Testa automatizācija: padziļināta vizuālās testēšanas izpēte

Mūsdienu straujajā programmatūras izstrādes vidē nevainojamas lietotāja pieredzes nodrošināšana ir vissvarīgākā. Tradicionālā funkcionālā testēšana, lai arī svarīga, bieži vien ignorē vizuālus defektus, kas var būtiski ietekmēt lietotāja apmierinātību. Tieši šeit talkā nāk vizuālā testēšana, piedāvājot jaudīgu pieeju, lai papildinātu jūsu esošās testa automatizācijas stratēģijas.

Kas ir vizuālā testēšana?

Vizuālā testēšana, kas pazīstama arī kā vizuālā lietotāja saskarnes (UI) testēšana vai vizuālā validācija, ir programmatūras testēšanas veids, kas koncentrējas uz lietojumprogrammas lietotāja saskarnes (UI) vizuālo aspektu pārbaudi. Atšķirībā no funkcionālajiem testiem, kas pārbauda, vai konkrētas funkcijas vai iespējas darbojas, kā paredzēts, vizuālie testi novērtē, vai UI tiek attēlota pareizi dažādās ierīcēs, pārlūkprogrammās un ekrāna izšķirtspējās. Tas ietver tādu problēmu pārbaudi kā:

• Izkārtojuma problēmas: nepareizi izvietoti elementi, pārklājošs teksts, nepareiza atstarpe.
• Attēlošanas problēmas: trūkstoši attēli, nepareizi fonti, krāsu neatbilstības.
• Vizuālie kropļojumi: elementi, kas izskatās izstiepti, šķībi vai citādi kropļoti.
• Pārlūku saderības neatbilstības: UI variācijas dažādās tīmekļa pārlūkprogrammās (piemēram, Chrome, Firefox, Safari, Edge).
• Adaptīvā dizaina problēmas: UI sabrukšana dažādos ekrāna izmēros (galddatoram, planšetei, mobilajam tālrunim).

Būtībā vizuālās testēšanas mērķis ir nodrošināt, ka tas, ko lietotājs *redz*, ir tieši tas, ko izstrādātāji iecerējuši.

Kāpēc vizuālā testēšana ir svarīga?

Vizuālās testēšanas nozīme izriet no vairākiem galvenajiem faktoriem:

Uzlabota lietotāja pieredze

Vizuāli pievilcīga un konsekventa lietotāja saskarne ievērojami veicina pozitīvu lietotāja pieredzi. Vizuāli defekti, pat nelieli, var mazināt kopējo lietotāja apmierinātību un potenciāli likt lietotājiem pamest lietojumprogrammu. Vizuālā testēšana palīdz agrīni atklāt šos defektus, novēršot to nonākšanu pie gala lietotājiem un nodrošinot pulētu un profesionālu lietotāja saskarni.

Uzlabots zīmola tēls

Jūsu lietojumprogrammas lietotāja saskarne bieži vien ir pirmais iespaids, ko lietotāji gūst par jūsu zīmolu. Labi izstrādāta un vizuāli konsekventa lietotāja saskarne nostiprina zīmola identitāti un veido uzticību. Vizuāli defekti var sabojāt zīmola reputāciju un radīt priekšstatu par zemu kvalitāti. Regulāra vizuālā testēšana nodrošina, ka jūsu lietojumprogramma atspoguļo jūsu zīmola vērtības un saglabā konsekventu zīmola tēlu visās platformās.

Samazinātas regresijas kļūdas

Regresijas testēšana ir būtiska programmatūras izstrādes sastāvdaļa, kas nodrošina, ka jaunas koda izmaiņas neievieš neparedzētas blaknes vai nesalauž esošo funkcionalitāti. Vizuālā testēšana ir īpaši efektīva vizuālo regresijas kļūdu atklāšanā, kuras var nepamanīt tradicionālie funkcionālie testi. Piemēram, šķietami neliela koda izmaiņa var nejauši mainīt lapas izkārtojumu, izraisot elementu pārvietošanos vai pārklāšanos. Vizuālā testēšana var ātri identificēt šīs izmaiņas un novērst to ieviešanu produkcijā.

