应的第一指标和/或第二指标可能不同。可选的,在评价目标软件的质量时,可以结合实际的评价精度需求从第一指标集和第二指标集中筛选第一指标和第二指标。
S120、分别获取每个第一指标对应的目标软件的第一质量数据和每个第二指标对应的目标软件的第二质量数据。
具体的,可以按照第一指标在软件全生命周期中的对应阶段数据,确定每个第一指标对应的目标软件的第一质量数据;以及可以按照第二指标所在的预设控制点数据,确定每个第二指标对应的目标软件的第二质量数据。
S130、根据第一质量数据和第二质量数据,计算目标软件的质量评分。
具体的,步骤S130中“根据第一质量数据和第二质量数据,计算目标软件的质量评分”的方法可以包括如下三个步骤:
步骤b1:分别根据每个第一指标对应的处理函数,将每个第一指标对应的第一质量数据转化为第一标准数据,以及分别根据每个第二指标对应的处理函数,将每个第二指标对应的第二质量数据转化为第二标准数据。
由于不同阶段数据/预设控制点数据具有不同的格式,因此,需要将第一质量数据和第二质量数据处理成归一化的第一标准数据和第二标准数据。在本发明中,不同的指标对应不同的处理函数。
转化的过程可以遵循以下原则:
原则1、处理函数的值域为[0,1];
原则2、处理函数应充分考虑并对标评价目标,越接近目标标准数据值越大;
原则3、处理函数为单调函数,但不必为严格单调函数;
原则4、处理函数的单调性使得目标软件的质量越高,标准数据值越大。
表2处理函数示例
步骤b2:根据所有第一标准数据,计算软件过程得分,以及根据所有第二标准数据,计算软件控制点得分。
具体的,软件过程得分
其中,K为第一指标的个数,f(xi)为第i个第一指标对应的第一标准数据,wi为第i个第一指标的权重。
软件控制点得分QCP=W1*QCP1+W2*QCP2+W3*QCP3;
其中,QCP1、QCP2、QCP3分别为第一控制点、第二控制点、第三控制点的得分,W1、W2、W3分别为QCP1、QCP2、QCP3的权重,M为目标软件的迭代版本数,pj为第j个迭代版本的权重,每个迭代版本第一控制点、第二控制点、第三控制点分别有K1、K2、K3个第二指标,第ki个第二指标在第j个迭代版本时对应的第二标准数据为Mjki,第ki个第二指标在第j个迭代版本时的权重为qjki,i=1,2,3。
步骤b3:根据软件过程得分和软件控制点得分,计算目标软件的质量评分。
质量评分Q=WP*QP+WCP*QCP;
其中,WP、WCP分别为软件过程得分和软件控制点得分的权重。
可选的,在上述实施例的基础上,图5是本发明实施例一提供的另一种软件质量的评价方法的流程示意图。如图5所示,在步骤S130执行完成之后,还可以执行步骤S140。
S140、根据质量评分,对目标软件的质量进行评价。
在一实施例中,可以将目标软件的质量划分为Perfect、Good、Not bad、Bad、Verybad五个等级,并相应地设置了4个阈值分别为Qperfect,Qgood,Qnotbad,Qbad,根据质量评分,结合公式对目标软件的质量进行评价。
本发明实施例提供了一种软件质量的评价方法,包括:确定目标软件对应的第一指标和第二指标,其中,第一指标为软件全生命周期过程中涉及的评价指标,第二指标为软件在预设控制点涉及的评价指标;分别获取每个第一指标对应的目标软件的第一质量数据和每个第二指标对应的目标软件的第二质量数据;根据第一质量数据和第二质量数据,计算目标软件的质量评分。本发明实施例的技术方案,首先确定目标软件对应的第一指标和第二指标,再分别获取每个第一指标对应的目标软件的第一质量数据和每个第二指标对应的目标软件的第二质量数据,从而根据第一质量数据和第二质量数据,计算目标软件的质量评分。由于第一指标为软件全生命周期过程中涉及的评价指标、第二指标为软件在预设控制点涉及的评价指标,因此能够综合考虑软件的全生命周期和特定的控制点,对软件质量进行准确、全面、自动化的评价,从而可以广泛地适用在实际工程应用中。
实施例二
图6是本发明实施例二提供的一种软件质量的评价装置的结构示意图。如图6所示,该装置包括:指标确定模块601,数据获取模块602和质量评价模块603。
指标确定模块601,用于确定目标软件对应的第一指标和第二指标,其中,第一指标为软件全生命周期过程中涉及的评价指标,第二指标为软件在预设控制点涉及的评价指标;
数据获取模块602,用于分别获取每个第一指标对应的目标软件的第一质量数据和每个第二指标对应的目标软件的第二质量数据;
质量评价模块603,用于根据第一质量数据和第二质量数据,计算目标软件的质量评分。
可选的,指标确定模块601,具体用于获取第一指标集和第二指标集,其中,第一指标集和第二指标集是根据软件评价标准构建的;根据目标软件的类型,分别从第一指标集和第二指标集中筛选第一指标和第二指标。
可选的,软件全生命周期包括软件需求分析阶段、软件设计阶段、软件开发阶段、软件测试阶段和软件发布阶段;
预设控制点包括第一控制点、第二控制点和第三控制点,第一控制点为从软件需求分析阶段转到软件设计阶段的时间点,第二控制点为从软件开发阶段转到软件测试阶段的时间点,第三控制点为从软件测试阶段转到软件发布阶段的时间点。
可选的,软件需求分析阶段涉及的评价指标包括:需求分解率、需求稳定率、需求完成率;
