JP7322964B2

JP7322964B2 - テスト情報抽出装置、テスト情報抽出方法及びプログラム

Info

Publication number: JP7322964B2
Application number: JP2021553903A
Authority: JP
Inventors: 卓弥岩塚; 治門丹野; 利行倉林
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp; NTT Inc USA
Current assignee: NTT Inc; NTT Inc USA
Priority date: 2019-10-28
Filing date: 2019-10-28
Publication date: 2023-08-08
Anticipated expiration: 2039-10-28
Also published as: WO2021084581A1; US11886328B2; US20220374343A1; JPWO2021084581A1

Description

本発明は、テスト情報抽出装置、テスト情報抽出方法及びプログラムに関する。

多様化する消費者ニーズに合ったサービスを迅速に提供するために、近年、ソフトウェア開発を短いサイクルで実施し、頻繁にサービスをリリースする開発スタイルが増加している。このような開発では、頻繁にコードの修正が行われるため、コードを修正した箇所のみについてテストを実施して迅速にリリースしたいというニーズがある。

既存技術として、例えば、自動でアプリケーション（Ｗｅｂアプリケーション等）を解析してクローリングをしながら、アプリケーション全体のテスト（例えば、アプリケーションの各画面へ網羅的に到達するようなテスト）を生成する技術がある（例えば、非特許文献１）。

Toshiyuki Kurabayashi, Muneyoshi Iyama, Hiroyuki Kirinuki, Haruto Tanno: "Automatically Generating Test Scripts for GUI Testing", 1st IEEE Workshop on NEXt level of Test Automation (NEXTA 2018), April 2018

しかしながら、上記の既存技術を用いるとアプリケーション全体に対して解析を行って大量のテストが生成されるため、例えば、以下のような問題がある。

第１に解析時間、テスト実行時間の問題が有る。すなわち、アプリケーション全体の解析に大きな時間がかかる。また、生成されるテストはアプリケーション全体をテストするためのものであるためその数が多く、テストの実行に手間がかかる。また、必要なテストケースのみを選ぶことも手間がかかる。そのため、結果的に迅速にソフトウェアのリリースができなくなってしまう可能性が高くなる。

第２に実行環境の準備の問題が有る。すなわち、既存技術では動的解析を必要とするため実行環境の準備が必要となり、手間がかかる。

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、アプリケーションのテストを効率化することを目的とする。

そこで上記課題を解決するため、テスト情報抽出装置は、ネットワークを介して受信される複数種類のリクエストに応じたメソッドを実行するアプリケーションの第１のソースコード群から前記リクエストを生成するための第１の情報を取得する取得部と、変更されたソースコードの名前の一覧を入力し、前記リクエストに応じて実行されるメソッドの中から、前記第１のソースコード群のうち、前記一覧に係る第２のソースコード群に含まれるメソッドの呼び出し元であるメソッドを特定し、特定したメソッドに対応する前記リクエストを生成するための第２の情報を前記第１の情報から抽出する抽出部と、を有する。

アプリケーションのテストを効率化することができる。

本発明の実施の形態におけるテスト情報抽出装置１０のハードウェア構成例を示す図である。本発明の実施の形態におけるテスト情報抽出装置１０の機能構成例を示す図である。テスト情報抽出装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。ソースコードの解析処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。実行候補リクエスト情報の生成処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。パラメータリストの取得処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。テスト箇所の特定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。本実施の形態では、ネットワークを介して受信される複数種類のリクエストに応じたメソッドを実行するアプリケーションのソースコードの変更箇所をのみテストするための情報をソースコードの静的解析のみにより自動で抽出するテスト情報抽出装置１０が開示される。具体的には、テスト情報抽出装置１０は、ＭＶＣ（Model-View-Controller）モデルに基づくアプリケーション（例えば、Ｓｐｒｉｎｇフレームワークで実装されたＷｅｂアプリケーション）を対象とし、以下のような手順で、コードを解析し、ソースコードの変更箇所をテストするための情報を抽出する。
（１）変更後のソースコードにおける全コントローラとコントローラを外部から実行するための情報を取得する。
（２）ソースコードの変更箇所を実行するコントローラを特定し、特定した結果と（１）で取得した情報とに基づいて、変更箇所をピンポイントでテストするための情報を抽出する。

