本申請涉及計算機
技術(shù)領(lǐng)域：
，尤其涉及一種目標對象的評估方法及裝置。
背景技術(shù)：
：隨著網(wǎng)絡技術(shù)的不斷發(fā)展，人們?yōu)榱四軌驅(qū)?shù)據(jù)、產(chǎn)品等目標對象進行一定的風險分析和管理控制，通常會對數(shù)據(jù)、產(chǎn)品等目標對象進行評估。在現(xiàn)有技術(shù)中，針對待評估的目標對象(如，在開發(fā)軟件的過程中，研發(fā)人員提交的代碼數(shù)據(jù))，評判負責人會根據(jù)目標對象的一些屬性(如，代碼數(shù)據(jù)的缺陷數(shù)量)，人為主觀的對目標對象進行一個評估(如，給代碼數(shù)據(jù)評為A級)。例如，某公司進行一個軟件開發(fā)的項目，在開發(fā)軟件的過程中，研發(fā)人員A將自己研發(fā)出來的代碼數(shù)據(jù)提交給測試部門，測試部門則在測試的過程中，記錄下該代碼數(shù)據(jù)的缺陷數(shù)量，評判負責人則會根據(jù)該代碼數(shù)據(jù)的缺陷數(shù)量，人為主觀的評估代碼數(shù)據(jù)。顯然，在對目標對象(如，研發(fā)人員提交的代碼數(shù)據(jù))進行評估時，由于現(xiàn)有技術(shù)的評估方法比較主觀，因而，對目標對象(即，代碼數(shù)據(jù))進行評估時，難免會引入人為誤差，導致評估的準確率較低。技術(shù)實現(xiàn)要素：本申請實施例提供一種目標對象的評估方法及裝置，用以解決針對目標對象進行評估時，會引入認為誤差，導致評估的準確率較低的問題。本申請實施例提供的一種目標對象的評估方法，包括：根據(jù)目標對象的各屬性，獲取各屬性對應的屬性值；根據(jù)屬性值，確定各屬性對應的評估值；根據(jù)各屬性對應的評估值，以及預設的各屬性對應的權(quán)重，對所述目標對象進行評估。本申請實施例提供的一種目標對象的評估裝置，裝置包括：獲取模塊，用于根據(jù)目標對象的各屬性，獲取各屬性對應的屬性值；確定模塊，用于根據(jù)屬性值，確定各屬性對應的評估值；評估模塊，用于根據(jù)各屬性對應的評估值，以及預設的各屬性對應的權(quán)重，對所述目標對象進行評估。本申請實施例提供一種目標對象的評估方法及裝置，該方法針對待評估的目標對象，根據(jù)目標對象的各屬性，獲取各屬性對應的屬性值，根據(jù)屬性值，確定各屬性對應的評估值，根據(jù)各屬性對應的評估值，以及預設的各屬性對應的權(quán)重，對所述目標對象進行評估。通過上述方法，在對目標對象進行評估時，無需人為主觀的評估，而是先對目標對象的屬性進行量化，再據(jù)此量化出目標對象整體的評估值，可避免人為因素引入的誤差，從而提高評估的準確率，與此同時，在整個方法的實施過程中無需人工去統(tǒng)計各屬性對應的屬性值，評估裝置可自動去獲取各屬性對應的屬性值，并自動根據(jù)目標對象的屬性進行量化，再據(jù)此量化出目標對象的評估值，可避免人為在統(tǒng)計和量化過程中引入人為的誤差，從而也提高了評估的準確率。附圖說明此處所說明的附圖用來提供對本申請的進一步理解，構(gòu)成本申請的一部分，本申請的示意性實施例及其說明用于解釋本申請，并不構(gòu)成對本申請的不當限定。在附圖中：圖1為本申請實施例提供的目標對象的評估過程；圖2為本申請實施例提供的目標對象的評估裝置結(jié)構(gòu)示意圖。具體實施方式為使本申請的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合本申請具體實施例及相應的附圖對本申請技術(shù)方案進行清楚、完整地描述。顯然，所描述的實施例僅是本申請一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒旧暾堉械膶嵤├?，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本申請保護的范圍。圖1為本申請實施例提供的目標對象的評估過程，具體包括以下步驟：S101：根據(jù)目標對象的各屬性，獲取各屬性對應的屬性值。在本申請實施例中，所述的目標對象是可以是數(shù)據(jù)，也可以是其他類型的目標對象(如，程序員等用戶)。