软件设计阶段涉及的评价指标包括:软件需求设计文档评审缺陷密度、软件架构设计文档评审缺陷密度、软件详细设计文档评审缺陷密度;
软件开发阶段涉及的评价指标包括:代码评审缺陷密度、单元测试覆盖率、静态检查错误总数、代码注释率、最大圈复杂度、平均圈复杂度:
软件测试阶段涉及的评价指标包括:测试设计文档评审缺陷密度、测试用例密度、测试用例评审缺陷密度、测试缺陷密度;
软件发布阶段涉及的评价指标包括:遗留缺陷指数DI、安全红线问题数、功能交付成熟度;
软件在第一控制点涉及的评价指标包括:项目计划、风险计划、发布计划、产品需求文档;
软件在第二控制点涉及的评价指标包括:版本配套表、冒烟测试报告、版本说明、代码静态检查报告、代码审查报告、单元测试报告、软件需求设计文档评审记录、软件架构设计文档评审记录、软件详细设计评审记录、测试设计文档评审记录、测试用例评审记录、功能完成度、问题解决率;
软件在第三控制点涉及的评价指标包括:版本配套表、冒烟测试报告、版本说明、代码静态检查报告、代码审查报告、单元测试报告、软件需求设计文档评审记录、软件架构设计文档评审记录、软件详细设计评审记录、测试设计文档评审记录、测试用例评审记录、测试报告评审记录、功能完成度、问题解决率。
可选的,质量评价模块603,具体用于分别根据每个第一指标对应的处理函数,将每个第一指标对应的第一质量数据转化为第一标准数据,以及分别根据每个第二指标对应的处理函数,将每个第二指标对应的第二质量数据转化为第二标准数据;根据所有第一标准数据,计算软件过程得分,以及根据所有第二标准数据,计算软件控制点得分;根据软件过程得分和软件控制点得分,计算目标软件的质量评分。
可选的,软件过程得分其中,K为第一指标的个数,f(xi)为第i个第一指标对应的第一标准数据,wi为第i个第一指标的权重;
软件控制点得分QCP=W1*QCP1+W2*QCP2+W3*QCP3,其中,QCP1、QCP2、QCP3分别为第一控制点、第二控制点、第三控制点的得分,W1、W2、W3分别为QCP1、QCP2、QCP3的权重,M为目标软件的迭代版本数,pj为第j个迭代版本的权重,每个迭代版本第一控制点、第二控制点、第三控制点分别有K1、K2、K3个第二指标,第ki个第二指标在第j个迭代版本时对应的第二标准数据为Mjki,第ki个第二指标在第j个迭代版本时的权重为qjki,i=1,2,3;
质量评分Q=WP*QP+WCP*QCP,其中,WP、WCP分别为软件过程得分和软件控制点得分的权重。
可选的,质量评价模块603,还用于在计算目标软件的质量评分后,根据质量评分,对目标软件的质量进行评价。
本发明实施例所提供的软件质量的评价装置可执行本发明任意实施例所提供的软件质量的评价方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例三
图7示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图7所示,电子设备10包括至少一个处理器11,以及与至少一个处理器11通信连接的存储器,如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等,其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序,处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中,还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15,包括:输入单元16,例如键盘、鼠标等;输出单元17,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元18,例如磁盘、光盘等;以及通信单元19,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理,例如软件质量的评价方法。
在一些实施例中,软件质量的评价方法可被实现为计算机程序,其被有形地包含于计算机可读存储介质,例如存储单元18。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时,可以执行上文描述的软件质量的评价方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行软件质量的评价方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器,使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中,计算机可读存储介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。备选地,计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术,该电子设备具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,又称为云计算服务器或云主机,是云计算服务体系中的一项主机产品,以解决了传统物理主机与VPS服务中,存在的管理难度大,业务扩展性弱的缺陷。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (10)
