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接口测试场景集的生成方法

阅读:248发布:2023-05-29

专利汇可以提供接口测试场景集的生成方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 提供 接口 测试场景集的生成方法,包括:步骤S1,根据接口测试需求,确定与该接口测试相应的备选场景全集;步骤S2,根据所述接口测试需求进行场景设计,得到设计场景;步骤S3,基于所述备选场景全集和所述设计场景进行推荐,生成所述测试场景集。根据本发明的接口测试场景集的生成方法,会生成并自动推荐给测试人员最容易被忽略的场景及与测试人员的设计场景相类似的场景,以帮助该测试人员,更全面地设计测试场景。,下面是接口测试场景集的生成方法专利的具体信息内容。

1.一种接口测试场景集的生成方法,其特征在于,包括:
步骤S1,根据接口测试需求,确定与该接口测试相应的备选场景全集;
步骤S2,根据所述接口测试需求进行场景设计,得到设计场景;
步骤S3,基于所述备选场景全集和所述设计场景进行推荐,生成所述测试场景集。
2.根据权利要求1的生成方法,其特征在于,所述步骤S1包括:
基于接口测试需求,从场景步骤数据库中获取与其相对应的所有步骤,生成步骤池;
对所述步骤池中的所述步骤进行排列,生成所述备选场景全集。
3.根据权利要求2所述的生成方法,其特征在于,所述排列为全量排列,以生成全量备选场景全集。
4.根据权利要求3所述的生成方法,其特征在于,将每一个步骤封装成一个对象,所有封装后的步骤集合形成所述步骤池;
对于所述步骤池,通过排列脚本进行全量排列,得到所述全量备选场景全集。
5.根据权利要求4所述的生成方法,其特征在于,所述步骤S3包括:
基于推荐算法,从所述全量备选场景全集中确定与所述设计场景的相似度为预定阈值的场景作为推荐场景,基于所述推荐场景和所述设计场景,生成所述测试场景。
6.根据权利要求5所述的生成方法,其特征在于,所述相似度包括余弦相似度、词向量相似度、或欧式距离相似度的任一种。
7.根据权利要求6所述的生成方法,其特征在于,所述相似度为欧式距离相似度,其中从所述全量备选场景全集中确定与所述设计场景的相似度为预定阈值的场景作为推荐场景包括:
将所述设计场景与所述全量备选场景全集中的所有场景逐一转换为符号序列,此后将各自的符号序列转化为设计向量和备选向量;
分别计算所述设计向量与所述备选向量的欧式距离;
确定所述欧式距离为所述预定阈值内的备选向量为推荐向量;
确定与所述推荐向量相对应的备选场景为所述推荐场景。
8.根据权利要求7所述的生成方法,其特征在于,确定所述欧式距离为所述预定阈值内的备选向量为推荐向量包括:确定所述欧式距离为第一阈值范围内的一个或多个目标向量,以确定与所述设计场景相似度为最高的一个或多个相似推荐场景。
9.根据权利要求7所述的生成方法,其特征在于,确定所述欧式距离为所述预定阈值内的备选向量为推荐向量还包括:确定所述欧式距离超过第二阈值的一个或多个目标向量,以确定与所述设计场景相似度为最低的一个或多个遗漏推荐场景。
10.根据权利要求2所述的生成方法,其特征在于,所述场景步骤数据库保存有接口测试的历史场景数据。
11.根据权利要求10所述的生成方法,其特征在于,所述场景步骤数据库中根据接口测试要求进行分类。

说明书全文

接口测试场景集的生成方法

技术领域

[0001] 本发明涉及接口测试领域,具体涉及一种接口测试场景集的生成方法。

背景技术

[0002] 对于平台接口测试,只有单接口的API测试,是不够的。还要以串联接口的形式,以模拟真实用户行为的接口场景化测试,从中发现更多接口的功能和设计上的问题。
[0003] 测试人员一般采用手工编写设计文档,但是考虑到手工设计场景数量会很有限。
[0004] 而且,通常情况下,测试人员会基于自己对被测业务的理解,来设计测试场景,此方法容易考虑不周全,设计思路狭隘且片面。