由于目標對象通常是包含有各種屬性的(如，代碼數(shù)據(jù)的線上缺陷(bug)數(shù)量、代碼數(shù)據(jù)的單元測試通過率等)，而通常情況下，目標對應的各屬性表征了目標對象的種種性質(zhì)，因此，一般可以根據(jù)目標對象的屬性對目標對象進行評估。所述的屬性值指的是屬性所對應的數(shù)值，如，假設代碼數(shù)據(jù)包含有兩個屬性，即線上bug數(shù)量、單元測試通過率，并且線上bug數(shù)量有5個，而單元測試通過率為90％，則線上bug數(shù)量對應的屬性值為5，而單元測試通過率對應的屬性值為90％。針對待評估的目標對象，評估裝置可在目標對象的各屬性中，確定出預設的屬性(該預設的屬性就是后續(xù)要對目標對象進行評估所基于的屬性)，再獲取預設的各屬性對應的屬性值。例如，假設某公司為用戶提供搜索業(yè)務，現(xiàn)在要對該公司的搜索引擎進行評估，且搜索引擎包含有搜索準確率、搜索時間(搜索時間越短，則表示搜索速度越快)和搜索范圍三個屬性，則評估裝置在對搜索引擎進行評估的過程中，首先在搜索引擎包含的各屬性中，確定出預設的屬性為搜索準確率和搜索時間，再獲取搜索準確率對應的屬性值為80％，搜索時間對應的屬性值為5秒。S102：根據(jù)屬性值，確定各屬性對應的評估值。在本申請實施例中，當評估裝置確定出目標對象的各屬性，并獲取各屬性 對應的屬性值后，可根據(jù)各屬性值，采用一定的量化規(guī)則對各屬性值對應的屬性進行量化評估，從而確定出各屬性對應的評估值。延續(xù)上例，假設量化規(guī)則如表1所示，根據(jù)表1中的量化規(guī)則分別對搜索準確率和搜索時間進行量化評估，確定出的搜索準確率對應的評估值為80％×100＝80，確定出搜索時間對應的評估值為100-3×10＝70。表1S103：根據(jù)各屬性對應的評估值，以及預設的各屬性對應的權(quán)重，對所述目標對象進行評估。在本申請實施例中，由于在對目標對象進行整體量化評估時，各屬性起到的重要程度往往是有所區(qū)分的，因此，在對目標對象進行整體量化時，可預先給每一個屬性賦予一個權(quán)重，所述權(quán)重的確定可以是預先設定的，也可以基于歷史數(shù)據(jù)得來的，后期可以根據(jù)實際情況進行動態(tài)調(diào)整。評估裝置可根據(jù)各屬性對應的評估值和預設的各屬性對應的權(quán)重，采用一定的量化規(guī)則(如，采用加權(quán)評估的方式)對目標對象進行整體的量化，并根據(jù)量化的結(jié)果對目標對象進行評估。延續(xù)上例，假設搜索準確率對應的權(quán)重為0.6，搜索時間對應的權(quán)重為0.4，則采用加權(quán)評估的方式對搜索引擎(即，目標對象)進行整體的量化評估，因此，目標對象的評估量化值為80×0.6+70×0.4＝76，后續(xù)可根據(jù)量化的結(jié)果對搜索引擎進行評估。通過上述步驟，在對目標對象進行評估時，無需人為主觀的評估，而是先對目標對象的屬性進行量化，再據(jù)此量化出目標對象整體的評估值，可避免人為因素引入的誤差，從而提高評估的準確率，與此同時，在整個方法的實施過程中無需人工去統(tǒng)計各屬性對應的屬性值，評估裝置可自動去獲取各屬性對應的屬性值，并自動根據(jù)目標對象的屬性進行量化，再據(jù)此量化出目標對象的評估值，可避免人為在統(tǒng)計和量化過程中引入人為的誤差，從而也提高了評估的準確率。在實際應用中，目標對象的類型是多種多樣的，為了更清楚的闡述本申請的目標對象的評估方法，下面以所述目標對象為代碼數(shù)據(jù)的情況為例進行詳細說明。例如，假設研發(fā)人員B將寫好的代碼數(shù)據(jù)提交給測試部門，測試部門采用評估裝置對該代碼數(shù)據(jù)測試時，首先從代碼數(shù)據(jù)所包含的測試階段bug數(shù)量、線上bug數(shù)量、單元測試通過率三個屬性中確定出線上bug數(shù)量、測試階段bug數(shù)量(即，預設的屬性)，再根據(jù)確定出來的線上bug數(shù)量與測試階段bug數(shù)量，分別獲取線上bug數(shù)量對應的屬性值為5以及測試階段bug數(shù)量對應的屬性值為8，并根據(jù)量化規(guī)則(即，總評估值為100，每個線上bug從總評估值中減6分，每個測試階段bug數(shù)量從總評估值中減3分)確定出線上bug數(shù)量對應的評估值為：100-5×6＝70以及測試階段bug數(shù)量對應的評估值為：100-8×3＝76，最后根據(jù)預設的線上bug數(shù)量對應的權(quán)重0.6與測試階段bug數(shù)量對應的權(quán)重0.4，采用加權(quán)評估的方式對目標對象進行整體的量化，即70×0.6+76×0.4＝72.4，并根據(jù)加權(quán)評估值對代碼數(shù)據(jù)進行評估。