基于弹幕评论的大数据分析平台
基于数据挖掘算法的B站用户行为数据分析 计算机科学和技术专业
基于数据挖掘算法的“B站”用户行为数据分析摘要经过多年的发展，网络视频已经成为互联网上的主要应用之一。
目前，网络视频具有数量大、发布快、影响多、影响力大的特点。
Bilili Barrage Video Network(简称B站)作为当下国内首屈一指的弹幕视频网站。
对全平台的视频调查可知，B站用户创作的视频数量所占比例高达85%。
而对于其中的视频创作者而言，如何在互联网繁杂的数据海洋中，进一步分析和研究热点视频则成为了研究的难题所在。
本文的数据取自2020年8月的B站，其主要涉及有关生活版块的热点视频数据，并选取了大量热点词、评论等数据进行分析和研究，并最终实现了数据的可视化研究，不仅可以了解这段时间网络舆情的总体趋势，掌握用户的心理态度，加强受众的互动反馈，还可以激发用户对于B站文化探索的兴趣。
关键词哔哩哔哩；用户行为分析；热点视频；ABSTRACTAfter years of development, online video has become one of the main applications on the Internet. At present, online videos have the characteristics of large quantity, quick release, large influence and great influence. Bilili Barrage Video Network (abbreviated as Station B) is currently the leading barrage video website in China. According to the video survey on the whole platform, the proportion of videos created by users of station B is as high as 85%. For the video creators among them, how to further analyze and study hot videos in the complex data ocean of the Internet has become a difficult research problem. The data in this article is taken from station B in August 2020, which mainly involves hot video data related to life sections, and selected a large number of hot words, comments and other data for analysis and research, and finally realized the visualization of the data. Understanding the general trend of online public opinion during this period, grasping the psychological attitude of users, and strengthening the interactive feedback of the audience can also stimulate users' interest in cultural exploration at station B.Key words：Bilibilib; User behavior analysis; Hot video;目录第1章绪论 (1)1.1选题背景与意义 (1)1.2研究目的及意义 (2)1.3国内外研究现状 (2)第2章关键技术 (3)1.1爬虫技术 (4)2.2Python (4)第3章模块设计 (4)3.1数据爬取模块 (5)3.2数据的挖掘与分析模块 (5)3.3数据可视化模块 (5)第4章数据挖掘和分析 (6)4.1 样本选取与数据来源 (7)4.1.1数据爬取 (7)4.1.2数据预处理 (11)4.2各功能模块的实现 (12)4.2.1热点视频的数据分析及可视化 (12)4.2.2视频弹幕数据 (26)第5章总结 (31)参考文献 (323)致谢 (325)第1章绪论1.1选题背景与意义国内用户将Bilibili简称为B站，该平台是自AcFun之后，国内的第二家弹幕视频网站。
网络视听简介介绍
要点二
展望未来
随着5G技术的普及和人工智能技术的发展，网络视听产业将迎来更多的发展机遇和挑战。未来，网络视听产业将更加注重内容创新和技术应用，同时加强与其他产业的融合发展，为全球媒体市场带来更多的发展机遇和价值。
05
CHAPTER
网络视听技术发展前沿
4K/8K视频
随着观众对视频质量需求的不断提升，超高清视频技术逐渐成为网络视听领域的重要发展方向。4K/8K视频能够提供更加清晰、逼真的画面，为观众带来极致的视觉体验。
互动剧
互动剧是一种观众可以参与剧情发展的视频形式，通过观众的选择和互动，改变剧情走向和结局，为观众带来更加个性化的观影体验。
短视频互动
短视频互动是指通过短视频平台进行互动，观众可以通过点赞、评论、分享等方式参与短视频内容，与视频作者进行互动交流。
个性化推荐
基于AI和大数据分析，网络视听平台可以根据用户的观看历史、兴趣爱好等数据，为用户推荐个性化的内容和节目，提高用户满意度和黏性。
要点一
要点二
融合媒体发展
5G技术的普及和应用促进了媒体融合的发展。网络视听平台可以与其他媒体形式进行融合，如与新闻、综艺、游戏等进行联动，拓展业务范围和市场空间。
云游戏与云视听
云游戏和云视听是5G时代的典型应用之一。观众可以通过网络随时随地在线观看视频和玩游戏，无需下载庞大的游戏客户端或视频文件，提高了观众的便利性和体验感。
虚拟现实技术为网络视听带来了全新的沉浸式体验。通过结合虚拟现实技术，网络视听实现了场景模拟、多视角观看、互动体验等方面的创新。
总结词
虚拟现实技术为网络视听带来了全新的沉浸式体验。在场景模拟方面，通过虚拟现实技术，用户可以身临其境地感受现场氛围，如演唱会、比赛等。多视角观看方面，虚拟现实技术提供了多个观看角度，用户可以根据自己的喜好进行选择。在互动体验方面，虚拟现实技术使得用户可以与场景中的对象进行互动，如虚拟礼物、场景探索等。
基于大数据分析与挖掘的社交媒体用户行为分析
基于大数据分析与挖掘的社交媒体用户行为分析社交媒体用户行为分析：揭示用户喜好与行为动向的大数据之道随着社交媒体的飞速发展，互联网已经成为人们获取信息、交流观点以及社交互动的重要渠道。
海量的用户数据积累在社交媒体平台上，这些数据记录了用户的行为、偏好和互动模式，为了更好地理解用户行为并提供个性化的服务，社交媒体平台需要进行基于大数据分析与挖掘的用户行为分析。
一、数据采集与预处理社交媒体平台上的用户行为数据十分庞大且多样化，包括用户的发帖信息、点赞、评论、关注、分享等。
为了进行精准的用户行为分析，首先需要从社交媒体平台获取相关的数据。
通常，平台会提供开放的API接口，可以通过API获取用户行为数据，同时也可以利用网络爬虫技术进行数据采集。
在数据采集阶段，需要进行数据预处理来清洗和规范数据。
这包括去除重复数据、处理缺失值、异常值和噪声数据等。
此外，还需要进行数据格式转换，将原始数据转化为可分析的结构化数据。
二、用户画像构建用户行为数据对于社交媒体平台来说是一把双刃剑，既可为用户提供更好的服务，也可能危害用户隐私。
因此，在进行用户行为分析时需要遵循严格的数据隐私保护政策。
通过分析用户行为数据，可以建立用户画像。
用户画像是以用户行为数据为基础，通过数据挖掘和机器学习算法来构建用户的特征和兴趣偏好模型。
常用的用户画像特征包括性别、年龄、地域、职业、学历等基本信息，以及用户喜好的领域、关注的人物、社交圈子等。
