一种核心案例确定方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开一种核心案例确定方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取待测试案例对应的代码分支覆盖信息；根据代码分支覆盖信息和代码分支覆盖特征映射规则确定待测试案例对应的代码分支特征；确定待测试案例对应的分类类别；根据预设聚类算法、代码分支特征和分类类别选择待测试案例到核心案件集合。本发明专利技术实施例，通过代码分支覆盖信息和代码分支覆盖特征映射规则，以确定待测试案例对应的代码分支特征，能实现计算的便捷高效；通过预设聚类算法、代码分支特征和分类类别，以选择待测试案例到核心案件集合，避免核心案例筛选的随意性和误差性，有效提高核心案例选择的精准度和效率，同时提升测试质量以及规范性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种核心案例确定方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种核心案例确定方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着金融系统越来越庞大，金融业务规则越来越繁杂，测试人员在梳理金融业务和系统逻辑的时候往往需要一个抓手，其中一个很重要的维度，就是交易。系统底层是用各种编程语言编写的代码，系统上层面向客户则是以业务功能维度组织的功能模块，那么在两者之间还有一层就是交易。
[0003]现有技术中，普通的回归测试一般针对不同的功能模块进行，一般来说要对回归的模块的代码尽可能的完全覆盖。对于普通回归测试案例筛选，通常的做法是大家根据各自对案例的了解或经验评估后自行选择，仅仅给用户提供一些筛选参考指标或者客观数据让用户自己再根据自己的判断和经验来选择。对于所选取的案例是否有代表性并没有一个量化的客观指标和科学的计算方法来实现，从而增加人力和时间的成本，同时，造成所选取的案例具有一定的随意性和误差性，从而使得准确性极低。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供一种核心案例确定方法、装置、电子设备及存储介质，可高效快捷且客观地得到代表性最强、区分度最高的核心案例，避免核心案例筛选的随意性和误差性，有效提高交易级回归测试案例选择的精准度和效率，节省人力和时间成本，同时提升测试质量以及规范性。
[0005]根据本专利技术的一方面，本专利技术实施例提供了一种核心案例确定方法，该方法包括：
[0006]获取待测试案例对应的代码分支覆盖信息；
[0007]根据所述代码分支覆盖信息和预先配置的代码分支覆盖特征映射规则确定所述待测试案例对应的代码分支特征；
[0008]确定所述待测试案例对应的分类类别；
[0009]根据预设聚类算法、所述代码分支特征和所述分类类别选择所述待测试案例到核心案件集合。
[0010]根据本专利技术的另一方面，本专利技术实施例还提供了一种核心案例确定装置，该装置包括：
[0011]信息获取模块，用于获取待测试案例对应的代码分支覆盖信息；
[0012]特征确定模块，用于根据所述代码分支覆盖信息和预先配置的代码分支覆盖特征映射规则确定所述待测试案例对应的代码分支特征；
[0013]类别确定模块，用于确定所述待测试案例对应的分类类别；
[0014]核心案例选择模块，用于根据预设聚类算法、所述代码分支特征和所述分类类别选择所述待测试案例到核心案件集合。
[0015]根据本专利技术的另一方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0016]至少一个处理器；以及
[0017]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0018]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的核心案例确定方法。
[0019]根据本专利技术的另一方面，本专利技术实施例还提供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指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的核心案例确定方法。
[0020]本专利技术实施例的技术方案，本专利技术实施例，通过代码分支覆盖信息和代码分支覆盖特征映射规则，以确定待测试案例对应的代码分支特征，能够实现计算的便捷高效，为后续进行进一步的高效、智能和精确的计算奠定数据结构基础；在此基础上通过确定待测试案例对应的分类类别，并依据预设聚类算法、代码分支特征和分类类别，以选择待测试案例到核心案件集合，可高效快捷且客观地得到代表性最强、区分度最高的核心案例，避免核心案例筛选的随意性和误差性，有效核心案例选择的精准度和效率，节省人力和时间成本，同时提升测试质量以及规范性。
[0021]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，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。
[0023]图1为本专利技术一实施例提供的一种核心案例确定方法的流程图；
