CN117950997A - 测试覆盖率的分析方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种测试覆盖率的分析方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取代码测试后不同应用程序的多个工程代码的各结构信息、各结构信息之间的关联信息和其文件路径；识别每个工程代码的各结构信息的代码覆盖率，并上述信息，构建每个应用程序的树形数据结构；拆解每个工程代码中的各结构信息的关键特征信息，并筛选每个工程代码中的目标结构信息；识别每个目标结构信息中的关键数据内容，并计算每个目标结构信息的目标代码覆盖率；将每个树形数据结构中的各目标结构信息的目标代码覆盖率，作为树形数据结构对应的应用程序的测试覆盖率。采用本方法能够提升了对应用程序的各工程代码的测试覆盖率的分析效果。

Description

测试覆盖率的分析方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及计算机软件工程研发技术领域，特别是涉及一种测试覆盖率的分析方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

在一个java工程中，代码是由框架，预定义模块和人员编写的逻辑组成，根据工程的实现目的，有效的代码在整体工程中的占比和分散程度不一。通常无论是单元测试还是接口自动化测试方式都无法做到100％对于工程代码的覆盖。而测试覆盖率分析工作的主要目的是为了检验测试工作对于被测试代码的覆盖程度，通过发现未覆盖的部分来对测试工作本身的质量进行管理。因此在对应用程序的各工程代码的测试结果分析中，测试覆盖率的分析是当前的研究重点。

传统的测试覆盖率分析方式是通过使用通用的测试分析工具对应用程序的各工程代码对应的测试结果进行分析。但是该方式得到的分析报告中覆盖率涉及的代码内容的区分度不明显，且由于测试流程单一化，使得需要编写大量测试用例，才能提升测试覆盖率的分析精准度，从而导致对应用程序的各工程代码的测试覆盖率的分析效果较差。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种测试覆盖率的分析方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本申请提供了一种测试覆盖率的分析方法。所述方法包括：

获取代码测试后不同应用程序的多个工程代码，并识别各所述工程代码中的各结构信息、各所述结构信息之间的关联信息、以及各所述工程代码的文件路径；

基于各所述工程代码的文件路径，识别每个工程代码的各结构信息的代码覆盖率，并基于所有工程代码中的各结构信息之间的关联信息，以及所有工程代码的各结构信息的代码覆盖率，构建每个应用程序的树形数据结构；

针对每个树形数据结构，对所述树形数据结构中的每个工程代码进行数据拆解处理，得到每个工程代码中的各结构信息的关键特征信息，并基于每个工程代码中的各结构信息的关键特征信息，在每个工程代码中，筛选每个工程代码中的目标结构信息；

识别每个目标结构信息中的关键数据内容，并基于每个目标结构信息的代码覆盖率，计算每个目标结构信息的目标代码覆盖率；

将每个目标结构信息的目标代码覆盖率，作为所述目标结构信息对应的工程代码的目标覆盖率，并将所述树形数据结构中的所有工程代码的目标覆盖率，作为所述树形数据结构对应的应用程序的测试覆盖率。

可选的，所述识别各所述工程代码中的各结构信息、各所述结构信息之间的关联信息、以及各所述工程代码的文件路径，包括：

按照每个工程代码的组成结构，将每个工程代码划分为不同组成结构对应的结构信息，并获取各样本结构信息之间的关联信息；

识别每个结构信息的结构标识，并基于每个结构信息的结构标识，识别每个结构信息对应的样本结构信息，并基于每个结构信息对应的样本结构信息、以及各所述样本结构信息之间的关联信息，确定每个结构信息之间的关联信息；

针对每个工程代码，识别所述工程代码的每个结构信息的文件路径列表，并将所有结构信息的文件路径列表，作为所述工程代码的文件路径。

可选的，所述基于各所述工程代码的文件路径，识别每个工程代码的各结构信息的代码覆盖率，包括：

获取所述代码测试的测试报告信息，并识别所述测试报告信息中的每个工程代码的测试文件路径列表；

针对每个工程代码，识别所述工程代码中的每个结构信息的文件路径列表中的各文件路径，与所述工程代码的测试文件路径列表中的文件路径之间的重合度，并将所述工程代码的各结构信息对应的重合度，作为所述工程代码的各结构信息的代码覆盖率。

可选的，所述基于所有工程代码中的各结构信息之间的关联信息，以及所有工程代码的各结构信息的代码覆盖率，构建每个应用程序的树形数据结构，包括：

基于每个工程代码中的各结构信息之间的关联信息，构建每个工程代码的数据节点，并识别每个工程代码中的各结构信息的结构框架；

基于各所述结构信息的结构框架，识别各所述工程代码之间的结构关联信息，并基于各所述工程代码之间的结构关联信息，将同一应用程序的各所述工程代码的数据节点进行拼接处理，得到初始树形数据结构；

将每个工程代码的各结构信息的代码覆盖率，添加到所述初始树形数据结构的每个工程代码的数据节点中，得到树形数据结构。

可选的，所述对所述树形数据结构中的每个工程代码进行数据拆解处理，得到每个工程代码中的各结构信息的关键特征信息，并基于每个工程代码中的各结构信息的关键特征信息，在每个工程代码中，筛选每个工程代码中的目标结构信息，包括：