三、用户兴趣分析用户兴趣分析是社交媒体用户行为分析的重要任务之一。
通过分析用户的关注、点赞、评论等行为，可以洞察用户的兴趣，并精准地为他们推送相关内容和广告。
在用户兴趣分析中，可以采用协同过滤算法、关联规则挖掘等技术，通过分析用户行为数据与其他用户的行为数据的关系来推断用户的兴趣偏好。
此外，还可以采用文本挖掘技术，对用户的发帖信息进行情感分析和主题建模，从中挖掘用户的兴趣爱好。
四、社交影响力分析社交影响力是社交媒体用户行为分析的重要指标之一。
我国弹幕视频网站的受众研究
我国弹幕视频网站的受众研究我国弹幕视频网站的受众研究随着互联网的迅猛发展，弹幕视频网站在我国的普及和受欢迎度不断增加。
弹幕视频网站是一种将观众用户的实时评论以悬浮、弹幕的形式展示在视频画面上的视频分享平台。
除了观看视频内容，用户可以在视频时实时发送弹幕，与其他观众互动。
这种形式将观众变成了参与者，为视频内容增添了一层互动的维度。
弹幕视频网站的受众构成是一个有趣且复杂的研究问题。
通过对弹幕视频网站的用户调查和观察，可以深入了解受众的特点和需求，为平台的优化和内容的制作提供指导。
首先，弹幕视频网站的受众年龄层次非常广泛。
调查显示，不同年龄段的人群都有使用弹幕视频网站的需求。
年轻人是最主要的受众群体，他们对于新鲜、有趣、时尚的事物敏感度较高，弹幕视频网站给他们提供了自由畅所欲言的表达空间。
同时，中年人和老年人也开始逐渐接触和使用弹幕视频网站，从而满足他们对于娱乐和获取信息的需求。
不同年龄层的受众对于视频内容的偏好也有所不同，对于弹幕的使用方式也有不同的喜好。
其次，弹幕视频网站的受众性别比例相对均衡。
男性和女性观众在弹幕视频网站上的占比相对接近。
这可能是由于弹幕视频网站提供了丰富多样的内容选择，既有适合男性的游戏、体育、科技等领域的视频，也有适合女性的时尚、美妆、生活等领域的视频。
而且，弹幕视频网站的特殊观看方式使得观众可以实时互动，男性和女性观众都能够找到共鸣和兴趣。
另外，弹幕视频网站的受众教育水平较高。
调查发现，受过高等教育的观众比例占据了很大一部分。
这可能与弹幕视频网站的内容种类和深度有关，部分视频内容需要有一定的专业知识和背景才能理解和参与讨论。
同时，弹幕视频网站也提供了很多知识性的视频，吸引了一批渴望学习和获取知识的观众群体。
最后，弹幕视频网站的受众中存在着不同的用户需求和行为特点。
有的观众更看重视频的内容质量，对于精良制作、内容深度和专业性有更高的要求；有的观众更看重弹幕的互动体验，喜欢与其他观众共同评论和讨论；还有的观众更注重个人的情感体验，希望通过观看和参与弹幕来寻找共鸣和满足情感需求。
《2024年基于Python的电影弹幕数据分析》范文
《基于Python的电影弹幕数据分析》篇一一、引言随着互联网的飞速发展，弹幕文化逐渐成为网络娱乐领域中不可或缺的一部分。
在电影、动漫等视频内容中，弹幕以其独特的互动性和即时性吸引了大量用户参与。
本文旨在通过Python语言对电影弹幕数据进行深入分析，以期揭示弹幕数据的背后所蕴含的观众情感、喜好以及社会文化现象。
二、数据获取与预处理1. 数据来源本研究所使用的电影弹幕数据来源于各大视频网站公开的弹幕数据库。
这些数据通常以时间序列的形式记录了弹幕的发送时间、内容、发送者等信息。
2. 数据预处理在获取到原始弹幕数据后，需要进行一系列的数据清洗和预处理工作。
这包括去除重复数据、清洗无效数据、进行文本分词和去停用词等。
此外，还需要对数据进行时间序列分析，以便更好地理解观众的观看行为和互动模式。
三、基于Python的电影弹幕数据分析1. 文本情感分析利用Python中的文本情感分析库，如NLTK或SnowNLP等，对弹幕内容进行情感分析。
通过分析弹幕中的情感倾向，可以了解观众对电影的情感态度和观影体验。
2. 观众互动模式分析通过分析弹幕的发送时间和内容，可以了解观众的互动模式。
例如，可以分析观众在电影不同阶段的互动情况，了解观众对电影的关注点和兴趣点。
