本申请涉及金融科技领域或其他相关领域，尤其涉及一种测试数据的获取方法、装置、设备、存储介质及程序产品。
背景技术：
1、随着金融业务的持续深入发展以及不同地域个性化金融服务需求的增加，业务系统的质量面临着更高的挑战。在业务系统的开发及使用过程中，利用测试数据全面测试业务系统的程序模型是提高业务系统稳定性和安全性的重要措施。
2、在相关技术中，针对待测试程序模型所使用的测试数据，是由熟悉业务流程且了解系统实现方式的测试人员按照功能业务逻辑自行编写，手工模拟生成。然而，在上述过程中，由测试人员手工模拟生成的测试数据的方式，仅能生成部分测试数据，不能完全涵盖业务系统全范围，导致测试结果的准确性低。
技术实现思路
1、本申请提供一种测试数据的获取方法、装置、设备、存储介质及程序产品，用以解决测试数据不能完全涵盖业务系统全范围，导致测试结果的准确性低的问题。
2、第一方面，本申请提供一种测试数据的获取方法，包括：
3、获取待测试程序模型的差分方程，所述待测试程序模型为具有预设的金融属性的模型，所述差分方程是根据对所述待测试程序模型解析得到的函数确定的；
4、根据预先获取的初始数据，通过所述差分方程进行差分递推，获取全量数据集合，所述初始数据是在业务处理过程中针对所述金融属性产生的实际数据。
5、在一种可能的实施方式中，所述获取待测试程序模型的差分方程，包括：
6、对所述待测试程序模型进行函数解析，得到所述金融属性对应的计算函数，所述计算函数中包括一个自变量以及一个因变量，所述因变量根据所述自变量的值确定；
7、根据所述计算函数构建所述差分方程。
8、在一种可能的实施方式中，所述根据预先获取的初始数据，通过所述差分方程进行差分递推，获取全量数据集合，包括：
9、根据所述初始数据，通过所述差分方程小于所述初始数据对应的自变量值进行递推处理，获取第一数据集合；
10、根据所述初始数据，通过所述差分方程等于所述初始数据对应的自变量值进行递推处理，获取第二数据集合；
11、将所述初始数据、所述第一数据集合、以及所述第二数据集合进行合并，获取所述全量数据集合。
12、在一种可能的实施方式中，所述根据所述初始数据，通过所述差分方程小于所述初始数据对应的自变量值变量进行递推处理，获取第一数据集合，包括：
13、将所述初始数据对应的自变量值作为初始自变量，获取小于所述初始自变量且与所述初始自变量连续的第一自变量；
14、获取所述第一自变量对应的因变量；
15、根据所述第一自变量，所述第一自变量对应的因变量以及所述初始数据，采用所述差分方程进行递推处理，得到所述第一自变量对应的具有所述金融属性的第一目标数据；
16、将所述第一目标数据作为新的初始数据，将所述第一自变量作为新的初始自变量，重复本步骤，直至获取到小于初始自变量的所有自变量对应的第一目标数据，得到所述第一数据集合。
17、在一种可能的实施方式中，所述获取所述第一自变量对应的因变量，包括：
18、根据所述第一自变量，查询预先配置的因变量查询表，获取所述第一自变量对应的因变量；其中，所述因变量查询表中包括每个自变量在不同市场规模和/或利率情况下对应的因变量值。
19、在一种可能的实施方式中，所述根据所述初始数据，通过所述差分方程等于所述初始数据对应的自变量值进行递推处理，获取第二数据集合，包括：
20、将所述初始数据对应的自变量值作为初始自变量，获取大于所述初始自变量且与所述初始自变量连续的第二自变量；
21、获取所述初始自变量对应的初始因变量；
22、根据所述初始自变量，所述初始因变量以及所述初始数据，采用所述差分方程进行递推处理，得到所述第二自变量对应的具有所述金融属性的第二目标数据；
23、将所述第二目标数据作为新的初始数据，将所述第二自变量作为新的初始自变量，重复本步骤，直至获取到大于初始自变量的所有自变量对应的第二目标数据，得到所述第二数据集合。
24、在一种可能的实施方式中，所述获取所述初始自变量对应的初始因变量，包括：
25、根据所述初始自变量，查询预先配置的因变量查询表，获取所述初始因变量；其中，所述因变量查询表中包括每个自变量在不同市场规模和/或利率情况下对应的因变量值。
26、在一种可能的实施方式中，在通过所述计算函数计算所述金融属性对应的数据时，在所述自变量确定的情况下，所述因变量还根据市场规模和/或利率确定。
27、第二方面，本申请提供一种测试数据的获取装置，包括：
28、获取模块，用于获取待测试程序模型的差分方程，所述待测试程序模型为具有预设的金融属性的模型，所述差分方程是根据对所述待测试程序模型解析得到的函数确定的；
29、处理模块，用于根据预先获取的初始数据，通过所述差分方程进行差分递推，获取全量数据集合，所述初始数据是在业务处理过程中针对所述金融属性产生的实际数据。
30、第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和通信接口；
31、所述存储器存储计算机执行指令；
32、所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现上述第一方面所述的测试数据的获取方法。
33、第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现上述第一方面所述的测试数据的获取方法。
34、第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的测试数据的获取方法。
35、本申请提供的测试数据的获取方法、装置、设备、存储介质及程序产品，通过获取待测试程序模型的差分方程，根据预先获取的初始数据，使用差分方程进行差分递推，可以获取全量数据集合。由于可以利用差分方程对初始数据进行递推和扩展，因此可以得到更为完整和连续的数据集合，从而提高测试结果的准确性。
1.一种测试数据的获取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待测试程序模型的差分方程，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据预先获取的初始数据，通过所述差分方程进行差分递推，获取全量数据集合，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始数据，通过所述差分方程小于所述初始数据对应的自变量值变量进行递推处理，获取第一数据集合，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一自变量对应的因变量，包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始数据，通过所述差分方程等于所述初始数据对应的自变量值进行递推处理，获取第二数据集合，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取所述初始自变量对应的初始因变量，包括：
8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在通过所述计算函数计算所述金融属性对应的数据时，在所述自变量确定的情况下，所述因变量还根据市场规模和/或利率确定。
9.一种测试数据的获取装置，其特征在于，包括：
10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和通信接口；
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至8任一项所述的测试数据的获取方法。
12.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述的测试数据的获取方法。
