專利名稱：移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測方法和系統(tǒng)的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及移動終端應用程序(移動APP)優(yōu)化效果的檢測分析技術，尤其涉及自動化完成優(yōu)化效果的檢測分析的方法和系統(tǒng)。
背景技術：
目前，市面上有出現(xiàn)一些移動終端加速應用程序，如360流量監(jiān)控、瓦力流量等都是一些獨立的應用程序，無法嵌入到其他客戶應用程序(如糯米網客戶端程序)，一方面糯米網客戶端開發(fā)人員無法第一時間獲取其網頁優(yōu)化前后量化效果；另一方，若開發(fā)人員要獲取該優(yōu)化效果，則必須通過抓包來獲取并分析包文件，其效率低下，從手動訪問到抓包，到最后人工分析包，快則需I天的分析時間，慢則需要2-3天時間。圖1是目前一些移動應用訪問web頁面的優(yōu)化技術的流程。圖1所示流程的核心是web緩存,是通過web緩存和壓縮技術來實現(xiàn)。在初次訪問后，通過緩存web響應,在再次訪問時直接回源給客戶端，節(jié)省客戶端再次請求源站的時間。其中在初次訪問時對響應結果為圖片等特殊情況進行特殊處理，可以節(jié)省流量，加快傳輸速度。這種傳統(tǒng)算法雖然有開發(fā)簡易、有相應的開放源碼，模塊清晰、易于源碼維護，移動用戶可以宏觀的體驗到web優(yōu)化效果等優(yōu)點，然而也存在如下的缺點:(I)優(yōu)化效果無法量化:移動APP的用戶無法獲取web優(yōu)化的量化效果，不利于移動應用開發(fā)人員提高性能；
(2)無法自動化獲取優(yōu)化效果:為分析優(yōu)化效果，必需手動抓包，并且需要手動分析，效率低下。

發(fā)明內容
本發(fā)明的目的在于解決上述問題，提供了一種移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測方法和系統(tǒng)，可自動化模擬請求，量化網頁加載整體優(yōu)化效果和每個請求的優(yōu)化效果。本發(fā)明的技術方案為:本發(fā)明揭示了一種移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測方法，包括:移動終端應用程序自動訪問web頁面,獲取優(yōu)化前后的請求和響應包；通過過濾空包獲取優(yōu)化前后的請求及響應非空包；自動分析移動終端應用程序的web優(yōu)化前后的整體效果；自動分析移動終端應用程序的各URL連接的優(yōu)化前后的效果。根據本發(fā)明的移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測方法的一實施例，移動終端應用程序自動訪問web頁面的步驟進一步包括:獲取移動終端應用程序的ID號；移動終端應用程序利用獲取到的ID號訪問web頁面；在后臺啟動抓包進程；移動終端應用程序自動訪問web并加載相應的頁面；移動終端應用程序檢測到頁面加載完成后停止抓包進程并將抓取到的包進行過濾分析。根據本發(fā)明的移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測方法的一實施例，通過過濾空包獲取優(yōu)化前后的請求及響應非空包的步驟進一步包括:計算抓包獲取的文件大小，對空文件進行過濾，以獲得非空包；記錄非空包的名稱和移動終端應用程序之間的映射關系，并分開存儲在優(yōu)化前目錄和優(yōu)化后目錄中。根據本發(fā)明的移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測方法的一實施例，自動分析移動終端應用程序的web優(yōu)化前后的整體效果的步驟進一步包括:在優(yōu)化前目錄和優(yōu)化后目錄中選擇相應的文件，分析優(yōu)化前后的加載時間與優(yōu)化百分比、響應包字節(jié)數(shù)與壓縮百分比、請求個數(shù)減少量；其中在分析優(yōu)化前后的整體效果的步驟中，還包括在分析前計算所有測試次數(shù)的平均值及其方差，根據平均值和方差使用無效數(shù)據過濾規(guī)則，對無效測試數(shù)據進行自動過濾處理。