在本申請實施例中，代碼數(shù)據(jù)(即，目標對象)中不僅僅只包含一個屬性，而且，在代碼數(shù)據(jù)存在多個屬性的情況下，各屬性往往是劃分為不同級別的(如代碼數(shù)據(jù)的測試通過率屬于一個級別，而集成測試平均通過率和單元測試平均通過率這兩個屬性屬于另一個級別，而且這兩個級別屬于相鄰的兩個級別)，當然，目標對象的各屬性也可以只劃分到同一個級別，即，代碼數(shù)據(jù)中只包含 一個級別的屬性，因此，所述代碼數(shù)據(jù)(即，目標對象)的各屬性具體包括至少一個級別的屬性。進一步的，如果代碼數(shù)據(jù)的各屬性具體分為一級屬性和二級屬性，即，所述一級屬性可以包括：測試階段缺陷bug數(shù)量、sit階段bug數(shù)量、線上bug數(shù)量、通過指定工具查找出的錯誤數(shù)量、單元測試平均通過率、集成測試平均通過率、增量代碼平均覆蓋率、增量代碼覆蓋率、集成測試覆蓋率中的至少一種，所述指定工具包括FindBugs工具、PMD工具中的至少一種；所述二級屬性可以包括：bug總數(shù)量、測試通過率、代碼覆蓋率、測試回歸次數(shù)、codereview改動點中的至少一種，并且上述代碼數(shù)據(jù)包含的每一個屬性都會對應一個屬性值。其中：測試階段缺陷bug數(shù)量指的是在測試階段過程中，測得代碼數(shù)據(jù)中包含的bug數(shù)量；sit階段bug數(shù)量指的是在sit階段過程中，測得代碼數(shù)據(jù)中包含的bug數(shù)量；線上bug數(shù)量指的是在線上階段過程中，測得代碼數(shù)據(jù)中包含的bug數(shù)量；通過指定工具查找出的錯誤數(shù)量指的是通過指定工具(如，F(xiàn)indBugs工具、PMD工具)對代碼數(shù)據(jù)進行檢測查找，查找出代碼數(shù)據(jù)中包含的錯誤數(shù)量；單元測試平均通過率指的是同一研發(fā)人員本次提交代碼數(shù)據(jù)后，將過去每次提交的代碼數(shù)據(jù)對應的單元測試通過率以及本次提交的代碼數(shù)據(jù)對應的單元測試通過率取均值；集成測試平均通過率指的是同一研發(fā)人員本次提交代碼數(shù)據(jù)后，將過去每次提交的代碼數(shù)據(jù)對應的集成測試通過率以及本次提交的代碼數(shù)據(jù)對應的集成測試通過率取均值；增量代碼平均覆蓋率指的是同一研發(fā)人員本次提交代碼數(shù)據(jù)后，將過去每次提交的代碼數(shù)據(jù)對應的增量代碼覆蓋率以及本次提交的代碼數(shù)據(jù)對應的增量代碼覆蓋率取均值；增量代碼覆蓋率指的是本次提交的代碼數(shù)據(jù)與上一次提交的代碼數(shù)據(jù)相比，增加的代碼數(shù)據(jù)部分對應的覆蓋率；集成測試覆蓋率指的是本次提交的代碼數(shù)據(jù)在集成測試階段的覆蓋率；bug總數(shù)量指的是本次代碼數(shù)據(jù)在所有環(huán)境階段測得的代碼數(shù)據(jù)中包含的bug數(shù)量；測試回歸次數(shù)指的是本次提交的代碼數(shù)據(jù)因出現(xiàn)問題而需重新修改，并再次提交的次數(shù)；codereview改動點指的是對本次提交的代碼數(shù)據(jù)進行人工檢查，檢查出需要改動的地方的數(shù)量。評估裝置可根據(jù)上述代碼數(shù)據(jù)包括的各屬性對應的屬性值，采用一定的量化規(guī)則對該屬性進行量化評估，從而確定各屬性對應的評估值，其中，針對相鄰兩個級別的屬性，根據(jù)級別較低的屬性對應的屬性值，確定級別較高的屬性對應的評估值。