发明内容

[0005] 有鉴于此,本发明提供一种接口测试场景集的生成方法,能够生成并自动推荐给测试人员最容易被忽略的场景,以帮助该测试人员,更全面地设计测试场景。
[0006] 为解决上述技术问题,本发明提供接口测试场景集的生成方法,包括如下步骤:
[0007] 步骤S1,根据接口测试需求,确定与该接口测试相应的备选场景全集;
[0008] 步骤S2,根据所述接口测试需求进行场景设计,得到设计场景;
[0009] 步骤S3,基于所述备选场景全集和所述设计场景进行推荐,生成所述测试场景集。
[0010] 进一步地,所述步骤S1包括:
[0011] 基于接口测试需求,从场景步骤数据库中获取与其相对应的所有步骤,生成步骤池;
[0012] 对所述步骤池中的所述步骤进行排列,生成所述备选场景全集。
[0013] 进一步地,所述排列为全量排列,以生成全量备选场景全集。
[0014] 进一步地,将每一个设计的步骤封装成一个对象,所有封装后的步骤集合形成所述步骤池;
[0015] 对于所述步骤池,通过排列脚本进行全量排列,得到所述全量备选场景全集。
[0016] 进一步地,所述步骤S3包括:
[0017] 基于推荐算法,从所述全量备选场景全集中确定与所述设计场景的相似度为预定阈值的场景作为推荐场景,基于所述推荐场景和所述设计场景,生成所述测试场景。
[0018] 进一步地,所述相似度包括余弦相似度、词向量相似度、或欧式距离相似度的任一种。
[0019] 进一步地,所述相似度为欧式距离相似度,其中从所述全量备选场景全集中确定与所述设计场景的相似度为预定阈值的场景作为推荐场景包括:
[0020] 将所述设计场景与所述全量备选场景全集中的所有场景逐一转换为符号序列,此后将各自的符号序列转化为设计向量和备选向量;
[0021] 分别计算所述设计向量与所述备选向量的欧式距离;
[0022] 确定所述欧式距离为所述预定阈值内的备选向量为推荐向量;
[0023] 确定与所述推荐向量相对应的备选场景为所述推荐场景。
[0024] 进一步地,确定所述欧式距离为所述预定阈值内的备选向量为推荐向量包括:确定所述欧式距离为第一阈值范围内的一个或多个目标向量,以确定与所述设计场景相似度为最高的一个或多个相似推荐场景。
[0025] 进一步地,确定所述欧式距离为所述预定阈值内的备选向量为推荐向量还包括:确定所述欧式距离超过第二阈值的一个或多个目标向量,以确定与所述设计场景相似度为最低的一个或多个遗漏推荐场景。
[0026] 进一步地,所述场景数据库保存有接口测试的历史场景数据。
[0027] 进一步地,所述场景数据库中根据接口测试要求进行分类。
[0028] 本发明的上述技术方案至少具有如下有益效果之一:
[0029] 根据本发明的接口测试场景集的生成方法,采用全量排列,弥补手工编写及排列的不足,从而更好地覆盖到所有有价值的场景,避免遗漏。
[0030] 进一步地,基于推荐算法,会生成并自动推荐给测试人员最容易被忽略的场景及与测试人员的设计场景相类似的场景,以帮助该测试人员,更全面地设计测试场景。附图说明
[0031] 图1为根据本发明实施例的接口测试场景集的生成方法的流程图