1.一种软件质量的评价方法,其特征在于,包括:
确定目标软件对应的第一指标和第二指标,其中,所述第一指标为软件全生命周期过程中涉及的评价指标,所述第二指标为软件在预设控制点涉及的评价指标;
分别获取每个所述第一指标对应的所述目标软件的第一质量数据和每个所述第二指标对应的所述目标软件的第二质量数据;
根据所述第一质量数据和所述第二质量数据,计算所述目标软件的质量评分。
2.根据权利要求1所述的软件质量的评价方法,其特征在于,所述确定目标软件对应的第一指标和第二指标,包括:
获取第一指标集和第二指标集,其中,所述第一指标集和所述第二指标集是根据软件评价标准构建的;
根据所述目标软件的类型,分别从所述第一指标集和所述第二指标集中筛选所述第一指标和所述第二指标。
3.根据权利要求1或2所述的软件质量的评价方法,其特征在于,
所述软件全生命周期包括软件需求分析阶段、软件设计阶段、软件开发阶段、软件测试阶段和软件发布阶段;
所述预设控制点包括第一控制点、第二控制点和第三控制点,所述第一控制点为从所述软件需求分析阶段转到所述软件设计阶段的时间点,所述第二控制点为从所述软件开发阶段转到所述软件测试阶段的时间点,所述第三控制点为从所述软件测试阶段转到所述软件发布阶段的时间点。
4.根据权利要求3所述的软件质量的评价方法,其特征在于,
所述软件需求分析阶段涉及的评价指标包括:需求分解率、需求稳定率、需求完成率;
所述软件设计阶段涉及的评价指标包括:软件需求设计文档评审缺陷密度、软件架构设计文档评审缺陷密度、软件详细设计文档评审缺陷密度;
所述软件开发阶段涉及的评价指标包括:代码评审缺陷密度、单元测试覆盖率、静态检查错误总数、代码注释率、最大圈复杂度、平均圈复杂度:
所述软件测试阶段涉及的评价指标包括:测试设计文档评审缺陷密度、测试用例密度、测试用例评审缺陷密度、测试缺陷密度;
所述软件发布阶段涉及的评价指标包括:遗留缺陷指数DI、安全红线问题数、功能交付成熟度;
软件在所述第一控制点涉及的评价指标包括:项目计划、风险计划、发布计划、产品需求文档;
软件在所述第二控制点涉及的评价指标包括:版本配套表、冒烟测试报告、版本说明、代码静态检查报告、代码审查报告、单元测试报告、软件需求设计文档评审记录、软件架构设计文档评审记录、软件详细设计评审记录、测试设计文档评审记录、测试用例评审记录、功能完成度、问题解决率;
软件在所述第三控制点涉及的评价指标包括:版本配套表、冒烟测试报告、版本说明、代码静态检查报告、代码审查报告、单元测试报告、软件需求设计文档评审记录、软件架构设计文档评审记录、软件详细设计评审记录、测试设计文档评审记录、测试用例评审记录、测试报告评审记录、功能完成度、问题解决率。
5.根据权利要求3所述的软件质量的评价方法,其特征在于,所述根据所述第一质量数据和所述第二质量数据,计算所述目标软件的质量评分,包括:
分别根据每个所述第一指标对应的处理函数,将每个所述第一指标对应的所述第一质量数据转化为第一标准数据,以及分别根据每个所述第二指标对应的处理函数,将每个所述第二指标对应的所述第二质量数据转化为第二标准数据;
根据所有第一标准数据,计算软件过程得分,以及根据所有第二标准数据,计算软件控制点得分;
根据所述软件过程得分和所述软件控制点得分,计算所述目标软件的质量评分。
6.根据权利要求5所述的软件质量的评价方法,其特征在于,
所述软件过程得分其中,K为所述第一指标的个数,f(xi)为第i个所述第一指标对应的第一标准数据,wi为第i个所述第一指标的权重;
所述软件控制点得分QCP=W1*QCP1+W2*QCP2+W3*QCP3,其中,QCP1、QCP2、QCP3分别为所述第一控制点、所述第二控制点、所述第三控制点的得分,W1、W2、W3分别为QCP1、QCP2、QCP3的权重,M为所述目标软件的迭代版本数,pj为第j个迭代版本的权重,每个迭代版本所述第一控制点、所述第二控制点、所述第三控制点分别有K1、K2、K3个所述第二指标,第ki个所述第二指标在第j个迭代版本时对应的第二标准数据为Mjki,第ki个所述第二指标在第j个迭代版本时的权重为qjki,i=1,2,3;
所述质量评分Q=WP*QP+WCP*QCP,其中,WP、WCP分别为所述软件过程得分和所述软件控制点得分的权重。
7.根据权利要求1所述的软件质量的评价方法,其特征在于,在计算所述目标软件的质量评分后,还包括:
根据所述质量评分,对所述目标软件的质量进行评价。
8.一种软件质量的评价装置,其特征在于,包括:指标确定模块,数据获取模块和质量评价模块;其中,
所述指标确定模块,用于确定目标软件对应的第一指标和第二指标,其中,所述第一指标为软件全生命周期过程中涉及的评价指标,所述第二指标为软件在预设控制点涉及的评价指标;
所述数据获取模块,用于分别获取每个所述第一指标对应的所述目标软件的第一质量数据和每个所述第二指标对应的所述目标软件的第二质量数据;
所述质量评价模块,用于根据所述第一质量数据和所述第二质量数据,计算所述目标软件的质量评分。
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的软件质量的评价方法。
