本发明专利技术提供了一种基于数据驱动及多种覆盖策略的软件测试用例生成方法、系统及存储介质,该方法包括依次执行以下步骤:步骤S1:初始化环境;步骤S2:创建测试建模工程;步骤S3:测试人员打开建模工程,读取模型;步骤S4:对系统资源进行定义与配置;步骤S5:针对已定义的系统资源进行具体测试数据的生成;步骤S6:测试人员对软件系统进行测试建模,并基于模型进行约束设计;步骤S7:测试人员配置各种覆盖策略,基于测试数据生成固定格式的测试用例。本发明专利技术的有益效果是:1.采用本发明专利技术的软件测试用例生成方法测试人员可依据软件的不同测试风险级别,灵活地配置软件的覆盖策略。
A software test case generation method, system and storage medium based on data-driven and multiple coverage strategies
【技术实现步骤摘要】
一种基于数据驱动及多种覆盖策略的软件测试用例生成方法、系统及存储介质
本专利技术涉及软件领域,尤其涉及一种基于数据驱动及多种覆盖策略的软件测试用例生成方法、系统及存储介质。
技术介绍
近年来,随着嵌入式软件的复杂度越来越高,对软件的质量要求也越来越严格,一个微小的错误就能造成巨大的损失,因此高效的嵌入式软件测试是必要的。此外,由于嵌入式软件测试的工作量很大,所以嵌入式软件测试需要的测试人员较多,消耗的时间较长,所需的成本也很高。由此,为减轻测试人员的工作负担,降低测试的成本和风险,提高嵌入式软件测试的效率和质量,图形建模已广泛应用于嵌入式软件测试领域。在实施于软件测试时,测试用例作为测试的标准,测试人员需按照测试用例严格实施测试,为保证测试用例的准确性、完整性,规划测试数据则成为重要的一部分。由于嵌入式软件的复杂性,测试数据还需满足测试要求的各种覆盖策略,因此测试数据的准备其工作量及其工作难度都是极大的。因此,采用测试数据驱动的方法、基于模型进行计算,生成满足各种覆盖策略的测试用例方法被提上日程。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于数据驱动及多种覆盖策略的软件测试用例生成方法,包括依次执行以下步骤:步骤S1:初始化环境;步骤S2:创建测试建模工程;步骤S3:测试人员打开建模工程,读取模型;步骤S4:对系统资源进行定义与配置;步骤S5:针对已定义的系统资源进行具体测试数据的生成;步骤S6:测试人员对软件系统进行测试建模,并基于模型进行约束设计;步骤S7:测试人员配置各种覆盖策略,基于测试数据生成固定格式的测试用例。作为本专利技术的进一步改进,在所述步骤S2中,建模工程包含模型的文件与模型的数据,模型采用活动图的形式;在所述步骤S4中,系统资源包含数据、时间约束和IO电平信号。作为本专利技术的进一步改进,在所述步骤S5中,还包括执行以下步骤:第1步骤:数据表达;数据表达主要涉及到数据格式、数据类型、数据精度以及数据范围;第2步骤:测试数据的生成。作为本专利技术的进一步改进,在所述第1步骤中,数据格式包括:a.单个数据:一个数据一个单独的物理含义;b.结构数据:某物理数据有多个不同属性数据组成,这种数据通常会同时采集、计算和处理。c.集合数据:一组数据中含有多个物理数据,每个物理数据之间没有太多的关联,只是简单的组合,可以在一起进行处理,也可以分开进行处理。作为本专利技术的进一步改进,在所述第2步骤中,所述测试数据的生成包括以下五种情况:A、数据可以手工确定取值域,并且分别设置有效类、无效类;B、通过设置数据的范围或识别简单的逻辑运算表达式,自动根据等价类、边界值的算法抽样生成确定的有效值和无效值;C、连续数据生成;连续接收某数据,数据可以不变,更多的情况是数据在实时变化;D、时间约束;范围类型的时间约束采用五值法生成,分别为左边界-精度,左边界,中间值,右边界,右边界+精度值;E、IO电平信号;IO电平信号根据跳变持续个数,是否允许毛刺、允许毛刺个数生成。作为本专利技术的进一步改进,在步骤S6中,所述测试建模为建立测试模型,所述建立的测试模型为可嵌套的活动图,所述的约束设计包含数据约束、预置条件、时间约束和时序关系的设计。作为本专利技术的进一步改进,在所述步骤S7中,测试人员依据软件的不同测试风险级别,配置各种覆盖策略,根据数据覆盖策略组合测试数据,在测试数据驱动下,得到满足测试目标的测试数据集合,基于模型图中的测试场景,最终按照测试用例设计格式生成最终的测试用例。作为本专利技术的进一步改进,所述覆盖策略包含数据覆盖策略、条件判定覆盖策略、路径覆盖策略以及子图覆盖策略,其中数据覆盖策略包含EC、2-wise,3-wise,N-wise,条件判定覆盖策略包含分支覆盖和条件组合覆盖,路径覆盖策略采用基于深度的路径覆盖,子图覆盖策略包含展开、贯通和组合三种关系。本专利技术还公开了一种基于数据驱动及多种覆盖策略的软件测试用例生成系统,包括:存储器、处理器以及存储在所述存储器上的计算机程序,所述计算机程序配置为由所述处理器调用时本专利技术的软件测试用例生成方法所述的软件测试用例生成方法的步骤。