當代碼數(shù)據(jù)對應的一級屬性包括測試階段bug數(shù)量、sit階段bug數(shù)量、線上bug數(shù)量、通過指定工具查找出的錯誤數(shù)量中的至少一種，二級屬性為bug總數(shù)量時，評估裝置確定各一級屬性和二級屬性對應的評估值的方法具體可以是：判斷測試階段bug數(shù)量對應的屬性值是否大于預設的閾值，若是，則測試階段bug數(shù)量對應的評估值為0，若否，則測試階段bug數(shù)量對應的評估值為預設的總評估值與N1倍的測試階段bug數(shù)量對應的屬性值之差；判斷sit階段bug數(shù)量對應的屬性值是否大于預設的閾值，若是，則sit階段bug數(shù)量對應的評估值為0，若否，則sit階段bug數(shù)量對應的評估值為預設的總評估值與N2倍的sit階段bug數(shù)量對應的屬性值之差；判斷線上bug數(shù)量對應的屬性值是否大于預設的閾值，若是，則線上bug數(shù)量對應的評估值為0，若否，則線上bug數(shù)量對應的評估值為預設的總評估值與N3倍的線上bug數(shù)量對應的屬性值之差；判斷通過指定工具查找出的錯誤數(shù)量對應的屬性值是否大于預設的閾值，若是，則通過指定工具查找出的錯誤數(shù)量對應的評估值為0，若否，則通過指定工具查找出的錯誤數(shù)量對應的評估值為預設的總評估值與N4倍的通過指定工具查找出的錯誤數(shù)量對應的屬性值之差；根據(jù)測試階段bug數(shù)量對應的屬性值、sit階段bug數(shù)量對應的屬性值、線上bug數(shù)量對應的屬性值和通過指定工具查找出的錯誤數(shù)量對應的屬性值，確定bug總數(shù)量對應的屬性值；判斷bug總數(shù)量對應的屬性值是否大于預設的閾值，若是，則bug總數(shù)量對應的評估值為0，若否，則確定bug總數(shù)量對應的評估值為：測試階段bug數(shù)量對應的評估值、sit階段bug數(shù)量對應的評估值、線上bug數(shù)量對應的評估值、通過指定工具查找出的錯誤數(shù)量對應的評估值與各自對應的權(quán)重的乘積之和；其中，N1、N2、N3、N4是預設的正數(shù)。例如，假設某公司開發(fā)一款軟件，研發(fā)人員A將寫好的代碼數(shù)據(jù)提交給測試部門，測試部門采用評估裝置對該代碼數(shù)據(jù)測試時，可獲取該代碼數(shù)據(jù)的測試階段bug數(shù)量、sit階段bug數(shù)量、線上bug數(shù)量和分別通過FindBugs工具、PMD工具(FindBugs工具和PMD工具即為指定工具)查找出的錯誤數(shù)量等五個一級屬性對應的屬性值，再根據(jù)上述五個一級屬性對應的屬性值，確定二級屬性bug總數(shù)量對應的屬性值，即，bug總數(shù)量對應的屬性值為上述五個一級屬性對應的屬性值之和，表2為各屬性對應的屬性值：代碼數(shù)據(jù)的屬性屬性值測試階段的bug數(shù)量3個sit階段的bug數(shù)量2個線上bug數(shù)量1個通過FindBugs工具查找出的錯誤數(shù)量4個通過PMD工具查找出的錯誤數(shù)量2個bug總數(shù)量12個表2假設量化規(guī)則如表3所示：表3根據(jù)表3中的量化規(guī)則和表2所示的屬性值，評估裝置確定出代碼數(shù)據(jù)各屬性對應的評估值如表4所示：代碼數(shù)據(jù)的屬性評估值測試階段的bug數(shù)量94sit階段的bug數(shù)量90線上bug數(shù)量90通過FindBugs工具查找出的錯誤數(shù)量80通過PMD工具查找出的錯誤數(shù)量96bug總數(shù)量91表4至此，評估裝置已經(jīng)確定出測試階段bug數(shù)量、sit階段bug數(shù)量、線上bug數(shù)量、通過指定工具查找出的錯誤數(shù)量、bug總數(shù)量對應的評估值。