[发明专利]优先级模型训练方法及确定测试用例优先级的方法和装置

说明书

本发明涉及优先级模型训练方法及确定测试用例优先级的方法和装置，确定测试用例的优先级的方法包括：将每个测试用例分别转换为操作序列；对操作序列中的每个操作进行分类，其中，当两个操作的控件类型和动作类型是相同的，则将该两个操作分为同一种类；对于每个操作，确定该操作是否被训练过，如果该操作被训练过，则利用训练得到的操作的优先级模型来计算该操作的优先级分数，如果该操作未被训练过，则基于与该操作种类相同的、被训练过的所有操作的优先级分数来计算该操作的优先级分数；以及基于测试用例所包括的所有操作的优先级分数来计算测试用例的优先级分数。

技术领域

本发明涉及应用程序测试领域，更具体地涉及一种优先级模型训练方法及确定测试用例优先级的方法和装置。

背景技术

在对移动app(应用程序)进行回归测试时，一个被修改的系统通常需要使用很多现有的测试用例对其进行重新测试。由于测试用例的数量非常巨大，因此测试者在回归测试的过程中想要尽早地发现被修改过的系统是否存在错误。测试优先级排序技术试图对现有的测试用例库进行重新排序，以此来尽早地发现系统中存在的错误。

传统的方法中，测试者仅仅考虑app升级的时候如何进行回归测试，但是他们很少考虑当平台升级的时候，如何测试app的兼容性。此外，回归测试用例库中，如何生成大量的测试用例，这也是一个极大的挑战。当前，当测试者进行回归测试的时候，他们对如何选出高优先级的测试用例是极其困难的。测试者通常从用例库中随机选出测试用例对app进行回归测试，于是，这些测试用例通常并不能发现任何重要的bug(错误)信息。

目前，已经提出来一些测试优先级的方法，但是效果并不是很好。当前的大多数方法都是基于白盒，并且关注代码覆盖率和功能覆盖率等。此外，这些方法需要访问源代码，但是在大多数情况下，测试人员的资源有限，只能进行黑盒测试。

因此，需要一种基于移动app平台的测试用例优先级排序方法，能够在移动平台上选出高优先级的测试用例对app进行回归测试和兼容性测试，从而在平台升级的时候，可以尽早地发现重要的bug信息。

发明内容

在下文中给出关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。

本发明的一个主要目的在于，提供了一种优先级模型训练方法，包括：将应用程序的测试用例中的用于训练的每个测试用例分别转换为操作序列；对于操作序列中的每个操作，基于操作的重要性分数、操作与平台API之间的关联度分数和操作与设备API之间的关联度分数以及相应的权重来计算该操作的优先级分数；以及对应用程序的测试结果中的错误进行分析，根据错误是由操作的重要性、平台API和设备API中的哪个引起的而对相应的权重进行调整。

根据本发明的一个方面，提供一种确定测试用例的优先级的方法，包括：将每个测试用例分别转换为操作序列；对操作序列中的每个操作进行分类，其中，当两个操作的控件类型和动作类型是相同的，则将该两个操作分为同一种类；对于每个操作，确定该操作是否被训练过，如果该操作被训练过，则利用训练得到的操作的优先级模型来计算该操作的优先级分数，如果该操作未被训练过，则基于与该操作种类相同的、被训练过的所有操作的优先级分数来计算该操作的优先级分数；以及基于测试用例所包括的所有操作的优先级分数来计算测试用例的优先级分数。