软件回归测试方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种软件回归测试方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：使用自动化测试脚本对第一软件进行测试，得到所述第一软件在当前测试步骤的当前测试结果截图；确定所述当前测试结果截图和第二软件在每个历史步骤的历史测试结果截图之间的相似度，所述历史测试结果截图通过使用所述自动化测试脚本对所述第二软件进行测试得到，所述第一软件为所述第二软件的升级版本；根据所述相似度从所述历史测试结果截图中选择与所述当前测试结果截图匹配的截图，根据所述匹配的截图对应的测试结果是否通过确定所述当前测试步骤的测试结果是否通过。本发明专利技术提高测试效率，降低测试成本和测试时间。成本和测试时间。成本和测试时间。

【技术实现步骤摘要】
软件回归测试方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及软件测试
，尤其涉及一种软件回归测试方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]软件产品在更新发布后，会进行功能迭代与版本升级。为了保证版本升级后新增的功能可以正常使用，同时又不会影响到已有功能，需要进行回归测试。通过回归测试软件开发团队可以获知完整的应用程序在代码修改后能否有效运行。
[0003]如果回归测试使用人工执行，成本高、耗时长。随着应用程序变得越来越复杂，最终不得不在回归测试中加入额外的资源，使用更多的人力投入到回归测试中。
[0004]如果回归测试使用自动化测试手段，由于程序的变更造成已有功能的软件界面发生变化，需要具有编程技能的测试工程师对软件测试的自动化测试脚本进行维护，耗费更多人力成本和时间。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种软件回归测试方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中回归测试成本高，耗时长，需要维护测试脚本的缺陷，实现使用原有测试脚本进行自动化测试，降低测试成本和测试时间。
[0006]本专利技术提供一种软件回归测试方法，包括：
[0007]使用自动化测试脚本对第一软件进行测试，得到所述第一软件在当前测试步骤的当前测试结果截图；
[0008]确定所述当前测试结果截图和第二软件在每个历史测试步骤的历史测试结果截图之间的相似度，所述历史测试结果截图通过使用所述自动化测试脚本对所述第二软件进行测试得到，所述第一软件为所述第二软件的升级版本；
[0009]根据所述相似度从所述历史测试结果截图中选择与所述当前测试结果截图匹配的截图，根据所述匹配的截图对应的测试结果是否通过确定所述当前测试步骤的测试结果是否通过。
[0010]根据本专利技术提供的一种软件回归测试方法，所述确定所述当前测试结果截图和第二软件在每个历史测试步骤的历史测试结果截图之间的相似度的步骤包括：
[0011]将所述当前测试结果截图和每个历史测试结果截图输入到机器学习模型中，得到所述当前测试结果截图和每个历史测试结果截图之间的相似度；
[0012]其中，所述机器学习模型通过以所述历史测试结果截图为样本，以所述历史测试结果截图对应的测试结果是否通过为标签进行训练得到。
[0013]根据本专利技术提供的一种软件回归测试方法，所述根据所述匹配的截图对应的测试结果是否通过确定所述当前测试步骤的测试结果是否通过的步骤包括：
[0014]在所述当前测试步骤的名称与所述匹配的截图对应的历史测试步骤的名称一致
的情况下，根据所述匹配的截图对应的测试结果是否通过确定所述当前测试步骤的测试结果是否通过。
[0015]根据本专利技术提供的一种软件回归测试方法，所述根据所述匹配的截图对应的测试结果是否通过确定所述当前测试步骤的测试结果是否通过的步骤包括：
[0016]在所述当前测试步骤的名称与所述匹配的截图对应的历史测试步骤的名称一致，且所述当前测试步骤的执行路径与所述匹配的截图对应的历史测试步骤的执行路径一致的情况下，根据所述匹配的截图对应的测试结果是否通过确定所述当前测试步骤的测试结果是否通过。
[0017]根据本专利技术提供的一种软件回归测试方法，在所述根据所述相似度从所述历史测试结果截图中选择与所述当前测试结果截图匹配的截图的步骤之后，还包括：
[0018]将所述当前测试结果截图和所述匹配的截图进行网格分割，得到所述当前测试结果截图的多个区域和所述匹配的截图的多个区域，所述当前测试结果截图的区域和所述匹配的截图的区域一一对应；
[0019]将所述当前测试结果截图的每个区域与所述匹配的截图的对应区域进行对比；
[0020]在所述当前测试结果截图中存在任一区域与所述匹配的截图的对应区域不一致的情况下，显示所述任一区域和所述匹配的截图的对应区域，以供测试人员确认所述当前测试步骤的测试结果是否通过。
[0021]根据本专利技术提供的一种软件回归测试方法，在所述根据所述匹配的截图对应的测试结果是否通过确定所述当前测试步骤的测试结果是否通过的步骤之后，还包括：
