噪音识别方法、电子设备、存储介质及程序产品与流程

本公开涉及软件测试，本公开尤其涉及一种噪音识别方法、电子设备、存储介质及程序产品。

背景技术：

1、随着计算机技术的不断发展，软件测试的方式逐渐丰富，例如，可以采用流量回放的方式进行软件测试。然而，流量回放产生的回放数据中存在大量噪音，直接对回放数据进行分析会导致软件测试的效率和准确率较低。

2、在相关技术中，采用人工提报噪音的方式对回放数据进行噪音识别，并将识别出来的噪音过滤掉，进而对过滤掉噪音后的回放数据进行分析。但是，这样存在人工成本高、噪音识别效率低等问题。

技术实现思路

1、本公开提供了一种噪音识别方法、电子设备、存储介质及程序产品。

2、本公开第一方面提供了一种噪音识别方法，包括：基于目标噪音库对目标录制数据和目标回放数据进行噪音过滤，获得过滤录制数据和过滤回放数据，所述过滤录制数据包括多个第一标识，所述过滤回放数据包括多个第二标识；确定多个所述第二标识对应的目标标识，所述目标标识为多个所述第一标识中的一个；以及根据目标回放数据的数据类型和所述目标标识对所述过滤回放数据进行噪音识别。

3、在一些实施方式中，所述目标录制数据和所述目标回放数据包括多个子数据，所述目标噪音库包括多个预先存储的噪音标识，所述基于目标噪音库对目标录制数据和目标回放数据进行噪音过滤，获得过滤录制数据和过滤回放数据，包括：对所述目标录制数据和所述目标回放数据中与所述噪音标识匹配的子数据进行删除；以及将删除后的目标录制数据作为所述过滤录制数据，并将删除后的目标回放数据作为所述过滤回放数据。

4、在一些实施方式中，所述确定多个所述第二标识对应的目标标识，包括：确定多个所述第二标识中的待匹配标识；响应于多个所述第一标识中存在第一标识与所述待匹配标识相同，将与所述待匹配标识相同的第一标识作为所述待匹配标识对应的目标标识；以及响应于多个所述第一标识中不存在第一标识与所述待匹配标识相同，根据预设相似度算法确定与所述待匹配标识最相似的第一标识，并将与所述待匹配标识最相似的第一标识作为所述待匹配标识对应的目标标识。

5、在一些实施方式中，所述第一标识和所述第二标识包括预设符号，所述根据预设相似度算法确定与所述待匹配标识最相似的第一标识，包括：按照预设符号对多个所述第一标识进行分割，获得多个第一片段；按照所述预设符号对所述待匹配标识进行分割，获得多个第二片段；根据多个所述第一片段和多个所述第二片段的匹配情况确定多个所述第一标识的相似度得分；以及将相似度得分最高的第一标识作为与所述待匹配标识最相似的第一标识。

6、在一些实施方式中，所述过滤录制数据还包括多个所述第一标识对应的第一值，所述过滤回放数据还包括多个所述第二标识对应的第二值，所述根据目标回放数据的数据类型和所述目标标识对所述过滤回放数据进行噪音识别，包括：响应于所述目标回放数据的数据类型为有序数据，对所述目标标识对应的第一值和所述目标标识对应的第二标识的第二值进行比对；以及若所述目标标识对应的第一值与所述目标标识对应的第二标识的第二值不同，则将所述目标标识对应的第二标识作为噪音标识、将所述噪音标识对应的第二值作为噪音数据。

7、在一些实施方式中，所述根据目标回放数据的数据类型和所述目标标识对所述过滤回放数据进行噪音识别，还包括：响应于所述目标回放数据的数据类型为无序数据，对第一上层标识对应的多个第一值和第二上层标识的多个第二值进行比对，所述第一上层标识为所述目标标识的上层标识，所述第二上层标识为所述目标标识对应的第二标识的上层标识；以及若所述第一上层标识对应的多个第一值与所述第二上层标识的多个第二值存在不同，则将所述第二上层标识作为噪音标识、将所述第二上层标识对应的多个第二值作为噪音数据。

8、在一些实施方式中，在所述根据目标回放数据的数据类型和所述目标标识对所述过滤回放数据进行噪音识别之后，还包括：将所述噪音标识存储至所述目标噪音库中。

9、在一些实施方式中，在所述基于目标噪音库对目标录制数据和目标回放数据进行噪音过滤之前，还包括：确定录制数据和回放数据中多个子数据的数据结构；以及根据所述数据结构对所述录制数据和所述回放数据进行数据拆解，获得所述目标录制数据和所述目标回放数据。

