[发明专利]软件自动化测试方法和装置及电子设备在审
申请号: | 201911351430.7 | 申请日: | 2019-12-24 |
公开(公告)号: | CN111143213A | 公开(公告)日: | 2020-05-12 |
发明(设计)人: | 李谊辉;张恒柱;王晓春;仲楠楠 | 申请(专利权)人: | 北京数衍科技有限公司 |
主分类号: | G06F11/36 | 分类号: | G06F11/36;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 田云 |
地址: | 100000 北京市朝*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 软件 自动化 测试 方法 装置 电子设备 | ||
1.一种软件自动化测试方法,其特征在于,应用于服务器,所述方法包括:
当监测到用户输入的开启指令信息时,根据所述开启指令信息打开被测软件的登录页面;
获取所述被测软件的登录页面信息,以及所述登录页面信息中包括的携带有图片验证码的图片信息;
将所述图片信息发送至预先训练好的OCR图片解析网络,以使所述OCR图片解析网络对所述图片信息进行解析,并输出所述图片验证码对应的验证码信息;
接收所述OCR图片解析网络返回的所述验证码信息;
将所述登录页面信息和所述验证码信息发送至所述被测软件,以对所述被测软件进行测试。
2.根据权利要求1所述的软件自动化测试方法,其特征在于,所述OCR图片解析网络为卷积神经网络,所述方法还包括:
获取验证码图片库中预先存储的样本图像,将所述样本图像输入至所述卷积神经网络,对所述卷积神经网络进行训练,以生成所述OCR图片解析网络。
3.根据权利要求1所述的软件自动化测试方法,其特征在于,所述根据所述开启指令信息打开被测软件的登录页面之后,所述方法还包括:
将所述被测软件的登录页面进行显示。
4.根据权利要求3所述的软件自动化测试方法,其特征在于,所述被测软件的登录页面为WEB页面,或者,APP页面;所述获取所述登录页面信息中包括的携带有图片验证码的图片信息的步骤包括:
抓取所述WEB页面,或者,所述APP页面中携带有图片验证码的图片信息;
将所述图片信息转换成所述OCR图片解析网络对应的格式。
5.根据权利要求1所述的软件自动化测试方法,其特征在于,所述将所述登录页面信息和所述验证码信息发送至所述被测软件,以对所述被测软件进行测试的步骤包括:
将所述登录页面信息和所述验证码信息发送至所述被测软件;
如果所述被测软件返回验证通过的信息,则确定所述被测软件测试成功;
如果所述被测软件返回验证未通过的信息,则确定所述被测软件测试不成功。
6.一种软件自动化测试装置,其特征在于,应用于服务器,所述装置包括:
开启模块,用于当监测到用户输入的开启指令信息时,根据所述开启指令信息打开被测软件的登录页面;
获取模块,用于获取所述被测软件的登录页面信息,以及所述登录页面信息中包括的携带有图片验证码的图片信息;
解析模块,用于将所述图片信息发送至预先训练好的OCR图片解析网络,以使所述OCR图片解析网络对所述图片信息进行解析,并输出所述图片验证码对应的验证码信息;
接收模块,用于接收所述OCR图片解析网络返回的所述验证码信息;
测试模块,用于将所述登录页面信息和所述验证码信息发送至所述被测软件,以对所述被测软件进行测试。
7.根据权利要求6所述的软件自动化测试装置,其特征在于,所述OCR图片解析网络为卷积神经网络,所述装置还包括:
获取验证码图片库中预先存储的样本图像,将所述样本图像输入至所述卷积神经网络,对所述卷积神经网络进行训练,以生成所述OCR图片解析网络。
8.根据权利要求6所述的软件自动化测试装置,其特征在于,所述测试模块还包括:
将所述登录页面信息和所述验证码信息发送至所述被测软件;
如果所述被测软件返回验证通过的信息,则确定所述被测软件测试成功;
如果所述被测软件返回验证未通过的信息,则确定所述被测软件测试不成功。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器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,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1-5任一项所述的软件自动化测试方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器运行时执行上述权利要求1-5任一项所述的软件自动化测试方法的步骤。
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