交易场景下的测试用例生成方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及测试技术领域，提供一种交易场景下的测试用例生成方法、装置、设备及介质，能够根据目标交易场景下要素间的依赖关系生成条件函数，并利用生成器中的全量叉乘模块对第一要素集中的每个第一要素进行定义，及利用生成器中的条件叉乘模块及条件函数对第二要素集中的每个第二要素进行定义，在定义时考虑了交易元素间的相互依赖关系，避免生成多余的错误用例造成数据冗余，同时提升了测试用例的生成效率。成效率。成效率。

【技术实现步骤摘要】
交易场景下的测试用例生成方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及测试
，尤其涉及一种交易场景下的测试用例生成方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]现有技术中，在实际的交易场景下，众多的交易委托参数、交易时序使交易业务的测试用例数量巨大，利用手工编写的方式成本过大。
[0003]并且，交易要素之间可能存在多个条件限制关系，如果不考虑这些条件限制关系，将生成大量错误用例，造成数据冗余。

技术实现思路

[0004]鉴于以上内容，有必要提供一种交易场景下的测试用例生成方法、装置、设备及介质，能够综合考虑交易场景下要素间的依赖关系，并利用生成器自动生成测试用例，不仅提高了测试用例生成的效率，且有效避免数据冗余。
[0005]一种交易场景下的测试用例生成方法，所述交易场景下的测试用例生成方法包括：响应于目标交易场景下的测试用例生成指令，确定所述目标交易场景对应的多个要素，及所述多个要素间的依赖关系；根据所述多个要素间的依赖关系生成条件函数；调用预先配置的生成器，其中，所述生成器包括全量叉乘模块及条件叉乘模块；根据所述多个要素间的依赖关系将所述多个要素划分为第一要素集及第二要素集；利用所述全量叉乘模块对所述第一要素集中的每个第一要素进行定义，及利用所述条件叉乘模块及所述条件函数对所述第二要素集中的每个第二要素进行定义；整合所有定义结果，得到目标测试用例。
[0006]根据本专利技术优选实施例，所述根据所述多个要素间的依赖关系生成条件函数包括：根据所述多个要素间的依赖关系生成描述规范，并作为所述条件函数；其中，在所述描述规范下，当任意要素依赖于其他要素时，在所述其他要素被定义后，再定义所述任意要素。
[0007]根据本专利技术优选实施例，所述根据所述多个要素间的依赖关系将所述多个要素划分为第一要素集及第二要素集包括：根据所述多个要素间的依赖关系从所述多个要素中筛选出与其他要素间不具有任何依赖关系的要素组成所述第一要素集，及筛选出与其他要素间具有依赖关系的要素组成所述第二要素集。
[0008]根据本专利技术优选实施例，所述利用所述全量叉乘模块对所述第一要素集中的每个
第一要素进行定义包括：在所述全量叉乘模块中，对于每个第一要素，获取该第一要素的每个要素值；利用所述全量叉乘模块中封装的全量叉乘函数，根据每个要素值对该第一要素分别进行定义。
[0009]根据本专利技术优选实施例，所述利用所述条件叉乘模块及所述条件函数对所述第二要素集中的每个第二要素进行定义包括：在所述条件叉乘模块中，对于每个第二要素，获取该第二要素的每个要素值；将每个要素值作为参数传递至所述条件函数，得到中间值；将所述中间值传递至所述条件叉乘模块中封装的条件叉乘函数进行定义。
[0010]根据本专利技术优选实施例，所述方法还包括：当在所述多个要素中有目标要素存在指定的默认值时，根据所述默认值生成限制函数；将所述限制函数添加至所述生成器。
[0011]根据本专利技术优选实施例，所述方法还包括：当有新增依赖关系时，利用所述新增依赖关系更新所述条件函数。
[0012]一种交易场景下的测试用例生成装置，所述交易场景下的测试用例生成装置包括：确定单元，用于响应于目标交易场景下的测试用例生成指令，确定所述目标交易场景对应的多个要素，及所述多个要素间的依赖关系；划分单元，用于根据所述多个要素间的依赖关系将所述多个要素划分为第一要素集及第二要素集；生成单元，用于根据所述多个要素间的依赖关系生成条件函数；调用单元，用于调用预先配置的生成器，其中，所述生成器包括全量叉乘模块及条件叉乘模块；定义单元，用于利用所述全量叉乘模块对所述第一要素集中的每个第一要素进行定义，及利用所述条件叉乘模块及所述条件函数对所述第二要素集中的每个第二要素进行定义；整合单元，用于整合所有定义结果，得到目标测试用例。
[0013]一种计算机设备，所述计算机设备包括：存储器，存储至少一个指令；及处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现所述交易场景下的测试用例生成方法。
