测试脚本执行序列确定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种测试脚本执行序列确定方法及装置，可用于金融领域或其他领域。所述方法包括：获取输入测试场景及转移概率输入值；其中，所述输入测试场景包括多个功能片段描述，每一个功能片段描述对应一个候选测试脚本集合；根据功能片段描述及所述转移概率输入值，利用预先建立的变形马尔科夫模型，在与功能片段描述对应的候选测试脚本集合中，确定与所述输入测试场景及所述转移概率输入值对应的测试脚本执行序列。本发明专利技术通过预先建立的变形马尔科夫模型，利用待测试的输入测试场景及转移概率输入值，确定测试脚本的执行序列，由此大大减少了人力成本，避免人工选择的复杂以及可能的遗漏，且增强了测试的针对性，提高了测试的效率及准确性。

【技术实现步骤摘要】
测试脚本执行序列确定方法及装置
本专利技术涉及自动化测试
，尤指一种测试脚本执行序列确定方法及装置。
技术介绍
在自动化测试执行中，往往存在这么一种情况，开发只修改了部分代码模块，影响到某个功能及上下游。需要多个测试脚本联合执行才能验证到，在选取哪些脚本或者决定执行次序的时候，会存在大量人工选择的情况。这样在修改较为频繁的时候，特别技术性改造和模块解耦的背景下，效率低下。如果全量执行，则存在对于场景的针对性疏通，无执行顺序编排，以及执行不相关脚本等问题。
技术实现思路
针对现有技术中存在的问题，本专利技术实施例的主要目的在于提供一种测试脚本执行序列确定方法及装置，实现在测试执行中，自动确定最优的测试脚本执行序列。为了实现上述目的，本专利技术实施例提供一种测试脚本执行序列确定方法，所述方法包括：获取输入测试场景及转移概率输入值；其中，所述输入测试场景包括多个功能片段描述，每一个功能片段描述对应一个候选测试脚本集合；根据所述功能片段描述及所述转移概率输入值，利用预先建立的变形马尔科夫模型，在与所述功能片段描述对应的候选测试脚本集合中，确定与所述输入测试场景及所述转移概率输入值对应的测试脚本执行序列。可选的，在本专利技术一实施例中，所述变形马尔科夫模型是通过如下方式预先建立的：根据获取的多个测试脚本及对应的历史执行序列，确定各测试脚本之间的转移概率实际值；对所述测试脚本进行主成分提取，得到主成分属性；根据所述主成分属性及所述测试脚本，确定多个测试场景，以及各测试场景对应的候选测试脚本集合，并确定所述候选测试脚本集合中各测试脚本与测试场景之间的生成概率；其中，所述测试场景包括所述输入测试场景；根据所述测试场景、候选测试脚本集合、转移概率实际值及生成概率，得到所述变形马尔科夫模型。可选的，在本专利技术一实施例中，所述根据所述主成分属性及所述测试脚本，确定多个测试场景，以及各测试场景对应的候选测试脚本集合，并确定所述候选测试脚本集合中各测试脚本与测试场景之间的生成概率；其中，所述测试场景包括所述输入测试场景包括：根据所述主成分属性及所述测试脚本，确定各测试脚本对应的脚本树；利用所述脚本树及所述主成分属性，确定多个测试场景及各测试场景对应的候选测试脚本集合；根据所述脚本树、所述主成分属性及所述测试场景，构建贝叶斯网络，并根据所述贝叶斯网络确定所述候选测试脚本集合中各测试脚本与测试场景之间的生成概率。可选的，在本专利技术一实施例中，所述根据所述功能片段描述及所述转移概率输入值，利用预先建立的变形马尔科夫模型，在与所述功能片段描述对应的候选测试脚本集合中，确定与所述输入测试场景及所述转移概率输入值对应的测试脚本执行序列包括：若所述转移概率输入值等于所述转移概率实际值，则根据所述功能片段描述及预先建立的变形马尔科夫模型，在与所述功能片段描述对应的候选测试脚本集合中，确定与所述输入测试场景及所述转移概率输入值对应的最强相关性测试脚本执行序列；若所述转移概率输入值等于1，则根据所述功能片段描述及预先建立的变形马尔科夫模型，在与所述功能片段描述对应的候选测试脚本集合中，确定与所述输入测试场景及所述转移概率输入值对应的最大覆盖率测试脚本执行序列。本专利技术实施例还提供一种测试脚本执行序列确定装置，所述装置包括：数据获取模块，用于获取输入测试场景及转移概率输入值；其中，所述输入测试场景包括多个功能片段描述，每一个功能片段描述对应一个候选测试脚本集合；执行序列模块，用于根据所述功能片段描述及所述转移概率输入值，利用预先建立的变形马尔科夫模型，在与所述功能片段描述对应的候选测试脚本集合中，确定与所述输入测试场景及所述转移概率输入值对应的测试脚本执行序列。可选的，在本专利技术一实施例中，所述装置还包括：历史数据模块，用于根据获取的多个测试脚本及对应的历史执行序列，确定各测试脚本之间的转移概率实际值；主成分提取模块，用于对所述测试脚本进行主成分提取，得到主成分属性；生成概率模块，用于根据所述主成分属性及所述测试脚本，确定多个测试场景，以及各测试场景对应的候选测试脚本集合，并确定所述候选测试脚本集合中各测试脚本与测试场景之间的生成概率；其中，所述测试场景包括所述输入测试场景；模型建立模块，用于根据所述测试场景、候选测试脚本集合、转移概率实际值及生成概率，得到所述变形马尔科夫模型。可选的，在本专利技术一实施例中，所述生成概率模块包括：脚本树单元，用于根据所述主成分属性及所述测试脚本，确定各测试脚本对应的脚本树；测试场景单元，用于利用所述脚本树及所述主成分属性，确定多个测试场景及各测试场景对应的候选测试脚本集合；生成概率单元，用于根据所述脚本树、所述主成分属性及所述测试场景，构建贝叶斯网络，并根据所述贝叶斯网络确定所述候选测试脚本集合中各测试脚本与测试场景之间的生成概率。可选的，在本专利技术一实施例中，所述执行序列模块包括：相关性序列单元，用于若所述转移概率输入值等于所述转移概率实际值，则根据所述功能片段描述及预先建立的变形马尔科夫模型，在与所述功能片段描述对应的候选测试脚本集合中，确定与所述输入测试场景及所述转移概率输入值对应的最强相关性测试脚本执行序列；覆盖率序列单元，用于若所述转移概率输入值等于1，则根据所述功能片段描述及预先建立的变形马尔科夫模型，在与所述功能片段描述对应的候选测试脚本集合中，确定与所述输入测试场景及所述转移概率输入值对应的最大覆盖率测试脚本执行序列。本专利技术还提供一种电子设备，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，所述处理器执行所述程序时实现上述方法。本专利技术还提供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执行上述方法的计算机程序。本专利技术通过预先建立的变形马尔科夫模型，利用待测试的输入测试场景及转移概率输入值，确定测试脚本的执行序列，由此大大减少了人力成本，避免人工选择的复杂以及可能的遗漏，且增强了测试的针对性，提高了测试的效率及准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，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专利技术的一些实施例，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为本专利技术实施例一种测试脚本执行序列确定方法的流程图；图2为本专利技术实施例中场景与脚本组的转换查找网格示意图；图3为本专利技术实施例中建立变形马尔科夫模型的流程图；图4为本专利技术实施例中确定生成概率的流程图；图5为本专利技术实施例中贝叶斯网络的示意图；图6为本专利技术实施例中确定测试脚本执行序列的流程图；图7为本专利技术实施例一种测试脚本执行序列确定装置的结构示意图；图8为本专利技术另一实施例中测试脚本执行序列确定装置的结构示意图；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种测试脚本执行序列确定方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取输入测试场景及转移概率输入值；其中，所述输入测试场景包括多个功能片段描述，每一个功能片段描述对应一个候选测试脚本集合；/n根据所述功能片段描述及所述转移概率输入值，利用预先建立的变形马尔科夫模型，在与所述功能片段描述对应的候选测试脚本集合中，确定与所述输入测试场景及所述转移概率输入值对应的测试脚本执行序列。/n