根據本發(fā)明的移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測方法的一實施例，自動分析移動終端應用程序的各URL連接的優(yōu)化前后的效果的步驟進一步包括:將抓包獲取的文件上傳到包分析服務器；在上傳成功后返回相應的哈希映射值，并分別保留在優(yōu)化前目錄和優(yōu)化后目錄中；通過比較哈希映射值判斷是否屬于優(yōu)化前后的同一個URL，并計算提升的百分比。本發(fā)明還揭示了一種移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測系統(tǒng)，包括:web自動訪問裝置,移動終端應用程序自動訪問web頁面,獲取優(yōu)化前后的請求和響應包；空包過濾裝置,連接web自動訪問裝置,通過過濾空包獲取優(yōu)化前后的請求及響應非空包；優(yōu)化前后整體效果自動分析裝置，連接空包過濾裝置，自動分析移動終端應用程序的web優(yōu)化前后的整體效果；URL連接優(yōu)化前后效果自動分析裝置，連接優(yōu)化前后整體效果自動分析裝置，自動分析移動終端應用程序的各URL連接的優(yōu)化前后的效果。根據本發(fā)明的移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測系統(tǒng)的一實施例，web自動訪問裝置進一步包括:應用程序ID獲取模塊，獲取移動終端應用程序的ID號；頁面訪問模塊，移動終端應用程序利用獲取到的ID號訪問web頁面；抓包模塊，在后臺啟動抓包進程；頁面加載模塊，移動終端應用程序自動訪問web并加載相應的頁面；頁面加載狀態(tài)檢測模塊，移動終端應用程序檢測到頁面加載完成后停止抓包進程并將抓取到的包進行過濾分析。根據本發(fā)明的移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測系統(tǒng)的一實施例，空包過濾裝置包括:包文件計算模塊，計算抓包獲取的文件大小，對空文件進行過濾，以獲得非空包；
映射存儲模塊，記錄非空包的名稱和移動終端應用程序之間的映射關系，并分開存儲在優(yōu)化前目錄和優(yōu)化后目錄中。根據本發(fā)明的移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測系統(tǒng)的一實施例，優(yōu)化前后整體效果自動分析裝置進一步包括:無效測試數(shù)據過濾模塊，計算所有測試次數(shù)的平均值及其方差，根據平均值和方差使用無效數(shù)據過濾規(guī)則，對無效測試數(shù)據進行自動過濾處理；整體效果分析模塊，在優(yōu)化前目錄和優(yōu)化后目錄中選擇相應的文件，分析優(yōu)化前后的加載時間與優(yōu)化百分比、響應包字節(jié)數(shù)與壓縮百分比、請求個數(shù)減少量。根據本發(fā)明的移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測系統(tǒng)的一實施例，URL連接優(yōu)化前后效果自動分析裝置進一步包括:抓包文件上傳模塊，將抓包獲取的文件上傳到包分析服務器；哈希映射存儲模塊，在上傳成功后返回相應的哈希映射值，并分別保留在優(yōu)化前目錄和優(yōu)化后目錄中；URL連接優(yōu)化計算模塊，通過比較哈希映射值判斷是否屬于優(yōu)化前后的同一個URL，并計算提升的百分比。本發(fā)明對比現(xiàn)有技術有如下的有益效果:本發(fā)明的方案區(qū)別于現(xiàn)有技術的發(fā)明點在于:(1)自動訪問web,提升移動web訪問效率,傳統(tǒng)技術中沒有實現(xiàn)移動APP自動訪問web和自動化抓取web請求及其響應技術,本發(fā)明是一個突破；(2)自動化分析web優(yōu)化效果:針對上述第(I)點中的自動化測試和抓包獲取結果，進行一種對優(yōu)化效果的自動化分析測試，具體是設計一定的算法對抓包過程中出現(xiàn)的異常數(shù)據進行剔除，并給出web優(yōu)化的各種量化指標，從web優(yōu)化整體效果到各個URL請求的優(yōu)化效果，最小粒度至各個URL的連接時間，接收時間優(yōu)化百分比。相對于傳統(tǒng)技術，本發(fā)明的方案可以自動化模擬請求，從而自動化獲取分析結果，還可以量化網頁加載整體優(yōu)化效果:統(tǒng)計優(yōu)化前后加載的時間、請求個數(shù)和網頁大小，也可以量化每個請求的優(yōu)化效果:針對每個請求優(yōu)化前后整體優(yōu)化百分比，包括DNS解析時間、連接時間、等待時間和接收時間。


