[发明专利]一种基于机器学习的自动化测试方法及终端

说明书

本发明提供一种基于机器学习的自动化测试方法及终端，使用机器学习框架训练完成的模型检测待测试产品的当前界面，确定出当前界面的所有可交互控件，并将所述当前界面的所有可交互控件圈选出来；接收通过语音描述的针对一可交互控件的测试用例，将所述语音转化为文字，并按照预设格式将所述文字转换为数据记录；根据所述数据记录实时调用所述可交互控件对应的操作代码对所述可交互控件进行测试，不用编写测试代码，能够通过语音描述操作过程，生成对应的数据记录，实时对可交互控件进行测试，极大地节省了编写界面测试自动化脚本的时间，提高了测试效率。

技术领域

本发明涉及软件测试领域，尤其涉及一种基于机器学习的自动化测试方法及终端。

背景技术

自动化测试技术目前已广泛应用于软件开发中，其可以极大地提高测试的效率，降低人为因素的影响，缩短软件开发周期。其中，尤以使用图像匹配技术的界面自动化测试技术得到越来越多的关注。它的测试过程为：测试工程师编写自动化测试用例，接着对产品界面的可操作控件进行截图，然后编写对应的测试代码，启动。

但是，现有的使用图像匹配技术的界面自动化测试方法存在如下不足：需要针对截图的可操作控件编写对应的测试代码，并且当产品研发迭代频繁，界面变化比较大时，需要测试工程师重新修改测试用例，并针对产品界面变化部分的可操作控件进行重新截图，修改测试代码，操作繁琐，消耗时间，测试效率不高。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种测试效率高的基于机器学习的自动化测试方法及终端。

为了解决上述技术问题，本发明采用的一种技术方案为：

一种基于机器学习的自动化测试方法，包括步骤：

S1、使用机器学习框架训练完成的模型检测待测试产品的当前界面，确定出当前界面的所有可交互控件，并将所述当前界面的所有可交互控件圈选出来；

S2、接收通过语音描述的针对一可交互控件的测试用例，将所述语音转化为文字，并按照预设格式将所述文字转换为数据记录；

S3、根据所述数据记录实时调用所述可交互控件对应的操作代码对所述可交互控件进行测试。

为了解决上述技术问题，本发明采用的另一种技术方案为：

一种基于机器学习的自动化测试终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

S1、使用机器学习框架训练完成的模型检测待测试产品的当前界面，确定出当前界面的所有可交互控件，并将所述当前界面的所有可交互控件圈选出来；

S2、接收通过语音描述的针对一可交互控件的测试用例，将所述语音转化为文字，并按照预设格式将所述文字转换为数据记录；

S3、根据所述数据记录实时调用所述可交互控件对应的操作代码对所述可交互控件进行测试。

本发明的有益效果在于：通过模型检测出待测试产品当前界面的可交互控件，并将可交互控件进行圈选，将圈选的可交互控件通过语音识别生成测试用例，不用编写测试代码，能够通过语音描述操作过程，生成对应的数据记录，实时对可交互控件进行测试，极大地节省了编写界面测试自动化脚本的时间，提高了测试效率。

附图说明

图1为本发明实施例的一种基于机器学习的自动化测试方法的流程图；

图2为本发明实施例的一种基于机器学习的自动化测试终端的结构示意图；

图3为本发明实施例的待测试产品的一个界面的示意图；

图4为本发明实施例的待测试产品的一个界面中的可交互控件被框选后的示意图；