基于排序学习的测试用例排序方法技术

本申请提供一种基于排序学习的测试用例排序方法

【技术实现步骤摘要】
基于排序学习的测试用例排序方法、装置、设备及介质


[0001]本申请涉及软件测试领域，具体而言，涉及基于排序学习的测试用例排序方法
、
装置
、
设备及介质
。

技术介绍

[0002]当软件进行快速更新迭代时，测试人员需要针对每一次迭代，设计大量的测试用例，时间紧任务重
。
目前的测试用例排序一般情况下是按照业务流程进行排序，将业务流程中靠前的测试用例先执行，靠后的测试用例后执行，这种方法虽然简单，但是缺陷产生概率较高的测试用例可能会排在多个测试用例的后面，这样测试人员就会延迟知道测试用例的缺陷，所以如果按照业务流程进行排序，就存在着测试用例排序不合理的问题
。

技术实现思路

[0003]本申请实施例的目的在于提供基于排序学习的测试用例排序方法
、
装置
、
设备及介质，用以解决了现有技术存在的测试用例排序不合理的问题
。
[0004]第一方面，提供了一种基于排序学习的测试用例排序方法，该方法可以包括：获取待测试的测试用例集，所述测试用例集包括多个测试用例；针对任一测试用例，提取所述测试用例的特征数据；所述特征数据包括用例步骤数
、
用例类型
、
用例优先级和用例相似度，用例相似度为所述测试用例与所述测试用例上一版本的测试用例的相似度；根据所述用例步骤数
、
所述用例类型和所述用例优先级，确定所述测试用例的缺陷结果；若所述缺陷结果为存在缺陷，则根据所述用例相似度
、
所述用例优先级和所述缺陷结果，确定所述测试用例的缺陷等级；按照所述缺陷等级，对所述多个测试用例进行排序
。
[0005]在一种可能的实现中，所述缺陷等级包括一级缺陷
、
二级缺陷
、
三级缺陷
、
四级缺陷和五级缺陷，其中，一级缺陷＞二级缺陷＞三级缺陷＞四级缺陷＞五级缺陷，所述方法还包括：若所述缺陷结果为不存在缺陷，则确定所述测试用例的所述缺陷等级为所述五级缺陷
。
[0006]在一种可能的实现中，根据所述用例步骤数
、
所述用例类型和所述用例优先级，确定所述测试用例的缺陷结果，包括：采用预设的缺陷函数，对所述用例步骤数
、
所述用例类型对应的类型数值和所述用例优先级对应的优先级数值进行处理，得到缺陷数值；若所述缺陷数值
≥
预设缺陷阈值，则确定所述测试用例的所述缺陷结果为存在缺陷；若所述缺陷数值＜预设缺陷阈值，则确定所述测试用例的所述缺陷结果为不存在
缺陷；所述缺陷函数为：
E=a
×
SN+b
×
Type+c
×
PR+d
；其中，
E
为所述缺陷数值
、SN
为所述用例步骤数
、Type
为所述用例类型对应的类型数值
、PR
为所述用例优先级对应的优先级数值
、a
为用例步骤数参数
、b
为用例类型参数
、c
为第一优先级参数和
d
为第一固定参数
。
[0007]在一种可能的实现中，根据所述用例步骤数
、
所述用例类型和所述用例优先级，确定所述测试用例的缺陷结果之前，所述方法还包括：获取测试用例样本集，所述测试用例样本集包括多个已确定缺陷结果的测试用例样本；针对任一测试用例样本，提取所述测试用例样本的第一特征数据，所述第一特征数据包括用例样本步骤数
、
用例样本类型
、
用例样本优先级和所述缺陷结果；根据所述用例样本步骤数
、
所述用例样本类型对应的类型数值和所述用例样本优先级对应的优先级数值与所述缺陷结果对应的缺陷数值的线性关系，确定所述缺陷函数
。
[0008]在一种可能的实现中，根据所述用例相似度
、
所述用例优先级和所述缺陷结果，确定所述测试用例的缺陷等级，包括：采用预设的等级函数，对所述用例相似度
、
所述用例优先级对应的优先级数值和所述缺陷结果对应的缺陷结果数值进行处理，得到等级数值；若所述等级数值
≥
第一预设等级阈值，则确定所述测试用例的缺陷等级为所述一级缺陷；若第二预设等级阈值
≤
所述等级数值＜第一预设等级阈值，则确定所述测试用例的缺陷等级为所述二级缺陷；若第三预设等级阈值
≤
所述等级数值＜第二预设等级阈值，则确定所述测试用例的缺陷等级为所述三级缺陷；若所述等级数值＜第三预设等级阈值，则确定所述测试用例的缺陷等级为所述四级缺陷；其中，第一预设等级阈值＞第二预设等级阈值＞第三预设等级阈值；所述等级函数为：
F=e
×
CS+f
×
EX+g
×
PR+h
；其中，
F
为所述等级数值
、CS
为所述用例相似度
、EX
为所述测试用例的缺陷结果对应的缺陷结果数值
、PR
为所述用例优先级对应的优先级数值
、e
为相似度参数
、f
为缺陷参数
、g
为第二优先级参数和
h
为第二固定参数
。
[0009]在一种可能的实现中，根据所述用例相似度
、
