生成测试用例的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种生成测试用例的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：通过深度学习网络对待测试文档进行识别处理得到待测试文档中包括的文本和判断符；将待测试文档中包括的文本和判断符与待测试文档进行匹配，得到待测试文档的流程节点信息，流程节点信息包括的各个流程节点的元素属性和文字信息、以及流程节点之间的逻辑顺序和判断词；根据测试用例模板包括的字段，从流程节点信息中提取各个字段对应的字段值；使用测试用例编写方法对字段值进行逻辑处理以生成测试用例。该实施方式能够帮助测试人员提高工作效率、时间利用率，提早发现问题，且生成的测试用例便于管理和查阅。测试用例便于管理和查阅。测试用例便于管理和查阅。

【技术实现步骤摘要】
生成测试用例的方法和装置


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种生成测试用例的方法和装置。

技术介绍

[0002]目前互联网公司在进行产品测试过程中，在测试用例的设计阶段，主要是由测试人员根据产品需求文档及文档中的流程图，通过手工编写测试用例并输出。然而，通过手工编写测试用例，在有限的时间内，手工编写效率较低，耗时耗力，且编写的测试用例文档零散不便于管理和查阅。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术实施例提供一种生成测试用例的方法和装置，能够解决测试人员在获得产品需求流程图后手工编写场景测试用例而带来的人力和时间成本浪费的问题，可以帮助测试人员提高工作效率、时间利用率，提早发现问题，且生成的测试用例便于管理和查阅。
[0004]为实现上述目的，根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种生成测试用例的方法。
[0005]一种生成测试用例的方法，包括：
[0006]通过深度学习网络对待测试文档进行识别处理得到所述待测试文档中包括的文本和判断符；
[0007]将所述待测试文档中包括的文本和判断符与所述待测试文档进行匹配，得到所述待测试文档的流程节点信息，所述流程节点信息包括的各个流程节点的元素属性和文字信息、以及流程节点之间的逻辑顺序和判断词；
[0008]根据测试用例模板包括的字段，从所述流程节点信息中提取各个字段对应的字段值；
[0009]使用测试用例编写方法对所述字段值进行逻辑处理以生成测试用例。
[0010]可选地，通过深度学习网络对待测试文档进行识别处理得到所述待测试文档中包括的文本和判断符包括：
[0011]通过第一深度学习网络对待测试文档进行文字图文检测，以检测所述待测试文档中的文本框；
[0012]根据所述文本框进行文本匹配和提取；
[0013]将提取的文本输入第二深度学习网络进行通用文字识别，以得到所述待测试文档中包括的文本和判断符。
[0014]可选地，使用测试用例编写方法对所述字段值进行逻辑处理以生成测试用例之前，还包括：
[0015]根据预设的字段对应的取值范围，将从所述流程节点信息中提取的字段对应的字段值扩展为对应的取值范围；
[0016]以及，使用测试用例编写方法对所述字段值进行逻辑处理以生成测试用例包括：
[0017]根据所述字段对应的取值范围，使用测试用例编写方法分别对所述取值范围内的每个字段值进行逻辑处理以生成多个测试用例。
[0018]可选地，所述待测试文档包括流程图，所述流程节点的元素属性根据流程节点所使用的流程图组件类型来获取，其中，
[0019]若流程图组件为矩形组件，则流程节点的元素属性为过程元素；
[0020]若流程图组件为菱形组件，则流程节点的元素属性为判断元素；
[0021]若流程图组件为椭圆形组件，则流程节点的元素属性为开始或结束元素；
[0022]若流程图组件为箭头组件，则流程节点的元素属性为流向元素。
[0023]可选地，所述测试用例模板包括的字段包括：模块字段、场景字段、步骤描述字段和预期结果字段；
[0024]并且，根据测试用例模板包括的字段，从所述流程节点信息中提取各个字段对应的字段值包括：
[0025]对模块字段，直接从所述流程节点信息中提取所述模块字段的字段值；
[0026]对场景字段，从所述流程节点信息的过程元素中提取文字信息作为所述场景字段的字段值；
[0027]对步骤描述字段，从所述流程节点信息的判断元素中提取文字信息作为所述步骤描述字段的字段值；
[0028]对预期结果字段，从所述流程节点信息的判断元素中提取文字信息，并根据所述判断元素对应的流向元素的判断词生成所述预期结果字段的字段值。
[0029]根据本专利技术实施例的另一方面，提供了一种生成测试用例的装置。
[0030]一种生成测试用例的装置，包括：
[0031]识别处理模块，用于通过深度学习网络对待测试文档进行识别处理得到所述待测试文档中包括的文本和判断符；
[0032]匹配处理模块，用于将所述待测试文档中包括的文本和判断符与所述待测试文档进行匹配，得到所述待测试文档的流程节点信息，所述流程节点信息包括的各个流程节点的元素属性和文字信息、以及流程节点之间的逻辑顺序和判断词；
[0033]字段值提取模块，用于根据测试用例模板包括的字段，从所述流程节点信息中提取各个字段对应的字段值；
[0034]逻辑处理模块，用于使用测试用例编写方法对所述字段值进行逻辑处理以生成测试用例。
