CN104133771B - 一种测试方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种测试方法及装置，涉及计算和测试技术领域，用以解决现有技术中的测试方法容易以偏概全、测试不全面的问题。所述方法包括：在样本数据中确定各被测功能所对应的数据集合，所述样本数据来自实际运行的应用***；分别从各所述数据集合中抽取预设数量的样本数据以形成测试数据集，从各所述数据集合中抽取的样本数据的数量之比等于各所述数据集合的元素数量之比；根据所述测试数据集生成测试用例以完成测试。
Description
技术领域
本发明涉及计算和测试技术领域，特别是涉及一种测试方法及装置。
背景技术
新开发的各种应用程序和***，一般都需要经过反复测试以验证其可靠性。在现有测试方案中，测试人员一般都需要编制一组测试数据用于生成测试用例，以便测试被测***是否满足某个特定需求。然而由于测试数据由测试人员编制，其与实际运行的数据存在差异，而且存在一定程度的以偏概全的情况，测试结果往往不能全面暴露问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种测试方法及装置，用以解决现有技术中的测试方法容易以偏概全、测试不全面的问题。
一方面，本发明提供一种测试方法，包括：在样本数据中确定各被测功能所对应的数据集合，所述样本数据来自实际运行的应用***；分别从各所述数据集合中抽取预设数量的样本数据以形成测试数据集，从各所述数据集合中抽取的样本数据的数量之比等于各所述数据集合的元素数量之比；根据所述测试数据集生成测试用例(Test Case)以完成测试。
可选的，所述在样本数据中确定各被测功能所对应的数据集合包括：根据所述样本数据的数据类型确定所述样本数据对应的被测功能，所述被测功能对应的数据集合为所述被测功能对应的所有样本数据形成的集合。
可选的，所述分别从各所述数据集合中抽取预设数量的样本数据以形成测试数据集包括：分别从各所述数据集合中随机抽取预设数量的样本数据以形成测试数据集。
可选的，所述根据所述测试数据集生成测试用例以完成测试包括：根据所述测试数据集生成测试用例；对所述测试用例进行调整。
进一步的，所述在样本数据中确定各被测功能所对应的数据集合之前，所述方法还包括：采集预设时间内，运行着的应用***中的所有特征数据以形成样本数据。
另一方面，本发明还提供一种测试装置，包括：确定单元，用于在样本数据中确定各被测功能所对应的数据集合，所述样本数据来自实际运行的应用***；抽取单元，用于分别从各所述数据集合中抽取预设数量的样本数据以形成测试数据集，从各所述数据集合中抽取的样本数据的数量之比等于各所述数据集合的元素数量之比；生成单元，用于根据所述测试数据集生成测试用例以完成测试。
可选的，所述确定单元具体用于：根据所述样本数据的数据类型确定所述样本数据对应的被测功能，所述被测功能对应的数据集合为所述被测功能对应的所有样本数据形成的集合。
可选的，所述抽取单元具体用于：分别从各所述数据集合中随机抽取预设数量的样本数据以形成测试数据集。
可选的，所述生成单元包括：生成模块，用于根据所述测试数据集生成测试用例；调整模块，用于对所述测试用例进行调整。
进一步的，所述装置还包括：采集单元，用于采集预设时间内，运行着的应用***中的所有特征数据以形成样本数据。
本发明实施例提供的测试方法及装置中，构成测试数据集的样本数据是源自实际运行的应用***的，这样，形成的测试用例更贴近实际运行环境，从而使测试更加准确，并且由于从各所述数据集合中抽取的样本数据的数量之比等于各所述数据集合的元素数量之比，还能够保证测试用例可以覆盖所有被测功能，从而对被测***进行准确全面的测试。
附图说明
图1是本发明实施例提供的测试方法的一种流程图；
图2是本发明优选实施例中测试所需设备的一种连接关系示意图；
图3是图2所示的设备执行测试方法的一种详细流程图；
图4是本发明实施例提供的测试装置的一种结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明进行详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不限定本发明。
如图1所示，本发明的实施例提供一种测试方法，包括：
S11，在样本数据中确定各被测功能所对应的数据集合，所述样本数据来自实际运行的应用***；
S12，分别从各所述数据集合中抽取预设数量的样本数据以形成测试数据集，从各所述数据集合中抽取的样本数据的数量之比等于各所述数据集合的元素数量之比；
S13，根据所述测试数据集生成测试用例以完成测试。
本发明实施例提供的测试方法中，构成测试数据集的样本数据是源自实际运行的应用***的，这样，形成的测试用例更贴近实际运行环境，从而使测试更加准确，并且由于从各所述数据集合中抽取的样本数据的数量之比等于各所述数据集合的元素数量之比，还能够保证测试用例可以覆盖所有被测功能，从而对被测***进行准确全面的测试。