[0022]获取测试人员对所述当前测试步骤的测试结果是否通过的确认结果；
[0023]在所述确认结果为错误的情况下，对所述当前测试步骤的测试结果是否通过进行更改；
[0024]将所述当前测试结果截图作为所述历史测试结果截图。
[0025]本专利技术还提供一种软件回归测试装置，包括：
[0026]截图模块，用于使用自动化测试脚本对第一软件进行测试，得到所述第一软件在当前测试步骤的当前测试结果截图；
[0027]计算模块，用于确定所述当前测试结果截图和第二软件在每个历史测试步骤的历史测试结果截图之间的相似度，所述历史测试结果截图通过使用所述自动化测试脚本对所述第二软件进行测试得到，所述第一软件为所述第二软件的升级版本；
[0028]预测模块，用于根据所述相似度从所述历史测试结果截图中选择与所述当前测试结果截图匹配的截图，根据所述匹配的截图对应的测试结果是否通过确定所述当前测试步骤的测试结果是否通过。
[0029]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述软件回归测试方法。
[0030]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述软件回归测试方法。
[0031]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述软件回归测试方法。
[0032]本专利技术提供的软件回归测试方法、装置、电子设备和存储介质，通过使用对原软件测试的自动化测试脚本对升级软件进行回归测试，根据原软件测试的历史测试结果截图和升级软件的测试结果截图之间的相似性，得到与升级软件的测试结果截图匹配的历史测试结果截图，根据历史测试结果截图对应的测试结果是否通过得到当前测试步骤的测试结果是否通过，从而实现升级软件的自动化回归测试，提高测试效率，降低测试成本和测试时间。
附图说明
[0033]为了更清楚地说明本专利技术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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0034]图1是本专利技术提供的软件回归测试方法的流程示意图之一；
[0035]图2是本专利技术提供的软件回归测试方法的流程示意图之二；
[0036]图3是本专利技术提供的软件回归测试装置的结构示意图；
[0037]图4是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0038]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种软件回归测试方法，其特征在于，包括：使用自动化测试脚本对第一软件进行测试，得到所述第一软件在当前测试步骤的当前测试结果截图；确定所述当前测试结果截图和第二软件在每个历史测试步骤的历史测试结果截图之间的相似度，所述历史测试结果截图通过使用所述自动化测试脚本对所述第二软件进行测试得到，所述第一软件为所述第二软件的升级版本；根据所述相似度从所述历史测试结果截图中选择与所述当前测试结果截图匹配的截图，根据所述匹配的截图对应的测试结果是否通过确定所述当前测试步骤的测试结果是否通过。2.根据权利要求1所述的软件回归测试方法，其特征在于，所述确定所述当前测试结果截图和第二软件在每个历史测试步骤的历史测试结果截图之间的相似度的步骤包括：将所述当前测试结果截图和每个历史测试结果截图输入到机器学习模型中，得到所述当前测试结果截图和每个历史测试结果截图之间的相似度；其中，所述机器学习模型通过以所述历史测试结果截图为样本，以所述历史测试结果截图对应的测试结果是否通过为标签进行训练得到。3.根据权利要求1所述的软件回归测试方法，其特征在于，所述根据所述匹配的截图对应的测试结果是否通过确定所述当前测试步骤的测试结果是否通过的步骤包括：在所述当前测试步骤的名称与所述匹配的截图对应的历史测试步骤的名称一致的情况下，根据所述匹配的截图对应的测试结果是否通过确定所述当前测试步骤的测试结果是否通过。4.根据权利要求3所述的软件回归测试方法，其特征在于，所述根据所述匹配的截图对应的测试结果是否通过确定所述当前测试步骤的测试结果是否通过的步骤包括：在所述当前测试步骤的名称与所述匹配的截图对应的历史测试步骤的名称一致，且所述当前测试步骤的执行路径与所述匹配的截图对应的历史测试步骤的执行路径一致的情况下，根据所述匹配的截图对应的测试结果是否通过确定所述当前测试步骤的测试结果是否通过。5.根据权利要求1
‑
4任一所述的软件回归测试方法，其特征在于，在所述根据所述相似度从所述历史测试结果截图中选择与所述当前测试结果截图匹配的截图的步骤之后，还包括：将所述当前测试结...

【专利技术属性】
技术研发人员：林文丛，邓小宁，金剑，李振刚，单保涛，王萌，李凤荣，
申请(专利权)人：北方健康医疗大数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：