【技术特征摘要】
1.一种测试脚本执行序列确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取输入测试场景及转移概率输入值；其中，所述输入测试场景包括多个功能片段描述，每一个功能片段描述对应一个候选测试脚本集合；
根据所述功能片段描述及所述转移概率输入值，利用预先建立的变形马尔科夫模型，在与所述功能片段描述对应的候选测试脚本集合中，确定与所述输入测试场景及所述转移概率输入值对应的测试脚本执行序列。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述变形马尔科夫模型是通过如下方式预先建立的：
根据获取的多个测试脚本及对应的历史执行序列，确定各测试脚本之间的转移概率实际值；
对所述测试脚本进行主成分提取，得到主成分属性；
根据所述主成分属性及所述测试脚本，确定多个测试场景，以及各测试场景对应的候选测试脚本集合，并确定所述候选测试脚本集合中各测试脚本与测试场景之间的生成概率；其中，所述测试场景包括所述输入测试场景；
根据所述测试场景、候选测试脚本集合、转移概率实际值及生成概率，得到所述变形马尔科夫模型。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述主成分属性及所述测试脚本，确定多个测试场景，以及各测试场景对应的候选测试脚本集合，并确定所述候选测试脚本集合中各测试脚本与测试场景之间的生成概率；其中，所述测试场景包括所述输入测试场景包括：
根据所述主成分属性及所述测试脚本，确定各测试脚本对应的脚本树；
利用所述脚本树及所述主成分属性，确定多个测试场景及各测试场景对应的候选测试脚本集合；
根据所述脚本树、所述主成分属性及所述测试场景，构建贝叶斯网络，并根据所述贝叶斯网络确定所述候选测试脚本集合中各测试脚本与测试场景之间的生成概率。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述功能片段描述及所述转移概率输入值，利用预先建立的变形马尔科夫模型，在与所述功能片段描述对应的候选测试脚本集合中，确定与所述输入测试场景及所述转移概率输入值对应的测试脚本执行序列包括：
若所述转移概率输入值等于所述转移概率实际值，则根据所述功能片段描述及预先建立的变形马尔科夫模型，在与所述功能片段描述对应的候选测试脚本集合中，确定与所述输入测试场景及所述转移概率输入值对应的最强相关性测试脚本执行序列；
若所述转移概率输入值等于1，则根据所述功能片段描述及预先建立的变形马尔科夫模型，在与所述功能片段描述对应的候选测试脚本集合中，确定与所述输入测试场景及所述转移概率输入值对应的最大覆盖率测试脚本执行序列。


5.一种测试脚本执行序列确定装置，其特征在于，所述装置包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡文涛，罗剑平，黄剑文，钟智敏，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11