CN117033249A - 一种测试用例生成方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例属于软件测试技术领域，涉及一种测试用例生成方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取关键配置信息；基于python正交表法对所述关键配置信息进行用例生成操作，得到手工测试用例；基于所述接口URL信息从ApiFox中导出json请求；获取与所述json请求相对应的每个参数，得到json格式文件；以所述接口URL信息为主键，并根据所述中文描述以及所述映射字段生成初始自动化测试用例；基于所述每个所述json请求相对应的参数对所述初始自动化测试用例进行测试用例完善操作，得到目标自动化测试用例。本申请能够去掉传统手工录入测试用例的工作，简化测试的流程，有效提高测试用例的生成效率，节省人力资源的消耗。

Description

一种测试用例生成方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本申请涉及软件测试技术领域，尤其涉及一种测试用例生成方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着软件行业的快速发展，软件测试的作用也越来越大，自动化测试用例生成方法也越来越多。如何找到一种高效的测试用例生成算法，一直是测试领域关注的热点。

目前大部分的测试用例生成方法都由测试人员手动录入。

然而，申请人传统的测试用例生成方法在测试人员编写测试用例时，往往因为依据文档的不一致性，或测试人员本身经验的不充分，使得用例价值也大打折扣。有时花费大量的时间和精力也得不出一个较好的用例。设计测试用例时,也存在测试用例的设计过程不规范的问题。同时,设计的用例的输出结果的正确性(即根据测试输入数据得到测试的输出数据)还需要通过人工结合需求进行判定来保证。手工编写测试用例占用了测试人员的大部分测试时间，加上被测件版本迭代导致测试用例的维护成本也较高。由此可见，传统的测试用例生成方法存在生成效率过低、人力资源消耗过大的问题。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种测试用例生成方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决传统的测试用例生成方法存在生成效率过低、人力资源消耗过大的问题。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种测试用例生成方法，采用了如下所述的技术方案：

获取关键配置信息，其中，所述关键配置信息包括关键信息接口字段参数、关键测试步骤、接口URL信息以及涉及数据表名；

基于python正交表法对所述关键配置信息进行用例生成操作，得到手工测试用例；

基于所述接口URL信息从ApiFox中导出json请求；

获取与所述json请求相对应的每个参数，得到json格式文件，其中，所述每个所述json请求相对应的参数包括对照表中的中文描述以及对照表中映射的数据库字段；

以所述接口URL信息为主键，并根据所述中文描述以及所述映射字段生成初始自动化测试用例，其中，所述初始自动化测试用例包括标题描述、预期数据库表中字段值；

基于所述每个所述json请求相对应的参数对所述初始自动化测试用例进行测试用例完善操作，得到目标自动化测试用例。

进一步的，在所述获取关键配置信息的步骤之前，还包括下述步骤：

启动用例配置文件；

配置所述用例配置文件的用例生成路径、用例展示风格以及默认用例表头；

列举所述用例配置文件的功能因素，得到所述关键配置信息。

进一步的，所述基于python正交表法对所述关键配置信息进行用例生成操作，得到手工测试用例的步骤，具体包括下述步骤：

基于所述python正交表法对所述关键配置信息的参数进行自动化排列组合操作，得到初始手工测试用例；

对所述初始手工测试用例进行异常处理操作，得到所述手工测试用例，其中，所述异常处理操作包括因素互斥操作以及流程终止操作。

进一步的，所述基于所述接口URL信息从ApiFox中导出json请求的步骤，具体包括下述步骤：

读取所述ApiFox中的工程目录，导出接口文件；

将所述接口URL信息做为唯一键值获取与所述接口URL信息相对应的请求体，得到所述json请求。

进一步的，所述获取与每个所述json请求相对应的参数，得到json格式文件的步骤，具体包括下述步骤：

基于json库解析所述json请求的所述请求体，得到接口请求信息；

创建初始json文件，并将所述接口请求信息保存在所述初始json文件中，得到所述json格式文件。

进一步的，在所述基于所述每个所述json请求相对应的参数对所述初始自动化测试用例进行测试用例完善操作，得到目标自动化测试用例的步骤之后，还包括下述步骤：

当所述目标自动化测试用例转测时，配置Jenkins Pipeline，并将所述目标自动化测试用例集成到目标项目中；

配置所述目标项目的定时任务，生成Allure测试报告；

自动向相关人员推送所述Allure测试报告。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种测试用例生成装置，采用了如下所述的技术方案：

