[发明专利]冒烟测试方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种冒烟测试方法，其特征在于，包括：

接收待测试补丁程序；

利用预设机器学习模型选择确定所述待测试补丁程序对应的目标测试用例；

根据所述待测试补丁程序生成全量测试程序；

利用所述全量测试程序执行所述目标测试用例，获得测试结果。

2.根据权利要求1所述的冒烟测试方法，其特征在于，所述利用预设机器学习模型选择确定所述待测试补丁程序对应的目标测试用例，包括：

利用所述预设机器学习模型在测试用例池中筛选得到所述待测试补丁程序对应的所述目标测试用例。

3.根据权利要求2所述的冒烟测试方法，其特征在于，所述利用所述预设机器学习模型在测试用例池中筛选得到所述待测试补丁程序对应的所述目标测试用例，包括：

基于所述预设机器学习模型，在所述测试用例池中筛选得到所述待测试补丁程序覆盖的各历史补丁程序；

在预设映射关系中查询得到各所述历史补丁程序对应的历史测试用例；所述预设映射关系为所述历史补丁程序与所述历史测试用例之间的映射关系；

将各所述历史测试用例作为所述目标测试用例。

4.根据权利要求3所述的冒烟测试方法，其特征在于，所述将各所述历史测试用例作为所述目标测试用例，包括：

判断所述历史测试用例在被所述历史补丁程序对应的历史全量测试程序执行时是否发生过BUG；

若是，则将所述历史测试用例作为所述目标测试用例。

5.根据权利要求2所述的冒烟测试方法，其特征在于，还包括：

当接收到新的测试用例时，将所述新的测试用例添加至所述测试用例池，以实现所述测试用例池的更新。

6.根据权利要求1所述的冒烟测试方法，其特征在于，所述预设机器学习模型的构建过程包括：

统计历史全量测试程序的测试信息；

将所述测试信息作为样本数据进行模型训练，获得所述预设机器学习模型。

7.根据权利要求6所述的冒烟测试方法，其特征在于，还包括：

统计预设数量各所述待测试补丁程序的测试结果；

利用各所述测试结果对所述预设机器学习模型进行优化，获得优化后机器学习模型。

8.一种冒烟测试装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收待测试补丁程序；

选择模块，用于利用预设机器学习模型选择确定所述待测试补丁程序对应的目标测试用例；

生成模块，用于根据所述待测试补丁程序生成全量测试程序；

执行模块，用于利用所述全量测试程序执行所述目标测试用例，获得测试结果。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的冒烟测试方法的步骤。

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执行时实现如权利要求1至7任一项所述的冒烟测试方法的步骤。