[0014]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被计算机设备中的处理器执行以实现所述交易场景下的测试用例生成方法。
[0015]由以上技术方案可以看出，本专利技术能够根据目标交易场景下要素间的依赖关系生成条件函数，并利用生成器中的全量叉乘模块对第一要素集中的每个第一要素进行定义，及利用生成器中的条件叉乘模块及条件函数对第二要素集中的每个第二要素进行定义，在定义时考虑了交易元素间的相互依赖关系，避免生成多余的错误用例造成数据冗余，同时
提升了测试用例的生成效率。
附图说明
[0016]图1是本专利技术交易场景下的测试用例生成方法的较佳实施例的流程图。
[0017]图2是本专利技术交易场景下的测试用例生成装置的较佳实施例的功能模块图。
[0018]图3是本专利技术实现交易场景下的测试用例生成方法的较佳实施例的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0019]为了使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细描述。
[0020]如图1所示，是本专利技术交易场景下的测试用例生成方法的较佳实施例的流程图。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
[0021]所述交易场景下的测试用例生成方法应用于一个或者多个计算机设备中，所述计算机设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。
[0022]所述计算机设备可以是任何一种可与用户进行人机交互的电子产品，例如，个人计算机、平板电脑、智能手机、个人数字助理（Personal Digital Assistant，PDA）、游戏机、交互式网络电视（Internet Protocol Television，IPTV）、智能式穿戴式设备等。
[0023]所述计算机设备还可以包括网络设备和/或用户设备。其中，所述网络设备包括，但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算(Cloud Computing)的由大量主机或网络服务器构成的云。
[0024]所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
[0025]其中，人工智能（Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种交易场景下的测试用例生成方法，其特征在于，所述交易场景下的测试用例生成方法包括：响应于目标交易场景下的测试用例生成指令，确定所述目标交易场景对应的多个要素，及所述多个要素间的依赖关系；根据所述多个要素间的依赖关系将所述多个要素划分为第一要素集及第二要素集；根据所述多个要素间的依赖关系生成条件函数；调用预先配置的生成器，其中，所述生成器包括全量叉乘模块及条件叉乘模块；利用所述全量叉乘模块对所述第一要素集中的每个第一要素进行定义，及利用所述条件叉乘模块及所述条件函数对所述第二要素集中的每个第二要素进行定义；整合所有定义结果，得到目标测试用例。2.如权利要求1所述的交易场景下的测试用例生成方法，其特征在于，所述根据所述多个要素间的依赖关系生成条件函数包括：根据所述多个要素间的依赖关系生成描述规范，并作为所述条件函数；其中，在所述描述规范下，当任意要素依赖于其他要素时，在所述其他要素被定义后，再定义所述任意要素。3.如权利要求1所述的交易场景下的测试用例生成方法，其特征在于，所述根据所述多个要素间的依赖关系将所述多个要素划分为第一要素集及第二要素集包括：根据所述多个要素间的依赖关系从所述多个要素中筛选出与其他要素间不具有任何依赖关系的要素组成所述第一要素集，及筛选出与其他要素间具有依赖关系的要素组成所述第二要素集。4.如权利要求1所述的交易场景下的测试用例生成方法，其特征在于，所述利用所述全量叉乘模块对所述第一要素集中的每个第一要素进行定义包括：在所述全量叉乘模块中，对于每个第一要素，获取该第一要素的每个要素值；利用所述全量叉乘模块中封装的全量叉乘函数，根据每个要素值对该第一要素分别进行定义。5.如权利要求1所述的交易场景下的测试用例生成方法，其特征在于，所述利用所述条件叉乘模块及所述条件函数对所述第二要素集中的每个第二要素进行定义...

【专利技术属性】
技术研发人员：张笑虹，苗咏，邹胜，陈奕锦，
申请(专利权)人：深圳华锐分布式技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：