當代碼數(shù)據(jù)對應的一級屬性包括單元測試平均通過率、集成測試平均通過率中的至少一種，二級屬性為測試通過率時，評估裝置確定各一級屬性和二級屬性對應的評估值的方法具體可以是：判斷單元測試平均通過率對應的屬性值是否大于預設的閾值，若是，則單元測試平均通過率對應的評估值為單元測試平均通過率對應的屬性值與預設總評估值的乘積，若否，則單元測試平均通過率對應的評估值為0；判斷集成測試平均通過率對應的屬性值是否大于預設的閾值，若是，則集成測試平均通過率對應的評估值為集成測試平均通過率對應的屬性值與預設總評估值的乘積，若否，則集成測試平均通過率對應的評估值為0；根據(jù)單元測試平均通過率對應的評估值和集成測試平均通過率對應的評估值，確定測試通過率對應的評估值為：單元測試平均通過率對應的評估值、集成測試通過率對應的評估值與各自對應的權(quán)重的乘積之和。延續(xù)上例，假設測試部門采用評估裝置對該代碼數(shù)據(jù)測試時，評估裝置還需獲取該代碼數(shù)據(jù)的單元測試平均通過率、集成測試平均通過率這兩個一級屬性對應的屬性值，但是不用獲取測試通過率對應的屬性值，表5為各屬性對應的屬性值：代碼數(shù)據(jù)的屬性屬性值單元測試平均通過率90％測試平均通過率80％測試通過率無表5假設量化規(guī)則如表6所示：表6根據(jù)表6中的量化規(guī)則和表5所示的屬性值，評估裝置確定出代碼數(shù)據(jù)各屬性對應的評估值如表7所示：代碼數(shù)據(jù)的屬性評估值單元測試平均通過率90測試平均通過率80測試通過率84表7當代碼數(shù)據(jù)對應的一級屬性包括增量代碼平均覆蓋率、增量代碼覆蓋率、集成測試覆蓋率中的至少一種，二級屬性為代碼覆蓋率時，評估裝置確定各一級屬性和二級屬性對應的評估值的方法具體可以是：判斷增量代碼平均覆蓋率對應的屬性值是否大于預設的閾值，若是，則增量代碼平均覆蓋率對應的評估值為增量代碼平均覆蓋率對應的屬性值與預設總評估值的乘積，若否，則增量代碼平均覆蓋率對應的評估值為0；判斷增量代碼覆蓋率對應的屬性值是否大于預設的閾值，若是，則增量代碼覆蓋率對應的評估值為增量代碼覆蓋率對應的屬性值與預設總評估值的乘積，若否，則增量代碼覆蓋率對應的評估值為0；判斷集成測試覆蓋率對應的屬性值是否大于預設的閾值，若是，則集成測試覆蓋率對應的評估值為集成測試覆蓋率對應的屬性值與預設總評估值的乘積，若否，則集成測試覆蓋率對應的評估值為0；根據(jù)增量代碼平均覆蓋率對應的評估值、增量代碼覆蓋率對應的評估值、集成測試覆蓋率對應的評估值，確定代碼覆蓋率對應的評估值為：增量代碼平均覆蓋率對應的評估值、增量代碼覆蓋率對應的評估值、集成測試覆蓋率對應的評估值與各自對應的權(quán)重的乘積之和。延續(xù)上例，假設測試部門采用評估裝置對該代碼數(shù)據(jù)測試時，評估裝置還需獲取該代碼數(shù)據(jù)的增量代碼平均覆蓋率、增量代碼覆蓋率、集成測試覆蓋率等三個一級屬性對應的屬性值，但是不用獲取代碼覆蓋率對應的屬性值，表8為各屬性對應的屬性值：代碼數(shù)據(jù)的屬性屬性值增量代碼平均覆蓋率80％增量代碼覆蓋率83％集成測試覆蓋率85％代碼覆蓋率無表8假設量化規(guī)則如表9所示：表9根據(jù)表9中的量化規(guī)則和表8所示的屬性值，評估裝置確定出代碼數(shù)據(jù)各屬性對應的評估值如表10所示：代碼數(shù)據(jù)的屬性評估值增量代碼平均覆蓋率80增量代碼覆蓋率83集成測試覆蓋率85代碼覆蓋率82.9表10當代碼數(shù)據(jù)對應的二級屬性包括測試回歸次數(shù)、codereview改動點中的至少一種時，評估裝置確定各二級屬性對應的評估值的方法具體可以是：判斷測試回歸次數(shù)對應的屬性值是否大于預設的閾值，若是，則測試回歸次數(shù)對應的評估值為0，若否，則測試回歸次數(shù)對應的評估值為預設的總評估值與N5倍的測試回歸次數(shù)對應的屬性值之差；判斷codereview改動點對應的屬性值是否大于預設的閾值，若是，則codereview改動點對應的評估值為0，若否，則codereview改動點對應的評估值為預設的總評估值與N6倍的codereview改動點對應的屬性值之差；其中，N5、N6是預設的正數(shù)。