[发明专利]一种虚拟测试依赖对象的确定方法及装置在审
申请号: | 202011402637.5 | 申请日: | 2020-12-02 |
公开(公告)号: | CN112579440A | 公开(公告)日: | 2021-03-30 |
发明(设计)人: | 张成志;魏莉力;朱恒成;李晶;晋晓峰;盛勤;周翠 | 申请(专利权)人: | 深圳前海微众银行股份有限公司;香港科技大学 |
主分类号: | G06F11/36 | 分类号: | G06F11/36;G06N20/00 |
代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人: | 邹雅莹 |
地址: | 518027 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 虚拟 测试 依赖 对象 确定 方法 装置 | ||
1.一种确定虚拟测试依赖对象的方法,其特征在于,所述方法包括:
采集测试代码在测试运行过程中产生的第一测试信息;
根据所述第一测试信息确定所述测试代码中的第一被测对象的类型、第一被测对象中包括的第一测试依赖对象的类型,以及所述第一测试依赖对象在所述第一被测对象中的第一使用信息;
将所述第一被测对象的类型、所述第一测试依赖对象的类型及所述第一使用信息输入训练后的机器学习模型;
通过所述训练后的机器学习模型,确定所述第一测试依赖对象是否为虚拟测试依赖对象。
2.如权利要求1中所述的方法,其特征在于,所述第一测试依赖对象在所述第一被测对象中的第一使用信息包括以下至少一项:
所述第一测试依赖对象在所述第一被测对象中接口使用情况、所述第一测试依赖对象在所述第一被测对象中的上下文信息、所述第一测试依赖对象在所述第一被测对象中的基本属性、所述第一测试依赖对象在所述第一被测对象中的类引用情况。
3.如权利要求2中所述的方法,其特征在于,所述第一测试依赖对象在所述第一被测对象中接口使用情况通过以下任一方式确定,包括:
从所述第一测试信息中统计所述第一测试依赖对象对预设接口记录中的各接口的直接引用数量;或/和
确定以所述第一测试依赖对象为起点,在所述测试代码的方法调用图中间接调用所述预设接口记录中的各接口的间接引用数量;或/和
确定所述第一测试依赖对象是否实现了所述预设接口记录中的任一接口;或/和
确定所述第一测试依赖对象对synchronized方法的调用数量。
4.如权利要求2中所述的方法,其特征在于,所述第一测试依赖对象在所述第一被测对象中上下文信息通过以下任一方式确定,包括:
确定所述第一被测对象中对所述第一测试依赖对象方法调用的第一数量;
或/和确定在所述第一被测对象中所述第一测试依赖对象的返回值作为分支条件的使用次数;
或/和确定在所述第一被测对象的条件分支中所述第一测试依赖对象方法调用的第二数量;
或/和确定在所述第一被测对象中所述第一测试依赖对象作为异常被捕获的捕获次数;
或/和确定所述第一测试依赖对象的参数与所述第一被测对象的参数存在依赖关系时的方法调用的第三数量。
5.如权利要求1-4中任一所述的方法,其特征在于,根据所述第一测试信息确定所述第一测试代码中的第一被测对象的类型,包括:
根据所述第一测试信息中的测试用例命名规则确定所述第一被测试对象的类型。
6.如权利要求1-4中任一所述的方法,其特征在于,根据所述第一测试信息确定所述测试代码中第一被测对象中包括的第一测试依赖对象的类型,包括:
根据所述第一测试信息中的第一测试依赖对象,通过正则匹配方法确定所述测试代码中第一被测对象中包括的第一测试依赖对象的类型。
7.如权利要求1-4中任一所述的方法,其特征在于,所述机器学习模型是通过如下方式获得的,包括:
采集样本代码在测试运行过程中产生的第二测试信息;
根据所述第二测试信息确定所述样本代码的样本信息,所述样本信息包括第二被测对象的类型、第二被测对象中包括的第二测试依赖对象的类型,所述第二测试依赖对象是否为虚拟测试依赖对象及所述第二测试依赖对象在所述第二被测对象中的第二使用信息;
将所述样本信息输入初始的机器学习模型进行训练,得到所述机器学习模型。
8.如权利要求7中所述的方法,其特征在于,所述第二测试依赖对象是否为虚拟测试依赖对象是通过如下方式确定的:
通过正则匹配方法根据所述第二测试依赖对象的类型,确定所述第二测试依赖对象是否为虚拟测试依赖对象。
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