对所述树形数据结构中的每层的各数据节点进行拆解处理，得到每层的各数据节点对应的数据内容，并识别每个数据内容的关键字段；

将各所述数据节点的每个结构信息的所有关键字段，作为各所述数据节点的每个结构信息的关键特征信息，并采集目标关键字段标识；

针对每个数据节点，识别所述数据节点的每个结构信息的各关键字段的关键字段标识，并筛选与所述目标关键字段标识相同的关键字段标识对应的关键字段所属的结构信息，作为所述数据节点对应的工程代码中的目标结构信息。

可选的，所述识别每个目标结构信息中的关键数据内容，并基于每个目标结构信息的代码覆盖率，计算每个目标结构信息的目标代码覆盖率，包括：

针对每个数据节点，将所述数据节点的目标结构信息中的目标关键字段标识对应的关键字段所属的数据内容，作为所述目标结构信息的关键数据内容；

获取每个关键数据内容的文件路径，并在所述测试报告信息中的每个工程代码的测试文件路径列表中，筛选所述数据节点对应的工程代码的目标结构信息的子测试文件路径列表；

在所述子测试文件路径列表中，识别与各所述关键数据内容的文件路径相同的文件路径的第一数目，并计算所述第一数目与所有关键数据内容的文件路径的数目之间的比例值，得到所述工程代码的目标结构信息的目标代码覆盖率。

第二方面，本申请还提供了一种测试覆盖率的分析装置。所述装置包括：

获取模块，用于获取代码测试后不同应用程序的多个工程代码，并识别各所述工程代码中的各结构信息、各所述结构信息之间的关联信息、以及各所述工程代码的文件路径；

构建模块，用于基于各所述工程代码的文件路径，识别每个工程代码的各结构信息的代码覆盖率，并基于所有工程代码中的各结构信息之间的关联信息，以及所有工程代码的各结构信息的代码覆盖率，构建每个应用程序的树形数据结构；

分析模块，用于针对每个树形数据结构，对所述树形数据结构中的每个工程代码进行数据拆解处理，得到每个工程代码中的各结构信息的关键特征信息，并基于每个工程代码中的各结构信息的关键特征信息，在每个工程代码中，筛选每个工程代码中的目标结构信息；

计算模块，用于识别每个目标结构信息中的关键数据内容，并基于每个目标结构信息的代码覆盖率，计算每个目标结构信息的目标代码覆盖率；

展示模块，用于将每个目标结构信息的目标代码覆盖率，作为所述目标结构信息对应的工程代码的目标覆盖率，并将所述树形数据结构中的所有工程代码的目标覆盖率，作为所述树形数据结构对应的应用程序的测试覆盖率。

可选的，所述获取模块，具体用于：

按照每个工程代码的组成结构，将每个工程代码划分为不同组成结构对应的结构信息，并获取各样本结构信息之间的关联信息；

识别每个结构信息的结构标识，并基于每个结构信息的结构标识，识别每个结构信息对应的样本结构信息，并基于每个结构信息对应的样本结构信息、以及各所述样本结构信息之间的关联信息，确定每个结构信息之间的关联信息；

针对每个工程代码，识别所述工程代码的每个结构信息的文件路径列表，并将所有结构信息的文件路径列表，作为所述工程代码的文件路径。

可选的，所述构建模块，具体用于：

获取所述代码测试的测试报告信息，并识别所述测试报告信息中的每个工程代码的测试文件路径列表；

针对每个工程代码，识别所述工程代码中的每个结构信息的文件路径列表中的各文件路径，与所述工程代码的测试文件路径列表中的文件路径之间的重合度，并将所述工程代码的各结构信息对应的重合度，作为所述工程代码的各结构信息的代码覆盖率。

可选的，所述构建模块，具体用于：

基于每个工程代码中的各结构信息之间的关联信息，构建每个工程代码的数据节点，并识别每个工程代码中的各结构信息的结构框架；

基于各所述结构信息的结构框架，识别各所述工程代码之间的结构关联信息，并基于各所述工程代码之间的结构关联信息，将同一应用程序的各所述工程代码的数据节点进行拼接处理，得到初始树形数据结构；

将每个工程代码的各结构信息的代码覆盖率，添加到所述初始树形数据结构的每个工程代码的数据节点中，得到树形数据结构。

可选的，所述分析模块，具体用于：

对所述树形数据结构中的每层的各数据节点进行拆解处理，得到每层的各数据节点对应的数据内容，并识别每个数据内容的关键字段；

将各所述数据节点的每个结构信息的所有关键字段，作为各所述数据节点的每个结构信息的关键特征信息，并采集目标关键字段标识；

针对每个数据节点，识别所述数据节点的每个结构信息的各关键字段的关键字段标识，并筛选与所述目标关键字段标识相同的关键字段标识对应的关键字段所属的结构信息，作为所述数据节点对应的工程代码中的目标结构信息。

可选的，所述计算模块，具体用于：

针对每个数据节点，将所述数据节点的目标结构信息中的目标关键字段标识对应的关键字段所属的数据内容，作为所述目标结构信息的关键数据内容；

获取每个关键数据内容的文件路径，并在所述测试报告信息中的每个工程代码的测试文件路径列表中，筛选所述数据节点对应的工程代码的目标结构信息的子测试文件路径列表；

在所述子测试文件路径列表中，识别与各所述关键数据内容的文件路径相同的文件路径的第一数目，并计算所述第一数目与所有关键数据内容的文件路径的数目之间的比例值，得到所述工程代码的目标结构信息的目标代码覆盖率。