図１は、本発明の実施の形態におけるテスト情報抽出装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図１のテスト情報抽出装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、インタフェース装置１０５、表示装置１０６、及び入力装置１０７等を有する。

テスト情報抽出装置１０での処理を実現するプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。

メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従ってテスト情報抽出装置１０に係る機能を実現する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。表示装置１０６はプログラムによるＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示する。入力装置１０７はキーボード及びマウス等で構成され、様々な操作指示を入力させるために用いられる。

図２は、本発明の実施の形態におけるテスト情報抽出装置１０の機能構成例を示す図である。図２において、テスト情報抽出装置１０は、ソースコード解析部１１及びテスト箇所特定部１２を有する。これら各部は、テスト情報抽出装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。

以下、テスト情報抽出装置１０が実行する処理手順について説明する。以下において説明する処理手順の説明において使用するデータ構造の定義をＢＮＦ（Backus-Naur form）記法に基づいて以下に記載する。

＜ソースコード解析部１１により生成されるデータ＞
実行用の共通情報：：＝ｐａｔｈ：Ｓｔｒｉｎｇ
実行候補コントローラ情報リスト：：＝ｓｏｕｒｃｅＣｏｄｅＮａｍｅ：Ｓｔｒｉｎｇ実行候補コントローラ情報＊
実行候補コントローラ情報：：＝ｐａｔｈ：Ｓｔｒｉｎｇ実行候補メソッド情報＋
実行候補リクエスト情報：：＝ｍｅｔｈｏｄＳｉｇｎａｔｕｒｅ：Ｓｔｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄ：Ｓｔｒｉｎｇｐａｔｈ：Ｓｔｒｉｎｇｈｅａｄｅｒ：Ｓｔｒｉｎｇパラメータリスト
パラメータリスト：：＝パラメータ＊
パラメータ：：＝ｎａｍｅ：Ｓｔｒｉｎｇ
＜テスト箇所特定部１２により生成されるデータ＞
実行対象情報リスト：：＝実行対象情報＋
実行対象情報：：＝実行用の共通情報実行候補コントローラ情報実行候補リクエスト情報
図３は、テスト情報抽出装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。

ステップＳ１０１において、ソースコード解析部１１は、テスト対象のアプリケーション（以下、「対象アプリ」という。）について、ソースコードの解析処理を実行する。

続いて、テスト箇所特定部１２は、対象アプリについてテスト箇所の特定処理を実行する（Ｓ１０２）。

続いて、ステップＳ１０１の詳細について説明する。図４は、ソースコードの解析処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。

ステップＳ２０１において、ソースコード解析部１１は、対象アプリのソースコードの一覧をメモリ装置１０３に読み込む。当該ソースコード一覧のうち、一部のソースコードは、変更後のソースコードである。なお、当該ソースコード群は、例えば、補助記憶装置１０２に記憶されている。なお、本実施の形態において、各フローチャートの各ステップの具体例は、ソースコードがＪａｖａ（登録商標）のＳｐｒｉｎｇフレームワーク（ＭＶＣモデルでＷｅｂアプリケーションを実装できるフレームワーク）で実装されている場合について示す。但し、他のフレームワークに基づいて実装されている場合についても、基本的に本実施の形態の考え方が適用可能である。

続いて、ソースコード解析部１１は、実行用の共通情報を読み込む（Ｓ２０２）。実行用の共通情報は、文字列型のデータであり、対象アプリに対するＨＴＴＰリクエストのＵＲＬにおいて共通の部分の文字列である。具体的には、例えば、「ｈｔｔｐ：／／＜ホスト名又はＩＰアドレス＞」といった文字列である。すなわち、実行用の共通情報は、ネットワーク上において対象アプリが配置される位置に依存し、ソースコードからの特定は不可能である。したがって、実行用の共通情報はユーザによって入力される。

続いて、ソースコード解析部１１は、空の実行候補コントローラ情報リストを生成する（Ｓ２０３）。

続いて、ステップＳ２０１において読み込んだ一覧を構成するソースコードごとに、ステップＳ２０４～ステップＳ２０９についてループ処理Ｌ１が実行される。ループ処理Ｌ１において処理対象とされているソースコードを、以下「対象ソースコード」という。

