[发明专利]测试用例筛选方法、装置及介质有效
| 申请号: | 202010037435.9 | 申请日: | 2020-01-14 |
| 公开(公告)号: | CN111274126B | 公开(公告)日: | 2022-10-04 |
| 发明(设计)人: | 何悦之;赵勇;郝月婵;黄戌 | 申请(专利权)人: | 华为云计算技术有限公司 |
| 主分类号: | G06F11/36 | 分类号: | G06F11/36 |
| 代理公司: | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人: | 逯长明;许伟群 |
| 地址: | 550025 贵州省贵阳市*** | 国省代码: | 贵州;52 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 测试 筛选 方法 装置 介质 | ||
1.一种测试用例筛选方法,其特征在于,包括:
获取至少一个第一测试用例的预测执行失败率;其中,所述预测执行失败率由用例分类器对所述至少一个第一测试用例进行预测得到,所述用例分类器为利用历史执行数据训练得到的分类器,所述历史执行数据包括执行所述至少一个第一测试用例而生成的至少一条执行记录;
获取至少一个第二测试用例的关联度;其中,所述第二测试用例为被修改的软件代码所对应的测试用例,所述关联度用于表征所述第二测试用例与对应的所述被修改的软件代码之间的关联程度,所述关联度的取值越大表示所述第二测试用例与所述被修改的软件代码之间的关联程度越紧密;
根据所述至少一个第一测试用例的预测执行失败率,以及所述至少一个第二测试用例的关联度,从至少一个待选测试用例中筛选出高风险用例;其中,所述至少一个待选测试用例为所述至少一个第一测试用例和所述至少一个第二测试用例的并集。
2.根据权利要求1所述的测试用例筛选方法,其特征在于,获取至少一个第一测试用例的预测执行失败率,包括:
获取所述历史执行数据;
利用所述历史执行数据训练分类器,得到用例分类器;
将所述至少一个第一测试用例输入所述用例分类器,得到所述至少一个第一测试用例各自的所述预测执行失败率。
3.根据权利要求1或2所述的测试用例筛选方法,其特征在于,所述执行记录包括测试用例标识,与所述测试用例标识对应的执行结果、执行时间和执行时长。
4.根据权利要求2所述的测试用例筛选方法,其特征在于,利用所述历史执行数据训练分类器,得到用例分类器,包括:
根据所述执行记录中的执行结果清洗所述历史执行数据,得到清洗后数据;
将所述清洗后数据中的执行记录输入至所述分类器中,得到所述用例分类器。
5.根据权利要求4所述的测试用例筛选方法,其特征在于,所述执行记录还包括失败原因;
根据所述执行记录中的执行结果清洗所述历史执行数据,得到清洗后数据,包括:
根据所述执行结果和所述失败原因清洗所述历史执行数据,得到清洗后数据。
6.根据权利要求4所述的测试用例筛选方法,其特征在于,所述方法还包括:
将所述历史执行数据中每一个所述第一测试用例各自对应的执行记录的数量,确定为每一个所述第一测试用例各自对应的执行次数;
根据所述执行记录中的执行结果清洗所述历史执行数据,得到清洗后数据,包括:
根据所述执行结果和所述执行次数清洗所述历史执行数据,得到清洗后数据。
7.根据权利要求4所述的测试用例筛选方法,其特征在于,将所述清洗后数据中的执行记录输入至所述分类器中,得到所述用例分类器,包括:
将所述清洗后数据中的执行记录,按照所述执行记录中的执行时间输入至所述分类器中,得到所述用例分类器。
8.根据权利要求1所述的测试用例筛选方法,其特征在于,获取至少一个第二测试用例的关联度,包括:
获取与被修改的软件代码对应的需求单/问题单;
获取与所述需求单/问题单对应的至少一个第二测试用例;
将每一个所述第二测试用例对应的需求单/问题单的数量,确定为所述第二测试用例的关联度。
9.根据权利要求1所述的测试用例筛选方法,其特征在于,根据所述至少一个第一测试用例的预测执行失败率,以及所述至少一个第二测试用例的关联度,从至少一个待选测试用例中筛选出高风险用例,包括:
以所述预测执行失败率和所述关联度为排序依据,对所述至少一个待选测试用例排序;
从排序结果中筛选出预设数量个所述预测执行失败率或者所述关联度最高的高风险用例。
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