第三方面，本申请提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面中任一项所述的方法的步骤。

第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质。其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的方法的步骤。

第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的方法的步骤。

上述测试覆盖率的分析方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取代码测试后不同应用程序的多个工程代码，并识别各所述工程代码中的各结构信息、各所述结构信息之间的关联信息、以及各所述工程代码的文件路径；基于各所述工程代码的文件路径，识别每个工程代码的各结构信息的代码覆盖率，并基于所有工程代码中的各结构信息之间的关联信息，以及所有工程代码的各结构信息的代码覆盖率，构建每个应用程序的树形数据结构；针对每个树形数据结构，对所述树形数据结构中的每个工程代码进行数据拆解处理，得到每个工程代码中的各结构信息的关键特征信息，并基于每个工程代码中的各结构信息的关键特征信息，在每个工程代码中，筛选每个工程代码中的目标结构信息；识别每个目标结构信息中的关键数据内容，并基于每个目标结构信息的代码覆盖率，计算每个目标结构信息的目标代码覆盖率；将每个目标结构信息的目标代码覆盖率，作为所述目标结构信息对应的工程代码的目标覆盖率，并将所述树形数据结构中的所有工程代码的目标覆盖率，作为所述树形数据结构对应的应用程序的测试覆盖率。本方案通过基于代码测试后的不同应用程序的多个工程代码的各结构信息之间的关联信息、以及各工程代码的各结构信息的代码覆盖率，构建每个应用程序的树形数据结构。然后，通过将树形数据结构中的各工程代码进行分解，从而批量识别不同工程代码的目标结构信息，最后，通过识别目标结构信息中的关键数据内容的目标代码覆盖率，得到各工程代码的目标覆盖率，从而确定应用程序的测试覆盖率。本方案无须编写测试用例分析不同应用程序的各工程代码的测试结果，而是通过构建树形数据结构的方式，识别工程代码中影响测试代码质量的目标结构信息的代码覆盖率，从而分析该应用程序的测试结果的测试覆盖率，不仅提升了识别测试覆盖率的效率，而且有针对性的识别工程代码中影响测试结果的目标结构信息的代码覆盖率，提升了分析测试结果的测试覆盖率的精准度，从而综合提升了对应用程序的各工程代码的测试覆盖率的分析效果。

附图说明

图1为一个实施例中测试覆盖率的分析方法的流程示意图；

图2为一个实施例中工程代码的结构示意图；

图3为一个实施例中测试覆盖率的分析示例的流程示意图；

图4为一个实施例中测试覆盖率的分析装置的结构框图；

图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例提供的测试覆盖率的分析方法，可以应用于对应用程序的各工程代码的测试结果分析的应用环境中。该方法可以应用于终端，也可以应用于服务器，还可以应用于包括终端和服务器的系统，并通过终端和服务器的交互实现。其中，终端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑等。其中，终端通过基于代码测试后的不同应用程序的多个工程代码的各结构信息之间的关联信息、以及各工程代码的各结构信息的代码覆盖率，构建每个应用程序的树形数据结构。然后，通过将树形数据结构中的各工程代码进行分解，从而批量识别不同工程代码的目标结构信息，最后，通过识别目标结构信息中的关键数据内容的目标代码覆盖率，得到各工程代码的目标覆盖率，从而确定应用程序的测试覆盖率。本方案无须编写测试用例分析不同应用程序的各工程代码的测试结果，而是通过构建树形数据结构的方式，识别工程代码中影响测试代码质量的目标结构信息的代码覆盖率，从而分析该应用程序的测试结果的测试覆盖率，不仅提升了识别测试覆盖率的效率，而且有针对性的识别工程代码中影响测试结果的目标结构信息的代码覆盖率，提升了分析测试结果的测试覆盖率的精准度，从而综合提升了对应用程序的各工程代码的测试覆盖率的分析效果。

在一个实施例中，如图1所示，提供了一种测试覆盖率的分析方法，以该方法应用于终端为例进行说明，包括以下步骤：

步骤S101，获取代码测试后不同应用程序的多个工程代码，并识别各工程代码中的各结构信息、各结构信息之间的关联信息、以及各工程代码的文件路径。

本实施例中，终端在检测到对所有应用程序的工程代码测试结束后，获取参与测试的每个应用程序的所有工程代码。其中应用程序包括controller/web，service，dao等工程目录对应的应用程序。然后，终端识别每个工程代码中的结构信息、结构信息之间的关联信息，以及各工程代码的文件路径。其中，如图2所示，工程代码为Springboot工程代码，工程代码的结构信息包括，框架代码、预设组件、以及业务逻辑代码，其中，框架代码是程序运行的骨架代码，大部分是开源组件或第三方组件，预设组件代码是团队架构组提供的封装逻辑，用于处理通用的功能的代码，业务逻辑代码为该工程代码在应用过程中的跟业务实际运行的逻辑相关的代码，文件路径为每个代码对应的存储路径，该工程代码的文件路径为包括该工程代码的所有结构信息的各数据内容对应的文件路径的文件路径列表。其中，传统测试方式对框架代码和预设组件很难做到很好的覆盖，因此本方案主要研究测试对业务逻辑代码的覆盖情况，从而判断对每个工程代码的测试覆盖率。具体的识别过程后续将详细说明。