ステップＳ２０４において、ソースコード解析部１１は、対象ソースコード内にコントローラのクラスが存在するか否かを判定する。斯かる判定は、対象ソースコードがコントローラのソースコードであるか否かの判定に相当する。例えば、ソースコード解析部１１は、対象ソースコードに、アノテーションとして＠Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒが含まれていればコントローラのクラスが存在すると判定し、そうでなければ、コントローラのクラスは存在しないと判定する。

対象ソースコード内にコントローラのクラスが存在する場合（Ｓ２０４でＹｅｓ）、ステップＳ２０５以降が実行され、そうでない場合（Ｓ２０４でＮｏ）、対象ソースコードについて、ステップＳ２０５以降は実行されない。

ステップＳ２０５において、ソースコード解析部１１は、実行候補コントローラ情報を新規に生成する。例えば、ソースコード解析部１１は、実行候補コントローラ情報のｐａｔｈに、アノテーション＠ＲｅｑｕｅｓｔＭａｐｐｉｎｇの引数値を設定する。以下、当該実行候補コントローラ情報を「対象コントローラ情報」という。なお、実行候補コントローラ情報とは、ネットワークを介して受信されるリクエストに応じて実行候補となるコントローラに関する情報をいう。

続いて、ソースコード解析部１１は、対象ソースコードのコントローラのクラス定義における全てのリクエストマッピング用メソッド定義を取得する（Ｓ２０６）。例えば、アノテーションとして＠ＲｅｑｕｅｓｔＭａｐｐｉｎｇを含むメソッド定義（メソッドの定義内容）をリクエストマッピング用のメソッド定義であると判断できる。したがって、ソースコード解析部１１は、アノテーションとして＠ＲｅｑｕｅｓｔＭａｐｐｉｎｇを含む全てのメソッド定義をリクエストマッピング用のメソッド定義として取得する。

続いて、ソースコード解析部１１は、ステップＳ２０６において取得したリクエストマッピング用のメソッド定義ごとにステップＳ２０７及びＳ２０８についてループ処理Ｌ２を実行する。ループ処理Ｌ２において処理対象とされているリクエストマッピング用のメソッド定義を「対象メソッド定義」という。

ステップＳ２０７において、ソースコード解析部１１は、対象アプリを外部から実行ために必要な情報（対象アプリのコントローラのメソッドを呼び出すＨＴＴＰリクエストを生成するための必要な情報）を対象メソッド定義から取得し、当該情報に基づいて実行候補リクエスト情報を生成する。ステップＳ２０７の詳細については後述される。

続いて、ソースコード解析部１１は、生成した実行候補リクエスト情報を対象コントローラ情報へ追加する（Ｓ２０８）。

ループ処理Ｌ２が終了すると、ソースコード解析部１１は、対象コントローラ情報を実行候補コントローラ情報リストへ追加する（Ｓ２０９）。

続いて、ステップＳ２０７の詳細について説明する。図５は、実行候補リクエスト情報の生成処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。

ステップＳ３０１において、ソースコード解析部１１は、対象メソッド定義をメモリ装置１０３に読み込む。続いて、ソースコード解析部１１は、対象メソッド定義を読み込む。

続いて、ソースコード解析部１１は、メソッドシグネチャの情報（ｍｅｔｈｏｄＳｉｇｎａｔｕｒｅ）を対象メソッド定義から取得する（Ｓ３０２）。メソッドシグネチャの情報とは、名前空間、クラス名、メソッド名、メソッド引数の型名を全て結合した文字列である。例えば、「ＰａｃｋａｇｅＡ．ＢａｌａｎｃｅＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒ．ｃｈｅｃｋ（ｊａｖａ．ｌａｎｇ．Ｓｔｒｉｎｇ）」等がメソッドシグネチャの情報の一例として挙げられる。