Ātrāks nonākšanas laiks tirgū

Automatizējot vizuālo testēšanu, jūs varat ievērojami samazināt laiku un pūles, kas nepieciešamas, lai manuāli pārbaudītu lietotāja saskarni, vai nav vizuālu defektu. Automatizētos vizuālos testus var veikt ātri un atkārtoti, ļaujot izstrādātājiem agrīni izstrādes ciklā identificēt un novērst vizuālās problēmas. Tas noved pie ātrākiem izlaides cikliem un samazināta laika, kas nepieciešams, lai jaunas funkcijas un atjauninājumi nonāktu tirgū.

Uzlabots testa pārklājums

Vizuālā testēšana papildina tradicionālo funkcionālo testēšanu, nodrošinot plašāku testa pārklājumu. Kamēr funkcionālie testi pārbauda lietojumprogrammas loģisko pareizību, vizuālie testi nodrošina, ka lietotāja saskarne ir vizuāli pievilcīga un konsekventa. Apvienojot šos divus testēšanas veidus, jūs varat nodrošināt, ka jūsu lietojumprogramma ir gan funkcionāla, gan vizuāli nevainojama.

Kā darbojas vizuālā testēšana?

Vizuālās testēšanas pamatā ir attēlu salīdzināšana. Šeit ir vienkāršots procesa pārskats:

1. Pamata attēlu izveide: Katram UI elementam vai lapai, kas jāpārbauda vizuāli, tiek izveidots pamata attēls, ko sauc arī par "zelta attēlu" vai "atsauces attēlu". Šie pamata attēli attēlo paredzamo UI vizuālo izskatu zināmā labā stāvoklī.
2. Testa izpilde: Testa izpildes laikā lietojumprogramma tiek palaista, un tiek uzņemti ekrānuzņēmumi tiem pašiem UI elementiem vai lapām, kurām eksistē pamata attēli.
3. Attēlu salīdzināšana: Uzņemtie ekrānuzņēmumi tiek salīdzināti ar atbilstošajiem pamata attēliem, izmantojot attēlu salīdzināšanas algoritmus. Šie algoritmi analizē attēlus pikseli pa pikselim, identificējot visas atšķirības starp tiem.
4. Atšķirību analīze: Attēlu salīdzināšanas rīki izceļ visas atšķirības, kas konstatētas starp uzņemtajiem ekrānuzņēmumiem un pamata attēliem. Šīs atšķirības tiek analizētas, lai noteiktu, vai tās atspoguļo faktiskus vizuālos defektus vai pieņemamas variācijas (piemēram, dinamisku saturu, nelielas fontu attēlošanas atšķirības).
5. Ziņošana un darbība: Tiek ziņots par vizuālo testu rezultātiem, norādot visus konstatētos vizuālos defektus. Izstrādātāji pēc tam var izpētīt šos defektus un veikt koriģējošas darbības.

Vizuālās testēšanas tehniku veidi

Ir vairākas pieejas vizuālajai testēšanai, katrai no tām ir savas stiprās un vājās puses:

Manuāla vizuālā pārbaude

Tas ietver manuālu UI ekrānuzņēmumu salīdzināšanu dažādās ierīcēs un pārlūkprogrammās. Lai gan tas ir vienkārši, tas prasa daudz laika, ir pakļauts kļūdām un nav mērogojams lieliem projektiem.

Pikseļu salīdzināšana

Šī metode salīdzina attēlus pikseli pa pikselim, atzīmējot visas atšķirības kā potenciālus defektus. Tā ir ļoti jutīga, bet var arī radīt viltus pozitīvus rezultātus nelielu variāciju dēļ, piemēram, fontu attēlošanas atšķirību vai dinamiska satura dēļ.

Izkārtojuma salīdzināšana

Šī metode koncentrējas uz UI elementu izkārtojuma salīdzināšanu, nevis atsevišķiem pikseļiem. Tā ir stabilāka nekā pikseļu salīdzināšana un mazāk pakļauta viltus pozitīviem rezultātiem, ko izraisa nelielas variācijas.

DOM salīdzināšana

Tas ietver dokumentu objekta modeļa (DOM) struktūras salīdzināšanu UI dažādās ierīcēs un pārlūkprogrammās. Tā var atklāt strukturālas izmaiņas, kas var nebūt uzreiz acīmredzamas vizuālā salīdzinājumā.