配置信息获取模块，用于获取关键配置信息，其中，所述关键配置信息包括关键信息接口字段参数、关键测试步骤、接口URL信息以及涉及数据表名；

手工测试用例生成模块，用于基于python正交表法对所述关键配置信息进行用例生成操作，得到手工测试用例；

请求导出模块，用于基于所述接口URL信息从ApiFox中导出json请求；

参数获取模块，用于获取与所述json请求相对应的每个参数，得到json格式文件，其中，所述每个所述json请求相对应的参数包括对照表中的中文描述以及对照表中映射的数据库字段；

自动化测试用例生成模块，用于以所述接口URL信息为主键，并根据所述中文描述以及所述映射字段生成初始自动化测试用例，其中，所述初始自动化测试用例包括标题描述、预期数据库表中字段值；

测试用例完善模块，用于基于所述每个所述json请求相对应的参数对所述初始自动化测试用例进行测试用例完善操作，得到目标自动化测试用例。

进一步的，所述装置还包括：

配置文件启动模块，用于启动用例配置文件；

文件配置模块，用于配置所述用例配置文件的用例生成路径、用例展示风格以及默认用例表头；

功能因素列举模块，用于列举所述用例配置文件的功能因素，得到所述关键配置信息。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案：

包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如上所述的测试用例生成方法的步骤。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，采用了如下所述的技术方案：

所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如上所述的测试用例生成方法的步骤。

本申请提供了一种测试用例生成方法，包括：获取关键配置信息，其中，所述关键配置信息包括关键信息接口字段参数、关键测试步骤、接口URL信息以及涉及数据表名；基于python正交表法对所述关键配置信息进行用例生成操作，得到手工测试用例；基于所述接口URL信息从ApiFox中导出json请求；获取与所述json请求相对应的每个参数，得到json格式文件，其中，所述每个所述json请求相对应的参数包括对照表中的中文描述以及对照表中映射的数据库字段；以所述接口URL信息为主键，并根据所述中文描述以及所述映射字段生成初始自动化测试用例，其中，所述初始自动化测试用例包括标题描述、预期数据库表中字段值；基于所述每个所述json请求相对应的参数对所述初始自动化测试用例进行测试用例完善操作，得到目标自动化测试用例。与现有技术相比，本申请能够去掉传统手工录入测试用例的工作，简化测试的流程，有效提高测试用例的生成效率，节省人力资源的消耗，同时，并且开发人员在编写软件时，也能够使用，并验证程序的目的是否与预期相符合。

附图说明

为了更清楚地说明本申请中的方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作一个简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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。

图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是本申请实施例一提供的测试用例生成方法的实现流程图；

图3是本申请实施例一提供的功能因素的示意图；

图4是本申请实施例一提供的新增公司操作正交表的示意图；

图5是本申请实施例一提供的解决流程终止的核心代码的示意图；

图6是本申请实施例二提供的测试用例生成装置的结构示意图；

图7是根据本申请的计算机设备的一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中在申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。本申请的说明书和权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器( Moving Picture ExpertsGroup Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3 )、MP4( Moving PictureExperts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4 )播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上显示的页面提供支持的后台服务器。

需要说明的是，本申请实施例所提供的测试用例生成方法一般由服务器/终端设备执行，相应地，测试用例生成装置一般设置于服务器/终端设备中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

继续参考图2，示出了根据本申请的测试用例生成方法的一个实施例的流程图。所述的测试用例生成方法，包括：步骤S201、步骤S202、步骤S203、步骤S204、步骤S205以及步骤S206。

在步骤S201中，获取关键配置信息，其中，关键配置信息包括关键信息接口字段参数、关键测试步骤、接口URL信息以及涉及数据表名。

在步骤S202中，基于python正交表法对关键配置信息进行用例生成操作，得到手工测试用例。

在本申请实施例中，Python实现正交表法设计测试用例，主要解决正交表存在的问题，即：无法自动化排列组合、因素互斥、流程终止的问题，本申请用python编写了case_generate工具进行了实现。

