本技術(shù)涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，具體涉及一種多層級(jí)接口數(shù)據(jù)處理方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、當(dāng)前，常用的測(cè)試工具在使用過(guò)程中，通常需要手工對(duì)各個(gè)參數(shù)及對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行添加，這種方式不僅效率低下，還容易出錯(cuò)。此外，這些工具通常無(wú)法對(duì)測(cè)試用例進(jìn)行統(tǒng)一管理，導(dǎo)致測(cè)試用例的組織和維護(hù)難度較大。尤其對(duì)于涉及層級(jí)的接口參數(shù)，往往需要通過(guò)編寫(xiě)腳本的形式進(jìn)行參數(shù)傳遞，這進(jìn)一步增加了測(cè)試工作的復(fù)雜性和技術(shù)門(mén)檻。

2、手工添加參數(shù)和數(shù)據(jù)的方式，雖然適用于簡(jiǎn)單的測(cè)試場(chǎng)景，但在面對(duì)復(fù)雜的系統(tǒng)測(cè)試時(shí)，顯得力不從心。每次測(cè)試的參數(shù)配置都需要手工輸入，不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且容易遺漏或輸入錯(cuò)誤，從而影響測(cè)試結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。

3、此外，缺乏統(tǒng)一的測(cè)試用例管理機(jī)制，使得測(cè)試用例的版本控制、復(fù)用和共享變得困難。在大型項(xiàng)目中，測(cè)試用例數(shù)量龐大，手工管理不僅效率低下，而且容易造成測(cè)試用例的冗余和不一致，難以保證測(cè)試的全面性和系統(tǒng)性。

4、對(duì)于涉及層級(jí)的接口參數(shù)，由于參數(shù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，手工輸入往往無(wú)法滿足需求。因此，測(cè)試人員需要編寫(xiě)腳本來(lái)傳遞這些參數(shù)。然而，編寫(xiě)和維護(hù)腳本不僅需要較高的技術(shù)能力，還增加了測(cè)試工作的復(fù)雜性和工作量。不同測(cè)試人員編寫(xiě)的腳本風(fēng)格各異，進(jìn)一步增加了測(cè)試結(jié)果的可重復(fù)性和可維護(hù)性問(wèn)題。

5、綜上所述，現(xiàn)有的測(cè)試工具在參數(shù)添加、測(cè)試用例管理和層級(jí)接口參數(shù)處理等方面存在諸多缺陷。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的問(wèn)題，本技術(shù)提供一種多層級(jí)接口數(shù)據(jù)處理方法及裝置，能夠高效、準(zhǔn)確地滿足復(fù)雜測(cè)試場(chǎng)景需求。

2、為了解決上述問(wèn)題中的至少一個(gè)，本技術(shù)提供以下技術(shù)方案：

3、第一方面，本技術(shù)提供一種多層級(jí)接口數(shù)據(jù)處理方法，包括：

4、獲取預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的歷史接口請(qǐng)求和相應(yīng)的響應(yīng)數(shù)據(jù)，對(duì)所述歷史接口請(qǐng)求進(jìn)行參數(shù)類型分析，得到對(duì)應(yīng)的請(qǐng)求參數(shù)，對(duì)所述響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行層級(jí)關(guān)系分析，得到對(duì)應(yīng)的層級(jí)結(jié)構(gòu)，根據(jù)所述請(qǐng)求參數(shù)和所述層級(jí)結(jié)構(gòu)構(gòu)建模型訓(xùn)練集并根據(jù)所述模型訓(xùn)練集分別對(duì)預(yù)設(shè)決策樹(shù)模型和預(yù)設(shè)梯度提升樹(shù)模型進(jìn)行多模型集成訓(xùn)練，得到經(jīng)過(guò)所述多模型集成訓(xùn)練后的接口構(gòu)建模型，其中，所述接口構(gòu)建模型的輸出是所述決策樹(shù)模型的輸出和所述梯度提升樹(shù)模型的輸出加權(quán)計(jì)算后得到的；

5、接收用戶發(fā)送的接口參數(shù)配置請(qǐng)求，根據(jù)所述接口參數(shù)配置請(qǐng)求中的測(cè)試變量和所述接口構(gòu)建模型，確定對(duì)應(yīng)的參數(shù)結(jié)構(gòu)和變量?jī)?nèi)容，根據(jù)所述參數(shù)結(jié)構(gòu)和所述變量?jī)?nèi)容通過(guò)預(yù)設(shè)遞歸算法進(jìn)行嵌套處理，得到對(duì)應(yīng)的多層級(jí)測(cè)試接口；

