[发明专利]一种通过数据组合计算自动生成全场景自动化测试案例的方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本发明公开了一种通过数据组合计算自动生成全场景自动化测试案例的方法、装置、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：通过数据清洗去除脏数据或非业务数据，得到业务类基础数据层；按照已有资产划分的数据类及数据细类进行维度数据存储；通过设置笛卡尔关系，完成场景案例模型生成；将生成的案例模型与生成的场景数据进行自动匹配，完成全场景自动化案例生成及全场景测试数据填充。本发明通过配置化的方式，以零技术使用成本，提供用户针对业务字段进行选择，可以是文本字段，接口字段，提供用户在所选业务字段基础上，设置业务规则，即配置字段对应数据类预期测试结果，字段与数据类都来源于底层数据库既有资产，用户仅需可视化线上选择即可。

技术领域

本发明是涉及金融领域测试技术，特别是涉及一种通过数据组合计算自动生成全场景自动化测试案例的方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

随着社会的极速发展，为了能快速响应市场需求、推动业务发展，交付令用户满意且能带来业务价值的产品，需要及时发现和收集软件系统或产品的问题，持续优化改进，同时需要衡量系统或产品带来的业务价值来定位发展方向。

目前技术主要采用通过用户终端向服务器发送测试案例生成请求，服务器通过测试映射关系模型对业务信息节点进行映射处理，得到系统测试拓扑结构再生成请求所对应的测试案例。此方法需要有预先积累或构建的业务拓扑模型及业务关联节点关系，请求用户只局限于已有业务拓扑的相关业务，过程复杂，并且不具备普适性，需要根据业务进行资产累积。

通过获取语义网络数据库，并将每个语句与至少一个案例描述数据形成映射关系，再根据语句和业务术语数据和谓词关系数据确定至少一个数据组合，根据每个数据组合和案例描述数据生成多个测试案例。此方法对案例编写语法要求较高，且需要预先构建庞大的映射库等，过程繁琐，成本较高。

通过检索测试案例集知识库，根据检索结果中的相似测试案例集，推理生成测试案例集。此方法无法精准匹配实际业务，对于生成的案例需要进行人为判断、筛选或补充，不适用与银行业高精准的要求。

通过接收的被测试程序的类名，获取对应的被测试程序的函数，生成测试案例及测试脚本，再通过测试数据解析测试案例。此方法需要介入程序代码，并且针对代码函数级测试，不适用与银行业更多关注基于客户的业务测试维度。

通过将测试数据的配置信息，配置到关系型数据库中获取测试数据，执行Spark任务，生成测试数据，再将生成的测试数据导入生成的Hive表中做进一步使用。此方法适用于百万级别以上的数据量，对于测试人员技术要求较高，且很难和业务建立联系。

基于此，本发明提供的通过数据组合计算自动生成全场景自动化测试案例的方法，通过对测试数据静态建模，归类组合计算自动完成自动化测试案例生成及数据填充，通过人工配置即可实现静态复用数据资产进行有序编排，生成全场景的手工案例或自动化测试案例，并填充每个字段的具体数据取值。

公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

发明内容

鉴于以上问题，有必要提供一种通过数据组合计算自动生成全场景自动化测试案例的方法、装置、存储介质及电子设备，以便实现以机控自动化的方式，在测试分析设计环节，通过人工配置即可实现静态复用数据资产进行有序编排，生成全场景的手工案例或自动化测试案例，并填充每个字段的具体数据取值。

为解决上述技术问题，本发明采用如下的技术方案：

第一方面，本申请实施例提供一种通过数据组合计算自动生成全场景自动化测试案例的方法，包括以下步骤：

各系统库表数据为源数据，通过数据清洗去除脏数据或非业务数据，得到包含有效业务数据的业务类基础数据层；