延續(xù)上例，假設測試部門采用評估裝置對該代碼數(shù)據(jù)測試時，還需獲取該代碼數(shù)據(jù)的測試回歸次數(shù)、codereview改動點等兩個二級屬性對應的屬性值， 表11為各屬性對應的屬性值：代碼數(shù)據(jù)的屬性屬性值測試回歸次數(shù)2codereview改動點10表11假設量化規(guī)則如表12所示：表12根據(jù)表12中的量化規(guī)則和表11所示的屬性值，評估裝置確定出代碼數(shù)據(jù)各屬性對應的評估值如表13所示：代碼數(shù)據(jù)的屬性評估值測試回歸次數(shù)80codereview改動點80表13當評估裝置確定出代碼數(shù)據(jù)中各屬性對應的評估值后，進而才能采用一定的量化規(guī)則對代碼數(shù)據(jù)進行整體的量化，具體的，根據(jù)級別最高的屬性對應的評估值，以及級別最高的屬性對應的權(quán)重，確定各級別最高的屬性對應的加權(quán)評估值，其中，加權(quán)評估值反映的就是對代碼數(shù)據(jù)整體的量化。延續(xù)上例，由上例可知，代碼數(shù)據(jù)的二級屬性包括了bug總數(shù)量、測試通過率、代碼覆蓋率、測試回歸次數(shù)、codereview改動點，假設bug總數(shù)量對應的權(quán)重為0.2、測試通過率對應的權(quán)重為0.2、代碼覆蓋率對應的權(quán)重為0.2、測試回歸次數(shù)對應的權(quán)重為0.2、codereview改動點對應的權(quán)重為0.2，則采用加權(quán)評估的方式計算出各級別最高的屬性對應的加權(quán)評估值為91×0.2+84×0.2+82.9×0.2+80×0.2+80×0.2＝83.58。評估裝置確定出各級別最高的屬性對應的加權(quán)評估值后，可以根據(jù)確定出的加權(quán)評估值對代碼數(shù)據(jù)進行評估，如，預先設定一個評級，評估裝置通過將確定出來的加權(quán)評估值與分數(shù)區(qū)段進行匹配，進而給代碼數(shù)據(jù)一個等級。延續(xù)上例，假設預先設定一個優(yōu)良中差等級，并且每個等級都對應一個分數(shù)區(qū)段，如表14所示：等級分數(shù)優(yōu)90—100良80—90中60—80差60以下表14顯然，83.58處在80—90區(qū)段，因此，該代碼數(shù)據(jù)的等級為良。另外，在實際應用中，對代碼數(shù)據(jù)的評估其實也是對提交代碼數(shù)據(jù)的研發(fā)人員的評估，針對研發(fā)人員的評估，除了可以直接使用加權(quán)評估值作為該研發(fā) 人員的量化評估標準外，還可以在加權(quán)評估值的基礎(chǔ)之上計算個人浮動率，即，G＝(T-t)/t，其中，G表示個人浮動率、T表示加權(quán)評估值、t表示個人歷史平均加權(quán)評估值，該個人浮動率也可以表示出該研發(fā)人員的波動情況，管理人員根據(jù)波動情況對該研發(fā)人員作出評估。與此同時，也可以在一個周期內(nèi)(如，三個月)統(tǒng)計出研發(fā)人員每一個次提交代碼數(shù)據(jù)后，代碼數(shù)據(jù)對應的加權(quán)評估值，并將統(tǒng)計出的加權(quán)評估值做成折線分布圖，管理人員可以根據(jù)折線分布圖來對該研發(fā)人員做一個評估。進一步的，還可以通過個人浮動率計算出部門或項目組的整體組浮動率，即，可以將部門或項目組里所有人員的個人浮動率的平均值或加權(quán)平均值作為整體浮動率，管理人員可以從該部門或項目組的整體浮動率可以看出部門或項目組的波動情況，從而可根據(jù)波動情況對部門或項目組作出一定的評估。以上為本申請實施例提供的目標對象的評估方法，基于同樣的思路，本申請實施例還提供一種目標對象的評估裝置，如圖2所示。圖2為本申請實施例提供的目標對象的評估裝置結(jié)構(gòu)示意圖，包括:獲取模塊201，用于根據(jù)目標對象的各屬性，獲取各屬性對應的屬性值；確定模塊202，用于根據(jù)屬性值，確定各屬性對應的評估值；評估模塊203，用于根據(jù)各屬性對應的評估值，以及預設的各屬性對應的權(quán)重，對所述目標對象進行評估。所述目標對象包括代碼數(shù)據(jù)。所述目標對象的各屬性具體包括至少一個級別的屬性；所述確定模塊202具體用于，針對相鄰兩個級別的屬性，根據(jù)級別較低的屬性對應的屬性值，確定級別較高的屬性對應的評估值。