AI darbināta vizuālā testēšana

Šī metode izmanto mākslīgā intelekta (AI) un mašīnmācīšanās (ML) algoritmus, lai analizētu UI attēlus un identificētu vizuālos defektus. AI darbināti rīki var automātiski atklāt vizuālās regresijas pat sarežģītās UI ar dinamisku saturu. Tie var arī mācīties no iepriekšējiem testiem, lai uzlabotu to precizitāti un samazinātu viltus pozitīvos rezultātus. Šī ir vismodernākā un uzticamākā vizuālās testēšanas forma.

AI izmantošanas priekšrocības vizuālajā testēšanā

AI darbināti vizuālās testēšanas rīki piedāvā vairākas priekšrocības salīdzinājumā ar tradicionālajām metodēm:

• Palielināta precizitāte: AI algoritmi var atšķirt faktiskos vizuālos defektus un pieņemamas variācijas, samazinot viltus pozitīvos rezultātus un uzlabojot testa rezultātu precizitāti.
• Uzlabota efektivitāte: AI darbināti rīki var automatizēt visu vizuālās testēšanas procesu, sākot no ekrānuzņēmumu uzņemšanas līdz atšķirību analīzei un ziņojumu ģenerēšanai. Tas atbrīvo testētājus, lai viņi varētu koncentrēties uz sarežģītākiem uzdevumiem.
• Uzlabots pārklājums: AI var automātiski testēt plašu UI elementu un scenāriju klāstu, nodrošinot visaptverošu testa pārklājumu.
• Samazināta apkope: AI algoritmi var pielāgoties UI izmaiņām, samazinot nepieciešamību manuāli uzturēt pamata attēlus.
• Ātrāka atgriezeniskā saite: AI darbināti rīki nodrošina ātru atgriezenisko saiti par vizuālajām regresijām, ļaujot izstrādātājiem ātri identificēt un novērst problēmas.

Populārākie vizuālās testēšanas rīki

Pieejami vairāki vizuālās testēšanas rīki, katram no tiem ir savas funkcijas un iespējas. Šeit ir daži no populārākajiem variantiem:

• Applitools: Vadošā AI darbinātā vizuālās testēšanas platforma, kas piedāvā visaptverošas funkcijas vizuālās regresijas testēšanai tīmekļa, mobilajās un darbvirsmas lietojumprogrammās. Applitools izmanto uzlabotus attēlu salīdzināšanas algoritmus un AI darbinātu analīzi, lai automātiski atklātu vizuālos defektus un nodrošinātu konsekventu lietotāja pieredzi.
• Percy (BrowserStack): Vizuālās testēšanas un pārskatīšanas platforma, kas palīdz komandām atklāt vizuālās regresijas un nodrošināt konsekventu lietotāja saskarni dažādās pārlūkprogrammās un ierīcēs. Percy nemanāmi integrējas ar populārākajiem CI/CD rīkiem un nodrošina sadarbības funkcijas vizuālo izmaiņu pārskatīšanai un apstiprināšanai.
• Chromatic (Storybook): Vizuālās testēšanas un UI pārskatīšanas rīks, kas īpaši paredzēts Storybook – populārai komponentu vadītai UI izstrādes videi. Chromatic palīdz komandām nodrošināt, ka to UI komponenti tiek attēloti pareizi un konsekventi dažādās pārlūkprogrammās un ierīcēs.
• Testim: AI darbināta testa automatizācijas platforma, kas ietver vizuālās testēšanas iespējas. Testim izmanto mašīnmācīšanos, lai automātiski identificētu UI elementus un izveidotu stabilus un uzticamus vizuālos testus.
• Selenium ar attēlu salīdzināšanas bibliotēkām: Selenium, plaši izmantota tīmekļa automatizācijas sistēma, var tikt apvienota ar attēlu salīdzināšanas bibliotēkām, piemēram, Ashot vai SikuliX, lai veiktu vizuālo testēšanu. Šī pieeja piedāvā elastību un kontroli, taču prasa vairāk manuālas konfigurācijas un kodēšanas.

