Web應(yīng)用系統(tǒng)以其獨有的方便、快捷、易操作等特點逐漸成為了當(dāng)今軟件市場開發(fā)的主流。其中,電商平臺系統(tǒng)作為Web系統(tǒng)的典型應(yīng)用受到了人們越來越多的關(guān)注。各公司為了贏取市場地位,滿足用戶對于系統(tǒng)的高質(zhì)量要求,不斷的擴大Web應(yīng)用系統(tǒng)的復(fù)雜度和系統(tǒng)規(guī)模,Web應(yīng)用系統(tǒng)測試的重要性逐漸顯現(xiàn)。目前,Web應(yīng)用系統(tǒng)的測試仍然以手工測試為主,需要手動生成執(zhí)行測試用例,這樣不僅測試效率低下,而且滿足不了軟件版本快速迭代的需求。本文主要針對具體的Web應(yīng)用系統(tǒng)進行分析,提出了測試用例自動生成算法和測試用例自動執(zhí)行方法。具體包括,首先,對要測試的Web應(yīng)用系統(tǒng)進行需求功能分析,建立對應(yīng)的系統(tǒng)功能圖,根據(jù)系統(tǒng)功能圖,構(gòu)建Markov鏈的初步使用模型結(jié)構(gòu),接著利用層次分析法確定模型中狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率,完善使用模型結(jié)構(gòu)。其次,基于狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率,設(shè)計測試用例的自動生成算法,自動生成狀態(tài)和重點模塊覆蓋率較高的測試用例路徑。最后,基于selenium和unittest單元測試框架相結(jié)合的方法實現(xiàn)測試用例的執(zhí)行自動化,并對實驗結(jié)果進行分析。實驗結(jié)果表明,基于Markov鏈模型的自動生成測試用例的方法相比傳統(tǒng)手工... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

webdriver工作原理圖

南京郵電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文第三章基于Markov鏈的Web系統(tǒng)測試用例生成技術(shù)13圖3.1構(gòu)建初步的Markov鏈模型結(jié)構(gòu)流程圖基于Markov鏈的Web應(yīng)用系統(tǒng)測試用例生成算法3.2.1基于層析分析法確定轉(zhuǎn)移概率轉(zhuǎn)移概率是馬爾可夫鏈中的一個重要概念，如果Markov鏈中包含m個狀態(tài)，從某一狀態(tài)開始，經(jīng)過一次狀態(tài)轉(zhuǎn)移，必然出現(xiàn)1,2,,m其中的一個狀態(tài)，這種狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率稱為轉(zhuǎn)移概率。針對Markov鏈?zhǔn)褂媚Ｐ椭修D(zhuǎn)移概率的求解，我們應(yīng)該嘗試使計算出的轉(zhuǎn)移概率更加符合軟件系統(tǒng)的實際使用情況。確定轉(zhuǎn)移概率的方法目前市場上有很多種。其中如下:如果軟件系統(tǒng)沒有歷史迭代版本，我們可以讓測試人員平均分配狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率；如果軟件有歷史版本，我們可以通過日志統(tǒng)計來估算轉(zhuǎn)移概率；另外我們還可以讓測試人員根據(jù)軟件的重要程度去預(yù)測轉(zhuǎn)移概率的分布值。由于本文要研究的唯品會電商平臺Web系統(tǒng)我們獲取不到系統(tǒng)的使用日志，因此無法根據(jù)系統(tǒng)使用日志來確定轉(zhuǎn)移概率，所以我們選取了層次分析方法來確定Markov鏈?zhǔn)褂媚Ｐ椭袪顟B(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率值。層次分析法是一種決策分析方法，將定性和定量解決方案結(jié)合到具有多個目標(biāo)的復(fù)雜問題上。該方法利用決策者的經(jīng)驗來判斷標(biāo)準(zhǔn)在各個測量目標(biāo)之間的相

南京郵電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文第三章基于Markov鏈的Web系統(tǒng)測試用例生成技術(shù)15表3.1影響因素i與影響因素j比較打分標(biāo)準(zhǔn)評分代表的含義7影響因素i比j強烈重要5影響因素i比j明顯重要3影響因素i比j稍微重要1影響因素i和影響因素j影響相同對于利用層次分析法求解轉(zhuǎn)移概率的具體步驟如下：（1）分析Markov鏈?zhǔn)褂媚Ｐ�，分層處理，將每一層進行權(quán)重量化。若系統(tǒng)有n個狀態(tài)，將狀態(tài)(1)iSin所在層作為目標(biāo)層，iS可以轉(zhuǎn)移到k個狀態(tài)所在層作為影響層，k個狀態(tài)設(shè)為12{,,...,}kiiiSSS并且下標(biāo)滿足12{,,...,}{1,2,...,}kiiin，即轉(zhuǎn)移的k個狀態(tài)為總狀態(tài)的一個子集。設(shè)求解對應(yīng)狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率為jiip，12({,,...,})jiijkpiiii表示狀態(tài)iS分別轉(zhuǎn)移到12{,,...,}kiiiSSS的轉(zhuǎn)移概率，與狀態(tài)iS沒有直接轉(zhuǎn)移關(guān)系的轉(zhuǎn)移概率值為0。同時設(shè)定轉(zhuǎn)移矩陣nnPR。具體狀態(tài)之間以及與轉(zhuǎn)移概率的邏輯轉(zhuǎn)移圖如下圖3.2所示。圖3.2狀態(tài)之間的邏輯轉(zhuǎn)移關(guān)系圖對于狀態(tài)iS可以轉(zhuǎn)移到的k個狀態(tài)12{,,...,}kiiiSSS分別進行影響因子評估，設(shè)定對應(yīng)的影響

【參考文獻】：
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碩士論文
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