所述目標對象的各屬性具體包括一級屬性和二級屬性，所述一級屬性包括：測試階段缺陷bug數(shù)量、sit階段bug數(shù)量、線上bug數(shù)量、通過指定工具查找出的錯誤數(shù)量、單元測試平均通過率、集成測試平均通過率、增量代碼平均覆蓋率、增量代碼覆蓋率、集成測試覆蓋率中的至少一種；所述指定工具包括 FindBugs工具、PMD工具中的至少一種，所述二級屬性包括：bug總數(shù)量、測試通過率、代碼覆蓋率、測試回歸次數(shù)、codereview改動點中的至少一種。當所述目標對象對應的一級屬性包括測試階段bug數(shù)量、sit階段bug數(shù)量、線上bug數(shù)量、通過指定工具查找出的錯誤數(shù)量中的至少一種，二級屬性為bug總數(shù)量時，所述確定模塊202具體用于，判斷測試階段bug數(shù)量對應的屬性值是否大于預設的閾值，若是，則測試階段bug數(shù)量對應的評估值為0，若否，則測試階段bug數(shù)量對應的評估值為預設的總評估值與N1倍的測試階段bug數(shù)量對應的屬性值之差，判斷sit階段bug數(shù)量對應的屬性值是否大于預設的閾值，若是，則sit階段bug數(shù)量對應的評估值為0，若否，則sit階段bug數(shù)量對應的評估值為預設的總評估值與N2倍的sit階段bug數(shù)量對應的屬性值之差，判斷線上bug數(shù)量對應的屬性值是否大于預設的閾值，若是，則線上bug數(shù)量對應的評估值為0，若否，則線上bug數(shù)量對應的評估值為預設的總評估值與N3倍的線上bug數(shù)量對應的屬性值之差，判斷通過指定工具查找出的錯誤數(shù)量對應的屬性值是否大于預設的閾值，若是，則通過指定工具查找出的錯誤數(shù)量對應的評估值為0，若否，則通過指定工具查找出的錯誤數(shù)量對應的評估值為預設的總評估值與N4倍的通過指定工具查找出的錯誤數(shù)量對應的屬性值之差，根據(jù)測試階段bug數(shù)量對應的屬性值、sit階段bug數(shù)量對應的屬性值、線上bug數(shù)量對應的屬性值和通過指定工具查找出的錯誤數(shù)量對應的屬性值，確定bug總數(shù)量對應的屬性值；判斷bug總數(shù)量對應的屬性值是否大于預設的閾值，若是，則bug總數(shù)量對應的評估值為0，若否，則確定bug總數(shù)量對應的評估值為：測試階段bug數(shù)量對應的評估值、sit階段bug數(shù)量對應的評估值、線上bug數(shù)量對應的評估值、通過指定工具查找出的錯誤數(shù)量對應的評估值與各自對應的權(quán)重的乘積之和；其中，N1、N2、N3、N4是預設的正數(shù)。當所述目標對象對應的一級屬性包括單元測試平均通過率、集成測試平均通過率中的至少一種，二級屬性為測試通過率時，所述確定模塊202具體用于，判斷單元測試平均通過率對應的屬性值是否大于預設的閾值，若是，則單元測 試平均通過率對應的評估值為單元測試平均通過率對應的屬性值與預設總評估值的乘積，若否，則單元測試平均通過率對應的評估值為0，判斷集成測試平均通過率對應的屬性值是否大于預設的閾值，若是，則集成測試平均通過率對應的評估值為集成測試平均通過率對應的屬性值與預設總評估值的乘積，若否，則集成測試平均通過率對應的評估值為0，根據(jù)單元測試平均通過率對應的評估值和集成測試平均通過率對應的評估值，確定測試通過率對應的評估值為：單元測試平均通過率對應的評估值、集成測試通過率對應的評估值與各自對應的權(quán)重的乘積之和。當所述目標對象對應的一級屬性包括增量代碼平均覆蓋率、增量代碼覆蓋率、集成測試覆蓋率中的至少一種，二級屬性為代碼覆蓋率時，確定模塊202具體用于，判斷增量代碼平均覆蓋率對應的屬性值是否大于預設的閾值，若是，則增量代碼平均覆蓋率對應的評估值為增量代碼平均覆蓋率對應的屬性值與預設總評估值的乘積，若否，則增量代碼平均覆蓋率對應的評估值為0，判斷增量代碼覆蓋率對應的屬性值是否大于預設的閾值，若是，則增量代碼覆蓋率對應的評估值為增量代碼覆蓋率對應的屬性值與預設總評估值的乘積，若否，則增量代碼覆蓋率對應的評估值為0，判斷集成測試覆蓋率對應的屬性值是否大于預設的閾值，若是，則集成測試覆蓋率對應的評估值為集成測試覆蓋率對應的屬性值與預設總評估值的乘積，若否，則集成測試覆蓋率對應的評估值為0，根據(jù)增量代碼平均覆蓋率對應的評估值、增量代碼覆蓋率對應的評估值、集成測試覆蓋率對應的評估值，確定代碼覆蓋率對應的評估值為：增量代碼平均覆蓋率對應的評估值、增量代碼覆蓋率對應的評估值、集成測試覆蓋率對應的評估值與各自對應的權(quán)重的乘積之和。