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      多層級(jí)接口數(shù)據(jù)處理方法及裝置與流程

      文檔序號(hào):40006880發(fā)布日期:2024-11-19 13:35閱讀:13來源:國(guó)知局
      多層級(jí)接口數(shù)據(jù)處理方法及裝置與流程

      本技術(shù)涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,具體涉及一種多層級(jí)接口數(shù)據(jù)處理方法及裝置。


      背景技術(shù):

      1、當(dāng)前,常用的測(cè)試工具在使用過程中,通常需要手工對(duì)各個(gè)參數(shù)及對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行添加,這種方式不僅效率低下,還容易出錯(cuò)。此外,這些工具通常無法對(duì)測(cè)試用例進(jìn)行統(tǒng)一管理,導(dǎo)致測(cè)試用例的組織和維護(hù)難度較大。尤其對(duì)于涉及層級(jí)的接口參數(shù),往往需要通過編寫腳本的形式進(jìn)行參數(shù)傳遞,這進(jìn)一步增加了測(cè)試工作的復(fù)雜性和技術(shù)門檻。

      2、手工添加參數(shù)和數(shù)據(jù)的方式,雖然適用于簡(jiǎn)單的測(cè)試場(chǎng)景,但在面對(duì)復(fù)雜的系統(tǒng)測(cè)試時(shí),顯得力不從心。每次測(cè)試的參數(shù)配置都需要手工輸入,不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力,而且容易遺漏或輸入錯(cuò)誤,從而影響測(cè)試結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。

      3、此外,缺乏統(tǒng)一的測(cè)試用例管理機(jī)制,使得測(cè)試用例的版本控制、復(fù)用和共享變得困難。在大型項(xiàng)目中,測(cè)試用例數(shù)量龐大,手工管理不僅效率低下,而且容易造成測(cè)試用例的冗余和不一致,難以保證測(cè)試的全面性和系統(tǒng)性。

      4、對(duì)于涉及層級(jí)的接口參數(shù),由于參數(shù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,手工輸入往往無法滿足需求。因此,測(cè)試人員需要編寫腳本來傳遞這些參數(shù)。然而,編寫和維護(hù)腳本不僅需要較高的技術(shù)能力,還增加了測(cè)試工作的復(fù)雜性和工作量。不同測(cè)試人員編寫的腳本風(fēng)格各異,進(jìn)一步增加了測(cè)試結(jié)果的可重復(fù)性和可維護(hù)性問題。

      5、綜上所述,現(xiàn)有的測(cè)試工具在參數(shù)添加、測(cè)試用例管理和層級(jí)接口參數(shù)處理等方面存在諸多缺陷。


      技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

      1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的問題,本技術(shù)提供一種多層級(jí)接口數(shù)據(jù)處理方法及裝置,能夠高效、準(zhǔn)確地滿足復(fù)雜測(cè)試場(chǎng)景需求。

      2、為了解決上述問題中的至少一個(gè),本技術(shù)提供以下技術(shù)方案:

      3、第一方面,本技術(shù)提供一種多層級(jí)接口數(shù)據(jù)處理方法,包括:

      4、獲取預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的歷史接口請(qǐng)求和相應(yīng)的響應(yīng)數(shù)據(jù),對(duì)所述歷史接口請(qǐng)求進(jìn)行參數(shù)類型分析,得到對(duì)應(yīng)的請(qǐng)求參數(shù),對(duì)所述響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行層級(jí)關(guān)系分析,得到對(duì)應(yīng)的層級(jí)結(jié)構(gòu),根據(jù)所述請(qǐng)求參數(shù)和所述層級(jí)結(jié)構(gòu)構(gòu)建模型訓(xùn)練集并根據(jù)所述模型訓(xùn)練集分別對(duì)預(yù)設(shè)決策樹模型和預(yù)設(shè)梯度提升樹模型進(jìn)行多模型集成訓(xùn)練,得到經(jīng)過所述多模型集成訓(xùn)練后的接口構(gòu)建模型,其中,所述接口構(gòu)建模型的輸出是所述決策樹模型的輸出和所述梯度提升樹模型的輸出加權(quán)計(jì)算后得到的;

      5、接收用戶發(fā)送的接口參數(shù)配置請(qǐng)求,根據(jù)所述接口參數(shù)配置請(qǐng)求中的測(cè)試變量和所述接口構(gòu)建模型,確定對(duì)應(yīng)的參數(shù)結(jié)構(gòu)和變量?jī)?nèi)容,根據(jù)所述參數(shù)結(jié)構(gòu)和所述變量?jī)?nèi)容通過預(yù)設(shè)遞歸算法進(jìn)行嵌套處理,得到對(duì)應(yīng)的多層級(jí)測(cè)試接口;

