本技术公开了一种计算机软件自动测试分析方法及测试平台,涉及软件测试分析技术领域,方法包括:对计算机软件源代码进行静态分析,将源代码的关键元素映射为实体,并基于实体及关系构建知识图谱。软件版本迭代时,检测代码变更并映射至知识图谱节点,标记变更区域。根据预设的依赖深度参数,迭代计算受影响的节点集合,将测试用例与知识图谱节点关联,识别需重新执行的测试用例,进行优先级排序,生成测试用例集合和执行序列;根据测试用例集合,生成测试用例执行序列,获取测试结果,分析失败用例,定位缺陷源头。通过智能识别代码关键变化点和引入风险评估与优先级排序机制,提升测试的效率与覆盖率,降低测试成本,保障软件的质量和稳定性。
背景技术
随着软件系统的规模和复杂性不断增加,软件的可靠性和稳定性变得尤为重要。传统的软件测试方法通常依赖于手动编写测试用例和人工分析软件的错误,这种方式效率较低,且在面对复杂的大型系统时,测试的覆盖率和深度难以保证。
在现有技术中,虽然已经有自动化测试工具的应用,但这些工具通常仅能基于已知的测试用例进行自动执行,无法根据代码的结构、变动情况以及系统需求的变化进行动态分析和生成新的测试用例。这导致在软件频繁更新迭代的过程中,测试工作量巨大,且容易遗漏新的漏洞或风险点。尤其是当软件发生较大变动时,现有技术的测试工具无法有效识别代码的关键变化点,进而无法针对这些变化点生成新的测试用例并进行风险分析,测试覆盖率和精度受到影响。此外,现有工具难以根据测试结果进行智能化的风险评估和测试用例优先级排序,这对于提高测试效率和降低测试成本提出了新的挑战。
实现思路