Automated Generation of Executable Cucumber Scenarios from a RDBMS Schema
Notice bibliographique
Résumé
Acceptance testing addresses the user's expectations for a software system by using scenarios that capture the interactions of such users with that system.To bridge the technical gap between users and developers when discussing the specification and implementation of such scenarios, BDD tools (e.g., Cucumber) were introduced to allow the creation of user-readable scenarios (feature files in Cucumber) and of the corresponding code to make these scenarios executable (Step Definitions in Cucumber).A Relational Database Management System (RDBMS) models in a schema the constraints and inter-relationships of the entities of a software system.Our goal in this thesis is to propose a systematic approach to automatically generate parameterized and executable Cucumber scenarios based on the schema of a relational database.Generating stories pertaining to application-level concepts and their relationships allow early conversations between developers and stakeholders without relying on technical database notions such as fields, data types, constraints etc.Having such stories generated entails they can be easily regenerated as such conversations allow the iterative development of the database schema of the system and having such stories executable ensures the implementation of the entities and constraints specified in this schema can have a small set of corresponding tests automatically applied to it.We implement our generation process in the specific context of Java systems that use the popular frameworks Spring Boot and MySQL.We hope that our approach can be eventually generalized to other frameworks.We discuss at length our work via 2 case studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».