圖1示出了傳統(tǒng)的移動應用訪問web頁面的優(yōu)化技術流程圖。圖2示出了本發(fā)明的移動web優(yōu)化效果前后的整體效果示意圖。圖3示出了本發(fā)明的移動應用訪問web時各個請求所占用的平均時間片段相對優(yōu)化前的詳細情況示意圖。圖4示出了本發(fā)明的移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測方法的實施例的流程圖。圖5示出了本發(fā)明的移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測系統(tǒng)的實施例的結構圖。
具體實施例方式下面結合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步的描述。圖4示出了本發(fā)明的移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測方法的實施例的流程。請參見圖4，本實施例的自動檢測方法的各個步驟詳述如下。步驟SlO:移動終端應用程序(以下亦可稱為移動APP)自動訪問web頁面，獲取優(yōu)化前后的請求和響應包。這一步驟一改傳統(tǒng)的APP手動訪問web頁面的效率低下的局面,通過全自動化實現(xiàn)移動APP訪問web操作自動化，在自動化開始之前，需要配置移動應用名稱和移動應用ID，這一映射關系配置在一個文件中，以備讀取，從而解決不支持中文的難題。本步驟的實現(xiàn)可以進一步拆分為:第一步，獲取移動APP的ID號，為解決移動終端上中文顯示問題，需要在控件結構層次分析器上獲取移動APP下拉菜單下移動APP對應的ID號，并通過配置文件將其映射關系寫入文件中。第二步，通過移動APP訪問web頁面，移動應用訪問web只需要查找相應的應用名字即可，在前一步驟的基礎上通過自動化測試工具自帶的函數(shù)選擇該應用，然后通過touch函數(shù)點擊該應用，便可進入該應用頁面，有開始按鈕選擇是否開始進行訪問web，模擬人工操作做相應的web訪問。第三步，觸發(fā)抓包進程的啟動，在前一步驟的頁面中，通過touch函數(shù)點擊開始按鈕，便可發(fā)送一條命令給后臺抓包程序，開始抓包。第四步，移動APP開始加載web頁面，在第三步觸發(fā)抓包后臺進程運行之后，APP會自動訪問web并加載相應的頁面。第五步，移動APP檢測自動訪問頁面是否完成，通過計算像素點和RGB值判斷web加載是否結束，若與事先保存的圖片的像素點和RGB值相等，則表明頁面加載完成，移動APP訪問web結束，此時發(fā)送停止抓包進程，并將該包發(fā)送至包分析服務器進行過濾分析。步驟S12:通過過濾空包獲取優(yōu)化前后的請求及響應非空包。在步驟SlO結束后會發(fā)給系統(tǒng)一個結束信號，停止抓包。由步驟SlO推送過來的優(yōu)化前后請求/響應包可能存在空包，在本步驟中，計算抓包獲取的文件大小，對空文件進行過濾，獲得每次測試的非空包，記錄包名和移動應用的映射關系，并分開存儲在優(yōu)化前目錄和優(yōu)化后目錄中。步驟S14: 自動分析移動終端應用程序的web優(yōu)化前后的整體效果。步驟S12完成后，在其優(yōu)化前目錄和優(yōu)化后目錄中選擇相應的文件，分析優(yōu)化前后加載時間、響應包字節(jié)數(shù)與請求個數(shù)，因為在自動化抓取數(shù)據過程中，與測試時手機信號有關，抓包中可能存在某些Web加載失敗導致重復操作或者提前終止抓包，因此，需要計算所有測試次數(shù)的平均值及其方差，根據平均值和方差，使用無效數(shù)據過濾規(guī)則，對無效測試數(shù)據進行自動過濾處理，處理完后給出該移動APP的Web優(yōu)化整體效果，包括:加載時間與優(yōu)化百分比，字節(jié)數(shù)與壓縮百分比，請求個數(shù)減少情況。詳細而言，加載時間的優(yōu)化百分比是指使用移動應用優(yōu)化工具后網頁加載時間提升的比例:加載時間的優(yōu)化百分比=[(加速前加載時間-加速后加載時間)/加速前加載時間]*100%字節(jié)數(shù)壓縮比是指使用移動應用優(yōu)化工具后頁面壓縮帶來的流量節(jié)省的比例:字節(jié)數(shù)壓縮比=[(加速前頁面大小-加速后頁面大小)/加速前頁面大小]*100%上述的“根據平均值和方差，使用無效數(shù)據過濾規(guī)則，對無效測試數(shù)據進行自動過