本专利技术还公开了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序配置为由处理器调用时本专利技术的软件测试用例生成方法所述的软件测试用例生成方法的步骤。本专利技术的有益效果是:1.采用本专利技术的软件测试用例生成方法测试人员可依据软件的不同测试风险级别,灵活地配置软件的覆盖策略;2.本专利技术的软件测试用例生成方法在测试数据的驱动下,测试人员可得到满足测试目标的测试数据集合,大大地减轻了测试人员的工作负担;3.本专利技术的软件测试用例生成方法可准确的获得完整的测试用例供测试人员执行,提高测试人员的工作效率,降低测试的成本与风险。附图说明图1是本专利技术的方法流程图。具体实施方式如图1所示,本专利技术公开了一种基于数据驱动及多种覆盖策略的软件测试用例生成方法,包括依次执行以下步骤:步骤S1:初始化环境;步骤S2:创建测试建模工程;步骤S3:测试人员打开建模工程,读取模型;步骤S4:对系统资源进行定义与配置;步骤S5:针对已定义的系统资源进行具体测试数据的生成;步骤S6:测试人员对软件系统进行测试建模,并基于模型进行约束设计;步骤S7:测试人员配置各种覆盖策略,基于测试数据生成固定格式的测试用例。测试人员通过采用活动图的形式化表达方式对嵌入式软件系统进行测试建模,常用到的图元有开始,结束,判断,合并,动作等,然后基于模型进行约束设计,配置各种覆盖策略确定测试目标,采用测试数据驱动的方法,基于模型进行计算并记录相关覆盖信息和测试数据,直至满足数据覆盖策略、条件判定覆盖策略、路径覆盖策略和子图覆盖策略,即完成测试目标,结合模型中的测试场景按照特定格式输出测试用例。在所述步骤S2中,建模工程包含模型的文件与模型的数据,模型采用活动图的形式;在所述步骤S4中,系统资源包含数据、时间约束和IO电平信号。为实现测试数据驱动,在所述步骤S5中,还包括执行以下步骤:第1步骤:数据表达;数据表达主要涉及到数据格式、数据类型、数据精度以及数据范围;第2步骤:测试数据的生成。在所述第1步骤中,数据格式包括:a.单个数据:一个数据一个单独的物理含义;b.结构数据:某物理数据有多个不同属性数据组成,例如导航数据中包括时间、高度、速度等。这种数据通常会同时采集、计算和处理。c.集合数据:一组数据中可能含有多个物理数据,每个物理数据之间没有太多的关联,只是简单的组合,可以在一起进行处理,也可以分开进行处理。在所述第2步骤中,所述测试数据的生成包括以下五种情况:A、数据可以手工确定取值域,并且分别设本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于数据驱动及多种覆盖策略的软件测试用例生成方法,其特征在于,包括依次执行以下步骤:/n步骤S1:初始化环境;/n步骤S2:创建测试建模工程;/n步骤S3:测试人员打开建模工程,读取模型;/n步骤S4:对系统资源进行定义与配置;/n步骤S5:针对已定义的系统资源进行具体测试数据的生成;/n步骤S6:测试人员对软件系统进行测试建模,并基于模型进行约束设计;/n步骤S7:测试人员配置各种覆盖策略,基于测试数据生成固定格式的测试用例。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于数据驱动及多种覆盖策略的软件测试用例生成方法,其特征在于,包括依次执行以下步骤:
步骤S1:初始化环境;
步骤S2:创建测试建模工程;
步骤S3:测试人员打开建模工程,读取模型;
步骤S4:对系统资源进行定义与配置;
步骤S5:针对已定义的系统资源进行具体测试数据的生成;
步骤S6:测试人员对软件系统进行测试建模,并基于模型进行约束设计;
步骤S7:测试人员配置各种覆盖策略,基于测试数据生成固定格式的测试用例。
2.根据权利要求1所述的软件测试用例生成方法,其特征在于,
在所述步骤S2中,建模工程包含模型的文件与模型的数据,模型采用活动图的形式;
在所述步骤S4中,系统资源包含数据、时间约束和IO电平信号。
3.根据权利要求1所述的软件测试用例生成方法,其特征在于,在所述步骤S5中,还包括执行以下步骤:
第1步骤:数据表达;数据表达主要涉及到数据格式、数据类型、数据精度以及数据范围;
第2步骤:测试数据的生成。
4.根据权利要求3所述的软件测试用例生成方法,其特征在于,在所述第1步骤中,数据格式包括:
a.单个数据:一个数据一个单独的物理含义;
b.结构数据:某物理数据有多个不同属性数据组成,这种数据通常会同时采集、计算和处理。
c.集合数据:一组数据中含有多个物理数据,每个物理数据之间没有太多的关联,只是简单的组合,可以在一起进行处理,也可以分开进行处理。
5.根据权利要求3所述的软件测试用例生成方法,其特征在于,在所述第2步骤中,所述测试数据的生成包括以下五种情况:
A、数据可以手工确定取值域,并且分别设置有效类、无效类;
B、通过设置数据的范围或识别简单的逻辑运算表达式,自动根据等价类、边界值的算法抽样生成...
【专利技术属性】
技术研发人员:陶永超,王冠楠,吴翔虎,
申请(专利权)人:深圳航天科技创新研究院,
类型:发明
国别省市:广东;44
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。