此外，还可以通过分析弹幕的传播路径和影响力，了解弹幕在社交网络中的传播规律。
3. 观众地域分布与偏好分析根据弹幕数据中的发送者信息，可以分析观众的地域分布情况。
同时，结合观众对不同类型电影的喜好程度，可以进一步了解观众的观影偏好和需求。
四、结果与讨论1. 情感分析结果通过对弹幕内容的情感分析，可以发现观众对电影的情感态度大多为积极正面。
同时，还可以发现观众在电影高潮部分的情感波动较为明显，这表明电影的情节和表演对观众的观影体验产生了较大的影响。
2. 互动模式分析结果观众在电影不同阶段的互动模式存在差异。
在电影的高潮部分，观众往往更加活跃，弹幕数量较多；而在电影的平淡部分，观众则相对较少发表弹幕。
史上最全的数据来源和数据分析平台
史上最全的数据来源(数据分析)平台网站分析类:百度指数- 以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台Google趋势- 了解Google中热度上升的搜索360指数- 基于360搜索的大数据分享平台Alexa - 网站排名Google Analytics - Google出品,可以对目标网站进行访问数据统计和分析百度统计- 百度推出的一款免费的专业网站流量分析工具腾讯云分析- 是腾讯数据云,腾讯大数据战略的核心产品移动应用分析类:友盟指数- 以友盟海量数据为基础的观察移动互联网行业趋势的数据平台移动观象台- 20亿独立智能设备为依据,提供应用排行榜ASOU趋势- 每日跟踪超过100万款应用,分析超过6亿条数据蝉大师- App数据分析与ASO优化专家,应用与游戏推广平台百度移动统计- 基于移动APP统计的分析工具QuestMobile - 国内知名的移动大数据服务提供商应用雷达- 专业的APP排行历史跟踪软件实时榜单排名分析Appannie - 移动应用和数字内容时代数据分析和市场数据的行业领导者CQASO - 国内最专业的APP数据分析平台媒体传播类:微博指数优酷指数微票儿票房分析BOM票房数据爱奇艺指数数说传播百度风云榜微博风云榜爱奇艺风云榜豆瓣电影排行榜新媒体排行榜品牌微信排行榜清博指数易赞- 公众号画像电商数据类:阿里价格指数淘宝魔方京东智圈淘宝排行榜投资数据类:Crunchbase - 一个免费的科技公司、技术行业知名人物和投资者相关信息的数据库清科投资界- 风险投资,私募股权,创业者相关投资,私募,并购,上市的研究IT桔子- 关注TMT领域创业与投资的数据库创投库- 提供最全的投资公司信息Angel - 美国创业项目大全Next - 36kr子站,每天更新新产品介绍Beta List - 介绍初创公司金融数据类:积木盒子- 全线上网络借贷信息中介平台网贷中心- 告网贷行业危机,公正透明地披露网贷平台数据网贷之家- P2P网贷平台排名网贷数据- 网贷天下- 行业过去30天详细交易数据,网贷天下统计、发布,每天6点更新中国P2P网贷指数零壹数据-专业互联网金融数据中心大公金融数据全球股票指数爱股说-基金经理分析找股平台私募基金管理人综合查询中财网数据引擎游戏数据:百度网游风云榜360手机游戏排行榜360手游指数CGWR排行榜App Annie游戏指数小米应用商店游戏排名TalkingData游戏指数游戏玩家排名&赛事数据国家社会数据:中国综合社会调查中国人口普查数据中国国家数据中心中国家庭收入项目中国健康和营养调查中国统计数据全国企业信息查询北京宏观经济数据库中国金融信息网其它数据:蚂蚁金服研究院- 网消指数&互金指数二手市场行情中国网络骗子地图春运迁徙地图房价指数中国城市拥堵指数百度研究院PC平台百度城市热力图数据分析机构:艾瑞iResearch艾媒iimedia易观国际企鹅智酷_腾讯网手游那点 - 全事球互联网市场研究dataeye - 专注于泛娱乐领域的大数据分析和挖掘Accenture(埃森哲) AnalysysAsymcoCanalysCTRCNNICCB InsightsDeloitte(德勤)Digi-CapitaForrester(弗雷斯特)Gartner(高德纳)GfK(捷孚凯)IDC(国际数据)KPCB(凯鹏华盈)MMD研究所Nielsen(尼尔森)NPD(恩帛源)OfcomPiper Jaffray & CoStrategy AnalyticsUBS(瑞银) pewresearchcenter。