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存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的软件质量的评价方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310941626.1A CN116860652A (zh) | 2023-07-28 | 2023-07-28 | 一种软件质量的评价方法、装置、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310941626.1A CN116860652A (zh) | 2023-07-28 | 2023-07-28 | 一种软件质量的评价方法、装置、电子设备及存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116860652A true CN116860652A (zh) | 2023-10-10 |
Family
ID=88225013
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310941626.1A Pending CN116860652A (zh) | 2023-07-28 | 2023-07-28 | 一种软件质量的评价方法、装置、电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116860652A (zh) |
-
2023
- 2023-07-28 CN CN202310941626.1A patent/CN116860652A/zh active Pending
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110647447A (zh) | 用于分布式系统的异常实例检测方法、装置、设备和介质 | |
CN116596854A (zh) | 一种设备缺陷的识别方法、装置、设备及介质 | |
CN116089258A (zh) | 数据迁移测试方法、装置、设备、存储介质及程序产品 | |
CN116340831B (zh) | 一种信息分类方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN116226644A (zh) | 设备故障类型的确定方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN116860652A (zh) | 一种软件质量的评价方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN114116688B (zh) | 数据处理与数据质检方法、装置及可读存储介质 | |
CN116011677A (zh) | 时序数据的预测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN114443493A (zh) | 一种测试案例生成方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN113836291B (zh) | 数据处理方法、装置、设备和存储介质 | |
CN115098405B (zh) | 软件产品的测评方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN115296905B (zh) | 一种基于移动终端的数据采集分析方法及系统 | |
CN117112445B (zh) | 一种机器学习模型稳定性检测方法、装置、设备及介质 | |
CN117609069A (zh) | 测试用例评审方法、装置、设备及存储介质 | |
CN117743396A (zh) | 一种数据质量检测方法、装置、设备及存储介质 | |
CN117472751A (zh) | 一种车辆系统功能分析方法、装置、设备及介质 | |
CN117668192A (zh) | 一种数据处理方法、装置、设备以及存储介质 | |
CN116973636A (zh) | 一种s参数测试方法、装置、设备以及存储介质 | |
CN117331924A (zh) | 一种数据模型匹配度核查方法、装置、设备及存储介质 | |
CN114741291A (zh) | 一种漏洞信息自动提交的方法、装置、设备及介质 | |
CN116089308A (zh) | 一种软件测试用例的生成方法、装置、设备及介质 | |
CN117033364A (zh) | 一种不纯物成分数据验证方法、装置、设备及存储介质 | |
CN116225390A (zh) | 一种软件开发文件的入库方法、装置、设备及介质 | |
CN115204746A (zh) | 一种工程风险评估方法、装置、设备及存储介质 | |
CN116737121A (zh) | 软件开发管理方法、装置、系统、设备以及存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |