应用程序质量监测方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种应用程序质量监测方法、装置、计算机设备和存储介质。涉及计算机技术领域。所述方法包括：首先通过获取测试用例集合，该测试用例集合包括至少一个测试用例；然后利用该测试用例集合中的测试用例对应用程序进行测试，得到测试结果，该应用程序包括至少一个功能模块；接着根据该测试结果，确定该应用程序中的目标功能模块，该目标功能模块出现故障的概率大于预设概率阈值；最后对该目标功能模块对应的质量指标进行评估，得到该应用程序的评估信息，该评估信息用于指示该应用程序的质量和风险。采用本方法能够缩短评估应用程序质量的用时。

Application quality monitoring methods, devices, computer equipment and storage media

【技术实现步骤摘要】
应用程序质量监测方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种应用程序质量监测方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着计算机技术的发展，应用程序的开发变得常见起来。在应用程序开发过程中，需要对应用程序的质量进行监测。常见的，可以利用行为驱动开发(英文：BDD)技术实现对应用程序的质量监测。相关的利用BDD技术对应用程序进行质量监测的过程中，需要预先制定测试用例，然后利用测试用例来测试应用程序，得到测试用例的执行结果。接着通过人工对执行结果进行分析，编写测试报告，最终根据测试报告评估应用程序的质量和风险。然而，相关的利用BDD技术对应用程序进行质量监测的过程中，需要依靠人工分析执行结果和编写测试报告才可以得知应用程序的质量和风险。因此，在测试用例数量庞大的情况下，会存在评估应用程序的质量耗时较长的问题。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够缩短时长的应用程序质量监测方法、装置、计算机设备和存储介质。第一方面，提供一种应用程序质量监测方法，该方法包括：获取测试用例集合，该测试用例集合包括至少一个测试用例；利用该测试用例集合中的测试用例对应用程序进行测试，得到测试结果，该应用程序包括至少一个功能模块；根据该测试结果，确定该应用程序中的目标功能模块，该目标功能模块出现故障的概率大于预设概率阈值；对该目标功能模块对应的质量指标进行评估，得到该应用程序的评估信息，该评估信息用于指示该应用程序的质量和风险。在其中一个实施例中，该根据该测试结果，确定该应用程序中的目标功能模块，包括：利用隶属函数，根据该测试结果，得到该隶属函数输出的各个功能模块出现故障的概率；从该各个功能模块可能出现故障的概率中筛选出可能出现故障的概率大于该预设概率阈值的功能模块；将该可能出现故障的概率大于该预设概率阈值的功能模块确定为该目标功能模块。在其中一个实施例中，该隶属函数是根据贝叶斯分类函数或隐马尔可夫计算模型构建的。在其中一个实施例中，该对该目标功能模块对应的质量指标进行评估，得到该应用程序的评估信息，包括：将该目标功能模块对应的质量指标的数值输入到模糊推理模型中，得到该模糊推理模型输出的该评估信息。在其中一个实施例中，该质量指标包括：缺陷修复率，该缺陷修复率用于表征在测试过程中，已修复的缺陷数量与全部缺陷数量的比值；已修复数，该已修复数用于表征在测试过程中已经被修复的缺陷数量；未修复数，该未修复数用于表征在测试过程中还未修复的缺陷数量；二次故障率，该二次故障率用于表征在测试过程中，修复超过一次的缺陷数量与全部缺陷数量的比值；测试通过率，该测试通过率用于表征在测试过程中，正常运行的测试用例数量与全部测试用例数量的比值。在其中一个实施例中，该模糊推理模型包括：质量模糊推理模型和风险模糊推理模型，该质量模糊推理模型用于推测该应用程序的缺陷率，该风险模糊推理模型用于推测该应用程序可能出现故障的概率。在其中一个实施例中，该获取测试用例集合，包括：获取该测试用例以及该测试用例对应的功能模块的标签，该标签用于指示该测试用例所属的功能模块。第二方面，提供一种应用程序质量监测装置，该装置包括：获取模块，用于获取测试用例集合，该测试用例集合包括至少一个测试用例；测试模块，用于利用该测试用例集合中的测试用例对应用程序进行测试，得到测试结果，该应用程序包括至少一个功能模块；确定模块，用于根据该测试结果，确定该应用程序中的目标功能模块，该目标功能模块出现故障的概率大于预设概率阈值；评估模块，用于对该目标功能模块对应的质量指标进行评估，得到该应用程序的评估信息，该评估信息用于指示该应用程序的质量和风险。在其中一个实施例中，该确定模块具体用于，利用隶属函数，根据该测试结果，得到该隶属函数输出的各个功能模块出现故障的概率；从该各个功能模块可能出现故障的概率中筛选出可能出现故障的概率大于该预设概率阈值的功能模块；将该可能出现故障的概率大于该预设概率阈值的功能模块确定为该目标功能模块。在其中一个实施例中，该隶属函数是根据贝叶斯分类函数或隐马尔可夫计算模型构建的。在其中一个实施例中，该评估模块具体用于，将该目标功能模块对应的质量指标的数值输入到模糊推理模型中，得到该模糊推理模型输出的该评估信息。在其中一个实施例中，该质量指标包括：缺陷修复率，该缺陷修复率用于表征在测试过程中，已修复的缺陷数量与全部缺陷数量的比值；已修复数，该已修复数用于表征在测试过程中已经被修复的缺陷数量；未修复数，该未修复数用于表征在测试过程中还未修复的缺陷数量；二次故障率，该二次故障率用于表征在测试过程中，修复超过一次的缺陷数量与全部缺陷数量的比值；测试通过率，该测试通过率用于表征在测试过程中，正常运行的测试用例数量与全部测试用例数量的比值。在其中一个实施例中，该模糊推理模型包括：质量模糊推理模型和风险模糊推理模型，该质量模糊推理模型用于推测该应用程序的缺陷率，该风险模糊推理模型用于推测该应用程序可能出现故障的概率。在其中一个实施例中，该获取模块具体用于，获取该测试用例以及该测试用例对应的功能模块的标签，该标签用于指示该测试用例所属的功能模块。第三方面，提供一种计算机设备，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，该处理器执行该计算机程序时实现上述第一方面任一所述的方法。第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面任一所述的方法。上述应用程序质量监测方法、装置、计算机设备和存储介质，首先通过获取测试用例集合，该测试用例集合包括至少一个测试用例；然后利用该测试用例集合中的测试用例对应用程序进行测试，得到测试结果，该应用程序包括至少一个功能模块；接着根据该测试结果，确定该应用程序中的目标功能模块，该目标功能模块出现故障的概率大于预设概率阈值；最后对该目标功能模块对应的质量指标进行评估，得到该应用程序的评估信息，该评估信息用于指示该应用程序的质量和风险。因为本申请提供的应用程序质量监测方法不需要依靠人工编写测试报告就可以对应用程序的质量和风险进行评估，因此，本申请提供的应用程序质量监测方法一定程度上缩短了评估应用程序质量的用时。附图说明图1为一个实施例中应用程序质量监测方法的应用场景图；图2为一个实施例中应用程序质量监测方法的流程示意图；图3为一个实施例中确定应用程序中的目标功能模块的流程示意图；图4为一个实施例中应用程序质量监测装置的结构框图；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，对本申本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种应用程序质量监测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取测试用例集合，所述测试用例集合包括至少一个测试用例；/n利用所述测试用例集合中的测试用例对应用程序进行测试，得到测试结果，所述应用程序包括至少一个功能模块；/n根据所述测试结果，确定所述应用程序中的目标功能模块，所述目标功能模块出现故障的概率大于预设概率阈值；/n对所述目标功能模块对应的质量指标进行评估，得到所述应用程序的评估信息，所述评估信息用于指示所述应用程序的质量和风险。/n