步骤S102，基于各工程代码的文件路径，识别每个工程代码的各结构信息的代码覆盖率，并基于所有工程代码中的各结构信息之间的关联信息，以及所有工程代码的各结构信息的代码覆盖率，构建每个应用程序的树形数据结构。

本实施例中，终端基于各工程代码的文件路径，识别每个工程代码的各结构信息的代码覆盖率，并基于所有工程代码中的各结构信息之间的关联信息，以及所有工程代码的各结构信息的代码覆盖率，构建每个应用程序的树形数据结构。其中识别代码覆盖率的方式为映射识别方式，即通过将测试该工程代码的各文件路径映射至该工程代码的所有文件路径上，识别重叠的文件路径的数目与所有文件路径的树木的比例，得到每个工程代码的各结构信息的代码覆盖率。具体的识别过程后续将详细说明，然后，终端基于所有工程代码中的各结构信息之间的关联信息，以及所有工程代码的各结构信息的代码覆盖率，构建每个应用程序的树形数据结构。其中，该树形结构图为数据信息树状图。该树状图包括不同层，每层包括不同的数据节点，每个数据节点对应一个工程代码。

步骤S103，针对每个树形数据结构，对树形数据结构中的每个工程代码进行数据拆解处理，得到每个工程代码中的各结构信息的关键特征信息，并基于每个工程代码中的各结构信息的关键特征信息，在每个工程代码中，筛选每个工程代码中的目标结构信息。

本实施例中，终端针对每个树形数据结构，对树形数据结构中的每个工程代码进行数据拆解处理，得到每个工程代码中的各结构信息的关键特征信息。其中关键特征信息，为每个结构信息的各数据内容中的关键数据内容对应的标识信息，然后，终端基于每个工程代码中的各结构信息的关键特征信息，在每个工程代码中，筛选每个工程代码中的目标结构信息。具体的筛选过程后续将详细说明。

步骤S104，识别每个目标结构信息中的关键数据内容，并基于每个目标结构信息的代码覆盖率，计算每个目标结构信息的目标代码覆盖率。

本实施例中，终端识别每个目标结构信息中的关键数据内容，并基于每个目标结构信息的代码覆盖率，计算每个目标结构信息的目标代码覆盖率。其中目标代码覆盖率，为该目标结构信息中的关键数据内容对应的文件路径，在该目标结构信息对应的测试文件路径中的数目，与该关键数据内容对应的所有文件路径的数目的比例值。具体的计算过程后续将详细说明。

步骤S105，将每个目标结构信息的目标代码覆盖率，作为目标结构信息对应的工程代码的目标覆盖率，并将树形数据结构中的所有工程代码的目标覆盖率，作为树形数据结构对应的应用程序的测试覆盖率。

本实施例中，终端将每个目标结构信息的目标代码覆盖率，作为目标结构信息对应的工程代码的目标覆盖率，并将树形数据结构中的所有工程代码的目标覆盖率，作为树形数据结构对应的应用程序的测试覆盖率。

基于上述方案，通过将树形数据结构中的各工程代码进行分解，从而批量识别不同工程代码的目标结构信息，最后，通过识别目标结构信息中的关键数据内容的目标代码覆盖率，得到各工程代码的目标覆盖率，从而确定应用程序的测试覆盖率。本方案无须编写测试用例分析不同应用程序的各工程代码的测试结果，而是通过构建树形数据结构的方式，识别工程代码中影响测试代码质量的目标结构信息的代码覆盖率，从而分析该应用程序的测试结果的测试覆盖率，不仅提升了识别测试覆盖率的效率，而且有针对性的识别工程代码中影响测试结果的目标结构信息的代码覆盖率，提升了分析测试结果的测试覆盖率的精准度，从而综合提升了对应用程序的各工程代码的测试覆盖率的分析效果。

可选的，识别各工程代码中的各结构信息、各结构信息之间的关联信息、以及各工程代码的文件路径，包括：按照每个工程代码的组成结构，将每个工程代码划分为不同组成结构对应的结构信息，并获取各样本结构信息之间的关联信息、以及代码测试报告；识别每个结构信息的结构标识，并基于每个结构信息的结构标识，识别每个结构信息对应的样本结构信息，并基于每个结构信息对应的样本结构信息、以及各样本结构信息之间的关联信息，确定每个结构信息之间的关联信息；针对每个工程代码，识别工程代码的每个结构信息的文件路径列表，并将所有结构信息的文件路径列表，作为工程代码的文件路径。

