【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，具体而言，涉及一种智能生成用例方法及系统、可读存储介质。
技术介绍
1、业务测试用例是由被测环境，测试数据,测试步骤,预期结果等要素组成，以完成对某个特定需求或者目标测试的用例。
2、当前测试用例依靠人工一个一个编写，手工测试任务花费很大的精力和很长的时间来编写测试用例，首先手工测试的水平层次不齐，写出来的用例也不一样，其次写出来的用例也不够详细，而且手工测试编写费事费力，编写的速度太慢，根本赶不上软件开发的速度。软件的质量也无法得到保证。
技术实现思路
1、本申请旨在解决或改善上述技术问题。
2、为此，本申请的第一目的在于提供一种智能生成用例方法。
3、本申请的第二目的在于提供一种智能生成用例系统。
4、本申请的第三目的在于提供一种智能生成用例系统。
5、本申请的第四目的在于提供一种可读存储介质。
6、为实现本申请的第一目的，本申请第一方面的技术方案提供了一种智能生成用例方法，包括：获取gpt用例生成模型；获取因素大类和因素；根据因素大类和因素生成组合因素；根据gpt用例生成模型和组合因素生成测试用例，并存储测试用例到模型库。
7、根据本申请提供的智能生成用例方法，首先获取gpt用例生成模型。然后获取因素大类和因素。根据因素大类和因素生成组合因素。最后根据gpt用例生成模型和组合因素生成测试用例，并存储测试用例到模型库。通过因素大类和因素生成组合因素，同时使用组合因素去调用gp
8、另外，本申请提供的技术方案还可以具有如下附加技术特征：
9、在一些技术方案中，可选地，根据gpt用例生成模型和组合因素生成测试用例，并存储测试用例到模型库，包括：判断组合因素是否为首次调用；在组合因素为首次调用时，将组合因素作为参数调用gpt接口，并判断gpt接口返回是否正常；若否，则查找本地的模型库，返回给调用者模型库中的数据；若是，则将返回结果存入数据库，并对返回结果标记一个分数；在组合因素顺序为非首次调用时，查询模型库中的记录，取组合因素的分数的最高记录为测试用例。
10、在该技术方案中，根据gpt用例生成模型和组合因素生成测试用例，并存储测试用例到模型库，具体为当测试人员新增一条用例时首先判断因素组合顺序是否首次调用。在首次调用的情况下将因素组合作为参数调用gpt接口。当gpt接口返回异常时，查找本地的模型库，返回给调用者模型库中的数据。当gpt接口返回正常时，用户判断返回结果是否理想，如果不理想，将不理想的数据存入数据库并给一个相对低的分数，如果理想也是存入数据库给一个相对高的分数。也可以多次调用gpt接口对返回的结果标记一个分数，并存入数据库。对非首次调用，查询模型库中的记录，取因素组合分数的最高记录，来源为模型库，当多条记录有相同的分数时取最新的记录。
11、在一些技术方案中，可选地，根据gpt用例生成模型和组合因素生成测试用例，并存储测试用例到模型库，还包括：重新生成测试用例，并对重新生成的测试用例标记一个分数。
12、在该技术方案中，如果现有的模型库中找不到理想的模型，就会重新生成测试用例，重新生成的测试用例一旦接受分值会比现有的分值高。不接受的也会存入数据库。
13、在一些技术方案中，可选地，根据gpt用例生成模型和组合因素生成测试用例，并存储测试用例到模型库，还包括：修改已生成的测试用例和分数，并将修改后的数据存入模型库。
14、在该技术方案中，对gpt返回的信息，也可以进行编辑修改，修改后的数据存入模型库时的分数要比原始的高，对修改过的数据标记来源为人工。在模型库中存在的用例也可以进行修改，修改后存入数据库分数会增加，原始的记录也不会删除。
15、在一些技术方案中，可选地，获取因素大类和因素，包括：创建因素大类；在因素大类中创建因素。
16、在该技术方案中，获取因素大类和因素，具体为首先创建因素大类。然后在因素大类中创建因素。具体地，因素大类一般为测试点或者参数，对应用例系统的测试点字段。大类可根据单据、档案划分等，例如：各领域单据、仓库、物料。大类的规范：例如供应链，供应链销售。大类下的因素一般为测试步骤和参数值，对应在用例系统中测试步骤字段。因素在大类下进行创建，因素没有下级了。因素规范：因素为测试步骤，一般需要详细编写，不同的数据和测试步骤要创建不同的因素。例如：新增-保存；新增-保存-审核；新增(数量录入3.33)-保存-审核-下推出库；新增(数量录入3)-保存-审核-下推出库等。
17、在一些技术方案中，可选地，根据因素大类和因素生成组合因素，包括：选择因素；对因素进行排列组合，得到组合因素。
18、在该技术方案中，根据因素大类和因素生成组合因素，具体为首先选择因素。然后对因素进行排列组合，得到组合因素。