直播带货的八大直播数据分析工具如何了解直播效果
直播带货的八大直播数据分析工具如何了解直播效果直播带货已成为当前电商行业中的一股热潮，许多商家纷纷加入其中，借助直播平台和社交媒体的力量，开展产品营销和销售活动。
然而，要了解直播的效果，掌握关键的数据分析工具是至关重要的。
本文将介绍八大直播数据分析工具，告诉你如何通过它们来了解直播效果。
一、弹幕数据分析工具弹幕是指观众在观看直播时发送的实时评论，它可以反映观众的参与度和关注度。
弹幕数据分析工具可以对弹幕信息进行整理和分析，帮助商家了解用户对产品和直播内容的评价、兴趣点以及意见反馈。
通过分析弹幕数据，商家可以及时调整直播内容、改进产品设计，提升用户体验。
二、用户行为分析工具用户行为分析工具可以记录和分析观众在直播过程中的各种行为数据，比如观看时长、观众转化率、点击量等。
通过综合分析这些数据，商家可以了解观众的兴趣特点、消费行为习惯，从而针对性地制定直播策略，提高直播带货的转化率和销售额。
三、销售数据分析工具销售数据分析工具是帮助商家了解直播带货效果的重要工具之一。
它可以统计和分析直播过程中产生的销售数据，比如成交量、下单金额等。
通过分析销售数据，商家可以了解产品的市场反应和受欢迎程度，以及直播策略的效果。
根据销售数据的分析结果，商家可以及时调整产品定价、推出新品，提高直播带货的效果和销售业绩。
四、粉丝关系分析工具粉丝关系分析工具可以帮助商家深入了解观众的粉丝关系、社交影响力和购买能力。
通过分析粉丝关系，商家可以找到潜在的合作伙伴、达到更多的目标用户群，提高直播带货的曝光度和影响力。
同时，粉丝关系分析工具还可以帮助商家了解观众的购买能力，为商家提供更精准的粉丝运营策略。
五、地域数据分析工具地域数据分析工具可以分析观众的地理位置分布情况，帮助商家了解不同地区的用户偏好和需求。
通过对地域数据的分析，商家可以制定针对性的市场营销策略，在不同地区进行精准推广和销售。
同时，地域数据分析工具还可以帮助商家发现新的潜在市场和用户群体，提供战略决策的参考依据。
弹幕与规训：网络直播中的性别凝视——基于斗鱼大数据的分析
弹幕与规训：网络直播中的性别凝视——基于斗鱼大数据的分析弹幕与规训：网络直播中的性别凝视——基于斗鱼大数据的分析引言随着网络直播平台的兴起，越来越多的网民开始加入到观看和参与直播的行列中。
直播作为一种新兴媒体形式，融合了视频、文字聊天等多种元素，使得观众可以实时与主播互动，共同打造一种趣味性和娱乐性的体验。
然而，直播平台上的弹幕评论也引发了人们对于性别凝视的关注。
本文以中国最大的游戏直播平台斗鱼为研究对象，通过对弹幕数据的分析，探讨网络直播中弹幕和规范的性别化现象。
一、网络直播平台的崛起及其背景随着移动互联网的普及，网络直播逐渐成为了一种热门的娱乐方式。
人们可以通过手机或电脑在任何时间和地点观看直播内容，与主播进行实时互动。
直播平台也逐渐形成了自己独特的生态系统，吸引了众多的用户和主播。
其中，斗鱼作为中国最大的游戏直播平台，更是引领了这一潮流。
二、性别凝视的概念及其背后的意义性别凝视是指在社会互动中，人们基于性别特征对他人进行估值和评判的现象。
对于性别凝视的分析可以揭示社会对于性别角色和性别特征的偏见和刻板印象。
在网络直播中，观众通过弹幕评论对主播进行评价，这种评价往往受到性别凝视的影响。
三、斗鱼弹幕数据的分析与展示本文以斗鱼平台2019年的弹幕数据为研究对象，分析了不同性别的主播以及不同性别观众对于弹幕的使用和互动情况。
通过对数据的统计分析与可视化展示，揭示了性别凝视在斗鱼直播中的表现。
四、弹幕评论中的性别化现象4.1 主播性别对弹幕互动的影响：通过分析数据可以发现，不同性别的主播受到的弹幕评论内容和互动方式存在着明显的差异。
