本申请提供一种应用程序的性能测试方法、装置、设备及存储介质，涉及性能测试技术领域。该方法包括：获取测试周期内目标测试设备的多个性能数据集合；其中，性能数据集合包括待测试应用程序在目标测试设备的目标测试场景中执行待测试操作时所采集到的目标性能指标的测试数据；去除多个性能数据集合中不符合预设条件的性能数据集合，并根据剩余的性能数据集合，获取性能测试报告；其中，性能测试报告中包括综合评分信息，综合评分信息用于指示待测试应用程序在目标测试设备的目标测试场景中执行待测试操作时的整体性能；显示性能测试报告。本申请的方法，实现了自动、快速的对应用程序进行测试，提升了移动端性能测试的效率和准确率。确率。确率。
【技术实现步骤摘要】
应用程序的性能测试方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请涉及性能测试
，尤其涉及一种应用程序的性能测试方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]应用程序在各种终端设备上的运行状况直接影响网民的产品使用体验，因此，在应用程序的开发以及升级迭代过程中，通常都需要进行应用程序的性能测试。
[0003]现有技术中，通常通过手动的方式依次控制测试设备在测试场景中执行测试操作，再获取性能指标的性能数据，进而对每个性能指标的性能数据进行分析以获取测试结果。这种方式不仅会消耗巨大的人力投入，同时通过手动测试也会产生人为误差，致使测试数据不够准确。另外，在数据分析时以单一的性能指标分别确定测试结果，也完全不能体现应用程序的整体性能，不利于测试人员优化应用程序。
[0004]因此，亟需一种性能测试方法，以可以自动、快速的对应用程序进行测试，以便于测试人员及时优化应用程序。
技术实现思路
[0005]本申请提供一种应用程序的性能测试方法、装置、设备及存储介质，用以解决如何自动、快速的对应用程序进行测试，以便于测试人员及时优化应用程序的问题。
[0006]第一方面，本申请提供一种应用程序的性能测试方法，所述方法包括：
[0007]获取测试周期内目标测试设备的多个性能数据集合；其中，所述性能数据集合包括待测试应用程序在所述目标测试设备的目标测试场景中执行待测试操作时所采集到的目标性能指标的测试数据；
[0008]去除所述多个性能数据集合中不符合预设条件的性能数据集合，并根据剩余的性能数据集合，获取性能测试报告；其中，所述不符合预设条件的性能数据集合为目标性能指标的测试数据与目标性能指标的预设标准数据之间的偏差值，大于目标性能指标的预设阈值的性能数据集合；所述性能测试报告中包括综合评分信息，所述综合评分信息用于指示所述待测试应用程序在所述目标测试设备的目标测试场景中执行待测试操作时的整体性能；
[0009]显示所述性能测试报告。
[0010]可选地，根据剩余的性能数据集合，获取性能测试报告，包括：
[0011]根据各所述剩余的性能数据集合中目标性能指标的测试数据，确定所述目标性能指标的数据平均值信息；其中，所述数据平均值信息表征目标性能指标下的各测试数据的平均值；
[0012]调取所述目标性能指标的映射表，并根据所述目标性能指标的映射表和所述目标性能指标的数据平均值信息，确定所述目标性能指标的指标评分信息；其中，所述目标性能指标的映射表表征目标性能指标的数据平均值信息与目标性能指标的指标评分信息之间
的映射关系；
[0013]根据各所述目标性能指标的指标评分信息和各所述目标性能指标的预设权重参数，确定所述综合评分信息；并将所述综合评分信息加入所述性能测试报告中。
[0014]可选地，根据剩余的性能数据集合，获取性能测试报告，包括：
[0015]将各所述剩余的性能数据集合输入预设人工智能模型中，输出所述综合评分信息；并将所述综合评分信息加入所述性能测试报告中；其中，所述人工智能模型为预先训练好的用于确定所述综合评分信息的卷积神经网络模型。
[0016]可选地，将各所述剩余的性能数据集合输入预设人工智能模型中，输出所述综合评分信息，包括：
[0017]将各所述剩余的性能数据集合输入预设人工智能模型中进行特征提取，得到各目标性能指标的数据特征信息；其中，数据特征信息表征目标性能指标下各测试数据的特征；
[0018]基于预设人工智能模型对各目标性能指标的数据特征信息进行处理，得到综合评分信息。
[0019]可选地，去除所述多个性能数据集合中不符合预设条件的性能数据集合，包括：
[0020]确定每个性能数据集合中各目标性能指标的测试数据与各目标性能指标的预设标准数据之间的偏差值；
[0021]若任一所述偏差值大于对应预设阈值，则确定对应的性能数据集合不符合预设要求，并去除该性能数据集合。
[0022]可选地，在获取测试周期内目标测试设备的多个性能数据集合之前，所述方法还包括：
[0023]确定待测试操作和目标测试场景，并基于所述待测试操作和预设对应关系，确定与所述待测试操作对应的性能指标为目标性能指标；所述预设对应关系表征待测试操作与性能指标之间的对应关系；
[0024]根据预设定时测试任务，依据预设调取频率，自动调用自动化测试工具，控制待测试应用程序在目标测试设备的所述目标测试场景中，重复执行待测试操作多次。
[0025]可选地，获取测试周期内目标测试设备的多个性能数据集合，包括：
[0026]测试周期内，向所述目标测试设备发送调用请求；其中，所述调用请求用于请求调用所述目标测试设备上与所述目标性能指标对应的预设接口；
[0027]通过所述预设接口，采集每次执行所述待测试操作时所述目标性能指标的测试数据。
[0028]可选地，所述方法还包括：