続いて、ソースコード解析部１１は、ｍｅｔｈｏｄ属性（ＰＯＳＴ、ＧＥＴ）の値を対象メソッド定義から取得する（Ｓ３０３）。具体的には、ソースコード解析部１１は、メソッドの＠ＲｅｑｕｅｓｔＭａｐｐｉｎｇアノテーションのパラメータであるｍｅｔｈｏｄ属性における値（ＰＯＳＴ、ＧＥＴ）を任意に１つ取得する。

続いて、ソースコード解析部１１は、ｐａｔｈ属性の値を対象メソッド定義から取得する（Ｓ３０４）。具体的には、ソースコード解析部１１は、メソッドの＠ＲｅｑｕｅｓｔＭａｐｐｉｎｇアノテーションのパラメータｖａｌｕｅにおける値を任意に１つ取得する。

続いて、ソースコード解析部１１は、ｈｅａｄｅｒ属性の値を対象メソッド定義から取得する（Ｓ３０５）。具体的には、ソースコード解析部１１は、メソッドの＠ＲｅｑｕｅｓｔＭａｐｐｉｎｇアノテーションのパラメータｈｅａｄｅｒｓ属性における値を任意に１つ取得する。

続いて、ソースコード解析部１１は、パラメータリストを対象メソッド定義から取得する（Ｓ３０６）。ステップＳ３０６の詳細については後述される。

続いて、ソースコード解析部１１は、ステップＳ３０２～Ｓ３０６において取得した情報に基づいて、実行候補リクエスト情報（実行候補リクエスト情報：：＝ｍｅｔｈｏｄＳｉｇｎａｔｕｒｅ：Ｓｔｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄ：Ｓｔｒｉｎｇｐａｔｈ：Ｓｔｒｉｎｇｈｅａｄｅｒ：Ｓｔｒｉｎｇパラメータリスト）を生成する（Ｓ３０７）。

続いて、ステップＳ３０６の詳細について説明する。図６は、パラメータリストの取得処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。

ステップＳ４０１において、ソースコード解析部１１は、空のパラメータリストを生成する。続いて、ソースコード解析部１１は、対象メソッド定義に係るメソッド（以下「対象メソッド」という。）の＠ＲｅｑｕｅｓｔＭａｐｐｉｎｇアノテーションのパラメータｐｒａｍｓの中に存在する全てのパラメータ名を当該パラメータリストへ追加する（Ｓ４０２）。

続いて、ソースコード解析部１１は、対象メソッドの引数に＠ＲｅｑｕｅｓｔＰａｒａｍアノテーションが付いていれば（Ｓ４０３でＹｅｓ）、当該アノテーションのｎａｍｅの値をパラメータリストへ追加する（Ｓ４０４）。

続いて、ソースコード解析部１１は、対象メソッドの引数に＠ＭｏｄｅｌＡｔｔｒｉｂｕｔｅアノテーションが付いており、かつ、当該アノテーションのｂｉｎｄｉｎｇパラメータがｆａｌｓｅであれば（Ｓ４０５でＹｅｓ）、ソースコード解析部１１は、対象メソッド引数の名前をパラメータリストへ追加し（Ｓ４０６）、そうでなければ（Ｓ４０５でＮｏ）、ステップＳ４０７へ進む。

ステップＳ４０５でＮｏの場合、又はステップＳ４０６に続いて、ソースコード解析部１１は、対象メソッドの引数のうち、ステップＳ４０４又はＳ４０６でパラメータリストへ追加された引数以外の引数の型（クラス）の中で、＠ＡｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎＰｒｉｎｃｉｐａｌアノテーションがついていないクラスにおいて定義されている全てのフィールド（属性）のフィールド名（属性名）をパラメータリストへ追加する（Ｓ４０７）。

続いて、図３のステップＳ１０２の詳細について説明する。図７は、テスト箇所の特定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。

ステップＳ５０１において、テスト箇所特定部１２は、変更ソースコード名一覧、ソースコード一覧、実行用の共通情報、実行候補コントローラ情報リストをメモリ装置１０３に読み込む。ここで、ソースコード一覧は、対象アプリのソースコードの定義内容の一覧をいい、当該一覧において、ソースコード名（ソースファイル名）と定義内容とは関連付けられている。また、変更ソースコード名一覧とは、対象アプリのソースコード群のうち、変更されたソースコードの名前（ソースファイル名）の一覧をいい、ユーザによって入力される。実行用の共通情報は、ソースコード解析部１１に入力されたものと同じである。実行候補コントローラ情報リストは、ソースコード解析部１１によって生成されたものである。

