[发明专利]应用程序的性能测试方法、设备及存储介质

权利要求书

1.一种应用程序的性能测试方法，其特征在于，包括：

在接收到测试指令的情况下，运行待测应用程序执行所述测试指令对应的测试操作，同时对所述测试操作的执行过程进行录屏，得到录屏数据；

从所述录屏数据中确定执行所述测试操作对应的首帧图像和末帧图像；

根据所述首帧图像、末帧图像和录屏数据，确定执行所述测试操作所需的时长，并根据所述时长输出性能测试结果。

2.如权利要求1所述的应用程序的性能测试方法，其特征在于，所述测试操作包括所述待测应用程序的启动、退出、页面间切换、前后台切换和控件响应中的至少一种。

3.如权利要求1所述的应用程序的性能测试方法，其特征在于，所述从所述录屏数据中确定执行所述测试操作对应的首帧图像和末帧图像，包括：

获取所述测试操作对应的标准首帧图像和标准末帧图像；

从所述录屏数据中筛选出与所述标准首帧图像相匹配的图像帧，得到执行所述测试操作对应的首帧图像；

从所述录屏数据中筛选出与所述标准末帧图像相匹配的图像帧，得到执行所述测试操作对应的末帧图像。

4.如权利要求3所述的应用程序的性能测试方法，其特征在于，所述从所述录屏数据中筛选出与所述标准首帧图像相匹配的图像帧，得到执行所述测试操作对应的首帧图像，包括：

计算所述标准首帧图像与所述录屏数据中的每帧图像的相似度；

将所述相似度大于或等于预设相似度对应的图像帧确定为执行所述测试操作对应的首帧图像。

5.如权利要求3所述的应用程序的性能测试方法，其特征在于，所述从所述录屏数据中筛选出与所述标准首帧图像相匹配的图像帧，得到执行所述测试操作对应的首帧图像，包括：

将所述录屏数据和所述标准首帧图像输入至预设图像匹配模型中处理，得到执行所述测试操作对应的首帧图像，所述预设图像匹配模型为预先训练好的神经网络模型。

6.如权利要求1所述的应用程序的性能测试方法，其特征在于，所述根据所述首帧图像、末帧图像和录屏数据，确定执行所述测试操作所需的时长，包括：

从所述录屏数据中获取所述首帧图像的时间戳，得到第一时间戳，并从所述录屏数据中获取所述末帧图像的时间戳，得到第二时间戳；

将所述第二时间戳减去所述第一时间戳，得到执行所述测试操作所需的时长。

7.如权利要求1所述的应用程序的性能测试方法，其特征在于，所述根据所述时长输出性能测试结果，包括：

确定所述时长是否大于或等于预设时长；

在所述时长大于或等于预设时长的情况下，确定所述性能测试结果为未通过测试；

在所述时长小于预设时长的情况下，确定所述性能测试结果为已通过测试。

8.如权利要求7所述的应用程序的性能测试方法，其特征在于，所述在所述时长大于或等于预设时长的情况下，确定所述性能测试结果为未通过测试之后，还包括：

获取执行所述测试操作的执行日志，并根据所述执行日志，确定执行所述测试操作的各线程和各所述线程的耗时；

根据各所述线程的耗时，确定发生故障的线程。

9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至8中任一项所述的应用程序的性能测试方法的步骤。

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，其中所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至8中任一项所述的应用程序的性能测试方法的步骤。