需要说明的是，本发明的实施例中，被测功能是指被测***中会应用到的各种功能。其中，被测***可以是在原有的应用***的基础上进行改进或升级后的***。由于进行了新的改进或升级，需要对新***的稳定性、与原***的兼容性等进行测试和验证，因此也就涉及到对其各种功能的测试。
可以理解的，为了更充分地验证被测***的各种功能，测试数据应该更贴近于被测***的实际运行时需要的数据。鉴于被测***与应用***之间存在着结构和功能上的联系，在应用***中运行的数据大多也符合被测***的运行状况，这样，用于对被测***进行测试的样本数据可以来自实际运行的应用***，也就是可以从实际运行的应用***中采集特征数据来形成被测***的样本数据。例如，在本发明的一个实施例中，在步骤S11之前，还可包括：采集预设时间内，如1天内，运行着的应用***中的所有特征数据以形成样本数据。由于这段时间内的所有特征数据都被毫无遗漏地采集到，因此能够较全面地涵盖各种被测功能。由于被测***通常包含多种功能，不同的运行时间段可能有不同的功能在活跃，因此，预设时间的选取可以与需要测试的功能相联系，通常在被测功能被频繁调用的时间段内采集相应的特征数据。
具体而言，在步骤S11中，可以根据多种方法在样本数据中确定各被测功能所对应的数据集合。可选的，可以通过分析样本数据获知各个样本数据的数据类型，然后根据样本数据的数据类型确定各个样本数据对应的被测功能，那么被测功能对应的数据集合即为该被测功能对应的所有样本数据所形成的集合。例如，如果分析得出样本数据中的一部分的数据类型为地理坐标类型，则可以确定该样本数据对应的被测功能为定位功能，那么定位功能这一被测功能所对应的数据集合即为定位功能对应的所有样本数据所形成的集合。或者，如果分析得出样本数据中的一部分的数据类型为金额类型，则可以确定该样本数据对应的被测功能为交易相关的功能，那么这一被测功能所对应的数据集合即为交易相关功能对应的所有样本数据所形成的集合。
通过分析确定了各个被测功能所对应的数据集合后，也就明确了各个数据集合中元素之间的比例，那么在步骤S12中，就可以按照这样的比例从各个数据集合中抽取预设数量的数据样本来形成测试数据集了。可选的，对于每一个数据集合，可以通过现有的各种方法从中抽取数据样本，例如均匀抽取或按照预设时间段抽取等，本发明的实施例对此不做限定。为了所选择的数据样本的分散性更好，优选的，可以分别从各所述数据集合中随机抽取预设数量的样本数据以形成测试数据集。
举例而言，如图2所示，在本发明的一个实施例中，采集***(例如设置在服务代理层)对在实际应用的***上实际运行的数据进行采集生成样本数据。分析***对与被测***相关的功能的调用频率进行分析，如分析出采集时段内或者某一特定时段内的这些功能的调用频率，并得到这些功能的调用比例，在对应于与被测***相关的功能的样本数据中依据调用比例随机抽取一定数量的样本，生成测试数据集。具体测试过程可如图3所示。本实施例中，采集***在时间段H内采集实际运行在应用***上的特征数据，共生成N条样本数据。分析***分析出时间段H内采集到的特征数据所对应的功能包括为a、b、c、d、e、f、g，其中a、b、c、d、e与被测***相关,f、g与被测***无关。在与被测***相关的特征数据中，对应于a功能的特征数据占时间段H内所采集的特征数据的40％，对应于b功能的特征数据占时间段H内所采集的特征数据的20％，对应于c功能的特征数据占时间段H内所采集的特征数据的15％，对应于d功能的特征数据占时间段H内所采集的特征数据的15％，对应于e功能的特征数据占时间段H内所采集的特征数据的10％。即认为a功能的调用比例为40％，b功能的调用比例为20％，c功能的调用比例为15％，d功能的调用比例为15％，e功能的调用比例为10％。分析***分析出上述N条样本数据中分别对应于a、b、c、d、e功能的特征数据。如预先确定测试数据集中将包括m条样本特征数据，则分析***将在上述N条样本数据中随机抽取m×40％条对应于a功能的特征数据，随机抽取m×20％条对应于b功能的特征数据，随机抽取m×15％条对应于c功能的特征数据，随机抽取m×15％条对应于d功能的特征数据，以及随机抽取m×10％条对应于e功能的特征数据。上述五部分特征数据构成测试数据集。
得到测试数据集后，在步骤S13中，可以根据测试数据集来生成测试用例。具体的，测试***首先需要部署测试环境，再针对被测***生成测试用例和预期结果，然后运用该测试用例进行测试获得测试结果，从而根据测试结果与预期结果生成测试报告。其中，测试用例是为某个特殊目标而编制的一组测试输入、执行条件以及预期结果，以便测试某个程序路径或核实是否满足某个特定需求。