所述用例优先级和所述缺陷结果，确定所述测试用例的缺陷等级之前，所述方法还包括：获取测试用例样本集，所述测试用例样本集包括多个已确定所述缺陷结果和所述缺陷等级的测试用例样本；针对任一测试用例样本，提取所述测试用例样本的第二特征数据，所述第二特征数据包括用例样本相似度
、
用例样本优先级
、
所述缺陷结果和所述缺陷等级，所述用例样本相似度为所述测试用例样本与所述测试用例样本上一版本的测试用例的相似度；根据所述用例样本相似度
、
所述用例样本优先级对应的优先级数值
、
所述缺陷结果对应的缺陷结果数值与所述缺陷等级对应的等级数值的线性关系，确定所述等级函数
。
[0010]在一种可能的实现中，按照所述缺陷等级，对所述多个测试用例进行排序，包括：
当存在多个测试用例对应的缺陷等级相同时，按照各所述测试用例的所述等级数值，对所述多个测试用例进行排序
。
[0011]第二方面，提供了基于排序学习的测试用例排序装置，该装置可以包括：获取单元，用于获取待测试的测试用例集，所述测试用例集包括多个测试用例；提取单元，用于提取所述测试用例的特征数据；所述特征数据包括用例步骤数
、
用例类型
、
用例优先级和用例相似度，用例相似度为所述测试用例与所述测试用例上一版本的测试用例的相似度；确定单元，用于根据所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于排序学习的测试用例排序方法，其特征在于，所述方法包括：获取待测试的测试用例集，所述测试用例集包括多个测试用例；针对任一测试用例，提取所述测试用例的特征数据；所述特征数据包括用例步骤数
、
用例类型
、
用例优先级和用例相似度，用例相似度为所述测试用例与所述测试用例上一版本的测试用例的相似度；根据所述用例步骤数
、
所述用例类型和所述用例优先级，确定所述测试用例的缺陷结果；若所述缺陷结果为存在缺陷，则根据所述用例相似度
、
所述用例优先级和所述缺陷结果，确定所述测试用例的缺陷等级；按照所述缺陷等级，对所述多个测试用例进行排序
。2.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述缺陷等级包括一级缺陷
、
二级缺陷
、
三级缺陷
、
四级缺陷和五级缺陷，其中，一级缺陷＞二级缺陷＞三级缺陷＞四级缺陷＞五级缺陷，所述方法还包括：若所述缺陷结果为不存在缺陷，则确定所述测试用例的所述缺陷等级为所述五级缺陷
。3.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述用例步骤数
、
所述用例类型和所述用例优先级，确定所述测试用例的缺陷结果，包括：采用预设的缺陷函数，对所述用例步骤数
、
所述用例类型对应的类型数值和所述用例优先级对应的优先级数值进行处理，得到缺陷数值；若所述缺陷数值
≥
预设缺陷阈值，则确定所述测试用例的所述缺陷结果为存在缺陷；若所述缺陷数值＜预设缺陷阈值，则确定所述测试用例的所述缺陷结果为不存在缺陷；所述缺陷函数为：
E=a
×
SN+b
×
Type+c
×
PR+d
；其中，
E
为所述缺陷数值
、SN
为所述用例步骤数
、Type
为所述用例类型对应的类型数值
、PR
为所述用例优先级对应的优先级数值
、a
为用例步骤数参数
、b
为用例类型参数
、c
为第一优先级参数和
d
为第一固定参数
。4.
如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述用例步骤数
、
所述用例类型和所述用例优先级，确定所述测试用例的缺陷结果之前，所述方法还包括：获取测试用例样本集，所述测试用例样本集包括多个已确定缺陷结果的测试用例样本；针对任一测试用例样本，提取所述测试用例样本的第一特征数据，所述第一特征数据包括用例样本步骤数
、
用例样本类型
、
用例样本优先级和所述缺陷结果；根据所述用例样本步骤数
、
所述用例样本类型对应的类型数值和所述用例样本优先级对应的优先级数值与所述缺陷结果对应的缺陷数值的线性关系，确定所述缺陷函数
。5.
如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述用例相似度
、
所述用例优先级和所述缺陷结果，确定所述测试用例的缺陷等级，包括：采用预设的等级函数，对所述用例相似度
、
所述用例优先级对应的优先级数值和所述缺陷结果对应的缺陷结果数值进行处理，得到等级数值；若所述等级数值
≥
第一预设等级阈值，则确定所述测试用例的缺陷等级为所述一级缺
陷；若第二...

【专利技术属性】
技术研发人员：南玺，
申请(专利权)人：中电信数字城市科技有限公司，
类型：发明
国别省市：