濾處理”中的無效數(shù)據過濾規(guī)則是指:若某次測試求得的平均值小于Vvariiwce/i ，則視為異常數(shù)據。其中衡量平均值是否準確的量，越接近零，平均值越準確，用variance表示:
variance=sum[ (al-avg) '2+(a2~avg) '2+...(an-avg) '2]上述al，a2，…，an為每次測量值。針對異常數(shù)據再次判斷，計算第I次…第η次測試結果中，第m次以外的其他項與平均值的方差(variance (I, n_l), variance (2,η),…，variance (Ι,ρ-1, p+l,n)),方差值最大測試數(shù)據為無效值(max[variance (l,n_l),variance (2,η),…,variance (l,p_l, p+l,n)]),建議剔除之。公式中p值為經驗數(shù)據，在本發(fā)明中該值選擇為3。圖2示出了移動web優(yōu)化效果前后的整體效果，在圖2中，測試次數(shù)為4次，方差越小表明誤差越小，若方差為O則平均值即為準確值。步驟S16:自動分析移動終端應用程序的各URL連接的優(yōu)化前后的效果。每次測試時都會將該抓包文件上傳到包分析服務器上，上傳成功后返回相應的view_hash值(哈希映射值)，并分別保留至優(yōu)化前目錄和優(yōu)化后目錄下，每個文件以json格式保存，然后比較該view_hash值,若相等,貝U表明這是優(yōu)化前后的同一個url,并計算提升的百分比。圖3示出了各個URL連接優(yōu)化后相對優(yōu)化前的提升效果。圖5示出了本發(fā)明的移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測系統(tǒng)的實施例的結構。請參見圖5，本實施例的自動檢測系統(tǒng)包括:web自動訪問裝置10、空包過濾裝置12、優(yōu)化前后整體效果自動分析裝置14、URL連接優(yōu)化前后效果自動分析裝置16?？瞻^濾裝置12連接web自動訪問裝置10，優(yōu)化前后整體效果自動分析裝置14連接空包過濾裝置12。URL連接優(yōu)化前后效果自動分析裝置16連接優(yōu)化前后整體效果自動分析裝置14。web自動訪問裝置10中，移動終端應用程序自動訪問web頁面,獲取優(yōu)化前后的請求和響應包。web自動訪問裝置10進一步包括:應用程序ID獲取模塊100、頁面訪問模塊101、抓包模塊102、頁面加載模塊103、頁面加載狀態(tài)檢測模塊104。應用程序ID獲取模塊100中，獲取移動終端應用程序的ID號。頁面訪問模塊101中，移動終端應用程序利用獲取到的ID號訪問web頁面。抓包模塊102在后臺啟動抓包進程。頁面加載模塊103中，移動終端應用程序自動訪問web并加載相應的頁面。頁面加載狀態(tài)檢測模塊104中，移動終端應用程序檢測到頁面加載完成后停止抓包進程并將抓取到的包進行過濾分析。空包過濾裝置12中，通過過濾空包獲取優(yōu)化前后的請求及響應非空包。空包過濾裝置12包括:包文件計算模塊120、映射存儲模塊122。包文件計算模塊120計算抓包獲取的文件大小，對空文件進行過濾，以獲得非空包。映射存儲模塊122記錄非空包的名稱和移動終端應用程序之間的映射關系，并分開存儲在優(yōu)化前目錄和優(yōu)化后目錄中。優(yōu)化前后整體效果自動分析裝置14中，自動分析移動終端應用程序的web優(yōu)化前后的整體效果。優(yōu)化前后整體效果自動分析裝置14進一步包括:無效測試數(shù)據過濾模塊140、整體效果分析模塊142。無效測試數(shù)據過濾模塊140中，計算所有測試次數(shù)的平均值及其方差，根據平均值和方差使用無效數(shù)據過濾規(guī)則，對無效測試數(shù)據進行自動過濾處理。

整體效果分析模塊142中，在優(yōu)化前目錄和優(yōu)化后目錄中選擇相應的文件，分析優(yōu)化前后的加載時間與優(yōu)化百分比、響應包字節(jié)數(shù)與壓縮百分比、請求個數(shù)減少量。詳細而言，加載時間的優(yōu)化百分比是指使用移動應用優(yōu)化工具后網頁加載時間提升的比例:加載時間的優(yōu)化百分比=[(加速前加載時間-加速后加載時間)/加速前加載時間]*100%字節(jié)數(shù)壓縮比是指使用移動應用優(yōu)化工具后頁面壓縮帶來的流量節(jié)省的比例:字節(jié)數(shù)壓縮比=[(加速前頁面大小-加速后頁面大小)/加速前頁面大小]*100%而無效數(shù)據過濾規(guī)則是指:若某次測試求得的平均值小于，則視為
