[发明专利]一种基于拖拽式机器学习平台的自动化测试方法和装置

权利要求书

1.一种基于拖拽式机器学习平台的自动化测试方法，其特征在于，所述方法包括：

根据建模DGA任务流的请求体和响应体，生成测试对象的测试案例；

为所述测试案例设置运行环境、依赖关系和串并行方式；

定时执行测试脚本，以得到测试案例的执行结果；

对测试案例的执行结果与预期结果进行对比；

根据对比结果和自动校正判断逻辑，对案例预期值进行自动纠正。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测试对象包括以下至少之一的组件任务的执行：数据引入、数据处理、数据拆分、特征抽取、模型训练、批量预估、模型发布、模型推理。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据建模DGA任务流的请求体和响应体，生成测试对象的测试案例，包括：

自动截获用户在机器学习平台建模时发起的DAG任务流的请求体和响应体；

以请求URL拼接上时间戳的方式对请求体和响应体进行命名；

将请求体中的URL、请求方式和请求参数，以及响应体，作为测试脚本中使用的变量值，按行依次填充到EXCEL各列中，作为测试案例。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，为所述测试案例设置运行环境、依赖关系和串并行方式，包括：

将所述测试案例的参数划分为固定值和变量值；

将变量值进行参数化，其中，参数化后的变量值通过与数据库交互实时获取；

设置测试案例中自动纠正判断的开关值；

将响应体中的核心指标的值作为案例预期值；

将DAG任务流中有依赖关系的任务设置为串行执行，将DAG任务流中同层级的任务设置为并行执行。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，定时执行测试脚本，以得到测试案例的执行结果，包括：

确定是否满足预设的触发条件；

在确定满足预设的触发条件的情况下，触发执行测试脚本；

判断是否存在依赖脚本，当存在依赖脚本时，继续等待依赖脚本执行结束成功后，再发起执行；

在脚本执行的过程中，在测试案例为串行执行的情况下，读取单条案例，在测试案例为并行执行的情况下，批量读取多条案例，其中，并行读取的条数根据预设的并发条数确定。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在脚本执行的过程中还包括：

根据测试案例中测试对象的请求方式调用测试代码中的请求类；

根据调用的请求类，对测试对象进行执行结束判断；

在同步执行的情况下，根据获得响应体作为结束标识；

在异步执行的情况下，通过与数据库交互轮询组件执行状态确定任务是否执行结束。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据对比结果和自动校正判断逻辑，对案例预期值进行自动纠正，包括：

获取测试案例的自动纠正开关值；

在自动纠正开关值为开启，任务执行成功且执行结果与预期结果不一致的情况下，用得到的测试结果替换测试案例的预期值；

在自动纠正开关值为关闭，或任务执行失败的情况下，不更新测试案例的预期值。

8.一种基于拖拽式机器学习平台的自动化测试装置，其特征在于，包括：

生成模块，用于根据建模DGA任务流的请求体和响应体，生成测试对象的测试案例；

设置模块，用于为所述测试案例设置运行环境、依赖关系和串并行方式；

执行模块，用于定时执行测试脚本，以得到测试案例的执行结果；

对比模块，用于对测试案例的执行结果与预期结果进行对比；

纠正模块，用于根据对比结果和自动校正判断逻辑，对案例预期值进行自动纠正。