      6、接收所述用戶創(chuàng)建的測(cè)試用例,根據(jù)所述測(cè)試用例的用例取值對(duì)所述多層級(jí)測(cè)試接口進(jìn)行連通測(cè)試,得到對(duì)應(yīng)的測(cè)試結(jié)果,其中,所述測(cè)試結(jié)果包括預(yù)期結(jié)果和實(shí)際結(jié)果。

      7、進(jìn)一步地,所述對(duì)所述歷史接口請(qǐng)求進(jìn)行參數(shù)類型分析,得到對(duì)應(yīng)的請(qǐng)求參數(shù),包括:

      8、對(duì)獲取的所述歷史接口請(qǐng)求數(shù)據(jù)進(jìn)行請(qǐng)求解析,得到經(jīng)過所述請(qǐng)求解析后的請(qǐng)求數(shù)據(jù);

      9、對(duì)所述請(qǐng)求數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)識(shí)別和類型識(shí)別,確定各個(gè)請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的請(qǐng)求參數(shù)。

      10、進(jìn)一步地,所述對(duì)所述響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行層級(jí)關(guān)系分析,得到對(duì)應(yīng)的層級(jí)結(jié)構(gòu),包括:

      11、通過遞歸遍歷算法對(duì)所述響應(yīng)數(shù)據(jù)的嵌套關(guān)系進(jìn)行分析,確定每個(gè)層級(jí)節(jié)點(diǎn)的嵌套深度和兄弟節(jié)點(diǎn);

      12、根據(jù)每個(gè)層級(jí)節(jié)點(diǎn)的嵌套深度和兄弟節(jié)點(diǎn)確定所述響應(yīng)數(shù)據(jù)的層級(jí)結(jié)構(gòu)。

      13、進(jìn)一步地,?所述根據(jù)所述請(qǐng)求參數(shù)和所述層級(jí)結(jié)構(gòu)構(gòu)建模型訓(xùn)練集并根據(jù)所述模型訓(xùn)練集分別對(duì)預(yù)設(shè)決策樹模型和預(yù)設(shè)梯度提升樹模型進(jìn)行多模型集成訓(xùn)練,得到經(jīng)過所述多模型集成訓(xùn)練后的接口構(gòu)建模型,包括:

      14、將述請(qǐng)求參數(shù)和所述層級(jí)結(jié)構(gòu)整合得到特征集,將所述特征集作為模型訓(xùn)練集分別輸入預(yù)設(shè)決策樹模型和預(yù)設(shè)梯度提升樹模型進(jìn)行多模型集成訓(xùn)練;

      15、通過預(yù)設(shè)驗(yàn)證集對(duì)所述決策樹模型和所述梯度提升樹模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,并根據(jù)所述決策樹模型和所述梯度提升樹模型的輸出與所述驗(yàn)證集之間的差值確定各自對(duì)應(yīng)的輸出權(quán)重,得到接口構(gòu)建模型。

      16、進(jìn)一步地,所述接收用戶發(fā)送的接口參數(shù)配置請(qǐng)求,根據(jù)所述接口參數(shù)配置請(qǐng)求中的測(cè)試變量和所述接口構(gòu)建模型,確定對(duì)應(yīng)的參數(shù)結(jié)構(gòu)和變量?jī)?nèi)容,包括:

      17、接收用戶發(fā)送的接口參數(shù)配置請(qǐng)求并識(shí)別所述接口參數(shù)配置請(qǐng)求中所述用戶用于測(cè)試的多個(gè)測(cè)試變量;

      18、將所有所述測(cè)試變量輸入所述接口構(gòu)建模型,得到所述接口構(gòu)建模型輸出的與所述測(cè)試變量對(duì)應(yīng)的參數(shù)接口和變量?jī)?nèi)容。

      19、進(jìn)一步地,所述根據(jù)所述參數(shù)結(jié)構(gòu)和所述變量?jī)?nèi)容通過預(yù)設(shè)遞歸算法進(jìn)行嵌套處理,得到對(duì)應(yīng)的多層級(jí)測(cè)試接口,包括:

      20、通過預(yù)設(shè)遞歸算法根據(jù)所述參數(shù)結(jié)構(gòu)對(duì)所述變量?jī)?nèi)容進(jìn)行深度優(yōu)先或廣度優(yōu)先的變量遍歷,得到嵌套的參數(shù)組合;

      21、根據(jù)所述嵌套的參數(shù)組合確定對(duì)應(yīng)的多層級(jí)測(cè)試接口。

      22、進(jìn)一步地,所述接收所述用戶創(chuàng)建的測(cè)試用例,根據(jù)所述測(cè)試用例的用例取值對(duì)所述多層級(jí)測(cè)試接口進(jìn)行連通測(cè)試,得到對(duì)應(yīng)的測(cè)試結(jié)果,包括:

