[发明专利]一种基于决策树的测试用例排序方法和装置

说明书

本公开提供一种基于决策树的测试用例排序方法，解决执行测试用例时的顺序不合理的问题，根据以往的测试用例，预测新测试用例存在bug的可能性高低，并对bug率可能性更高的用例先行测试，更合理科学的执行测试，可大大提高测试的效率，在开发者和开发风格相对稳定的时候，可通过对之前大量的测试用例及bug情况通过决策树的方式进行训练，对新提交的测试用例可以精准预测，按严重度进行排序，快速的发现bug，间接提高开发修复的效率。

技术领域

本公开涉及自动化测试领域，更具体地，涉及一种基于决策树的测试用例排序方法和装置。

背景技术

为了应对需求的快速变化，软件产品更新迭代，由此给测试人员带来的是繁多的测试任务，而测试时间常常是有限而紧迫的，但又必须保证产品的逻辑不能出现大的过错，所以设计的大量测试用例，需要分优先级，对于重要且更容易出错的用例先行测试，以更快地找到更多的bug并修复。 决策树是一种能帮助决策者进行序列决策分析的有效工具，它是一种学习预测模型，代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系，该模型能够对新出现的对象给出正确的分类。目前执行测试用例的顺序一般是按页面分功能模块逐个进行，或者是测试经理根据经验去判断哪些功能更重要而让测试人员先测，其他不那么重要的功能后测。按页面逐个模块测试的方法在测试时可能一目了然，但可能会把大部分时间花在不那么重要的地方，重要的部分在最后而匆促测试，如果以测试经理按经验判断，则人为主观的影响比较大，准确性不高。

发明内容

本公开的目的是解决现有技术的不足，解决执行测试用例时的顺序不合理的问题，根据以往的测试用例，预测新测试用例存在bug的可能性高低，并对bug率可能性更高的用例先行测试，更合理科学的执行测试。

为了实现上述目的，根据本公开的一方面，提供一种基于决策树的测试用例排序方法，包括步骤：

步骤1，编写测试用例并标记测试用例的特征属性；

步骤2，执行测试用例，记录每条测试用例输出结果的bug数量及bug严重性；

步骤3，利用决策树模型对测试用例的特征属性和bug数量进行训练和预测,获得决策树模型A；

步骤4，提取步骤3预测的bug数量大于0的测试用例及其bug严重性，使用决策树模型对bug严重性进行训练和预测获得决策树模型B；

步骤5，对于新的测试用例，以决策树模型A预测是否会有bug，如果有bug则以决策树模型B预测bug严重级别；

步骤6，根据预测结果按bug严重级别的高低顺序进行排序。

进一步的，在步骤1中，所述测试用例的特征属性至少包括类型、功能模块、所需时间任意一种，其中，所述类型至少包括UI、功能、接口。

进一步的，在步骤2中，所述bug严重性的级别根据bug的数量进行判断，1~2个为低级、3~4个为中级、5~8个为高级、大于等于9个为特高级，若用例对应的bug数量为0,则它的bug严重性的级别值设为空。

进一步的，在步骤3中，训练获得决策树模型A的方法为：将bug数量与测试用例的特征属性按2比1的比例分为训练集和测试集，以训练集和测试集训练决策树模型获得决策树模型A。

进一步的，在步骤4中，训练获得决策树模型B的方法为：取bug数量不为0的测试用例及其bug严重性与测试用例的特征属性按2比1的比例分为训练集和测试集, 以训练集和测试集训练决策树模型获得决策树模型B。

本发明还提供了一种基于决策树的测试用例排序装置，其特征在于，所述装置包括：

特征标记单元，编写测试用例并标记测试用例的特征属性；

计数单元，执行测试用例，记录每条测试用例输出结果的bug数量及bug严重性；