[发明专利]软件测试方法和设备、计算机存储介质以及服务器

说明书

本发明涉及一种软件测试方法，所述方法包括：获取包含报文信息的生产日志；对所述生产日志中的所述报文信息进行特征提取，以便获得第一数据；以及至少基于所述第一数据来生成测试数据集。本发明还涉及一种软件测试设备、计算机存储介质以及服务器。

技术领域

本发明涉及软件测试领域，更具体地，涉及一种软件测试方法和设备、计算机存储介质以及服务器。

背景技术

大型联机交易系统的交易量和复杂度日益攀升，提高代码质量以保证交易成功率是至关重要的手段。软件测试是保证代码质量的有效手段，是对系统质量的持续评估。现存的软件测试主要包括单元测试、功能测试、集成测试、回归测试等。

目前的系统测试方法较多依赖于单元测试、功能测试。常见的单元测试框架有Junit。借助Junit，可以通过人为构造单次测试数据，对系统进行单次调试。功能测试依赖于测试人员的经验，通过构造正常数据，边界数据，异常数据等，对系统进行传统的黑盒测试，并只关注系统输入输出结果。测试人员需要以逆向思维的方式思考开发人员的误区，例如系统边界、异常输入输出、系统弱点和漏洞测试等，因此现有的测试数据往往依赖于测试人员的经验并且由测试人员手工生成。

因此，期望一种改进的软件测试方案。

发明内容

根据本发明的一方面，提供了一种软件测试方法，所述方法包括：获取包含报文信息的生产日志；对所述生产日志中的所述报文信息进行特征提取，以便获得第一数据；以及至少基于所述第一数据来生成测试数据集。

作为上述方案的替换或补充，上述方法还可包括：基于所述测试数据集构造测试请求报文；以及将所述测试请求报文持续发送给测试环境。

作为上述方案的替换或补充，上述方法中还可包括：从所述测试环境接收测试应答；以及基于所述测试应答与期望应答的比较，定位错误原因。

作为上述方案的替换或补充，在上述方法中，对所述生产日志中的所述报文信息进行特征提取包括：将所述报文信息转换成json对象，所述对象包括一个或多个特征以及分别与所述一个或多个特征对应的值。

作为上述方案的替换或补充，在上述方法中，至少基于所述第一数据来生成测试数据集包括：基于均值漂移聚类算法对所述第一数据进行数据分类，从而获得所述第一数据的各个特征的取值域；以及在给定各个特征的取值域后，基于全对偶算法来自动生成测试数据。

作为上述方案的替换或补充，在上述方法中，至少基于所述第一数据来生成测试数据集还包括：将所生成的测试数据与真实生产数据混合，以便构造混合测试数据集。

作为上述方案的替换或补充，上述方法还可包括：确定软件系统改动点所涉及的数据类型；以及从所述混合测试数据集中抽取与所述数据类型相应的测试集。

作为上述方案的替换或补充，在上述方法中，基于所述测试应答与期望应答的比较，定位错误原因包括：判断所述测试应答与期望应答是否一致；判断数据库记录中的字段是否一致；以及统计不一致的请求数，从而定位缺陷。

根据本发明的另一个方面，提供了一种软件测试设备，所述设备包括：第一获取装置，用于获取包含报文信息的生产日志；第二获取装置，用于对所述生产日志中的所述报文信息进行特征提取，以便获得第一数据；以及生成装置，用于至少基于所述第一数据来生成测试数据集。

作为上述方案的替换或补充，上述设备还可包括：构造装置，用于基于所述测试数据集构造测试请求报文；以及发送装置，用于将所述测试请求报文持续发送给测试环境。

作为上述方案的替换或补充，上述设备还可包括：接收装置，用于从所述测试环境接收测试应答；以及定位装置，用于基于所述测试应答与期望应答的比较，定位错误原因。