異常數(shù)據。其中衡量平均值是否準確的量，越接近零，平均值越準確，用variance表示:variance=sum[ (al-avg)'2+(a2_avg)'2+…(an-avg) ~2]上述al，a2，…，an為每次測量值。針對異常數(shù)據再次判斷，計算第I次…第η次測試結果中，第m次以外的其他項與平均值的方差(variance (I, n_l), variance (2,η),…，variance (Ι,ρ-1, p+l,n)),方差值最大測試數(shù)據為無效值(max[variance (l,n_l),variance (2,η),…,variance (l,p_l, p+l,n)]),建議剔除之。公式中p值為經驗數(shù)據，在本發(fā)明中該值選擇為3。URL連接優(yōu)化前后效果自動分析裝置16中，自動分析移動終端應用程序的各URL連接的優(yōu)化前后的效果。URL連接優(yōu) 化前后效果自動分析裝置16進一步包括:抓包文件上傳模塊160、哈希映射存儲模塊162、URL連接優(yōu)化計算模塊164。抓包文件上傳模塊160中，將抓包獲取的文件上傳到包分析服務器。哈希映射存儲模塊162中，在上傳成功后返回相應的哈希映射值，并分別保留在優(yōu)化前目錄和優(yōu)化后目錄中。URL連接優(yōu)化計算模塊164中，通過比較哈希映射值判斷是否屬于優(yōu)化前后的同一個URL，并計算提升的百分比。總的來說，通過本發(fā)明，首先可以對移動web的優(yōu)化效果給出整體的量化值；其次，可以使移動APP自動訪問web，替代人工操作，極大提高測試效率；最后，可以自動抓包，并較準確地自動分析移動web的優(yōu)化效果及各個URL的優(yōu)化效果，減少大量人工分析過程，極大提高移動web測試效率和移動APP開發(fā)質量。上述實施例是提供給本領域普通技術人員來實現(xiàn)和使用本發(fā)明的，本領域普通技術人員可在不脫離本發(fā)明的發(fā)明思想的情況下，對上述實施例做出種種修改或變化，因而本發(fā)明的保護范圍并不被上述實施例所限，而應該是符合權利要求書所提到的創(chuàng)新性特征的最大范圍。
權利要求
1.一種移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測方法，包括: 移動終端應用程序自動訪問web頁面，獲取優(yōu)化前后的請求和響應包； 通過過濾空包獲取優(yōu)化前后的請求及響應非空包； 自動分析移動終端應用程序的web優(yōu)化前后的整體效果； 自動分析移動終端應用程序的各URL連接的優(yōu)化前后的效果。
2.根據權利要求1所述的移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測方法，其特征在于，移動終端應用程序自動訪問web頁面的步驟進一步包括: 獲取移動終端應用程序的ID號； 移動終端應用程序利用獲取到的ID號訪問web頁面； 在后臺啟動抓包進程； 移動終端應用程序自動訪問web并加載相應的頁面； 移動終端應用程序檢測到頁面加載完成后停止抓包進程并將抓取到的包進行過濾分析。
3.根據權利要求1所述的移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測方法，其特征在于，通過過濾空包獲取優(yōu)化前后的請求及響應非空包的步驟進一步包括: 計算抓包獲取的文 件大小，對空文件進行過濾，以獲得非空包； 記錄非空包的名稱和移動終端應用程序之間的映射關系，并分開存儲在優(yōu)化前目錄和優(yōu)化后目錄中。
4.根據權利要求3所述的移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測方法，其特征在于，自動分析移動終端應用程序的web優(yōu)化前后的整體效果的步驟進一步包括: 在優(yōu)化前目錄和優(yōu)化后目錄中選擇相應的文件，分析優(yōu)化前后的加載時間與優(yōu)化百分t匕、響應包字節(jié)數(shù)與壓縮百分比、請求個數(shù)減少量； 其中在分析優(yōu)化前后的整體效果的步驟中，還包括在分析前計算所有測試次數(shù)的平均值及其方差，根據平均值和方差使用無效數(shù)據過濾規(guī)則，對無效測試數(shù)據進行自動過濾處理。