當所述目標對象對應的二級屬性包括測試回歸次數(shù)、codereview改動點中的至少一種時，所述確定模塊202具體用于，判斷測試回歸次數(shù)對應的屬性值是否大于預設的閾值，若是，則測試回歸次數(shù)對應的評估值為0，若否，則測試回歸次數(shù)對應的評估值為預設的總評估值與N5倍的測試回歸次數(shù)對應的屬 性值之差，判斷codereview改動點對應的屬性值是否大于預設的閾值，若是，則codereview改動點對應的評估值為0，若否，則codereview改動點對應的評估值為預設的總評估值與N6倍的codereview改動點對應的屬性值之差，其中，N5、N6是預設的正數(shù)。所述評估模塊203具體用于，根據(jù)級別最高的屬性對應的評估值，以及級別最高的屬性對應的權(quán)重，確定各級別最高的屬性對應的加權(quán)評估值，根據(jù)所述加權(quán)評估值對所述目標對象進行評估。在一個典型的配置中，計算設備包括一個或多個處理器(CPU)、輸入/輸出接口、網(wǎng)絡接口和內(nèi)存。內(nèi)存可能包括計算機可讀介質(zhì)中的非永久性存儲器，隨機存取存儲器(RAM)和/或非易失性內(nèi)存等形式，如只讀存儲器(ROM)或閃存(flashRAM)。內(nèi)存是計算機可讀介質(zhì)的示例。計算機可讀介質(zhì)包括永久性和非永久性、可移動和非可移動媒體可以由任何方法或技術(shù)來實現(xiàn)信息存儲。信息可以是計算機可讀指令、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、程序的模塊或其他數(shù)據(jù)。計算機的存儲介質(zhì)的例子包括，但不限于相變內(nèi)存(PRAM)、靜態(tài)隨機存取存儲器(SRAM)、動態(tài)隨機存取存儲器(DRAM)、其他類型的隨機存取存儲器(RAM)、只讀存儲器(ROM)、電可擦除可編程只讀存儲器(EEPROM)、快閃記憶體或其他內(nèi)存技術(shù)、只讀光盤只讀存儲器(CD-ROM)、數(shù)字多功能光盤(DVD)或其他光學存儲、磁盒式磁帶，磁帶磁磁盤存儲或其他磁性存儲設備或任何其他非傳輸介質(zhì)，可用于存儲可以被計算設備訪問的信息。按照本文中的界定，計算機可讀介質(zhì)不包括暫存電腦可讀媒體(transitorymedia)，如調(diào)制的數(shù)據(jù)信號和載波。還需要說明的是，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、商品或者設備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、商品或者設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括 一個……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、商品或者設備中還存在另外的相同要素。本領(lǐng)域技術(shù)人員應明白，本申請的實施例可提供為方法、系統(tǒng)或計算機程序產(chǎn)品。因此，本申請可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例或結(jié)合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且，本申請可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(zhì)(包括但不限于磁盤存儲器、CD-ROM、光學存儲器等)上實施的計算機程序產(chǎn)品的形式。以上所述僅為本申請的實施例而已，并不用于限制本申請。對于本領(lǐng)域技術(shù)人員來說，本申請可以有各種更改和變化。凡在本申請的精神和原理之內(nèi)所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本申請的權(quán)利要求范圍之內(nèi)。當前第1頁1 2 3