其中，女性主播更容易受到关于外貌、恋爱婚姻等个人话题的评论，而男性主播更多地受到与游戏技术和竞技能力相关的评论。
4.2 观众性别对弹幕互动的影响：观众的性别也会对其对主播的弹幕评论进行影响。
男性观众更多地表现出对女性主播的性别凝视，而女性观众更多地关注直播内容本身。
五、性别凝视的成因及影响因素探讨在网络直播中，性别凝视的成因有多种，包括社会性别角色的刻板印象、社会化媒体上的网络暴力等。
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基于弹幕评论的大数据分析平台
测试报告
（版本V1.0）
团队：开拓者研发团队
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目录
1.引言 (1)
1.1编写目的 (1)
1.2名词解释 (1)
2.测试概述 (1)
2.1测试对象 (1)
2.2项目背景 (1)
2.3测试目的 (2)
3.测试方法 (2)
3.1测试用例设计 (2)
3.1.1等价类划分法 (2)
3.1.2边界值分析法 (2)
3.1.3场景法 (2)
3.2测试方法 (2)
3.2.1Junit4单元测试 (2)
3.2.2白盒测试 (3)
3.2.3黑盒测试 (3)
3.2.4压力测试 (3)
4.缺陷的统计与分析 (4)
4.1缺陷汇总 (4)
4.2测试分析总结： (4)
5.测试总结 (4)
1.引言
1.1编写目的
本测试报告为基于弹幕评论的大数据分析平台项目的测试报告，目的在于总结测试阶段的测试情况以及分析测试结果，描述系统符合需求并对测试质量进行分析。
1.2名词解释
BUG优先级：
紧急：出现系统崩溃、数据丢失、数据毁坏等问题，阻碍开发或测试下一步工作。
（立即修复，停止进一步测试）
紧要：操作性错误、错误结果、遗漏功能。
（产品发布前必须修复）
主要：小问题、错别字、UI布局、罕见故障。
（时间允许应该修复）
次要：不影响使用的瑕疵或更好的实现。
（可能会修复，但是也能发布）
2.测试概述
2.1测试对象
直播平台主播：
查看高频词汇统计分析：直播平台主播通过查看高频词汇统计分析了解到
观看人群的偏好和兴趣，可据此修改直播内容，以便吸引更多用户观看。
查看真实弹幕所占比例：直播平台主播可以通过查看真实弹幕所占比例分
析得出真实用户比例。
查看活跃粉丝排行：直播平台主播查看活跃粉丝排行得出粉丝的身份、年
龄等资料，可以了解自己直播所吸引的观看人群的特点。
查看高频词汇统计分析：直播平台用户通过某个直播的高频词汇统计分析
可以辨别当前直播内容是否是自己感兴趣的，可以据此筛选自己喜欢的直播内容。
平台管理员：
测试系统基本功能是否正常
2.2项目背景
基于弹幕评论的大数据分析平台，该软件面向直播平台主播和直播平台用户。
主要是利用国内知名的直播平台-斗鱼，通过其弹幕服务器第三方接入协议
来爬取海量弹幕数据，对于弹幕数据做一个大数据的分析。
2.3测试目的
通过对软件的测试，尽可能的发现软件中的错误，借以减少功能上的缺陷，保证每个模块能正确地实现其预期的功能，使整体的性能和功能完整。
3.测试方法
3.1测试用例设计
3.1.1等价类划分法
等价类是指某个输入域的子集合。
在该子集合中，各个输入数据对于揭露程序中的错误都是等效的，并合理地假定：测试某等价类的代表值就等于对这一类其它值的测试。
因此，可以把全部输入数据合理划分为若干等价类，在每一个等价类中取一个数据作为测试的输入条件，就可以用少量代表性的测试数据，取得较好的测试结果。
等价类划分可有两种不同的情况：有效等价类和无效等价类。
设计测试用例时，要同时考虑这两种等价类。
因为，软件不仅要能接收合理的数据，也要能经受意外的考验。
这样的测试才能确保软件具有更高的可靠性。
1.有效等价类：是指对于程序的规格说明来说是合理的，有意义的输入数据
构成的集合。
利用有效等价类可检验程序是否实现了规格说明中所规定的
功能和性能。