本实施例中，终端按照每个工程代码的组成结构，将每个工程代码划分为不同组成结构对应的结构信息，并获取各样本结构信息之间的关联信息。其中，每个结构信息的数据内容包括该结构的对应springboot工程中的接口，服务和数据库模型等，其中，每个结构信息之间各数据内容之间的关系为，接口需要调用服务，服务需要对数据库模型进行调用使用。然后，终端识别每个结构信息的结构标识，并基于每个结构信息的结构标识，识别每个结构信息对应的样本结构信息，并基于每个结构信息对应的样本结构信息、以及各样本结构信息之间的关联信息，确定每个结构信息之间的关联信息。其中样本结构信息之间的关联信息为终端预设的不同结构信息之间的关联关系，终端通过查询各结构信息与样本结构信息之间的对应关系，从而识别各结构信息之间的关联信息。用于将人为识别的关联信息添加至终端中，提升识别各结构信息之间的关联信息的效率。然后，终端针对每个工程代码，识别工程代码的每个结构信息的文件路径列表，并将所有结构信息的文件路径列表，作为工程代码的文件路径。

基于上述方案，通过样本结构信息之间的关联信息，识别各结构信息之间的关联信息，提升了识别关联信息的精准度和效率。

可选的，基于各工程代码的文件路径，识别每个工程代码的各结构信息的代码覆盖率，包括：获取代码测试的测试报告信息，并识别测试报告信息中的每个工程代码的测试文件路径列表；针对每个工程代码，识别工程代码中的每个结构信息的文件路径列表中的各文件路径，与工程代码的测试文件路径列表中的文件路径之间的重合度，并将工程代码的各结构信息对应的重合度，作为工程代码的各结构信息的代码覆盖率。

本实施例中，终端获取代码测试的测试报告信息，并识别测试报告信息中的每个工程代码的测试文件路径列表。其中测试文件路径列表为在对每个工程代码完成测试任务后，终端记录的测试日志信息，该测试日志信息包括此次测试任务测试的该工程代码的所有文件路径。

然后，终端针对每个工程代码，识别工程代码中的每个结构信息的文件路径列表中的各文件路径，与工程代码的测试文件路径列表中的文件路径之间的重合度。其中该重合度为每个结构信息的各文件路径中与测试文件路径列表中的文件路径相同的文件路径的数目与工程代码中的每个结构信息的文件路径列表中的所有文件路径之间的比例值。然后，终端将工程代码的各结构信息对应的重合度，作为工程代码的各结构信息的代码覆盖率。

基于上述方案，通过识别测试日志中的文件路径的重合度，从而确定工程代码的各结构信息的代码覆盖率，提升了识别工程代码的各结构信息的代码覆盖率的效率和精准度。

可选的，基于所有工程代码中的各结构信息之间的关联信息，以及所有工程代码的各结构信息的代码覆盖率，构建每个应用程序的树形数据结构，包括：基于每个工程代码中的各结构信息之间的关联信息，构建每个工程代码的数据节点，并识别每个工程代码中的各结构信息的结构框架；基于各结构信息的结构框架，识别各工程代码之间的结构关联信息，并基于各工程代码之间的结构关联信息，将同一应用程序的各工程代码的数据节点进行拼接处理，得到初始树形数据结构；将每个工程代码的各结构信息的代码覆盖率，添加到初始树形数据结构的每个工程代码的数据节点中，得到树形数据结构。

本实施例中，终端基于每个工程代码中的各结构信息之间的关联信息，构建每个工程代码的数据节点，并识别每个工程代码中的各结构信息的结构框架。其中，结构框架为组成该结构信息的框架信息，例如，业务逻辑代码的逻辑框架信息、框架代码的框架信息、预设组件代码的组件框架信息等。然后，终端识别每两个工程代码的各结构信息的结构框架之间的相似度，并将相似度大于预设于终端的相似度阈值的结构框架，作为两个工程代码之间的结构关联信息。

然后，终端基于各工程代码之间的结构关联信息，将同一应用程序的各工程代码的数据节点进行拼接处理，得到初始树形数据结构。最后，终端将每个工程代码的各结构信息的代码覆盖率，添加到初始树形数据结构的每个工程代码的数据节点中，得到树形数据结构。

基于上述方案，通过识别各工程代码的结构信息之间的结构关联系信息从而进行结构拼接，提升了构建树形数据结构的效率。

可选的，对树形数据结构中的每个工程代码进行数据拆解处理，得到每个工程代码中的各结构信息的关键特征信息，并基于每个工程代码中的各结构信息的关键特征信息，在每个工程代码中，筛选每个工程代码中的目标结构信息，包括：对树形数据结构中的每层的各数据节点进行拆解处理，得到每层的各数据节点对应的数据内容，并识别每个数据内容的关键字段；将各数据节点的每个结构信息的所有关键字段，作为各数据节点的每个结构信息的关键特征信息，并采集目标关键字段标识；针对每个数据节点，识别数据节点的每个结构信息的各关键字段的关键字段标识，并筛选与目标关键字段标识相同的关键字段标识，对应的关键字段所属的结构信息，作为数据节点对应的工程代码中的目标结构信息。

本实施例中，终端对树形数据结构中的每层的各数据节点进行拆解处理，得到每层的各数据节点对应的数据内容，并识别每个数据内容的关键字段。其中，数据内容包括各结构信息的结构名称，各结构信息的结构组成方式，各结构信息的结构关键字，每个数据内容的关键字段为能表征该数据内容的主要内容的字段，例如，结构名称中的名称字段，结构组成方式的组成方式字段，以及结构关键字的关键字字段等。然后，终端将各数据节点的每个结构信息的所有关键字段，作为各数据节点的每个结构信息的关键特征信息，并采集目标关键字段标识。其中，关键字段标识用于表征该关键字段所属的结构信息，例如，各业务逻辑结构的结构信息对应的关键字段标识。其中，该关键字段标识为工作人员预设于终端中的。