[0035]可选地，所述识别处理模块还用于：
[0036]通过第一深度学习网络对待测试文档进行文字图文检测，以检测所述待测试文档中的文本框；
[0037]根据所述文本框进行文本匹配和提取；
[0038]将提取的文本输入第二深度学习网络进行通用文字识别，以得到所述待测试文档中包括的文本和判断符。
[0039]可选地，所述装置还包括字段值扩展模块，用于：
[0040]使用测试用例编写方法对所述字段值进行逻辑处理以生成测试用例之前，根据预
设的字段对应的取值范围，将从所述流程节点信息中提取的字段对应的字段值扩展为对应的取值范围；
[0041]以及，所述逻辑处理模块还用于：
[0042]根据所述字段对应的取值范围，使用测试用例编写方法分别对所述取值范围内的每个字段值进行逻辑处理以生成多个测试用例。
[0043]可选地，所述待测试文档包括流程图，所述流程节点的元素属性根据流程节点所使用的流程图组件类型来获取，其中，
[0044]若流程图组件为矩形组件，则流程节点的元素属性为过程元素；
[0045]若流程图组件为菱形组件，则流程节点的元素属性为判断元素；
[0046]若流程图组件为椭圆形组件，则流程节点的元素属性为开始或结束元素；
[0047]若流程图组件为箭头组件，则流程节点的元素属性为流向元素。
[0048]可选地，所述测试用例模板包括的字段包括：模块字段、场景字段、步骤描述字段和预期结果字段；
[0049]并且，所述字段值提取模块还用于：
[0050]对模块字段，直接从所述流程节点信息中提取所述模块字段的字段值；
[0051]对场景字段，从所述流程节点信息的过程元素中提取文字信息作为所述场景字段的字段值；
[0052]对步骤描述字段，从所述流程节点信息的判断元素中提取文字信息作为所述步骤描述字段的字段值；
[0053]对预期结果字段，从所述流程节点信息的判断元素中提取文字信息，并根据所述判断元素对应的流向元素的判断词生成所述预期结果字段的字段值。
[0054]根据本专利技术实施例的又一方面，提供了一种生成测试用例的电子设备。
[0055]一种生成测试用例的电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种生成测试用例的方法，其特征在于，包括：通过深度学习网络对待测试文档进行识别处理得到所述待测试文档中包括的文本和判断符；将所述待测试文档中包括的文本和判断符与所述待测试文档进行匹配，得到所述待测试文档的流程节点信息，所述流程节点信息包括各个流程节点的元素属性和文字信息、以及流程节点之间的逻辑顺序和判断词；根据测试用例模板包括的字段，从所述流程节点信息中提取各个字段对应的字段值；使用测试用例编写方法对所述字段值进行逻辑处理以生成测试用例。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过深度学习网络对待测试文档进行识别处理得到所述待测试文档中包括的文本和判断符包括：通过第一深度学习网络对待测试文档进行文字图文检测，以检测所述待测试文档中的文本框；根据所述文本框进行文本匹配和提取；将提取的文本输入第二深度学习网络进行通用文字识别，以得到所述待测试文档中包括的文本和判断符。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用测试用例编写方法对所述字段值进行逻辑处理以生成测试用例之前，还包括：根据预设的字段对应的取值范围，将从所述流程节点信息中提取的字段对应的字段值扩展为对应的取值范围；以及，使用测试用例编写方法对所述字段值进行逻辑处理以生成测试用例包括：根据所述字段对应的取值范围，使用测试用例编写方法分别对所述取值范围内的每个字段值进行逻辑处理以生成多个测试用例。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待测试文档包括流程图，所述流程节点的元素属性根据流程节点所使用的流程图组件类型来获取，其中，若流程图组件为矩形组件，则流程节点的元素属性为过程元素；若流程图组件为菱形组件，则流程节点的元素属性为判断元素；若流程图组件为椭圆形组件，则流程节点的元素属性为开始或结束元素；若流程图组件为箭头组件，则流程节点的元素属性为流向元素。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述测试用例模板包括的字段包括：模块字段、场景字段、步骤描述字段和预期结果字段；并且，根据测试用例模板包括的字段，从所述流程节点信息中提取各个字段对应的字段值包括：对模块字段，直接从所述流程节点信息中提取所述模块字段的字段值；对场景字段，从所述流程节点信息的过程元素中提取文字信息作为所述场景字段的字段值；对步骤描述字段，从所述流程节点信息的判断元素中提取文字信息作为所述步骤描述字段的字段值；对预期结果字段，从所述流程节点信息的判断元素中提取文字信息，并根据所述判断元素对应的流向元素的判断词生成所述预期结果字段的字段值。
6.一种生成测试用例的装置，其特征在于，包括：识别处理模块，用于通过深度学习网络对待测试文档进行识别处理得到所述待测试文档中包括的文本和判断符；匹配处理模块，用于将所述待测试文档...

【专利技术属性】
技术研发人员：张涵，
申请(专利权)人：北京京东振世信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：