[发明专利]一种软件测试方法在审

专利信息
申请号: 201810228085.7 申请日: 2018-03-20
公开(公告)号: CN108446233A 公开(公告)日: 2018-08-24
发明(设计)人: 王子元;李洋 申请(专利权)人: 南京邮电大学
主分类号: G06F11/36 分类号: G06F11/36
代理公司: 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 代理人: 董建林
地址: 210003 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
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【说明书】:

发明公开了一种软件测试方法,包括以下步骤,提取测试软件的特征信息;对特征信息进行分类;根据各特征信息,提取可能导致软件故障的因素,使用召回率、精确度和准确率进行量化;根据量化结果,选取概率最高的进行测试软故障定位。本发明采用的测试方法操作简单,能够实现对软件问题的准确分类和定位,测试效率高,便于技术人员技术修复软件问题。

技术领域

本发明涉及一种软件测试方法,属于软件测试技术领域。

背景技术

软件测试的目的就是要在规定的条件下对程序进行操作,以便发现错误,同时对软件质量进行评估,软件测试不仅仅是对程序的测试,整个测试范围应该包括软件形成过程的文档、数据、服务以及程序。为了最大程度地保证软件产品的质量,需要在软件开发的每个阶段都进行相应的测试,完整的软件测试应该贯穿软件产品的整个生命周期。

目前,在对开发软件进行测试时,通常需要快速定位软件存在的缺陷和问题,以提高测试效率。现有的测试系统通常采用的问题定位方法是程序运行日志。通过程序运行日志记录程序运行过程中每个关键步骤的运行结果信息。当系统出现故障后,可以跟进程序运行日志进行分析,进而找到问题的原因所在;上述通过系统运行日志的做法,虽然可以记录系统运行问题信息,并可以帮助程序员根据运行日志找到问题的根本原因。但是,对于复杂的系统,由于涉及到的模块越多,运行时间越长,运行中产生的日志量就越大。当出现问题后,从大量日志中分析查找提取核心数据,并识别问题根本原因的成本和时间都会很高,同时由于分析范围比较大,无法对信息数据进行分类,导致问题分析不够精细化,降低软件测试准确度。

发明内容

为了解决上述技术问题,本发明提供了一种软件测试方法。

为了达到上述目的,本发明所采用的技术方案是:

一种软件测试方法,包括以下步骤,

提取测试软件的特征信息;

对特征信息进行分类;

根据各特征信息,提取可能导致软件故障的因素,使用召回率、精确度和准确率进行量化;

根据量化结果,选取概率最高的进行测试软故障定位。

提取测试软件特征信息的过程为,

在程序编程接口 API 中选择出用于提取特征信息的 API,得到特征 API 集合;

统计测试软件对特征 API 集合中每个API的调用次数,得到该软件的API信息;

将API信息分为失效的信息和通过的信息,剔除失效的信息,得到测试软件的形式化描述信息;

对形式化描述信息依次进行归一化和二进制处理,得到测试软件的二进制特征信息。

将形式化描述信息归一化在0~1之间。

特征信息分类的过程为,

计算特征信息与样本特征信息的相似度;

确定最大相似度所对应的样本特征信息所属的类别,该类别即为测试软件特征信息所对应的类别。

提取出若干组可能导致软件故障的因素,每组均使用召回率、精确度和准确率进行量化,概率最高的一组即为该特征信息对应的故障因素。

所有特征信息对应的故障因素之和即为该测试软件故障因素。

本发明所达到的有益效果:本发明采用的测试方法操作简单,能够实现对软件问题的准确分类和定位,测试效率高,便于技术人员技术修复软件问题。

附图说明

图1为本发明的流程图。

具体实施方式

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