针对每个数据节点，终端识别数据节点的每个结构信息的各关键字段的关键字段标识，并筛选与目标关键字段标识相同的关键字段标识对应的关键字段所属的结构信息，作为数据节点对应的工程代码中的目标结构信息。

基于上述方案，通过筛选各结构信息的关键特征信息中的关键字段标识对应的关键字段所属的结构信息，作为数据节点对应的工程代码中的目标结构信息，提升了识别目标结构信息的精准度和效率。

可选的，识别每个目标结构信息中的关键数据内容，并基于每个目标结构信息的代码覆盖率，计算每个目标结构信息的目标代码覆盖率，包括：针对每个数据节点，将数据节点的目标结构信息中的目标关键字段标识对应的关键字段所属的数据内容，作为目标结构信息的关键数据内容；获取每个关键数据内容的文件路径，并在测试报告信息中的每个工程代码的测试文件路径列表中，筛选数据节点对应的工程代码的目标结构信息的子测试文件路径列表；在子测试文件路径列表中，识别与各关键数据内容的文件路径相同的文件路径的第一数目，并计算第一数目与所有关键数据内容的文件路径的数目之间的比例值，得到工程代码的目标结构信息的目标代码覆盖率。

本实施例中，终端针对每个数据节点，将数据节点的目标结构信息中的目标关键字段标识对应的关键字段所属的数据内容，作为目标结构信息的关键数据内容。然后，终端获取每个关键数据内容的文件路径，并在测试报告信息中的每个工程代码的测试文件路径列表中，筛选数据节点对应的工程代码的目标结构信息的子测试文件路径列表。在子测试文件路径列表中，识别与各关键数据内容的文件路径相同的文件路径的第一数目，并计算第一数目与所有关键数据内容的文件路径的数目之间的比例值，得到工程代码的目标结构信息的目标代码覆盖率。

基于上述方案，由于测试任务覆盖的主要内容为各结构信息的关键数据内容，因此识别，因此通过识别目标结构信息的关键字段对应的关键数据内容在目标结构信息中的代码覆盖率，从而确定工程代码的目标结构信息的目标代码覆盖率，提升了识别的目标代码覆盖率的精准度和实际性。

本申请还提供了一种测试覆盖率的分析示例，如图3所示，具体处理过程包括以下步骤：

步骤S301，获取代码测试后不同应用程序的多个工程代码。

步骤S302，按照每个工程代码的组成结构，将每个工程代码划分为不同组成结构对应的结构信息，并获取各样本结构信息之间的关联信息。

步骤S303，识别每个结构信息的结构标识，并基于每个结构信息的结构标识，识别每个结构信息对应的样本结构信息，并基于每个结构信息对应的样本结构信息、以及各样本结构信息之间的关联信息，确定每个结构信息之间的关联信息。

步骤S304，针对每个工程代码，识别工程代码的每个结构信息的文件路径列表，并将所有结构信息的文件路径列表，作为工程代码的文件路径。

步骤S305，获取代码测试的测试报告信息，并识别测试报告信息中的每个工程代码的测试文件路径列表。

步骤S306，针对每个工程代码，识别工程代码中的每个结构信息的文件路径列表中的各文件路径，与工程代码的测试文件路径列表中的文件路径之间的重合度，并将工程代码的各结构信息对应的重合度，作为工程代码的各结构信息的代码覆盖率。

步骤S307，基于每个工程代码中的各结构信息之间的关联信息，构建每个工程代码的数据节点，并识别每个工程代码中的各结构信息的结构框架。

步骤S308，基于各结构信息的结构框架，识别各工程代码之间的结构关联信息，并基于各工程代码之间的结构关联信息，将同一应用程序的各工程代码的数据节点进行拼接处理，得到初始树形数据结构。

步骤S309，将每个工程代码的各结构信息的代码覆盖率，添加到初始树形数据结构的每个工程代码的数据节点中，得到树形数据结构。

步骤S310，对树形数据结构中的每层的各数据节点进行拆解处理，得到每层的各数据节点对应的数据内容，并识别每个数据内容的关键字段。

步骤S311，将各数据节点的每个结构信息的所有关键字段，作为各数据节点的每个结构信息的关键特征信息，并采集目标关键字段标识。

步骤S312，针对每个数据节点，识别数据节点的每个结构信息的各关键字段的关键字段标识，并筛选与目标关键字段标识相同的关键字段标识对应的关键字段所属的结构信息，作为数据节点对应的工程代码中的目标结构信息。

步骤S313，针对每个数据节点，将数据节点的目标结构信息中的目标关键字段标识对应的关键字段所属的数据内容，作为目标结构信息的关键数据内容。

步骤S314，获取每个关键数据内容的文件路径，并在测试报告信息中的每个工程代码的测试文件路径列表中，筛选数据节点对应的工程代码的目标结构信息的子测试文件路径列表。

步骤S315，在子测试文件路径列表中，识别与各关键数据内容的文件路径相同的文件路径的第一数目，并计算第一数目与所有关键数据内容的文件路径的数目之间的比例值，得到工程代码的目标结构信息的目标代码覆盖率。