[0024]图2为本专利技术一实施例提供的又一种核心案例确定方法的流程图；
[0025]图3为本专利技术一实施例提供的另一种核心案例确定方法的流程图；
[0026]图4为本专利技术一实施例提供的另一种核心案例确定方法的流程图；
[0027]图5为本专利技术一实施例提供的一种核心案例确定装置的结构框图；
[0028]图6为本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0029]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0030]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”等是用
于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0031]在一实施例中，图1为本专利技术一实施例提供的一种核心案例确定方法的流程图，本实施例可适用于对核心案例对应的集合进行确定时的情况，该方法可以由核心案例确定装置来执行，该核心案例确定装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该核心案例确定装置可配置于电子设备中。
[0032]如图1所示，具体步骤包括：
[0033]S110、获取待测试案例对应的代码分支覆盖信息。
[0034]其中，待测试案例可以理解为等到进行交易级回归测试的案例。代码分支覆盖信息可以理解为待测试案例中对代码分支的覆盖数据。
[0035]在本实施例中，待测试案例的个数可以包含多个，每个待测试案例对应有相应的一个或多个代码分支，代码分支可能表示不同的测试场景、不同的案例，各个代码分支均对应有相应的分支覆盖信息，由此可以组成各待测试案例对应的代码分支覆盖信息。需要说明的是，代码分支覆盖信息可以包含但不限于代码各个分支所覆盖的情况、代码分支的数量、代码涉及的程序包的覆盖情况、类的覆盖情况、方法的覆盖情况等。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种核心案例确定方法，其特征在于，包括：获取待测试案例对应的代码分支覆盖信息；根据所述代码分支覆盖信息和预先配置的代码分支覆盖特征映射规则确定所述待测试案例对应的代码分支特征；确定所述待测试案例对应的分类类别；根据预设聚类算法、所述代码分支特征和所述分类类别选择所述待测试案例到核心案件集合。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待测试案例对应的代码分支覆盖信息，包括：依据代码覆盖检测工具确定所述待测试案例分别对应的代码结构和代码分支覆盖情况；将所述代码结构和所述代码分支覆盖情况组成所述代码分支覆盖信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述代码分支覆盖信息和预先配置的代码分支覆盖特征映射规则确定所述待测试案例对应的代码分支特征，包括：提取所述待测试案例对应的代码分支覆盖信息；依据所述代码分支覆盖特征映射规则将所述待测试案例对应的代码分支覆盖信息映射为二进制数字串，并将所述二进制数字串作为所述待测试案例对应的特征向量，其中，所述特征向量的长度与所述待测试案例对应的代码分支数量有关；将所述特征向量作为所述代码分支特征并组成特征向量空间。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待测试案例对应的分类类别，包括：确定所述待测试案例对应的交易码并组成交易码集合；从所述交易码集合中选取所述待测试案例分别对应的交易码子集；将每个测试案例对应的所述交易码子集进行比较以得到比较结果；在所述比较结果为所述交易码子集对应的交集为空集时，确定所述分类类别为第一类别；在所述比较结果为所述交易码子集对应的交集为完全相同时，确定所述分类类别为第二类别；在所述比较结果为所述交易码子集对应的交集为存在交集但不完全相同时，确定所述分类类别为第三类别。5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述根据预设聚类算法、所述代码分支特征和所述分类类别选择所述待测试案例到核心案件集合，包括：依据初始样本选取算法确定每个所述分类类别对应的初始均值向量集合和向量个数；确定所述特征向量空间中的每个特征向量之间对应所述分类类别的初筛结果；其中，所述初筛结果至少包含所述特征向量的所属分类类别；所述分类类别至少包括下述之一：所述第一类别、所述第二类别、所述第三类别；若所述初筛结果为所述第二类别，则直接将所述特征向量放入所述第二类别中；若所述初筛结果为所述第一类别或所述第三类别，则依据所述预设聚类算法和欧式距离公式确定所述初筛结果中每个所述特征向量与所述初始均值向量集合中的各初始均值
向量的相似度进行聚类，选取与所述初始均值向量距离达到第一距离的分类类别并入，更新所述初始均值向量集合作为新的均值向...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵莉，王智忠，赵峰，董婕婷，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：