[发明专利]一种基于分层测试模型选取回归测试用例的方法、装置在审
申请号: | 202111265638.4 | 申请日: | 2021-10-28 |
公开(公告)号: | CN114138628A | 公开(公告)日: | 2022-03-04 |
发明(设计)人: | 苏冉 | 申请(专利权)人: | 济南浪潮数据技术有限公司 |
主分类号: | G06F11/36 | 分类号: | G06F11/36 |
代理公司: | 济南舜源专利事务所有限公司 37205 | 代理人: | 赵佳民 |
地址: | 250000 山东省济南市中国(山东)自由贸易*** | 国省代码: | 山东;37 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 分层 测试 模型 选取 回归 方法 装置 | ||
1.一种基于分层测试模型选取回归测试用例的方法,其特征在于,包括如下步骤:
建立UI/API用例与需求测试点之间的关联,录入管理数据库;
获取管理数据库录入的数据同步更新到界面数据库并展示对应关联;
获取提交的改动代码的接口调用与函数级对应关系过滤出关联用例;
自动触发API层自动回归验证及UI自动回归验证并输出回归测试结果。
2.根据权利要求1所述的基于分层测试模型选取回归测试用例的方法,其特征在于,获取管理数据库录入的数据同步更新到界面数据库并展示对应关联的步骤包括:
从用例管理系统的管理数据库表中读取已经建立好的对应关联并记录到导入数据库;
获取导入数据库中记录的对应关联并以树状层级展示需求测试点与测试用例关联的对应关系。
3.根据权利要求2所述的基于分层测试模型选取回归测试用例的方法,其特征在于,获取提交的改动代码的接口调用与函数级对应关系过滤出关联用例的步骤包括:
对提交的改动代码进行代码覆盖检测;
根据代码覆盖检测结果识别并记录改动代码所在位置、函数、API、需求测试点的对应关系;
自动选取对应API自动化测试用例;
根据API识别出的需求测试点获取UI测试用例。
4.根据权利要求3所述的基于分层测试模型选取回归测试用例的方法,其特征在于,自动触发API层自动回归验证及UI自动回归验证的步骤包括:
根据选取的测试用例自动触发API层自动回归验证及UI自动回归验证。
5.根据权利要求4所述的基于分层测试模型选取回归测试用例的方法,其特征在于,该方法还包括:
根据代码覆盖检测结果判断单一函数是否被设定阈值个数的需求测试点关联;
若是,判断代码覆盖率密集程度达到设定次数后选定该单一函数为高风险模块;
根据已建立的关联关系给出高风险模块复杂逻辑组合回归风险建议。
6.根据权利要求5所述的基于分层测试模型选取回归测试用例的方法,其特征在于,该方法还包括:
将测试结果及回归风险建议输出展示并导出形成报表。
7.根据权利要求6所述的基于分层测试模型选取回归测试用例的方法,其特征在于,该方法还包括:
对测试结果进行分析;
根据分析结果完善UI/API用例与需求测试点之间的关联并录入管理数据库。
8.一种基于分层测试模型选取回归测试用例的装置,其特征在于,包括关联关系建立模块、关系管理模块、代码用例过滤模块、触发测试模块;
关联关系建立模块,用于建立UI/API用例与需求测试点之间的关联,录入管理数据库;
关系管理模块,用于获取管理数据库录入的数据同步更新到界面数据库并展示对应关联;
代码用例过滤模块,用于获取提交的改动代码的接口调用与函数级对应关系过滤出关联用例;
触发测试模块,用于自动触发API层自动回归验证及UI自动回归验证并输出测试结果。
9.根据权利要求8所述的基于分层测试模型选取回归测试用例的装置,其特征在于,关系管理模块包括关联关系读取模块和关联关系展示模块;
关联关系读取模块,用于从用例管理系统的管理数据库表中读取已经建立好的对应关联并记录到导入数据库;
关联关系展示模块,用于获取导入数据库中记录的对应关联并以树状层级展示需求测试点与测试用例关联的对应关系。
10.根据权利要求9所述的基于分层测试模型选取回归测试用例的装置,其特征在于,代码用例过滤模块包括覆盖检测单元、识别记录单元、接口用例选取单元和UI用例获取单元;
覆盖检测单元,用于对提交的改动代码进行代码覆盖检测;
识别记录单元,用于根据代码覆盖检测结果识别并记录改动代码所在位置、函数、API、需求测试点的对应关系;
接口用例选取单元,用于自动选取对应API自动化测试用例;
UI用例获取单元,用于根据API识别出的需求测试点获取UI测试用例。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于济南浪潮数据技术有限公司,未经济南浪潮数据技术有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202111265638.4/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。