6、接收所述用戶創(chuàng)建的測(cè)試用例，根據(jù)所述測(cè)試用例的用例取值對(duì)所述多層級(jí)測(cè)試接口進(jìn)行連通測(cè)試，得到對(duì)應(yīng)的測(cè)試結(jié)果，其中，所述測(cè)試結(jié)果包括預(yù)期結(jié)果和實(shí)際結(jié)果。

7、進(jìn)一步地，所述對(duì)所述歷史接口請(qǐng)求進(jìn)行參數(shù)類型分析，得到對(duì)應(yīng)的請(qǐng)求參數(shù)，包括：

8、對(duì)獲取的所述歷史接口請(qǐng)求數(shù)據(jù)進(jìn)行請(qǐng)求解析，得到經(jīng)過(guò)所述請(qǐng)求解析后的請(qǐng)求數(shù)據(jù)；

9、對(duì)所述請(qǐng)求數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)識(shí)別和類型識(shí)別，確定各個(gè)請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的請(qǐng)求參數(shù)。

10、進(jìn)一步地，所述對(duì)所述響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行層級(jí)關(guān)系分析，得到對(duì)應(yīng)的層級(jí)結(jié)構(gòu)，包括：

11、通過(guò)遞歸遍歷算法對(duì)所述響應(yīng)數(shù)據(jù)的嵌套關(guān)系進(jìn)行分析，確定每個(gè)層級(jí)節(jié)點(diǎn)的嵌套深度和兄弟節(jié)點(diǎn)；

12、根據(jù)每個(gè)層級(jí)節(jié)點(diǎn)的嵌套深度和兄弟節(jié)點(diǎn)確定所述響應(yīng)數(shù)據(jù)的層級(jí)結(jié)構(gòu)。

13、進(jìn)一步地，?所述根據(jù)所述請(qǐng)求參數(shù)和所述層級(jí)結(jié)構(gòu)構(gòu)建模型訓(xùn)練集并根據(jù)所述模型訓(xùn)練集分別對(duì)預(yù)設(shè)決策樹(shù)模型和預(yù)設(shè)梯度提升樹(shù)模型進(jìn)行多模型集成訓(xùn)練，得到經(jīng)過(guò)所述多模型集成訓(xùn)練后的接口構(gòu)建模型，包括：

14、將述請(qǐng)求參數(shù)和所述層級(jí)結(jié)構(gòu)整合得到特征集，將所述特征集作為模型訓(xùn)練集分別輸入預(yù)設(shè)決策樹(shù)模型和預(yù)設(shè)梯度提升樹(shù)模型進(jìn)行多模型集成訓(xùn)練；

15、通過(guò)預(yù)設(shè)驗(yàn)證集對(duì)所述決策樹(shù)模型和所述梯度提升樹(shù)模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，并根據(jù)所述決策樹(shù)模型和所述梯度提升樹(shù)模型的輸出與所述驗(yàn)證集之間的差值確定各自對(duì)應(yīng)的輸出權(quán)重，得到接口構(gòu)建模型。

16、進(jìn)一步地，所述接收用戶發(fā)送的接口參數(shù)配置請(qǐng)求，根據(jù)所述接口參數(shù)配置請(qǐng)求中的測(cè)試變量和所述接口構(gòu)建模型，確定對(duì)應(yīng)的參數(shù)結(jié)構(gòu)和變量?jī)?nèi)容，包括：

17、接收用戶發(fā)送的接口參數(shù)配置請(qǐng)求并識(shí)別所述接口參數(shù)配置請(qǐng)求中所述用戶用于測(cè)試的多個(gè)測(cè)試變量；

18、將所有所述測(cè)試變量輸入所述接口構(gòu)建模型，得到所述接口構(gòu)建模型輸出的與所述測(cè)試變量對(duì)應(yīng)的參數(shù)接口和變量?jī)?nèi)容。

19、進(jìn)一步地，所述根據(jù)所述參數(shù)結(jié)構(gòu)和所述變量?jī)?nèi)容通過(guò)預(yù)設(shè)遞歸算法進(jìn)行嵌套處理，得到對(duì)應(yīng)的多層級(jí)測(cè)試接口，包括：

20、通過(guò)預(yù)設(shè)遞歸算法根據(jù)所述參數(shù)結(jié)構(gòu)對(duì)所述變量?jī)?nèi)容進(jìn)行深度優(yōu)先或廣度優(yōu)先的變量遍歷，得到嵌套的參數(shù)組合；

21、根據(jù)所述嵌套的參數(shù)組合確定對(duì)應(yīng)的多層級(jí)測(cè)試接口。

22、進(jìn)一步地，所述接收所述用戶創(chuàng)建的測(cè)試用例，根據(jù)所述測(cè)試用例的用例取值對(duì)所述多層級(jí)測(cè)試接口進(jìn)行連通測(cè)試，得到對(duì)應(yīng)的測(cè)試結(jié)果，包括：