在本申请实施例中，自动化排列组合的实现方式可以是先设计一个excel模板，将要测试的功能的各个因素列举，如图3所示，之后编写Python脚本，从excel中读取每一列，然后利用Python的高级函数特性reduce函数，对每一列循环进行排列组合，得到最终的排列组合。最后再将这些排列组合输出到另外一个表格中,核心排列组合代码如下：

def orthogonal(self, list_array):

mutex_list = reduce(self.exclude_mutex_list, list_array)

tmp = [i[1] for i in mutex_list]

stop_list = self.exclude_stop_list(tmp)

orthogonal_list = [j.split(self.keyword_link) for j in [i for i instop_list]]

return orthogonal_list

在本申请实施例中，因素互斥的解决方式可以是对于不能排列到一起的组合，我们需要添加表格背景颜色，我们规定，相同颜色的表格的元素无法排列组合到一起，如图4所示，是新增公司操作正交表，当公司名称小于250个字符、大于250个字符这些取值是互斥的，因此互斥项为公司名称项中的“小于250个字符、大于250个字符”。实现脚本时，在读取每一列的元素值时，会读取他们的表格背景颜色属性，当最后排列组合时，让带有相同颜色的元素无法排列组合到一起，核心代码如图5所示。

在本申请实施例中，一些因素可能会引起流程终止如“公司名称大于250个字符”，提交公司校验参数的时候就校验了，不用继续向下进行，因此排列组合到“公司名称大于250个字符”这一因素时，就终止了，对于流程终止的解决方式可以是对于可以引起流程终止的因素，我们在因素文字后面增加“[!]”标记，python脚本取到[!]时，会进行特殊处理，将[!]以后的因素剔除。核心代码如下：

def exclude_stop_list(self, mutex_list):

step_list = []

for step in mutex_list:

tmp = step.split(self.keyword_stop)[0]

if tmp not in step_list:

step_list.append(tmp)

return step_list

在步骤S203中，基于接口URL信息从ApiFox中导出json请求。

在本申请实施例中，Apifox导出的接口请求，保存接口请求json文件到自动化工程apischeme目录中。

在步骤S204中，获取与json请求相对应的每个参数，得到json格式文件，其中，每个json请求相对应的参数包括对照表中的中文描述以及对照表中映射的数据库字段。

在本申请实施例中，对照表是指如下结构体定义：{接口字段:中文参数描述|数据库字段名} --请求接口参数和中文参数名及数据库字段对应关系用字典表。

在步骤S205中，以接口URL信息为主键，并根据中文描述以及映射字段生成初始自动化测试用例，其中，初始自动化测试用例包括标题描述、预期数据库表中字段值。

在步骤S206中，基于每个json请求相对应的参数对初始自动化测试用例进行测试用例完善操作，得到目标自动化测试用例。

在本申请实施例中，提供了一种测试用例生成方法，包括：获取关键配置信息，其中，关键配置信息包括关键信息接口字段参数、关键测试步骤、接口URL信息以及涉及数据表名；基于python正交表法对关键配置信息进行用例生成操作，得到手工测试用例；基于接口URL信息从ApiFox中导出json请求；获取与json请求相对应的每个参数，得到json格式文件，其中，每个json请求相对应的参数包括对照表中的中文描述以及对照表中映射的数据库字段；以接口URL信息为主键，并根据中文描述以及映射字段生成初始自动化测试用例，其中，初始自动化测试用例包括标题描述、预期数据库表中字段值；基于每个json请求相对应的参数对初始自动化测试用例进行测试用例完善操作，得到目标自动化测试用例。与现有技术相比，本申请能够去掉传统手工录入测试用例的工作，简化测试的流程，有效提高测试用例的生成效率，节省人力资源的消耗，同时，并且开发人员在编写软件时，也能够使用，并验证程序的目的是否与预期相符合。

在本实施例的一些可选的实现方式中，在步骤S201之前，还包括以下步骤：

启动用例配置文件；

配置用例配置文件的用例生成路径、用例展示风格以及默认用例表头；

列举用例配置文件的功能因素，得到关键配置信息。

在本申请实施例中，获取关键配置信息之前，需要启动用例配置文件修改，配置用例生成的[path]、用例展示style（可用默认）、默认用例表头（可不修改）包含['所属模块','用例标题', '前置条件', '测试步骤', '预期结果', '关键词', '优先级', '用例类型', '适用阶段']；用例模板关键字，将测试的功能的各个因素列举：功能模块、接口URL、关键参数、操作步骤、返回状态码、数据库表名。

在本实施例的一些可选的实现方式中，步骤S202具体包括以下步骤：

基于python正交表法对关键配置信息的参数进行自动化排列组合操作，得到初始手工测试用例；

对初始手工测试用例进行异常处理操作，得到手工测试用例，其中，异常处理操作包括因素互斥操作以及流程终止操作。

在本申请实施例中，根据正交表法，实现接口用例的参数自动化排列组合，因素互斥（某俩参数不能同时存在），流程终止（异常场景如：某一参数为空、不存在、超长字符等），最终生成手工测试用例。