5.根據權利要求4所述的移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測方法，其特征在于，自動分析移動終端應用程序的各URL連接的優(yōu)化前后的效果的步驟進一步包括: 將抓包獲取的文件上傳到包分析服務器； 在上傳成功后返回相應的哈希映射值，并分別保留在優(yōu)化前目錄和優(yōu)化后目錄中； 通過比較哈希映射值判斷是否屬于優(yōu)化前后的同一個URL，并計算提升的百分比。
6.一種移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測系統(tǒng)，包括: web自動訪問裝置,移動終端應用程序自動訪問web頁面,獲取優(yōu)化前后的請求和響應包； 空包過濾裝置，連接web自動訪問裝置，通過過濾空包獲取優(yōu)化前后的請求及響應非空包； 優(yōu)化前后整體效果自動分析裝置，連接空包過濾裝置，自動分析移動終端應用程序的web優(yōu)化前后的整體效果； URL連接優(yōu)化前后效果自動分析裝置，連接優(yōu)化前后整體效果自動分析裝置，自動分析移動終端應用程序的各URL連接的優(yōu)化前后的效果。
7.根據權利要求6所述的移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測系統(tǒng)，其特征在于，web自動訪問裝置進一步包括: 應用程序ID獲取模塊，獲取移動終端應用程序的ID號； 頁面訪問模塊，移動終端應用程序利用獲取到的ID號訪問web頁面； 抓包模塊，在后臺啟動抓包進程； 頁面加載模塊，移動終端應用程序自動訪問web并加載相應的頁面； 頁面加載狀態(tài)檢測模塊，移動終端應用程序檢測到頁面加載完成后停止抓包進程并將抓取到的包進行過濾分析。
8.根據權利要求6所述的移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測系統(tǒng)，其特征在于，空包過濾裝置包括: 包文件計算模塊，計算抓包獲取的文件大小，對空文件進行過濾，以獲得非空包； 映射存儲模塊，記錄非空包的名稱和移動終端應用程序之間的映射關系，并分開存儲在優(yōu)化前目錄和優(yōu) 化后目錄中。
9.根據權利要求8所述的移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測系統(tǒng)，其特征在于，優(yōu)化前后整體效果自動分析裝置進一步包括: 無效測試數(shù)據過濾模塊，計算所有測試次數(shù)的平均值及其方差，根據平均值和方差使用無效數(shù)據過濾規(guī)則，對無效測試數(shù)據進行自動過濾處理； 整體效果分析模塊，在優(yōu)化前目錄和優(yōu)化后目錄中選擇相應的文件，分析優(yōu)化前后的加載時間與優(yōu)化百分比、響應包字節(jié)數(shù)與壓縮百分比、請求個數(shù)減少量。
10.根據權利要求9所述的移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測系統(tǒng)，其特征在于，URL連接優(yōu)化前后效果自動分析裝置進一步包括: 抓包文件上傳模塊，將抓包獲取的文件上傳到包分析服務器； 哈希映射存儲模塊，在上傳成功后返回相應的哈希映射值，并分別保留在優(yōu)化前目錄和優(yōu)化后目錄中； URL連接優(yōu)化計算模塊，通過比較哈希映射值判斷是否屬于優(yōu)化前后的同一個URL，并計算提升的百分比。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種移動終端應用程序優(yōu)化效果的自動檢測方法和系統(tǒng)，可自動化模擬請求，量化網頁加載整體優(yōu)化效果和每個請求的優(yōu)化效果。其技術方案為方法包括移動終端應用程序自動訪問web頁面，獲取優(yōu)化前后的請求和響應包；通過過濾空包獲取優(yōu)化前后的請求及響應非空包；自動分析移動終端應用程序的web優(yōu)化前后的整體效果；自動分析移動終端應用程序的各URL連接的優(yōu)化前后的效果。
文檔編號G06F11/36GK103176900SQ20131004812
公開日2013年6月26日 申請日期2013年2月6日 優(yōu)先權日2013年2月6日
發(fā)明者洪珂, 陳明師, 呂士表, 曾凱 申請人:網宿科技股份有限公司