2.无效等价类：与有效等价类的定义恰巧相反。
3.1.2边界值分析法
边界值分析法就是对输入或输出的边界值进行测试的一种黑盒测试方法。
通常边界值分析法是作为对等价类划分法的补充，这种情况下，其测试用例来自等价类的边界。
3.1.3场景法
现在的软件几乎都是用事件触发来控制流程的，事件触发时的情景便形成了场景，而同一事件不同的触发顺序和处理结果就形成事件流。
这种在软件设计方面的思想也可以引入到软件测试中，可以比较生动地描绘出事件触发时的情景，有利于测试设计者设计测试用例，同时使测试用例更容易理解和执行。
3.2测试方法
开发期间采用Junit4单元测试，开发完成采用白盒测试、黑盒测试和压力测试三种方法进行测试。
3.2.1Junit4单元测试
单元测试是编写测试代码，应该准确、快速地保证程序基本模块的正确性。
JUnit 是Java单元测试框架，已经在Eclipse中默认安装。
JUnit4通过注解的方式来识别测试方法。
目前支持的主要注解有：
@BeforeClass 全局只会执行一次，而且是第一个运行
@Before 在测试方法运行之前运行
@Test 测试方法
@After 在测试方法运行之后允许
@AfterClass 全局只会执行一次，而且是最后一个运行
@Ignore 忽略此方法
3.2.2白盒测试
白盒测试是基于代码的测试，测试人员通过阅读程序代码或者通过使用开发工具中的单步调试来判断软件的质量，一般白盒测试由项目经理在程序员开发中来实现。
白盒测试分为动态白盒测试和静态白盒测试。
静态白盒测试：利用眼睛，浏览代码，凭借经验，找出代码中的错误或者代码中不符合书写规范的地方。
比如，代码规范中规定，函数必须为动宾结构。
动态白盒测试：利用开发工具中的调式工具进行测试。
比如一段代码有4个分支，输入4组不同的测试数据使4组分支都可以走通而且结果必须正确。
白盒测试通常在单元测试的时候进行
3.2.3黑盒测试
黑盒测试也称功能测试，它是通过测试来检测每个功能是否都能正常使用。
在测试中，把程序看作一个不能打开的黑盒子，在完全不考虑程序内部结构和内部特性的情况下，在程序接口进行测试，它只检查程序功能是否按照需求规格说明书的规定正常使用，程序是否能适当地接收输入数据而产生正确的输出信息。
黑盒测试着眼于程序外部结构，不考虑内部逻辑结构，主要针对软件界面和软件功能进行测试。
黑盒测试是以用户的角度，从输入数据与输出数据的对应关系出发进行测试的。
很明显，如果外部特性本身设计有问题或规格说明的规定有误，用黑盒测试方法是发现不了的。
3.2.4压力测试
压力测试是在强负载（大数据量、大量并发用户等）下的测试，查看应用系统在峰值使用情况下操作行为，从而有效地发现系统的某项功能隐患、系统是否具有良好的容错能力和可恢复能力。
压力测试分为高负载下的长时间（如24小时以上）的稳定性压力测试和极限负载情况下导致系统崩溃的破坏性压力测试。
通过压力测试，可以更快地发现内存泄漏问题，还可以更快地发现影响系统稳定性的问题。
例如，在正常负载情况下，某些功能不能正常使用或系统出错的概率比较低，可能一个月只出现一次，但在高负载（压力测试）下，可能一天就出现，从而发现有缺陷的功能或其它系统问题。
通过负载测试，可以证明这一点，某个电子商务网站的订单提交功能，在10个并发用户时错误率是零，在50个并发用户时错误率是1%，而在200个并发用户时错误率是20％。
4.缺陷的统计与分析
4.1缺陷汇总
4.2测试分析总结：
本次测试功能覆盖率为100%；提交总的缺陷数756，
其中严重、高级别为缺陷数有497个；
一般的等级的缺陷数为126个；
已修复缺陷数752个；
未修复缺陷数4个
5.测试总结
本次测试基本上达到了预期测试目标，本阶段每模块功能覆盖率达到100%，每模块缺陷密度为:每模块bug数/每模块功能点数，测试缺陷曲线图已处于下降收敛状态，达到预期测试目标，测试的严重bug已修复并验证完毕，较严重的bug也已修复并验证，一般和低等级的缺陷数为8个不影响软件功能使用，可以进入ＵＡＴ验收测试。