在本实施例的一些可选的实现方式中，步骤S203具体包括以下步骤：

读取ApiFox中的工程目录，导出接口文件；

将接口URL信息做为唯一键值获取与接口URL信息相对应的请求体，得到json请求。

在本申请实施例中，读取Apifox中的工程目录，导出接口文件，根据手工用例的URL做为唯一键值获取该接口的请求体；读取Apifox中的工程目录，导出接口文件，根据手工用例的URL做为唯一键值获取该接口的请求体。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述步骤S204具体包括下述步骤：

基于json库解析json请求的请求体，得到接口请求信息；

创建初始json文件，并将接口请求信息保存在初始json文件中，得到json格式文件。

在本申请实施例中，获取接口中文参数名和接口字段及数据库字段对应关系；并对比手工测试用例和接口Json请求，先读取手工测试用例，解析ApiFox导出的接口信息保存至json文件。

在本实施例的一些可选的实现方式中，将解析ApiFox导出的接口信息保存至json文件之后，可以以手工测试用例URL、用例标题为关联键，关联查询接口请求json文件，组装出测试用例标题、请求参数（枚举通用）、预期相应状态、数据库字段校验等，保存自动化测试用例到excel中；并根据接口类型调用通用增、删、改、查等库方法、断言检查，通过自动化测试框架，从Excel读取测试用例，根据不同参数，更新json文件的请求体，然后根据request库发送请求，校验请求响应结果、响应码、数据表记录。

在本实施例的一些可选的实现方式中，在步骤S205之后，还包括下述步骤：

当目标自动化测试用例转测时，配置Jenkins Pipeline，并将目标自动化测试用例集成到目标项目中；

配置目标项目的定时任务，生成Allure测试报告；

自动向相关人员推送Allure测试报告。

在本申请实施例中，配置Jenkins Pipeline，集成已实现的自动化用例到项目，配置定时任务，冒烟、回归、每日构建定时构建，并集成Allure report到Jenkins job，自动推送测试报告到干系人。

本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能（Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。

人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机可读指令来指令相关的硬件来完成，该计算机可读指令可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体（Read-Only Memory，ROM）等非易失性存储介质，或随机存储记忆体（Random Access Memory，RAM）等。

应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

实施例二

进一步参考图6，作为对上述图2所示方法的实现，本申请提供了一种测试用例生成装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图6所示，本实施例的测试用例生成装置200包括：配置信息获取模块210、手工测试用例生成模块220、请求导出模块230、参数获取模块240、自动化测试用例生成模块250以及测试用例完善模块260，其中：

配置信息获取模块210，用于获取关键配置信息，其中，关键配置信息包括关键信息接口字段参数、关键测试步骤、接口URL信息以及涉及数据表名；

手工测试用例生成模块220，用于基于python正交表法对关键配置信息进行用例生成操作，得到手工测试用例；

请求导出模块230，用于基于接口URL信息从ApiFox中导出json请求；

参数获取模块240，用于获取与json请求相对应的每个参数，得到json格式文件，其中，每个json请求相对应的参数包括对照表中的中文描述以及对照表中映射的数据库字段；

自动化测试用例生成模块250，用于以接口URL信息为主键，并根据中文描述以及映射字段生成初始自动化测试用例，其中，初始自动化测试用例包括标题描述、预期数据库表中字段值；

测试用例完善模块260，用于基于每个json请求相对应的参数对初始自动化测试用例进行测试用例完善操作，得到目标自动化测试用例。

在本实施例中，提供了一种测试用例生成装置200，包括：配置信息获取模块210，用于获取关键配置信息，其中，关键配置信息包括关键信息接口字段参数、关键测试步骤、接口URL信息以及涉及数据表名；手工测试用例生成模块220，用于基于python正交表法对关键配置信息进行用例生成操作，得到手工测试用例；请求导出模块230，用于基于接口URL信息从ApiFox中导出json请求；参数获取模块240，用于获取与json请求相对应的每个参数，得到json格式文件，其中，每个json请求相对应的参数包括对照表中的中文描述以及对照表中映射的数据库字段；自动化测试用例生成模块250，用于以接口URL信息为主键，并根据中文描述以及映射字段生成初始自动化测试用例，其中，初始自动化测试用例包括标题描述、预期数据库表中字段值；测试用例完善模块260，用于基于每个json请求相对应的参数对初始自动化测试用例进行测试用例完善操作，得到目标自动化测试用例。与现有技术相比，本申请能够去掉传统手工录入测试用例的工作，简化测试的流程，有效提高测试用例的生成效率，节省人力资源的消耗，同时，并且开发人员在编写软件时，也能够使用，并验证程序的目的是否与预期相符合。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述测试用例生成装置200还包括：

