微服务应用自动化测试方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种微服务应用自动化测试方法、装置、电子设备及存储介质，对于微服务应用的测试需求，可以读取已训练的决策树模型，通过该决策树模型确定测试用例库中符合测试需求的目标测试用例，进而运行该目标测试用例。基于本发明专利技术，能够实现对微服务应用的智能自动化测试，借助决策树的优势可以扩大测试用例的分类范围，提高测试的精确度和智能化，提升测试效率。试效率。试效率。

Automatic testing methods, devices, electronic devices and storage media for microservice applications

【技术实现步骤摘要】
微服务应用自动化测试方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及软件
，更具体地说，涉及一种微服务应用自动化测试方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着信息系统的不断发展以及新技术的层出不穷，为了更好地适应新时代的发展，满足复杂业务需求，高并发访问，保证信息系统的高可用、易扩展，消除单点故障，提高系统的稳定性、易用性，需要采用微服务架构方案，通过调用服务，实现业务功能。
[0003]对于微服务应用测试方面的研究，包括测试方法、测试工具、评价标准和机制都还处于探索阶段，此外高效的系统测试也愈加重要。在测试过程中，不同的软件测试用例包含了众多的属性信息，每条测试用例都是针对不同情况的测试，为了挑选符合测试范围的测试用例，需要对大量的测试用例进行筛选，假如依靠人工挑选，很难保障筛选出的测试用例的数量和质量是最佳的，并且这样的操作过程需要比较多的工作时间才能完成，因此对微服务应用的测试提出了更高的要求。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，为解决上述问题，本专利技术提供一种微服务应用自动化测试方法、装置、电子设备及存储介质，技术方案如下：一种微服务应用自动化测试方法，所述方法包括：获取微服务应用的测试需求；读取已训练的决策树模型，通过所述决策树模型确定测试用例库中符合所述测试需求的目标测试用例；运行所述目标测试用例。
[0005]优选的，所述决策树模型的训练过程，包括：获取测试原始数据，并对所述测试原始数据进行预处理；从预处理后的测试原始数据中筛选训练数据，并对所述训练数据标记相应的测试属性；以所述训练数据被标记的测试属性为分类依据，对所述训练数据进行决策树建模得到所述决策树模型。
[0006]优选的，所述对所述训练数据进行决策树建模得到所述决策树模型，包括：使用改进的ID3算法对所述训练数据进行决策树建模得到所述决策树模型，所述改进的ID3算法中各项属性具有相应的权重。
[0007]优选的，所述方法还包括：将所述目标测试用例的运行结果进行存储，并输出。
[0008]优选的，所述方法还包括：响应针对所述测试用例库的检索操作，输出相应的检索结果。
[0009]一种微服务应用自动化测试装置，所述装置包括：测试需求获取模块，用于取微服务应用的测试需求；决策树模型运行模块，用于读取已训练的决策树模型，通过所述决策树模型确定测试用例库中符合所述测试需求的目标测试用例；测试用例运行模块，用于运行所述目标测试用例。
[0010]优选的，所述决策树模型运行模块训练所述决策树模型的过程，包括：获取测试原始数据，并对所述测试原始数据进行预处理；从预处理后的测试原始数据中筛选训练数据，并对所述训练数据标记相应的测试属性；以所述训练数据被标记的测试属性为分类依据，对所述训练数据进行决策树建模得到所述决策树模型。
[0011]优选的，所述决策树模型运行模块对所述训练数据进行决策树建模得到所述决策树模型的过程，包括：使用改进的ID3算法对所述训练数据进行决策树建模得到所述决策树模型，所述改进的ID3算法中各项属性具有相应的权重。
[0012]一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个存储器和至少一个处理器；所述存储器存储有应用程序，所述处理器调用所述存储器存储的应用程序，所述应用程序用于实现所述的微服务应用自动化测试方法。
[0013]一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序代码，所述计算机程序代码执行时实现所述的微服务应用自动化测试方法。