具体实施方式

[0032] 下面将结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
[0033] 首先,结合图1说明根据本发明实施例的接口测试场景集的生成方法。
[0034] 如图1所示,本发明实施例的接口测试场景集的生成方法,包括:
[0035] 步骤S1,根据接口测试需求,确定与该接口测试相应的备选场景全集。
[0036] 也就是说,测试人员根据接口测试需求,调取测试需求的步骤进行罗列和排序,从而得到与该接口测试相应的备选场景全集。
[0037] 根据本发明一些实施例,包括如下步骤:
[0038] 步骤S11,基于接口测试需求,从场景步骤数据库中获取与其相对应的所有步骤,生成步骤池。
[0039] 其中,场景步骤数据库为所测试的系统/平台可处理的所有步骤的集合(输入、输出等),可以保存有接口测试的历史场景数据。
[0040] 进一步地,场景步骤数据库中根据接口测试要求进行分类,例如在停车场的收费中的场景步骤数据库。由此,可以实现针对性测试。
[0041] 首先,根据接口测试需求,从场景步骤数据数据库中获取与其相对应的所有步骤,生成步骤池。可选地,测试人员剔除一些固定顺序流程的步骤,如测试场景中的测试准备步骤或测试结束步骤等,将随着场景可能变动的步骤进行罗列,生成步骤池。由此,可以减少计算机的计算量,且可以得到更有效的信息。
[0042] S12,对步骤池中的步骤进行排列,生成备选场景全集。
[0043] 接着,对步骤池中的步骤进行排列,组合成备选场景全集。
[0044] 进一步地,排列为全量排列,生成全量备选场景全集。由此,可以弥补手工编写及排列的不足,从而更好地覆盖到所有有价值的场景,可以避免遗漏,从而得到更全面的备选场景全集。
[0045] 以上,可以对步骤文本进行直接排列,也可以将文本转化为对象,将对象进行排列。
[0046] 根据本发明一些实施例,使用对象进行全量排列,包括:
[0047] 1)将每一个步骤封装成一个对象,所有封装后的步骤集合形成所述步骤池;
[0048] 2)对于所述步骤池,通过排列脚本进行全量排列,得到全量备选场景全集。
[0049] 由此,使用对象进行排列比较方便,而且方便后续与其他对象进行比较。
[0050] 进一步地,在进行全量排列中,记录对象遍历接口的次数,并设计接口允许访问次数及接口报警访问次数。
[0051] 其中,当对象遍历相应的接口的次数达到接口允许访问次数,则不允许生成相应的备选场景。
[0052] 当对象遍历相应的接口的次数达到接口报警访问次数,则进行错误报警,说明可能是个死循环,通知相关人员进行处理。
[0053] 步骤S2,根据接口测试需求进行场景设计,得到设计场景。
[0054] 通常,测试设计人员基于自己对被测业务的理解,来设计测试场景,得到设计场景。但是,此设计场景容易出现考虑不周全,设计思路狭隘且片面等问题。
[0055] 步骤S3,基于所述备选场景全集和所述设计场景进行推荐,生成所述测试场景集。
[0056] 也就是说,从备选场景全集中进行筛选,形成推荐场景,所谓推荐场景可以包括:一个或多个测试人员最容易遗漏的场景或与测试人员的设计场景相类似的场景等。
[0057] 根据本发明一些实施例,包括:
[0058] 步骤S31,基于推荐算法,从所述全量备选场景全集中确定与所述设计场景的相似度为预定阈值的场景作为推荐场景,
[0059] 其中,相似度可以包括:余弦相似度(基于余弦相似度的推荐算法)、词向量相似度(embedding获取词向量后计算相似度的推荐算法)、或欧式距离相似度(计算欧式距离的推荐算法)的任一种。当然,本发明不限于此,任何能够计算的相似度,均可以理解为在本发明范围内。
[0060] 优选地,相似度为欧式距离相似度,其中从所述全量备选场景全集中确定与所述设计场景的相似度为预定阈值的场景作为推荐场景包括:
[0061] 1)将设计场景与全量备选场景全集中的所有场景逐一转换为符号序列,此后将各自的符号序列转化为设计向量和备选向量。
[0062] 可选地,先将设计场景文本和备选场景全集中的所有场景通过脚本转化为对象,再将设计场景与全量备选场景全集中的所有场景逐一转换为符号序列,此后将各自的符号序列转化为设计向量和备选向量。
[0063] 2)分别计算设计向量与备选向量的欧式距离。
[0064] 3)确定欧式距离为所述预定阈值内的备选向量为推荐向量。
[0065] 4)确定与推荐向量相对应的备选场景为推荐场景。
[0066] 由此,可以更准确的计算出设计场景与备选场景的相似度,便于后续形成推荐场景。
[0067] 其中,确定欧式距离为预定阈值内目标向量为推荐向量,包括:
[0068] 1)确定所述欧式距离为第一阈值之内的一个或多个备选向量,以确定与所述设计场景相似度为最高的一个或多个相似推荐场景。
[0069] 2)确定所述欧式距离超过第二阈值的一个或多个备选向量,以确定与所述设计场景相似度为最低的一个或多个遗漏推荐场景。
[0070] 可选地,将备选场景全集可以分类为:上述欧式距离小于第一阈值为相似度最高的相似推荐场景,第一阈值与第二阈值之间为相似度一般的一般推荐场景,大于第二阈值为相似度最小的遗漏推荐场景,并从备选场景全集的各个分类中选取一定比例,形成推荐场景。
[0071] 可选地,将欧式距离进行图形分析,一般生成的图形为正态分布图,然后基于正态分布的图形确定备选场景全集的分类,并从备选场景全集的各个分类中选取一定比例,形成推荐场景。
[0072] 需要注意的是,以上只是一些可选的示例,任何通过比较相似度,得到对测试人员有帮助的场景,都应被理解为在本发明范围内。
[0073] 步骤S32,基于设计场景步骤集和推荐场景,生成测试场景集。
[0074] 也就是说,将设计场景和推荐场景推送给测试人员,测试人员组合成测试场景集。由此,可以帮助该测试人员,更全面地设计测试场景。
[0075] 以上所述是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明所述原理的前提下,还可以作出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
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