配置文件启动模块，用于启动用例配置文件；

文件配置模块，用于配置用例配置文件的用例生成路径、用例展示风格以及默认用例表头；

功能因素列举模块，用于列举用例配置文件的功能因素，得到关键配置信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述手工测试用例生成模块220包括：

排列组合子模块，用于基于python正交表法对关键配置信息的参数进行自动化排列组合操作，得到初始手工测试用例；

异常处理子模块，用于对初始手工测试用例进行异常处理操作，得到手工测试用例，其中，异常处理操作包括因素互斥操作以及流程终止操作。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述请求导出模块230包括：

文件导出子模块，用于读取ApiFox中的工程目录，导出接口文件；

请求体获取子模块，用于将接口URL信息做为唯一键值获取与接口URL信息相对应的请求体，得到json请求。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述参数获取模块240包括：

请求体解析子模块，用于基于json库解析json请求的请求体，得到接口请求信息；

文件获取子模块，用于创建初始json文件，并将接口请求信息保存在初始json文件中，得到json格式文件。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述装置200还包括：

用例集成模块，用于当目标自动化测试用例转测时，配置Jenkins Pipeline，并将目标自动化测试用例集成到目标项目中；

任务配置模块，用于配置目标项目的定时任务，生成Allure测试报告；

报告推送模块，用于自动向相关人员推送Allure测试报告。

为解决上述技术问题，本申请实施例还提供计算机设备。具体请参阅图7，图7为本实施例计算机设备基本结构框图。

所述计算机设备300包括通过系统总线相互通信连接存储器310、处理器320、网络接口330。需要指出的是，图中仅示出了具有组件310-330的计算机设备300，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。其中，本技术领域技术人员可以理解，这里的计算机设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、数字处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。

所述计算机设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述计算机设备可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。

所述存储器310至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如，SD或DX存储器等）、随机访问存储器（RAM）、静态随机访问存储器（SRAM）、只读存储器（ROM）、电可擦除可编程只读存储器（EEPROM）、可编程只读存储器（PROM）、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，所述存储器310可以是所述计算机设备300的内部存储单元，例如该计算机设备300的硬盘或内存。在另一些实施例中，所述存储器310也可以是所述计算机设备300的外部存储设备，例如该计算机设备300上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。当然，所述存储器310还可以既包括所述计算机设备300的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，所述存储器310通常用于存储安装于所述计算机设备300的操作系统和各类应用软件，例如测试用例生成方法的计算机可读指令等。此外，所述存储器310还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。

所述处理器320在一些实施例中可以是中央处理器（Central Processing Unit，CPU）、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器320通常用于控制所述计算机设备300的总体操作。本实施例中，所述处理器320用于运行所述存储器310中存储的计算机可读指令或者处理数据，例如运行所述测试用例生成方法的计算机可读指令。

所述网络接口330可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口330通常用于在所述计算机设备300与其他电子设备之间建立通信连接。

本申请提供的计算机设备，能够去掉传统手工录入测试用例的工作，简化测试的流程，有效提高测试用例的生成效率，节省人力资源的消耗，同时，并且开发人员在编写软件时，也能够使用，并验证程序的目的是否与预期相符合。

本申请还提供了另一种实施方式，即提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如上述的测试用例生成方法的步骤。

本申请提供的计算机可读存储介质，能够去掉传统手工录入测试用例的工作，简化测试的流程，有效提高测试用例的生成效率，节省人力资源的消耗，同时，并且开发人员在编写软件时，也能够使用，并验证程序的目的是否与预期相符合。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质（如ROM/RAM、磁碟、光盘）中，包括若干指令用以使得一台终端设备（可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述的方法。

显然，以上所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例，附图中给出了本申请的较佳实施例，但并不限制本申请的专利范围。本申请可以以许多不同的形式来实现，相反地，提供这些实施例的目的是使对本申请的公开内容的理解更加透彻全面。尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来而言，其依然可以对前述各具体实施方式所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等效替换。凡是利用本申请说明书及附图内容所做的等效结构，直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理在本申请专利保护范围之内。