[0014]相较于现有技术，本专利技术实现的有益效果为：本专利技术提供一种微服务应用自动化测试方法、装置、电子设备及存储介质，对于微服务应用的测试需求，可以读取已训练的决策树模型，通过该决策树模型确定测试用例库中符合测试需求的目标测试用例，进而运行该目标测试用例。基于本专利技术，能够实现对微服务应用的智能自动化测试，借助决策树的优势可以扩大测试用例的分类范围，提高测试的精确度和智能化，提升测试效率。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0016]图1为本专利技术实施例提供的微服务应用自动化测试方法的方法流程图；图2为本专利技术实施例提供的微服务应用自动化测试的框架示意图；图3为本专利技术实施例提供的微服务应用自动化测试方法的部分方法流程图；图4为本专利技术实施例提供的决策树模型的验证效果示意图；图5为本专利技术实施例提供的微服务应用自动化测试装置的结构示意图。
具体实施方式
[0017]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于
本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0018]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。
[0019]为方便理解本专利技术，以下首先对本专利技术出现的相关概念进行说明：微服务：一种软件开发技术
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面向服务的体系结构（SOA）架构样式的一种变体，它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，服务之间互相协调、互相配合，为用户提供最终价值。每个服务运行在其独立的进程中，服务与服务间采用轻量级的通信机制互相沟通（通常是基于HTTP的RESTful API）。每个服务都围绕着具体业务进行构建，并且能够独立地部署到生产环境、类生产环境等。
[0020]决策树：决策树是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。
[0021]ID3算法：ID3算法是决策树的一种，它是基于奥卡姆剃刀原理的，即用尽量用较少的东西做更多的事。ID3算法是Ross Quinlan专利技术的一种决策树算法，即(Iterative Dichotomiser 3)迭代二叉树3代，这个算法的基础就是上面提到的奥卡姆剃刀原理，越是小型的决策树越优于大的决策树，尽管如此，也不总是生成最小的树型结构，而是一个启发式算法。在信息论中，期望信息越小，那么信息增益就越大，从而纯度就越高。ID3算法的核心思想就是以信息增益来度量属性的选择，选择分裂后信息增益最大的属性进行分裂。该算法采用自顶向下的贪婪搜索遍历可能的决策空间。
[0022]为解决人工进行微服务应用测试的精确度不高及耗时的问题，本专利技术提供一种基于决策树的微服务应用自动化测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种微服务应用自动化测试方法，其特征在于，所述方法包括：获取微服务应用的测试需求；读取已训练的决策树模型，通过所述决策树模型确定测试用例库中符合所述测试需求的目标测试用例；运行所述目标测试用例。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述决策树模型的训练过程，包括：获取测试原始数据，并对所述测试原始数据进行预处理；从预处理后的测试原始数据中筛选训练数据，并对所述训练数据标记相应的测试属性；以所述训练数据被标记的测试属性为分类依据，对所述训练数据进行决策树建模得到所述决策树模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述训练数据进行决策树建模得到所述决策树模型，包括：使用改进的ID3算法对所述训练数据进行决策树建模得到所述决策树模型，所述改进的ID3算法中各项属性具有相应的权重。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述目标测试用例的运行结果进行存储，并输出。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：响应针对所述测试用例库的检索操作，输出相应的检索结果。6.一种微服务应用自动化测试装置，其特征在于，所述装置包括：测试需求获取模块，用于取微服务应用的测试需求；决策树模型运行模块，用于读取已训练的决策树模型，通过所述决策...

【专利技术属性】
技术研发人员：玄佳兴，张冰，段婷婷，李明，李济伟，王怀宇，顾青桐，宫帅，尹晓宇，程航，武秋阳，
申请(专利权)人：国网区块链科技北京有限公司国网安徽省电力有限公司信息通信分公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：