进一步的，在一些实例中，还可以对对应于某些功能的样本数据的数量进行调整，从而使生成的测试用例更有针对性。具体而言，在步骤S13中，根据所述测试数据集生成测试用例以完成测试可以包括：根据所述测试数据集生成测试用例；对所述测试用例进行调整。调整方式可以多种多样，本发明的实施例对此不做限定，可选的，可根据测试目的，增加或减少对应某些功能样本数据的数量或者调整特征数据的相关参数。例如，如果要测试的功能为被测***的新增功能，则可以对相应的增加该功能对应的样本数据的数量。或者如果被测功能的调用频率发生了较大的变化，则也可以相应的调整该被测功能对应的样本数据的数量。
相应的，如图4所示，本发明的实施例还提供一种测试装置，包括：
确定单元20，用于在样本数据中确定各被测功能所对应的数据集合，所述样本数据来自实际运行的应用***；
抽取单元22，用于分别从各所述数据集合中抽取预设数量的样本数据以形成测试数据集，从各所述数据集合中抽取的样本数据的数量之比等于各所述数据集合的元素数量之比；
生成单元24，用于根据所述测试数据集生成测试用例以完成测试。
本发明实施例提供的测试装置中，确定单元20能够在样本数据中确定各被测功能所对应的数据集合，该样本数据是源自实际运行的应用***的，这样，形成的测试用例更贴近实际运行环境，从而使测试更加准确，并且由于抽取单元22从各所述数据集合中抽取的样本数据的数量之比等于各所述数据集合的元素数量之比，还能够保证生成单元24生成的测试用例可以覆盖所有被测功能，从而对被测***进行准确全面的测试。
可选的，确定单元20具体用于：根据所述样本数据的数据类型确定所述样本数据对应的被测功能，所述被测功能对应的数据集合为所述被测功能对应的所有样本数据形成的集合。
可选的，抽取单元22具体用于：分别从各所述数据集合中随机抽取预设数量的样本数据以形成测试数据集。
可选的，生成单元24包括：生成模块，用于根据所述测试数据集生成测试用例；调整模块，用于对所述测试用例进行调整。
进一步的，该测试装置还可包括：采集单元，用于采集预设时间内，运行着的应用***中的所有特征数据以形成样本数据。
尽管为示例目的，已经公开了本发明的优选实施例，本领域的技术人员将意识到各种改进、增加和取代也是可能的，因此，本发明的范围应当不限于上述实施例。
Claims (6)
1.一种测试方法，其特征在于，包括：
采集预设时间内，运行着的应用***中的所有与被测***有关的特征数据以形成样本数据，所述预设时间内的选取与需要测试的功能有关；
在样本数据中确定各被测功能所对应的数据集合，所述样本数据来自实际运行的应用***；
分别从各所述数据集合中抽取预设数量的样本数据以形成测试数据集，从各所述数据集合中抽取的样本数据的数量之比等于各所述数据集合的元素数量之比；
根据所述测试数据集生成测试用例以完成测试；
所述分别从各所述数据集合中抽取预设数量的样本数据以形成测试数据集，还包括：
根据所述被测试功能的调用频率分别从各所述数据集合中抽取预设数量的样本数据以形成测试数据集；
所述根据所述测试数据集生成测试用例以完成测试包括：
根据所述测试数据集生成测试用例；
对所述测试用例进行调整。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在样本数据中确定各被测功能所对应的数据集合包括：
根据所述样本数据的数据类型确定所述样本数据对应的被测功能，所述被测功能对应的数据集合为所述被测功能对应的所有样本数据形成的集合。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别从各所述数据集合中抽取预设数量的样本数据以形成测试数据集包括：
分别从各所述数据集合中随机抽取预设数量的样本数据以形成测试数据集。
4.一种测试装置，其特征在于，包括：
采集单元，用于采集预设时间内，运行着的应用***中的所有与被测***有关的特征数据以形成样本数据；
确定单元，用于在样本数据中确定各被测功能所对应的数据集合，所述样本数据来自实际运行的应用***；
抽取单元，用于分别从各所述数据集合中抽取预设数量的样本数据以形成测试数据集，从各所述数据集合中抽取的样本数据的数量之比等于各所述数据集合的元素数量之比；
生成单元，用于根据所述测试数据集生成测试用例以完成测试；
所述抽取单元具体用于：根据所述被测试功能的调用频率分别从各所述数据集合中抽取预设数量的样本数据以形成测试数据集，其中，所述被测功能与被测***相关；
所述生成单元包括：
生成模块，用于根据所述测试数据集生成测试用例；
调整模块，用于对所述测试用例进行调整。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述确定单元具体用于：
根据所述样本数据的数据类型确定所述样本数据对应的被测功能，所述被测功能对应的数据集合为所述被测功能对应的所有样本数据形成的集合。
6.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述抽取单元具体用于：
分别从各所述数据集合中随机抽取预设数量的样本数据以形成测试数据集。
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