[发明专利]一种基于用例库的自动化测试方法在审
申请号: | 201410820098.5 | 申请日: | 2014-12-23 |
公开(公告)号: | CN104572449A | 公开(公告)日: | 2015-04-29 |
发明(设计)人: | 江星;屈强;朱华伟 | 申请(专利权)人: | 中国移动通信集团广东有限公司 |
主分类号: | G06F11/36 | 分类号: | G06F11/36 |
代理公司: | 上海申新律师事务所 31272 | 代理人: | 夏海天 |
地址: | 510627 广东省广州市天*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 用例库 自动化 测试 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种系统业务测试方法,尤其涉及一种基于用例库的自动化测试方法。
背景技术
在信息化飞速发展的今天,网络支持类应用软件的更新换代越来越快,客户对软件测试效率、软件质量提出双高要求。在这种大背景下,作为通讯负载的网络运营行业,更是面临着前所未有的挑战,网络支撑产品的更新效率、质量直接影响着服务的质量,如何让业务能尽快上线,正常运行,测试是一重要环节。通讯网络支撑产品业务复杂,关联度高,数据量大,如何在短的时间内对一个复杂的业务系统进行精准的测试覆盖已经成为当前测试考虑的首要问题,自动化测试执行将直接提高测试效率。
近些年来,软件测试技术呈现出了高速发展的态势,测试工具层出不穷,自动化测试技术取得了长足的发展,但是自动化测试并没有实现用例按照一定的标准进行筛选和执行,全部执行和手工筛选仍然是主流的操作方式,总结目前测试用例的来源主要有以下几方面:
所有脚本和用例全部执行测试:所有的脚本和用例不通过任何筛选,全部触发执行。不论被测系统的变更大小,在变更后无条件执行所有脚本和用例,并作执行后的分析和问题定位。
手工筛选用例和脚本执行测试:依据变更业务所涉及的模块和变更内容,结合自身的工作经验,进行用例和脚本的筛选,然后进行手工和自动化测试。
上述测试用例的筛选和执行很难突破自身的限制,在复杂系统中高效率的执行测试任务。再加上人员素质的限制,测试用例的筛选很难按照统一的标准去衡量,因此有必要将测试用例的筛选过程标准化,将测试用例的筛选和执行脱离人员素质的束缚,建立一套行之有效的测试执行方法。
面对通讯行业应用系统新需求多且复杂、需求变更频繁、版本更新快、业务交错、测试时间紧迫等情况,上述提及的测试用例筛选和执行方式,显然已经难以满足需要,低下的用例效率和测试覆盖不全的情况必然会导致系统上线后问题频出,严重影响服务质量和公司效益。
在时间至上的信息化时代,项目进度环环相扣,测试时间紧迫,测试用例更是堆积如山,手工筛选测试用例,不但效率低下,而且覆盖率会大大下降,影响系统上线质量。由上可见,现有用例筛选和执行方式,主要有以下缺点:
执行效率低:脚本和测试用例不做任何筛选,无条件全部执行。这样会直接加重测试执行的负担,所有脚本都做执行,显然会导致脚本执行后的分析任务增加,促使测试执行时间加长,不能满足快速上线测试的要求;
用例覆盖率低,测试不充分:人工筛选用例,存在较大的随意性,且如果测试人员经验不足,会进一步导致测试用例覆盖率低下,对需求测试不充分,直接导致上线质量差;
测试用例筛选颗粒度不一致:测试用例的筛选没有统一标准,都是按照个人的经验进行筛选,这种因人而异的筛选方式,将直接导致测试执行的颗粒度不一致,不能形成统一的标准;
用例生命周期管理混乱:当业务功能变更或者下线后,测试用例和脚本不能立即作出调整和删除,影响后续的测试执行和脚本的执行,会导致脚本执行的阻塞,用例不能执行的现象发生。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于用例库的自动化测试方法,能够保证测试用例筛选颗粒度的一致性,提高测试用例覆盖率和测试效率。
本发明为解决上述技术问题而采用的技术方案是提供一种基于用例库的自动化测试方法,包括如下步骤:a)先将系统包含的所有业务类型按所属功能模块进行初步归类,每个业务类型至少包括一个业务流程节点;b)接着采用聚类算法对所有业务类型,按照其包含的流程节点的相似度进行分类;c)确定需求变更涉及的业务类型,按照层次分析法计算需求变更对关联业务类型的影响权值;d)按照影响权值大小对关联业务进行排序筛选形成测试业务集合,然后按照测试业务名称从用例库中抽取测试用例并形成自动化测试脚本。
上述的基于用例库的自动化测试方法,其中,所述步骤a)中每个业务流程节点包括所属功能模块、界面参数配置和数据库表。
上述的基于用例库的自动化测试方法,其中,所述步骤b)包括如下步骤:确定初步归类后每个业务类型和业务流程节点中的功能模块、界面参数配置和数据库表之间的量化关系,如果有关联则赋予值1,否则赋予值0;指定聚类数目k,并将所有样本分为k类,k为正整数,k的最小值为2,最大值不超过样本数;选择k行新需求影响的业务类型样本作为聚类的中心点,选择欧式距离作为相似性度量计算数据样本点与中心点的距离。
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