19、在一些技术方案中，可选地，根据因素大类和因素生成组合因素，包括：选择因素大类；每个因素大类选择一个因素进行组合，得到组合因素。
20、在该技术方案中，根据因素大类和因素生成组合因素，具体为首先选择因素大类。然后每个因素大类选择一个因素进行组合，得到组合因素。可以理解，创建组合因素指的是将因素大类下的因素进行组合，每个大类下随机抽取一个因素组合成一个因素组合，组合方式类似数学里的排列组合。
21、在一些技术方案中，可选地，智能生成用例方法还包括：筛选出需要的测试用例；编辑测试用例的类型、断言和描述；选择产品节点，保存测试用例；对测试用例进行校验，生成特定规则的用例编码；推送测试用例到业务用例系统。
22、在该技术方案中，智能生成用例方法还包括首先筛选出需要的测试用例。然后批量编辑测试用例的类型、断言和描述等。选择产品节点，保存测试用例。后台进行校验，生成特定规则的用例编码。最后推送测试用例到业务用例系统，到业务用例系统查看生成的测试用例。
23、在一些技术方案中，可选地，测试用例包括以下之一或其组合：ui测试用例、接口测试用例、功能测试用例、流程测试用例、异常测试用例。
24、在该技术方案中，测试用例包括ui测试用例、接口测试用例、功能测试用例、流程测试用例、异常测试用例。
25、为实现本申请的第二目的，本申请第二方面的技术方案提供了一种智能生成用例系统，包括：第一获取模块，用于获取gpt用例生成模型；第二获取模块，用于获取因素大类和因素；第一生成模块，用于根据因素大类和因素生成组合因素；第二生成模块，用于根据gpt用例生成模型和组合因素生成测试用例，并存储测试用例到模型库。
26、根据本申请提供的智能生成用例系统，包括第一获取模块、第二获取模块、第一生成模块和第二本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能生成用例方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的智能生成用例方法，其特征在于，所述根据所述GPT用例生成模型和所述组合因素生成测试用例，并存储所述测试用例到模型库，包括：
3.根据权利要求2所述的智能生成用例方法，其特征在于，所述根据所述GPT用例生成模型和所述组合因素生成测试用例，并存储所述测试用例到模型库，还包括：
4.根据权利要求2所述的智能生成用例方法，其特征在于，所述根据所述GPT用例生成模型和所述组合因素生成测试用例，并存储所述测试用例到模型库，还包括：
5.根据权利要求1所述的智能生成用例方法，其特征在于，所述获取因素大类和因素，包括：
6.根据权利要求1所述的智能生成用例方法，其特征在于，所述根据所述因素大类和所述因素生成组合因素，包括：
7.根据权利要求1所述的智能生成用例方法，其特征在于，所述根据所述因素大类和所述因素生成组合因素，包括：
8.根据权利要求1至7中任一项所述的智能生成用例方法，其特征在于，还包括：
9.根据权利要求1至7中任一项
10.一种智能生成用例系统，其特征在于，包括：
11.一种智能生成用例系统，其特征在于，包括：
12.一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，其特征在于，所述程序或所述指令被处理器执行时实现如权利要求1至9中任一项所述的智能生成用例方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种智能生成用例方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的智能生成用例方法，其特征在于，所述根据所述gpt用例生成模型和所述组合因素生成测试用例，并存储所述测试用例到模型库，包括：
3.根据权利要求2所述的智能生成用例方法，其特征在于，所述根据所述gpt用例生成模型和所述组合因素生成测试用例，并存储所述测试用例到模型库，还包括：
4.根据权利要求2所述的智能生成用例方法，其特征在于，所述根据所述gpt用例生成模型和所述组合因素生成测试用例，并存储所述测试用例到模型库，还包括：
5.根据权利要求1所述的智能生成用例方法，其特征在于，所述获取因素大类和因素，包括：
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：薛继国，
申请(专利权)人：用友网络科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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