10、在一些实施方式中，所述目标录制数据和所述目标回放数据为键值对形式的数据，所述第一标识和所述第二标识为键，所述根据所述数据结构对所述录制数据和所述回放数据进行数据拆解，获得所述目标录制数据和所述目标回放数据，包括：响应于所述数据结构为多层嵌套，以目标字段名为键、目标字段值为值生成所述目标录制数据和所述目标回放数据，所述目标字段值为多层嵌套结构的子数据的字段值，所述目标字段名为所述目标字段值对应的多个字段名基于预设符号连接在一起生成的字段名；以及响应于所述数据结构为数组，以复合数组名为键、目标元素值为值生成所述目标录制数据和所述目标回放数据，所述目标元素值为数组结构的子数据的元素值，所述复合数组名为所述目标元素值的所在数组名和数组中所在位置基于所述预设符号连接在一起生成的数组名。

11、在一些实施方式中，在所述确定录制数据和回放数据中多个子数据的数据结构之前，还包括：对线上流量进行流量录制，获得初始录制数据；根据所述初始录制数据的一级结构判断所述初始录制数据是否为异常数据；以及若否，则将所述初始录制数据作为所述录制数据。

12、在一些实施方式中，所述根据所述初始录制数据的一级结构判断所述初始录制数据是否为异常数据，包括：响应于所述初始录制数据的一级结构与多个历史录制数据的一级结构的匹配度小于等于匹配度阈值，确定所述初始录制数据为异常数据；以及响应于所述初始录制数据的一级结构与多个所述历史录制数据的一级结构的匹配度大于所述匹配度阈值，确定所述初始录制数据为非异常数据。

13、本公开第二方面提供了一种电子设备，包括：存储器，所述存储器存储执行指令；处理器，所述处理器执行所述存储器存储的执行指令，使得所述处理器执行本公开任一实施方式所述的噪音识别方法。

14、本公开第三方面提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有执行指令，所述执行指令被处理器执行时用于实现本公开任一实施方式所述的噪音识别方法。

15、本公开第四方面提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现本公开任一实施方式所述的噪音识别方法。

技术特征：

1.一种噪音识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的噪音识别方法，其特征在于，所述确定多个所述第二标识对应的目标标识，包括：

3.根据权利要求2所述的噪音识别方法，其特征在于，所述第一标识和所述第二标识包括预设符号，所述根据预设相似度算法确定与所述待匹配标识最相似的第一标识，包括：

4.根据权利要求1所述的噪音识别方法，其特征在于，所述过滤录制数据还包括多个所述第一标识对应的第一值，所述过滤回放数据还包括多个所述第二标识对应的第二值，所述根据目标回放数据的数据类型和所述目标标识对所述过滤回放数据进行噪音识别，包括：

5.根据权利要求4所述的噪音识别方法，其特征在于，所述根据目标回放数据的数据类型和所述目标标识对所述过滤回放数据进行噪音识别，还包括：

6.根据权利要求1至5中任一项所述的噪音识别方法，其特征在于，在所述基于目标噪音库对目标录制数据和目标回放数据进行噪音过滤之前，还包括：

7.根据权利要求6所述的噪音识别方法，其特征在于，所述目标录制数据和所述目标回放数据为键值对形式的数据，所述第一标识和所述第二标识为键，所述根据所述数据结构对所述录制数据和所述回放数据进行数据拆解，获得所述目标录制数据和所述目标回放数据，包括：

8.一种电子设备，其特征在于，包括：

9.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有执行指令，所述执行指令被处理器执行时用于实现权利要求1至7中任一项所述的噪音识别方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的噪音识别方法。

技术总结本公开提供了一种噪音识别方法、电子设备、存储介质及程序产品。本公开的噪音识别方法包括：基于目标噪音库对目标录制数据和目标回放数据进行噪音过滤，获得过滤录制数据和过滤回放数据，过滤录制数据包括多个第一标识，过滤回放数据包括多个第二标识；确定多个第二标识对应的目标标识，目标标识为多个第一标识中的一个；以及根据目标回放数据的数据类型和目标标识对过滤回放数据进行噪音识别。技术研发人员：吴巧妍,王莎莎,余锋受保护的技术使用者：贝壳找房（北京）科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/5/29