23、接收所述用戶創(chuàng)建的測(cè)試用例并識(shí)別對(duì)應(yīng)的測(cè)試入?yún)⑷≈岛万?yàn)證條件；

24、根據(jù)所述測(cè)試入?yún)⑷≈嫡{(diào)用所述多層級(jí)測(cè)試接口并進(jìn)行連通測(cè)試，根據(jù)所述連通測(cè)試的結(jié)果與所述驗(yàn)證條件進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證判定操作。

25、第二方面，本技術(shù)提供一種多層級(jí)接口數(shù)據(jù)處理裝置，包括：

26、模型構(gòu)建模塊，用于獲取預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的歷史接口請(qǐng)求和相應(yīng)的響應(yīng)數(shù)據(jù)，對(duì)所述歷史接口請(qǐng)求進(jìn)行參數(shù)類型分析，得到對(duì)應(yīng)的請(qǐng)求參數(shù)，對(duì)所述響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行層級(jí)關(guān)系分析，得到對(duì)應(yīng)的層級(jí)結(jié)構(gòu)，根據(jù)所述請(qǐng)求參數(shù)和所述層級(jí)結(jié)構(gòu)構(gòu)建模型訓(xùn)練集并根據(jù)所述模型訓(xùn)練集分別對(duì)預(yù)設(shè)決策樹(shù)模型和預(yù)設(shè)梯度提升樹(shù)模型進(jìn)行多模型集成訓(xùn)練，得到經(jīng)過(guò)所述多模型集成訓(xùn)練后的接口構(gòu)建模型，其中，所述接口構(gòu)建模型的輸出是所述決策樹(shù)模型的輸出和所述梯度提升樹(shù)模型的輸出加權(quán)計(jì)算后得到的；

27、接口確定模塊，用于接收用戶發(fā)送的接口參數(shù)配置請(qǐng)求，根據(jù)所述接口參數(shù)配置請(qǐng)求中的測(cè)試變量和所述接口構(gòu)建模型，確定對(duì)應(yīng)的參數(shù)結(jié)構(gòu)和變量?jī)?nèi)容，根據(jù)所述參數(shù)結(jié)構(gòu)和所述變量?jī)?nèi)容通過(guò)預(yù)設(shè)遞歸算法進(jìn)行嵌套處理，得到對(duì)應(yīng)的多層級(jí)測(cè)試接口；

28、連通測(cè)試模塊，用于接收所述用戶創(chuàng)建的測(cè)試用例，根據(jù)所述測(cè)試用例的用例取值對(duì)所述多層級(jí)測(cè)試接口進(jìn)行連通測(cè)試，得到對(duì)應(yīng)的測(cè)試結(jié)果，其中，所述測(cè)試結(jié)果包括預(yù)期結(jié)果和實(shí)際結(jié)果。

29、第三方面，本技術(shù)提供一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)所述的多層級(jí)接口數(shù)據(jù)處理方法的步驟。

30、第四方面，本技術(shù)提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述的多層級(jí)接口數(shù)據(jù)處理方法的步驟。

31、第五方面，本技術(shù)提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序/指令，該計(jì)算機(jī)程序/指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述的多層級(jí)接口數(shù)據(jù)處理方法的步驟。

32、由上述技術(shù)方案可知，本技術(shù)提供一種多層級(jí)接口數(shù)據(jù)處理方法及裝置，通過(guò)獲取預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的歷史接口請(qǐng)求和相應(yīng)的響應(yīng)數(shù)據(jù)，根據(jù)請(qǐng)求參數(shù)和層級(jí)結(jié)構(gòu)構(gòu)建模型訓(xùn)練集并根據(jù)模型訓(xùn)練集分別對(duì)預(yù)設(shè)決策樹(shù)模型和預(yù)設(shè)梯度提升樹(shù)模型進(jìn)行多模型集成訓(xùn)練，得到接口構(gòu)建模型；接收用戶發(fā)送的接口參數(shù)配置請(qǐng)求，根據(jù)接口參數(shù)配置請(qǐng)求中的測(cè)試變量和接口構(gòu)建模型，確定對(duì)應(yīng)的參數(shù)結(jié)構(gòu)和變量?jī)?nèi)容，根據(jù)參數(shù)結(jié)構(gòu)和變量?jī)?nèi)容通過(guò)預(yù)設(shè)遞歸算法進(jìn)行嵌套處理，得到對(duì)應(yīng)的多層級(jí)測(cè)試接口；接收用戶創(chuàng)建的測(cè)試用例，根據(jù)測(cè)試用例的用例取值對(duì)多層級(jí)測(cè)試接口進(jìn)行連通測(cè)試，得到對(duì)應(yīng)的測(cè)試結(jié)果，由此能夠高效、準(zhǔn)確地滿足復(fù)雜測(cè)試場(chǎng)景需求。