Vizuālās testēšanas ieviešana: labākā prakse

Lai efektīvi ieviestu vizuālo testēšanu, apsveriet šādas labākās prakses:

Sākt agrīni

Integrējiet vizuālo testēšanu savā izstrādes procesā pēc iespējas agrāk. Tas ļauj agrīni izstrādes ciklā atklāt vizuālos defektus, kad tos ir vieglāk un lētāk novērst. Ideālā gadījumā vizuālajai testēšanai jābūt daļai no jūsu nepārtrauktās integrācijas un nepārtrauktās piegādes (CI/CD) konveijera.

Definēt skaidras bāzes līnijas

Izveidojiet skaidrus un labi definētus pamata attēlus visiem UI elementiem un lapām, kas jāpārbauda vizuāli. Nodrošiniet, lai šie pamata attēli atspoguļotu paredzamo UI vizuālo izskatu zināmā labā stāvoklī. Pareizi dokumentējiet un uzturiet šīs bāzes līnijas, lietojumprogrammai attīstoties.

Automatizēt procesu

Automatizējiet pēc iespējas lielāku vizuālās testēšanas procesa daļu. Tas ietver ekrānuzņēmumu uzņemšanu, attēlu salīdzināšanu un ziņojumu ģenerēšanu. Automatizācija samazina vizuālajai testēšanai nepieciešamo laiku un pūles un nodrošina, ka testi tiek veikti konsekventi un uzticami.

Izmantojiet AI darbinātus rīkus

Apsveriet AI darbinātu vizuālās testēšanas rīku izmantošanu, lai uzlabotu vizuālo testu precizitāti un efektivitāti. AI algoritmi var automātiski atklāt vizuālās regresijas pat sarežģītās UI ar dinamisku saturu un samazināt viltus pozitīvos rezultātus.

Integrēt ar CI/CD

Integrējiet vizuālo testēšanu savā CI/CD konveijerā. Tas nodrošina, ka vizuālie testi tiek veikti automātiski ar katru koda izmaiņu, nodrošinot ātru atgriezenisko saiti par vizuālajām regresijām. Tas palīdz novērst vizuālo defektu nonākšanu produkcijā un nodrošina konsekventu lietotāja pieredzi.

Uzraudzīt un uzturēt

Regulāri uzraugiet un uzturiet savus vizuālos testus. Tas ietver pamata attēlu atjaunināšanu, UI attīstoties, testa rezultātu pārskatīšanu un visu viltus pozitīvo rezultātu novēršanu. Tas nodrošina, ka jūsu vizuālie testi laika gaitā saglabājas precīzi un efektīvi.

Piemērs: Vizuālā testēšana e-komercijā

Apsveriet e-komercijas vietni ar produktu saraksta lapu. Tradicionālā funkcionālā testēšana varētu pārbaudīt, vai produkta nosaukums, cena un apraksts tiek parādīti pareizi. Tomēr tā ne vienmēr atklātu vizuālas problēmas, piemēram:

• Produkta attēls trūkst vai ir bojāts.
• Produkta nosaukums pārklājas ar cenu.
• Poga "Pievienot grozam" ir nepareizi izvietota.
• Izkārtojums ir bojāts mobilajās ierīcēs.

Vizuālā testēšana automātiski atklātu šīs problēmas, salīdzinot faktiskās produktu saraksta lapas attēlojumu ar pamata attēlu. Tas nodrošina, ka lapa ir ne tikai funkcionāla, bet arī vizuāli pievilcīga un konsekventa visās ierīcēs un pārlūkprogrammās. Starptautiskai auditorijai ļoti svarīga ir pareizu valūtas simbolu, datuma formātu un lokalizēta teksta attēlojuma pārbaude, ko visu var viegli validēt ar vizuālo testēšanu.

Piemērs: Vizuālā testēšana banku lietojumprogrammā

Banku lietojumprogrammā finanšu datu attēlojums ir kritisks. Vizuālā testēšana var nodrošināt:

• Skaitļi tiek parādīti pareizi (nav trūkstošu ciparu, pareizas decimāldaļas).
• Valūtas simboli tiek parādīti precīzi, pamatojoties uz lietotāja atrašanās vietu.
• Diagrammas un grafiki tiek attēloti pareizi bez kropļojumiem vai trūkstošiem datu punktiem.
• Lietojumprogrammas zīmols (logotipi, krāsu shēmas) tiek konsekventi lietots visās lapās.