Claims (10)

1.一种测试用例生成方法，其特征在于，包括下述步骤：

获取关键配置信息，其中，所述关键配置信息包括关键信息接口字段参数、关键测试步骤、接口URL信息以及涉及数据表名；

基于python正交表法对所述关键配置信息进行用例生成操作，得到手工测试用例；

基于所述接口URL信息从ApiFox中导出json请求；

获取与所述json请求相对应的每个参数，得到json格式文件，其中，所述每个所述json请求相对应的参数包括对照表中的中文描述以及对照表中映射的数据库字段；

以所述接口URL信息为主键，并根据所述中文描述以及所述映射字段生成初始自动化测试用例，其中，所述初始自动化测试用例包括标题描述、预期数据库表中字段值；

基于所述每个所述json请求相对应的参数对所述初始自动化测试用例进行测试用例完善操作，得到目标自动化测试用例。

2.根据权利要求1所述的测试用例生成方法，其特征在于，在所述获取关键配置信息的步骤之前，还包括下述步骤：

启动用例配置文件；

配置所述用例配置文件的用例生成路径、用例展示风格以及默认用例表头；

列举所述用例配置文件的功能因素，得到所述关键配置信息。

3.根据权利要求1所述的测试用例生成方法，其特征在于，所述基于python正交表法对所述关键配置信息进行用例生成操作，得到手工测试用例的步骤，具体包括下述步骤：

基于所述python正交表法对所述关键配置信息的参数进行自动化排列组合操作，得到初始手工测试用例；

对所述初始手工测试用例进行异常处理操作，得到所述手工测试用例，其中，所述异常处理操作包括因素互斥操作以及流程终止操作。

4.根据权利要求1所述的测试用例生成方法，其特征在于，所述基于所述接口URL信息从ApiFox中导出json请求的步骤，具体包括下述步骤：

读取所述ApiFox中的工程目录，导出接口文件；

将所述接口URL信息做为唯一键值获取与所述接口URL信息相对应的请求体，得到所述json请求。

5.根据权利要求4所述的测试用例生成方法，其特征在于，所述获取与每个所述json请求相对应的参数，得到json格式文件的步骤，具体包括下述步骤：

基于json库解析所述json请求的所述请求体，得到接口请求信息；

创建初始json文件，并将所述接口请求信息保存在所述初始json文件中，得到所述json格式文件。

6.根据权利要求1所述的测试用例生成方法，其特征在于，在所述基于所述每个所述json请求相对应的参数对所述初始自动化测试用例进行测试用例完善操作，得到目标自动化测试用例的步骤之后，还包括下述步骤：

当所述目标自动化测试用例转测时，配置Jenkins Pipeline，并将所述目标自动化测试用例集成到目标项目中；

配置所述目标项目的定时任务，生成Allure测试报告；

自动向相关人员推送所述Allure测试报告。

7.一种测试用例生成装置，其特征在于，包括：

配置信息获取模块，用于获取关键配置信息，其中，所述关键配置信息包括关键信息接口字段参数、关键测试步骤、接口URL信息以及涉及数据表名；

手工测试用例生成模块，用于基于python正交表法对所述关键配置信息进行用例生成操作，得到手工测试用例；

请求导出模块，用于基于所述接口URL信息从ApiFox中导出json请求；

参数获取模块，用于获取与所述json请求相对应的每个参数，得到json格式文件，其中，所述每个所述json请求相对应的参数包括对照表中的中文描述以及对照表中映射的数据库字段；

自动化测试用例生成模块，用于以所述接口URL信息为主键，并根据所述中文描述以及所述映射字段生成初始自动化测试用例，其中，所述初始自动化测试用例包括标题描述、预期数据库表中字段值；

测试用例完善模块，用于基于所述每个所述json请求相对应的参数对所述初始自动化测试用例进行测试用例完善操作，得到目标自动化测试用例。

8.根据权利要求7所述的测试用例生成装置，其特征在于，所述装置还包括：

配置文件启动模块，用于启动用例配置文件；

文件配置模块，用于配置所述用例配置文件的用例生成路径、用例展示风格以及默认用例表头；

功能因素列举模块，用于列举所述用例配置文件的功能因素，得到所述关键配置信息。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至6中任一项所述的测试用例生成方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的测试用例生成方法的步骤。