      23、接收所述用戶創(chuàng)建的測(cè)試用例并識(shí)別對(duì)應(yīng)的測(cè)試入?yún)⑷≈岛万?yàn)證條件;

      24、根據(jù)所述測(cè)試入?yún)⑷≈嫡{(diào)用所述多層級(jí)測(cè)試接口并進(jìn)行連通測(cè)試,根據(jù)所述連通測(cè)試的結(jié)果與所述驗(yàn)證條件進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證判定操作。

      25、第二方面,本技術(shù)提供一種多層級(jí)接口數(shù)據(jù)處理裝置,包括:

      26、模型構(gòu)建模塊,用于獲取預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的歷史接口請(qǐng)求和相應(yīng)的響應(yīng)數(shù)據(jù),對(duì)所述歷史接口請(qǐng)求進(jìn)行參數(shù)類型分析,得到對(duì)應(yīng)的請(qǐng)求參數(shù),對(duì)所述響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行層級(jí)關(guān)系分析,得到對(duì)應(yīng)的層級(jí)結(jié)構(gòu),根據(jù)所述請(qǐng)求參數(shù)和所述層級(jí)結(jié)構(gòu)構(gòu)建模型訓(xùn)練集并根據(jù)所述模型訓(xùn)練集分別對(duì)預(yù)設(shè)決策樹模型和預(yù)設(shè)梯度提升樹模型進(jìn)行多模型集成訓(xùn)練,得到經(jīng)過所述多模型集成訓(xùn)練后的接口構(gòu)建模型,其中,所述接口構(gòu)建模型的輸出是所述決策樹模型的輸出和所述梯度提升樹模型的輸出加權(quán)計(jì)算后得到的;

      27、接口確定模塊,用于接收用戶發(fā)送的接口參數(shù)配置請(qǐng)求,根據(jù)所述接口參數(shù)配置請(qǐng)求中的測(cè)試變量和所述接口構(gòu)建模型,確定對(duì)應(yīng)的參數(shù)結(jié)構(gòu)和變量?jī)?nèi)容,根據(jù)所述參數(shù)結(jié)構(gòu)和所述變量?jī)?nèi)容通過預(yù)設(shè)遞歸算法進(jìn)行嵌套處理,得到對(duì)應(yīng)的多層級(jí)測(cè)試接口;

      28、連通測(cè)試模塊,用于接收所述用戶創(chuàng)建的測(cè)試用例,根據(jù)所述測(cè)試用例的用例取值對(duì)所述多層級(jí)測(cè)試接口進(jìn)行連通測(cè)試,得到對(duì)應(yīng)的測(cè)試結(jié)果,其中,所述測(cè)試結(jié)果包括預(yù)期結(jié)果和實(shí)際結(jié)果。

      29、第三方面,本技術(shù)提供一種電子設(shè)備,包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序,所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)所述的多層級(jí)接口數(shù)據(jù)處理方法的步驟。

      30、第四方面,本技術(shù)提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序,該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述的多層級(jí)接口數(shù)據(jù)處理方法的步驟。

      31、第五方面,本技術(shù)提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,包括計(jì)算機(jī)程序/指令,該計(jì)算機(jī)程序/指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述的多層級(jí)接口數(shù)據(jù)處理方法的步驟。

      32、由上述技術(shù)方案可知,本技術(shù)提供一種多層級(jí)接口數(shù)據(jù)處理方法及裝置,通過獲取預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的歷史接口請(qǐng)求和相應(yīng)的響應(yīng)數(shù)據(jù),根據(jù)請(qǐng)求參數(shù)和層級(jí)結(jié)構(gòu)構(gòu)建模型訓(xùn)練集并根據(jù)模型訓(xùn)練集分別對(duì)預(yù)設(shè)決策樹模型和預(yù)設(shè)梯度提升樹模型進(jìn)行多模型集成訓(xùn)練,得到接口構(gòu)建模型;接收用戶發(fā)送的接口參數(shù)配置請(qǐng)求,根據(jù)接口參數(shù)配置請(qǐng)求中的測(cè)試變量和接口構(gòu)建模型,確定對(duì)應(yīng)的參數(shù)結(jié)構(gòu)和變量?jī)?nèi)容,根據(jù)參數(shù)結(jié)構(gòu)和變量?jī)?nèi)容通過預(yù)設(shè)遞歸算法進(jìn)行嵌套處理,得到對(duì)應(yīng)的多層級(jí)測(cè)試接口;接收用戶創(chuàng)建的測(cè)試用例,根據(jù)測(cè)試用例的用例取值對(duì)多層級(jí)測(cè)試接口進(jìn)行連通測(cè)試,得到對(duì)應(yīng)的測(cè)試結(jié)果,由此能夠高效、準(zhǔn)確地滿足復(fù)雜測(cè)試場(chǎng)景需求。

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