[0029]对所述性能测试报告进行加密处理，获取加密后的性能测试报告；
[0030]通过预设数据传输方式，将所述加密后的性能测试报告发送给测试人员；其中，所述预设数据传输方式包括以下一种或多种：电子邮件、文件传输协议、超文本传输协议。
[0031]可选地，所述目标性能指标包括以下一种或多种：启动时长、中央处理器的占用信息、内存占用信息、流量耗用信息以及每秒传输帧数信息。
[0032]第二方面，本申请提供一种应用程序的性能测试装置，所述装置包括：
[0033]获取单元，用于获取测试周期内目标测试设备的多个性能数据集合；其中，所述性能数据集合包括待测试应用程序在所述目标测试设备的目标测试场景中执行待测试操作
时所采集到的目标性能指标的测试数据；
[0034]处理单元，用于去除所述多个性能数据集合中不符合预设条件的性能数据集合，并根据剩余的性能数据集合，获取性能测试报告；其中，所述不符合预设条件的性能数据集合为目标性能指标的测试数据与目标性能指标的预设标准数据之间的偏差值，大于目标性能指标的预设阈值的性能数据集合；所述性能测试报告中包括综合评分信息，所述综合评分信息用于指示所述待测试应用程序在所述目标测试设备的目标测试场景中执行待测试操作时的整体性能；
[0035]显示单元，用于显示所述性能测试报告。
[0036]可选地，所述处理单元包括第一处理模块、第二处理模块以及第三处理模块；
[0037]所述第一处理模块，用于根据各所述剩余的性能数据集合中目标性能指标的测试数据，确定所述目标性能指标的数据平均值信息；其中，所述数据平均值信息表征目标性能指标下的各测试数据的平均值；
[0038]所述第二处理模块，用于调取所述目标性能指标的映射表，并根据所述目标性能指标的映射表和所述目标性能指标的数据平均值信息，确定所述目标性能指标的指标评分信息；其中，所述目标性能指标的映射表表征目标性能指标的数据平均值信息与目标性能指标的指标评分信本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种应用程序的性能测试方法，其特征在于，所述方法包括：获取测试周期内目标测试设备的多个性能数据集合；其中，所述性能数据集合包括待测试应用程序在所述目标测试设备的目标测试场景中执行待测试操作时所采集到的目标性能指标的测试数据；去除所述多个性能数据集合中不符合预设条件的性能数据集合，并根据剩余的性能数据集合，获取性能测试报告；其中，所述不符合预设条件的性能数据集合为目标性能指标的测试数据与目标性能指标的预设标准数据之间的偏差值，大于目标性能指标的预设阈值的性能数据集合；所述性能测试报告中包括综合评分信息，所述综合评分信息用于指示所述待测试应用程序在所述目标测试设备的目标测试场景中执行待测试操作时的整体性能；显示所述性能测试报告。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据剩余的性能数据集合，获取性能测试报告，包括：根据各所述剩余的性能数据集合中目标性能指标的测试数据，确定所述目标性能指标的数据平均值信息；其中，所述数据平均值信息表征目标性能指标下的各测试数据的平均值；调取所述目标性能指标的映射表，并根据所述目标性能指标的映射表和所述目标性能指标的数据平均值信息，确定所述目标性能指标的指标评分信息；其中，所述目标性能指标的映射表表征目标性能指标的数据平均值信息与目标性能指标的指标评分信息之间的映射关系；根据各所述目标性能指标的指标评分信息和各所述目标性能指标的预设权重参数，确定所述综合评分信息；并将所述综合评分信息加入所述性能测试报告中。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据剩余的性能数据集合，获取性能测试报告，包括：将各所述剩余的性能数据集合输入预设人工智能模型中，输出所述综合评分信息；并将所述综合评分信息加入所述性能测试报告中；其中，所述人工智能模型为预先训练好的用于确定所述综合评分信息的卷积神经网络模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将各所述剩余的性能数据集合输入预设人工智能模型中，输出所述综合评分信息，包括：将各所述剩余的性能数据集合输入预设人工智能模型中进行特征提取，得到各目标性能指标的数据特征信息；其中，数据特征信息表征目标性能指标下各测试数据的特征；基于预设人工智能模型对各目标性能指标的数据特征信息进行处理，得到综合评分信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，去除所述多个性能数据集合中不符合预设条件的性能数据集合，包括：确定每个性能数据集合中各目标性能指标的测试数据与各目标性能指标的预设标准数据之间的偏差值；若任一所述偏差值大于对应预设阈值，则确定对应的性能数据集合不符合预设要求，并去除该性能数据集合。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取测试周期内目标测试设备的多个性
能数据集合之前，所述方法还包括：确定待测试操作和目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：郝有健，朱珊珊，张伟龙，
申请(专利权)人：建信金融科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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