【技术特征摘要】
1.一种应用程序质量监测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取测试用例集合，所述测试用例集合包括至少一个测试用例；
利用所述测试用例集合中的测试用例对应用程序进行测试，得到测试结果，所述应用程序包括至少一个功能模块；
根据所述测试结果，确定所述应用程序中的目标功能模块，所述目标功能模块出现故障的概率大于预设概率阈值；
对所述目标功能模块对应的质量指标进行评估，得到所述应用程序的评估信息，所述评估信息用于指示所述应用程序的质量和风险。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述测试结果，确定所述应用程序中的目标功能模块，包括：
利用隶属函数，根据所述测试结果，得到所述隶属函数输出的各个功能模块出现故障的概率；
从所述各个功能模块可能出现故障的概率中筛选出可能出现故障的概率大于所述预设概率阈值的功能模块；
将所述可能出现故障的概率大于所述预设概率阈值的功能模块确定为所述目标功能模块。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述隶属函数是根据贝叶斯分类函数或隐马尔可夫计算模型构建的。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标功能模块对应的质量指标进行评估，得到所述应用程序的评估信息，包括：
将所述目标功能模块对应的质量指标的数值输入到模糊推理模型中，得到所述模糊推理模型输出的所述评估信息。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述质量指标包括：
缺陷修复率，所述缺陷修复率用于表征在测试过程中，已修复的缺陷数量与全部缺陷数量的比值；
已修复数，所述已修复数用于表征在测试过程中已经被修复的缺陷数量；
未修复数，所述未修复数用于表征在测试过程中还...

【专利技术属性】
技术研发人员：李成鸿，蔡捷飞，赵东生，杨锐，
申请(专利权)人：南方电网财务有限公司，南方电网数字电网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44