[发明专利]测试方法和装置

权利要求书

1.一种测试方法，包括：

接收测试请求，其中，所述测试请求包括待测程序段的标识信息和测试参数的参数名；

通过所述标识信息指示的待测程序段处理目标时间段内客户端发送的请求消息；

根据所述参数名获取处理所述请求消息时产生的测试参数的参数值；

根据所产生的参数值生成测试结果；

所述根据所产生的参数值生成测试结果，包括：

将所产生的参数值发送至目标设备；获取目标设备返回的与所产生的参数值关联的标注信息；根据所获取的标注信息生成测试结果；

其中，所述待测程序段中包括用于实现预先训练初始模型得到的第一模型的程序；以及

所述方法还包括：基于所获取的标注信息利用机器学习方法训练所述初始模型得到第二模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标时间段的长度是根据所产生的参数值的数量是否达到预设数量阈值确定的。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所产生的参数值生成测试结果，包括：

对所产生的参数值进行抽样；

根据抽样出的参数值生成测试结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述目标时间段包括至少两个子时间段；以及

所述对所产生的参数值进行抽样，包括：

统计处理各个子时间段内客户端发送的请求消息时产生的参数值的数量；

根据所统计的数量和预先设置的抽样比例，从处理各个子时间段内客户端发送的请求消息时产生的参数值中抽取参数值。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述测试请求包括至少两个用于实现同一功能的待测程序段的标识信息；以及

所述通过所述标识信息指示的待测程序段处理目标时间段内客户端发送的请求消息，包括：

将目标时间段内客户端发送的请求消息分配至各个标识信息指示的待测程序段进行处理。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所获取的标注信息利用机器学习方法训练所述初始模型得到第二模型，包括：

筛选所获取的标注信息中与预定义的负面标注信息类型匹配的标注信息；

将筛选出的标注信息、与筛选出的标注信息关联的请求消息以及与筛选出的标注信息关联的参数值确定为负样本数据；

每隔预定时间间隔，基于该时间间隔内确定出的负样本数据，利用机器学习方法训练所述初始模型得到第二模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述方法还包括：

基于以下测试集中的至少一种，生成所述第二模型的指标数据：预先设置的测试集、历史负样本数据组成的测试集；

响应于所生成指标数据与预设的用于指示测试通过的指标数据范围匹配，通过所述第二模型处理客户端发送的请求消息。

8.一种测试装置，包括：

接收单元，用于接收测试请求，其中，所述测试请求包括待测程序段的标识信息和测试参数的参数名；

第一处理单元，用于通过所述标识信息指示的待测程序段处理目标时间段内客户端发送的请求消息；

获取单元，用于根据所述参数名获取处理所述请求消息时产生的测试参数的参数值；

生成单元，用于根据所产生的参数值生成测试结果；

所述生成单元，进一步配置用于：将所产生的参数值发送至目标设备；获取目标设备返回的与所产生的参数值关联的标注信息；根据所获取的标注信息生成测试结果；

待测程序段中包括用于实现预先训练初始模型得到的第一模型的程序；以及装置还包括：训练单元，用于基于所获取的标注信息利用机器学习方法训练初始模型得到第二模型。

9.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。