应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的测试覆盖率的分析方法的测试覆盖率的分析装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个测试覆盖率的分析装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于测试覆盖率的分析方法的限定，在此不再赘述。

在一个实施例中，如图4所示，提供了一种测试覆盖率的分析装置，包括：获取模块410、构建模块420、分析模块430、计算模块440和展示模块450，其中：

获取模块410，用于获取代码测试后不同应用程序的多个工程代码，并识别各所述工程代码中的各结构信息、各所述结构信息之间的关联信息、以及各所述工程代码的文件路径；

构建模块420，用于基于各所述工程代码的文件路径，识别每个工程代码的各结构信息的代码覆盖率，并基于所有工程代码中的各结构信息之间的关联信息，以及所有工程代码的各结构信息的代码覆盖率，构建每个应用程序的树形数据结构；

分析模块430，用于针对每个树形数据结构，对所述树形数据结构中的每个工程代码进行数据拆解处理，得到每个工程代码中的各结构信息的关键特征信息，并基于每个工程代码中的各结构信息的关键特征信息，在每个工程代码中，筛选每个工程代码中的目标结构信息；

计算模块440，用于识别每个目标结构信息中的关键数据内容，并基于每个目标结构信息的代码覆盖率，计算每个目标结构信息的目标代码覆盖率；

展示模块450，用于将每个目标结构信息的目标代码覆盖率，作为所述目标结构信息对应的工程代码的目标覆盖率，并将所述树形数据结构中的所有工程代码的目标覆盖率，作为所述树形数据结构对应的应用程序的测试覆盖率。

可选的，所述获取模块410，具体用于：

按照每个工程代码的组成结构，将每个工程代码划分为不同组成结构对应的结构信息，并获取各样本结构信息之间的关联信息；

识别每个结构信息的结构标识，并基于每个结构信息的结构标识，识别每个结构信息对应的样本结构信息，并基于每个结构信息对应的样本结构信息、以及各所述样本结构信息之间的关联信息，确定每个结构信息之间的关联信息；

针对每个工程代码，识别所述工程代码的每个结构信息的文件路径列表，并将所有结构信息的文件路径列表，作为所述工程代码的文件路径。

可选的，所述构建模块420，具体用于：

获取所述代码测试的测试报告信息，并识别所述测试报告信息中的每个工程代码的测试文件路径列表；

针对每个工程代码，识别所述工程代码中的每个结构信息的文件路径列表中的各文件路径，与所述工程代码的测试文件路径列表中的文件路径之间的重合度，并将所述工程代码的各结构信息对应的重合度，作为所述工程代码的各结构信息的代码覆盖率。

可选的，所述构建模块420，具体用于：

基于每个工程代码中的各结构信息之间的关联信息，构建每个工程代码的数据节点，并识别每个工程代码中的各结构信息的结构框架；

基于各所述结构信息的结构框架，识别各所述工程代码之间的结构关联信息，并基于各所述工程代码之间的结构关联信息，将同一应用程序的各所述工程代码的数据节点进行拼接处理，得到初始树形数据结构；

将每个工程代码的各结构信息的代码覆盖率，添加到所述初始树形数据结构的每个工程代码的数据节点中，得到树形数据结构。

可选的，所述分析模块430，具体用于：

对所述树形数据结构中的每层的各数据节点进行拆解处理，得到每层的各数据节点对应的数据内容，并识别每个数据内容的关键字段；

将各所述数据节点的每个结构信息的所有关键字段，作为各所述数据节点的每个结构信息的关键特征信息，并采集目标关键字段标识；

针对每个数据节点，识别所述数据节点的每个结构信息的各关键字段的关键字段标识，并筛选与所述目标关键字段标识相同的关键字段标识对应的关键字段所属的结构信息，作为所述数据节点对应的工程代码中的目标结构信息。

可选的，所述计算模块440，具体用于：

针对每个数据节点，将所述数据节点的目标结构信息中的目标关键字段标识对应的关键字段所属的数据内容，作为所述目标结构信息的关键数据内容；

获取每个关键数据内容的文件路径，并在所述测试报告信息中的每个工程代码的测试文件路径列表中，筛选所述数据节点对应的工程代码的目标结构信息的子测试文件路径列表；

在所述子测试文件路径列表中，识别与各所述关键数据内容的文件路径相同的文件路径的第一数目，并计算所述第一数目与所有关键数据内容的文件路径的数目之间的比例值，得到所述工程代码的目标结构信息的目标代码覆盖率。

上述测试覆盖率的分析装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种测试覆盖率的分析方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现第一方面中任一项所述的方法的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的方法的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的方法的步骤。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种测试覆盖率的分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取代码测试后不同应用程序的多个工程代码，并识别各所述工程代码中的各结构信息、各所述结构信息之间的关联信息、以及各所述工程代码的文件路径；

基于各所述工程代码的文件路径，识别每个工程代码的各结构信息的代码覆盖率，并基于所有工程代码中的各结构信息之间的关联信息，以及所有工程代码的各结构信息的代码覆盖率，构建每个应用程序的树形数据结构；

针对每个树形数据结构，对所述树形数据结构中的每个工程代码进行数据拆解处理，得到每个工程代码中的各结构信息的关键特征信息，并基于每个工程代码中的各结构信息的关键特征信息，在每个工程代码中，筛选每个工程代码中的目标结构信息；