続いて、テスト箇所特定部１２は、ソースコード一覧に含まれる各ソースコードの定義内容を解析してメソッドコールグラフを生成する（Ｓ５０２）。メソッドコールグラフとは、メソッド間の呼び出し関係を表現した有向グラフである。

続いて、テスト箇所特定部１２は、空の実行対象情報リストを生成する（Ｓ５０３）。

続いて、テスト箇所特定部１２は、ソースコード一覧のうち、変更ソースコード名一覧にソースコード名が含まれている一部のソースコード群（すなわち、変更されたソースコード群）に含まれる各ソースコードにおいて定義されているメソッドの一覧（以下、「対象メソッド一覧」という。）を取得する（Ｓ５０４）。

続いて、テスト箇所特定部１２は、実行候補コントローラ情報リストに含まれる実行候補リクエスト情報ごとに、ステップＳ５０５からＳ５０７についてループ処理Ｌ３を実行する。ループ処理Ｌ３において処理対象とされている実行候補リクエスト情報を「対象リクエスト情報」という。

続いて、テスト箇所特定部１２は、対象リクエスト情報に係るメソッドが、対象メソッド一覧におけるいずれかのメソッドを直接的又は間接的に呼び出しているか否か（対象リクエスト情報に係るメソッドが、対象メソッド一覧におけるいずれかのメソッドの直接的又は間接的な呼び出し元であるか否か）をメソッドコールグラフを参照して判定する（Ｓ５０５）。すなわち、テスト箇所特定部１２は、対象リクスと情報に係るメソッドから伸びる有向枝を辿ることで、対象メソッド一覧におけるいずれかのメソッドに到達するか否かを判定する。

対象リクエスト情報に係るメソッドが、対象メソッド一覧におけるいずれかのメソッドを直接的又は間接的に呼び出している場合（Ｓ５０５でＹｅｓ）、テスト箇所特定部１２は、ステップＳ５０６～Ｓ５０８が実行して対象リクエスト情報に係るメソッドに対応するＨＴＴＰリクエストを生成するための情報を抽出する。そうでない場合（Ｓ５０５でＮｏ）、ステップＳ５０６～Ｓ５０８は実行されない。

ステップＳ５０６において、テスト箇所特定部１２は、空の実行対象情報を生成する。続いて、テスト箇所特定部１２は、実行用の共通情報、対象リクエスト情報の親である（対象リクエスト情報を含む）実行候補コントローラ情報、及び実行候補リクエスト情報を当該実行対象情報に設定する（Ｓ５０７）。続いて、テスト箇所特定部１２は、当該実行対象情報を、実行対象情報リストへ追加する（Ｓ５０８）。

なお、テスト箇所特定部１２で得られた出力（実行対象情報リスト）は、例えば次のような手順１、手順２、手順３、手順４によって、コード変更箇所をピンポイントでテストするためのＨＴＴＰリクエストを生成し、テストケース生成及び実行に活用することができる。

手順１：実行対象情報における、実行用の共通情報のｐａｔｈ、実行候補コントローラ情報のｐａｔｈ、実行候補コントローラ情報のｐａｔｈを結合して実行対象ＵＲＬを生成する。

手順２：実行対象情報の実行候補リクエスト情報におけるｍｅｔｈｏｄ（ＧＥＴかＰＯＳＴという情報）、ｈｅａｄｅｒ、パラメータ群を取り出す。

手順３：実行対象ＵＲＬ、ｍｅｔｈｏｄ、ｈｅａｄｅｒ、パラメータ群と各パラメータ値（各パラメータの値は自動（例えば、「T. Y. Chen, H. Leung, and I. K. Mak. 2004. Adaptive random testing. In Proceedings of the 9th Asian Computing Science conference on Advances in Computer Science: dedicated to Jean-Louis Lassez on the Occasion of His 5th Cycle Birthday (ASIAN'04), Michael J. Maher (Ed.). Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 320-329. DOI=http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-30502-6_23」（以下、「参考文献１」という。）を活用）又は手動で設定）を用いてＨＴＴＰリクエストを生成する。

