[发明专利]用于回归测试的方法、装置及系统

说明书

本申请公开一种用于回归测试的方法、装置及系统。涉及计算机信息处理领域，该方法包括：获取待测试的代码的配置管理数据；通过所述配置管理数据提取备注信息，生成用例基础信息表；提取所述用例基础信息表中的数据，根据所述数据与注解关系表生成用例执行表；以及根据所述用例执行表，对所述待测试的代码进行自动化回归测试。本申请公开的用于回归测试的方法、装置及系统，能够自动化的进行高效可靠的测试用例选择，提高回归测试的效率。

技术领域

本申请涉及计算机信息处理领域，具体而言，涉及一种用于回归测试的方法、装置及系统。

背景技术

软件以需求为核心，用户需求频繁变化，开发周期不断缩短，产品频繁上线，客户对低质量的产品容忍度越来越低，所以集成、发布、测试频率大幅增加。每次发布前回归自动化用例成为必须，全回归耗时太多，达不到频繁发布的时间要求。自动化回归用例范围的有效选择变成亟待解决的问题。目前测试范围人工选择效率低、准确性低。目前已有的筛选方案复杂度高，实施难度大。某些产品紧急发布时回归自动化用例数量大，如果需要分布式执行，分布式测试环境需要多个测试环境、且用例分配策略需要二次开发；如果多人执行势必需要增加人力成本、硬件成本；所以自动化用例自动筛选重要性不言而喻，可节约硬件资源、时间、人力资源。

目前对于自动化回归测试的优化技术研究，大部分集中在对每一个测试需求对应的多个测试用例精简技术上，对测试范围选择优化技术鲜有涉及。现在实际的自动化回归测试中，主要是依赖软件测试工程师经验，通过自身经验分析去除一些认为没有必要的测试用例，减少冗余，从而实现对该被测程序的测试用例库的精简；对测试者能力要求高，要求对被测软件设计非常了解，清楚每个测试用例在代码中的执行路径，对测试环境和资源要求较高。这种人工经验判断的方式，难免造成回归测试的重复、冗余和遗漏，影响回归测试的质量和效率，一旦人员变动，该方法对用例筛选有效性而言效果就更差。

在现有技术中，存在以下几种方案：

第一种测试方法是利用模块内部调试日志方法，用于策略功能的验证、bug追查分析、自动化用例的输出结果预期；这种测试方法筛选算法复杂，而且需要历史数据或者数据准备。

第二种测试方法是利用路径分支覆盖方法，针对所有的代码分支，统计代码的覆盖率情况，根据代码覆盖率变化以判断相关性策略的耦合影响；这种测试方法环境准备复杂，筛选算法复杂，如果源代码复杂的话，筛选耗时较多。

第三种测试方法是利用新旧结果对比测试方法，取同一份万级数据量的随机请求，对比新旧模块版本的运行结果，通过对比新旧结果的不同以验证升级策略的相关性效果是否符合预期。这种测试方法，环境准备复杂，筛选算法复杂，需要历史数据或者数据准备，而且需要数据存储。

第四种根据测试用例的权重进行筛选。

第五种根据借助两种模块间的相依性、模块内函数级别相依性选择基础模块与核心模块的用例组合、筛选获得软件的回归测试用例。这种测试方法筛选算法复杂，如果源代码复杂的话，筛选耗时较多。

第六种根据界面元素树模型、调用关系模型，代码语法树之间的关系，筛选出回归测试用例。这种测试方法筛选算法复杂，如果源代码复杂的话，筛选耗时较多。

以上的现有方法，在代码频繁提交时，团队成员均需再以口头告知或其他文档形式记录告知其他成员代码的修改情况，导致测试过程效率低下，准确性降低。

因此，需要一种新的用于回归测试的方法、装置及系统。

在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本申请的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种用于回归测试的方法、装置及系统，能够自动化的进行高效可靠的测试用例选择，提高回归测试的效率。