Jebkuras vizuālas neatbilstības finanšu datos var radīt nopietnas sekas, tāpēc vizuālā testēšana ir būtiska uzticības un precizitātes saglabāšanai banku lietojumprogrammās.

Praktiskas atziņas

1. Novērtējiet savas vajadzības: Izvērtējiet savu pašreizējo testēšanas procesu un identificējiet jomas, kurās vizuālā testēšana var sniegt pievienoto vērtību. Apsveriet savas lietotāja saskarnes sarežģītību, UI izmaiņu biežumu un vizuālās konsekvences nozīmi.
2. Izvēlieties pareizos rīkus: Izvēlieties vizuālās testēšanas rīkus, kas atbilst jūsu specifiskajām vajadzībām un budžetam. Apsveriet tādus faktorus kā lietošanas ērtums, integrācija ar esošajiem rīkiem, AI iespējas un cenas.
3. Sāciet ar mazumiņu: Sāciet ar nelielu pilotprojektu, lai iepazītos un apgūtu pamatus. Koncentrējieties uz vissvarīgāko UI elementu vai lapu testēšanu.
4. Apmācīt savu komandu: Nodrošiniet apmācību un resursus savas komandas dalībniekiem par vizuālās testēšanas principiem un rīkiem. Tas nodrošinās, ka visi ir vienisprātis un var efektīvi dot savu ieguldījumu vizuālās testēšanas procesā.
5. Iterējiet un uzlabojiet: Nepārtraukti iterējiet un uzlabojiet savu vizuālās testēšanas procesu, pamatojoties uz atgriezenisko saiti un rezultātiem. Pilnveidojiet savus pamata attēlus, pielāgojiet testa konfigurācijas un izpētiet jaunus rīkus un metodes.

Vizuālās testēšanas nākotne

Vizuālā testēšana nepārtraukti attīstās, ko virza AI, mašīnmācīšanās un mākoņdatošanas sasniegumi. Vizuālās testēšanas nākotnes tendences ietver:

• Inteliģentāks AI: AI algoritmi kļūs vēl sarežģītāki, spējīgi automātiski atklāt plašāku vizuālo defektu klāstu ar augstāku precizitāti un mazāk viltus pozitīviem rezultātiem.
• Pašdziedinošie testi: Vizuālās testēšanas rīki spēs automātiski pielāgoties izmaiņām UI, samazinot nepieciešamību manuāli uzturēt testus.
• Paplašināts pārklājums: Vizuālā testēšana paplašināsies, aptverot jaunas platformas un ierīces, tostarp virtuālās realitātes (VR) un paplašinātās realitātes (AR) lietojumprogrammas.
• Nemanāma integrācija: Vizuālā testēšana kļūs vēl nemanāmāk integrēta izstrādes darbplūsmā, nodrošinot reāllaika atgriezenisko saiti par vizuālajām regresijām.
• Fokuss uz pieejamību: Vizuālā testēšana arvien vairāk koncentrēsies uz UI pieejamības nodrošināšanu lietotājiem ar invaliditāti, piemēram, redzes traucējumiem. Tas ietver pareiza krāsu kontrasta, fontu izmēru un alternatīvā teksta pārbaudi attēliem.

Secinājums

Vizuālā testēšana ir būtiska visaptverošas testa automatizācijas stratēģijas sastāvdaļa. Nodrošinot, ka jūsu lietojumprogrammas lietotāja saskarne ir vizuāli nevainojama un konsekventa, jūs varat uzlabot lietotāja pieredzi, uzlabot zīmola tēlu, samazināt regresijas kļūdas un paātrināt laiku, kas nepieciešams, lai produkts nonāktu tirgū. Izmantojiet vizuālās testēšanas spēku un paceliet savas programmatūras kvalitāti jaunos augstumos. Atcerieties ņemt vērā savu auditoriju un veikt testus dažādos reģionālos iestatījumos, pārlūkprogrammās un ierīcēs, lai nodrošinātu konsekventu attēlojumu visiem lietotājiem visā pasaulē.