识别每个目标结构信息中的关键数据内容，并基于每个目标结构信息的代码覆盖率，计算每个目标结构信息的目标代码覆盖率；

将每个目标结构信息的目标代码覆盖率，作为所述目标结构信息对应的工程代码的目标覆盖率，并将所述树形数据结构中的所有工程代码的目标覆盖率，作为所述树形数据结构对应的应用程序的测试覆盖率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别各所述工程代码中的各结构信息、各所述结构信息之间的关联信息、以及各所述工程代码的文件路径，包括：

按照每个工程代码的组成结构，将每个工程代码划分为不同组成结构对应的结构信息，并获取各样本结构信息之间的关联信息；

识别每个结构信息的结构标识，并基于每个结构信息的结构标识，识别每个结构信息对应的样本结构信息，并基于每个结构信息对应的样本结构信息、以及各所述样本结构信息之间的关联信息，确定每个结构信息之间的关联信息；

针对每个工程代码，识别所述工程代码的每个结构信息的文件路径列表，并将所有结构信息的文件路径列表，作为所述工程代码的文件路径。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于各所述工程代码的文件路径，识别每个工程代码的各结构信息的代码覆盖率，包括：

获取所述代码测试的测试报告信息，并识别所述测试报告信息中的每个工程代码的测试文件路径列表；

针对每个工程代码，识别所述工程代码中的每个结构信息的文件路径列表中的各文件路径，与所述工程代码的测试文件路径列表中的文件路径之间的重合度，并将所述工程代码的各结构信息对应的重合度，作为所述工程代码的各结构信息的代码覆盖率。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所有工程代码中的各结构信息之间的关联信息，以及所有工程代码的各结构信息的代码覆盖率，构建每个应用程序的树形数据结构，包括：

基于每个工程代码中的各结构信息之间的关联信息，构建每个工程代码的数据节点，并识别每个工程代码中的各结构信息的结构框架；

基于各所述结构信息的结构框架，识别各所述工程代码之间的结构关联信息，并基于各所述工程代码之间的结构关联信息，将同一应用程序的各所述工程代码的数据节点进行拼接处理，得到初始树形数据结构；

将每个工程代码的各结构信息的代码覆盖率，添加到所述初始树形数据结构的每个工程代码的数据节点中，得到树形数据结构。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述树形数据结构中的每个工程代码进行数据拆解处理，得到每个工程代码中的各结构信息的关键特征信息，并基于每个工程代码中的各结构信息的关键特征信息，在每个工程代码中，筛选每个工程代码中的目标结构信息，包括：

对所述树形数据结构中的每层的各数据节点进行拆解处理，得到每层的各数据节点对应的数据内容，并识别每个数据内容的关键字段；

将各所述数据节点的每个结构信息的所有关键字段，作为各所述数据节点的每个结构信息的关键特征信息，并采集目标关键字段标识；

针对每个数据节点，识别所述数据节点的每个结构信息的各关键字段的关键字段标识，并筛选与所述目标关键字段标识相同的关键字段标识对应的关键字段所属的结构信息，作为所述数据节点对应的工程代码中的目标结构信息。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述识别每个目标结构信息中的关键数据内容，并基于每个目标结构信息的代码覆盖率，计算每个目标结构信息的目标代码覆盖率，包括：

针对每个数据节点，将所述数据节点的目标结构信息中的目标关键字段标识对应的关键字段所属的数据内容，作为所述目标结构信息的关键数据内容；

获取每个关键数据内容的文件路径，并在所述测试报告信息中的每个工程代码的测试文件路径列表中，筛选所述数据节点对应的工程代码的目标结构信息的子测试文件路径列表；

在所述子测试文件路径列表中，识别与各所述关键数据内容的文件路径相同的文件路径的第一数目，并计算所述第一数目与所有关键数据内容的文件路径的数目之间的比例值，得到所述工程代码的目标结构信息的目标代码覆盖率。

7.一种测试覆盖率的分析装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取代码测试后不同应用程序的多个工程代码，并识别各所述工程代码中的各结构信息、各所述结构信息之间的关联信息、以及各所述工程代码的文件路径；

构建模块，用于基于各所述工程代码的文件路径，识别每个工程代码的各结构信息的代码覆盖率，并基于所有工程代码中的各结构信息之间的关联信息，以及所有工程代码的各结构信息的代码覆盖率，构建每个应用程序的树形数据结构；

分析模块，用于针对每个树形数据结构，对所述树形数据结构中的每个工程代码进行数据拆解处理，得到每个工程代码中的各结构信息的关键特征信息，并基于每个工程代码中的各结构信息的关键特征信息，在每个工程代码中，筛选每个工程代码中的目标结构信息；

计算模块，用于识别每个目标结构信息中的关键数据内容，并基于每个目标结构信息的代码覆盖率，计算每个目标结构信息的目标代码覆盖率；

展示模块，用于将每个目标结构信息的目标代码覆盖率，作为所述目标结构信息对应的工程代码的目标覆盖率，并将所述树形数据结构中的所有工程代码的目标覆盖率，作为所述树形数据结构对应的应用程序的测试覆盖率。

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。