手順４：手順３で得たＨＴＴＰリクエストを用いてテスト対象アプリケーションへアクセスすることでテストを実行する。

上述したように、本実施の形態によれば、アプリケーションのテストを効率化することができる。

具体的には、本実施の形態では、アプリケーション全体をクローリングしながらテストを作るわけではないため解析には時間がかからない。また、ソースコードの変更箇所のみをテストするための情報が得られるため、開発者はその情報に基づき必要最低限のテストを手動、又は自動でテストデータを生成する技術（参考文献１）などを活用して作ることができる。これにより、コード変更箇所をピンポイントにテストすることで、迅速にソフトウェアのリリースが可能となる。

また、本実施の形態によれば、ソースコードの静的解析のみにより、コード変更箇所をテストするための情報が得られるため、テスト対象ソフトウェアの実行環境が無くてもテストするための情報が得られる。その結果、実行環境準備の手間を省くことができる。

なお、本実施の形態において、ソースコード解析部１１は、取得部の一例である。テスト箇所特定部１２は、抽出部の一例である。

以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１０テスト情報抽出装置
１１ソースコード解析部
１２テスト箇所特定部
１００ドライブ装置
１０１記録媒体
１０２補助記憶装置
１０３メモリ装置
１０４ＣＰＵ
１０５インタフェース装置
１０６表示装置
１０７入力装置
Ｂバス

Claims

ネットワークを介して受信される複数種類のリクエストに応じたメソッドを実行するアプリケーションの第１のソースコード群から前記リクエストを生成するための第１の情報を取得する取得部と、
変更されたソースコードの名前の一覧を入力し、前記リクエストに応じて実行されるメソッドの中から、前記第１のソースコード群のうち、前記一覧に係る第２のソースコード群に含まれるメソッドの呼び出し元であるメソッドを特定し、特定したメソッドに対応する前記リクエストを生成するための第２の情報を前記第１の情報から抽出する抽出部と、
を有することを特徴とするテスト情報抽出装置。
前記アプリケーションは、ＭＶＣ（Model-View-Controller）モデルに基づくアプリケーションであり、
前記取得部は、前記アプリケーションのコントローラのソースコード群から前記第１の情報を抽出する、
ことを特徴とする請求項１記載のテスト情報抽出装置。
前記抽出部は、前記第１のソースコード群に基づいてメソッドコールグラフを生成し、前記メソッドコールグラフに基づいて、前記リクエストに応じて実行されるメソッドの中から、前記第２のソースコード群に含まれるメソッドの呼び出し元であるメソッドを特定する、
ことを特徴とする請求項１又は２記載のテスト情報抽出装置。
ネットワークを介して受信される複数種類のリクエストに応じたメソッドを実行するアプリケーションの第１のソースコード群から前記リクエストを生成するための第１の情報を取得する取得手順と、
変更されたソースコードの名前の一覧を入力し、前記リクエストに応じて実行されるメソッドの中から、前記第１のソースコード群のうち、前記一覧に係る第２のソースコード群に含まれるメソッドの呼び出し元であるメソッドを特定し、特定したメソッドに対応する前記リクエストを生成するための第２の情報を前記第１の情報から抽出する抽出手順と、
をコンピュータが実行することを特徴とするテスト情報抽出方法。
前記アプリケーションは、ＭＶＣ（Model-View-Controller）モデルに基づくアプリケーションであり、
前記取得手順は、前記アプリケーションのコントローラのソースコード群から前記第１の情報を抽出する、
ことを特徴とする請求項４記載のテスト情報抽出方法。
前記抽出手順は、前記第１のソースコード群に基づいてメソッドコールグラフを生成し、前記メソッドコールグラフに基づいて、前記リクエストに応じて実行されるメソッドの中から、前記第２のソースコード群に含まれるメソッドの呼び出し元であるメソッドを特定する、
ことを特徴とする請求項４又は５記載のテスト情報抽出方法。
請求項１乃至３いずれか一項記載のテスト情報抽出装置としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。