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一种测试用例的生成方法及电子设备
本申请实施例公开了一种测试用例的生成方法及电子设备,涉及接口测试技术领域,解决了人工设计测试用例的人力成本高,且测试效率低的问题。具体方案为：获取第一测试用例；第一测试用例为使用第一接口参数对第一接口进行测试的测试用例,第一接口参数为被测软件在第一应用场景下使用的接口参数,第一测试用例包括：第一接口参数和对应的输入数据；根据第一接口的接口描述文件,获取第一接口参数的测试值,以及对应预期输出结果；根据第一接口参数对应的输入数据,第一接口参数的测试值,以及对应预期输出结果,生成第一接口参数的测试用例集,用于实现对第一接口的测试。
端到端自动化测试方法、装置及电子设备
本申请公开了一种端到端自动化测试方法、装置及电子设备,涉及测试技术领域。其中方法包括：数据提供方接收测试所需数据的调用请求,所述调用请求中携带有查询条件信息；从预设数据池中获取符合所述查询条件信息的可用数据,其中,所述预设数据池中保存有定时通过调用端到端执行用例创建得到的各类业务数据；向数据使用方返回获取到的所述可用数据,以便执行端到端自动化测试。本申请可提高自动化测试的有效性、稳定性和可维护性,以及会降低后续的维护成本。
一种接口的测试用例生成方法、装置、设备及存储介质
本发明实施例公开了一种接口的测试用例生成方法、装置、设备及存储介质,其中,该方法包括接收接口说明文档,为接口说明文档中的接口设置对应的编号；读取接口说明文档中接口的必要描述信息,并基于接口编号、必要描述信息中的接口名称、以及测试用例的类型信息或者输入参数的属性信息生成测试用例的名称；基于必要描述信息中的请求类型、内容类型、输入参数名称、输入参数是否是必填输入参数、输入参数的取值范围以及数值类型生成测试用例的输入参数值；基于必要描述信息中的响应时间以及输出参数,生成测试用例的预期结果,可以快速生成批量的接口测试用例,节约时间和人力成本,提高测试效率,可以保证测试用例的准确性。
一种基于GPU二进制代码翻译的高效模糊测试方法
本发明公开一种基于GPU二进制代码翻译的高效模糊测试方法,包括步骤：S1、初始化标准测试程序相关测试用例；S2、生成GPU二进制代码可执行的测试用例,进入步骤S3；S3、将生成的测试用例输入到GPU测试程序实例,并输出测试结果；进入步骤S4；S4、对步骤S3中输出测试结果进行异常检测；S5、判断是否满足模糊测试结束条件,满足,则停止模糊测试流程；不满足,返回步骤S2中。本发明解决了缺乏基于GPU的大规模模糊测试并行执行方法的问题。
一种基于模式的Python代码内存泄漏检测方法
本发明公开了一种基于模式的Python代码内存泄漏检测方法。该方法借助类型推断来获取Python代码的类型信息,并结合自定义的模式进行内存泄漏检测,得到造成内存泄漏的循环引用。这种检测方法有精度高、速度快等特点,能有效地在代码运行之前检测出代码中存在的内存泄漏,及时通报相关开发人员采取相应的解决方案。区别于以往的检测方法仅对代码运行时内存使用情况进行分析的特点,本方法提出的一种基于模式的Python代码内存泄漏检测方法适用于软件开发过程中的编码阶段的检测,有助于尽早发现缺陷代码。
软件测试方法、装置、设备及存储介质
本发明属于软件测试技术领域,公开了一种软件测试方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取测试元件逻辑关系以及从预设测试用例中选取目标测试用例；根据所述测试元件逻辑关系以及目标测试用例生成测试用例集合；从预设测试用例集合中选取目标测试用例集合；根据所述测试用例集合与目标测试用例集合中的测试用例对目标软件进行测试。通过上述方式,用户可以根据可视化的元件设计测试元件逻辑关系,软件测试平台根据测试元件逻辑关系生成用户设计的测试用例,用户也可以选取预设测试用例,根据用户设计及选取的测试用例生成测试用例集合,并使用该测试用例集合对目标软件进行测试。
无线通信模组的测试系统和方法
本申请涉及一种无线通信模组的测试系统和方法,测试系统包括：用户层,服务层,数据层和业务层；服务层用于响应用户层针对至少一个无线通信模组的测试请求；获取与测试请求对应的测试任务,加载测试任务的测试脚本；创建消息队列,通过消息队列经由数据层,向业务层发送测试任务对应的任务参数和测试脚本；业务层用于接收测试任务对应的任务参数和测试脚本；根据任务参数确定对应的无线通信模组,调用测试脚本对无线通信模组进行并行测试,获得模组测试结果；通过数据层向服务层返回模组测试结果。采用本申请测试系统对无线通信模组进行测试,能够实现对多个无线通信模组进行多种测试项目的自动化测试,有效提高无线通信模组的测试效率。
一种用于软件自承认型技术债务的检测方法
本发明公开了一种用于软件自承认型技术债务的检测方法,首先进行数据集的获取和处理；然后构建自承认型技术债务检测模型；包括三个并行的基分类器；分别为CNN、CNN-LSTM混合模型和DPCNN；将词向量矩阵分别输入三个基分类器,每个基分类器输出各自对注释数据属于自承认型技术债务的概率；将三个基分类器输出分类结果进行融合,得到最终的注释数据属于自承认型技术债务的概率；最后判断概率和分类阈值的大小关系,输出检测注释数据是否为自承认型技术债务的结果。本发明可以克服误判率较高的问题,相对于其他方法能够识别出更多数量的SATD,同时减少了单一模型的偏见性,从而解决了在识别SATD时存在的误判,准确率低的问题。
模块的测试方法、计算机设备和存储介质
本申请涉及一种模块的测试方法、计算机设备和存储介质。所述方法包括：启动守护进程,守护进程用于基于存储的测试用例的执行结果,确定是否存在针对待测试模块进行测试的未执行测试用例；当存在未执行测试用例时,启动测试主进程；通过测试主进程执行未执行测试用例,并存储执行未执行测试用例的执行结果；当测试主进程执行的未执行测试用例为需要设备重启的测试用例时,在设备重启之后,返回启动守护进程的步骤,直至不存在针对待测试模块进行测试的未执行测试用例,输出测试结果。采用本申请实施例方法,使测试工具的进程能够兼容需要设备重启的测试用例,在设备重启之后仍然能够继续自动化测试,从而有效提高模块的测试效率。
测试用例的校验方法、装置、介质以及电子设备
本公开提供了一种测试用例的校验方法、装置、介质以及电子设备。该方法包括：获取与测试用例对应的至少两个用例字符串,并确定至少两个用例字符串的公共字符串；计算至少两个用例字符串两两之间的相似度得到相似度集合；获取执行测试用例得到的待校验字符串,并且利用公共字符串与相似度集合对待校验字符串进行校验得到测试用例的校验结果。本公开一方面,确定至少两个用例字符串的公共字符串和相似度集合,是一种自学习的用例校验方式,运行过程是自动化且智能化的,无需编写代码,提升了测试用例的字符串的校验效率；另一方面,利用公共字符串和相似度集合对待校验字符串进行校验,无需人工参与,提高了字符串校验的可靠性和准确度。

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