基于启发式策略的Web应用自动化测试研究

摘要

Web应用测试是保证Web应用质量的重要手段。基于动态搜索的Web应用测试通过动态搜索Web应用的用户接口状态空间，实现Web应用的自动化测试。现有的基于动态搜索的Web应用测试具有较高的自动化程度，但在状态空间搜索方面，大多采用“穷尽搜索”的方式，易陷于局部或不相关的状态空间搜索，难以在有限的测试资源内进行有效的Web应用测试。
　　本文提出了一种基于页面元素特征引导的Web应用状态空间搜索策略。该策略通过机器学习方法，分析Web应用可以触发主要功能状态的事件，并提取其位置、大小等空间特征和图片链接等内容特征进行训练，构造事件重要性的预测模型。给定搜索时间，该策略在搜索过程中，利用此预测模型对可点击事件进行重要性评估，优先寻找并搜索Web应用中的重要功能，并生成Web应用的用户接口状态流图(SFG)的一个子图作为测试模型，生成Web应用测试用例集。
　　在上述工作的基础上，本文实现了基于页面元素特征引导的搜索策略开发了相应的Web应用自动化测试工具PefjaxTest，并对八个开源Web应用进行实验研究。实验结果表明，在给定时间内，PefjaxTest可对Web应用主要功能实现有效的覆盖，与深度优先、广度优先和Feedex工具相比，对主要功能状态的覆盖率分别提升了10.1％、11.6％和10.6％，对主要功能边的覆盖率分别提升了10.0％、16.6％和14.7％。与其他策略相比，PefjaxTest生成了更小的测试模型以及测试用例集。

目录

声明

摘要

第一章 引言

1．1 选题依据

1．2 国内外研究现状

1．3 研究内容

1．4 论文主要创新点

1．5 论文结构

第二章 基于AJAX技术的Web应用测试方法

2．1 基本概念

2．1．2 Web应用状态流图

2．2 Web应用状态流图生成

第三章 基于页面元素特征提取的Web应用测试方法

3．1 问题分析

3．2 基于页面元素特征的动态搜索

3．2．1 基于页面元素特征提取的搜索策略

3．2．2 预测模型生成

3．2．3 请求预测

3．2．4 请求重要性评估

3．3 页面相似度比较

3．3．1 页面相似性算法概述

3．3．2 页面相似性算法

第四章 PefjaxTest测试工具设计与实现

4．1 基于页面特征提取的Web应用自动化测试框架

4．1．1 内置浏览器

4．1．4 请求过滤器

4．1．5 事件控制器

4．2 工具设计与实现

4．2．1 工具介绍

4．2．2 工具实现

4．3 工具执行

第五章 实验分析

5．1 研究问题

5．2 实验对象与环境

5．3 实验方法

5．4 实验结果

5．4．1 不同搜索策略覆盖主要功能实验对比(RQ1)

5．4．2 搜索时间对主要功能覆盖的影响(RQ2)

5．4．3 JS代码覆盖分析(RQ3)

5．4．4 测试用例有效性分析(RQ4)

第六章 总结与展望

6．1 论文总结

6．2 工作展望

参考文献

致谢

附录