自动化测试的技术发展方向

ゞ浴缸里的玫瑰 2023-10-15 08:26 138阅读 0赞

### **新一代自动化测试：图文识别** ###

传统的 UI 层自动化测试，一般依靠文档结构和属性来查找、定位页面元素。这种方式带来问题是，脚本的可靠性比较弱，相应的编写成本又很高，因此 UI 层自动化一直被很多测试人诟病，认为它是 ROI 非常低的一项活动。而图文识别技术则给 UI 层自动化测试带来了一丝新的曙光。

其实早在 2010 年之前，就已经有一些支持图像比对的自动化测试工具出现。只不过当时的比对方式大多基于全像素的比较，缺乏相关算法的支持，以致它在宽容度上的表现，并不比以往的元素识别方式好多少，加上其缺乏页面交互的能力，当时也就没有引起太大的反响。

而后随着 OCR 技术的进步，图文识别在自动化测试上的应用重新得到重视。其大致应用过程是：获取当前屏幕截图 -> 通过 OCR 得到目标的座标 -> 通过自动化框架进行操作 -> 获取新的屏幕截图。因为不依赖屏幕尺寸和元素样式，所以 OCR 能够较为完美地解决宽容度的问题。

我们常用的 Python 就有一些免费 OCR 库可供使用，比如 tesseract 和 easyocr，网上相关学习资料很多，入门门槛还是比较低的。但是它们对中文字符的识别不太理想，如果在这方面有更高的要求，也可以考虑商业产品。以下我们就以百度的首页为例，演示如何利用 python + easyocr 找到“百度一下”的按钮座标：

import easyocr
    reader = easyocr.Reader(["ch_sim"])
    result = reader.readtext("/Users/xxxx/baidu.png")
    for tup in result:
         if tup[1] == "百度一下":
              print(tup[0])

![f2a108135f43471382a9f48d64923cb5.png][]

OCR 虽然能够应对大部分场景，但在某些方面仍然力不从心（比如目标不含字符）。于是在此之上，我们可以进一步引入图像处理技术。相较古老的静态比较方式，新的图形算法能够计算模板与目标的相似度，找到匹配度最高的位置，这极大提升了自动化脚本在不同环境下的稳定性。

同样的，Python 也有这方面的库可以支持，比如 opencv-python 就是一个不错的选择。我们仍然以百度的首页为例，演示如何以图片的形式找到（方框圈出）“百度一下”按钮的位置，为了模拟样式上可能的差异，模板图片事先做了少许拉伸：

import cv2
    source = cv2.imread("/Users/xxxx/baidu.png")
    template = cv2.imread("/Users/xxxx/template.png")
    height, width = template.shape[:2]
    result = cv2.matchTemplate(source, template, cv2.TM_CCORR_NORMED)
    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
    target = source.copy()
    top_left = max_loc
    bottom_right = (top_left[0] + width, top_left[1] + height)
    cv2.rectangle(target, top_left, bottom_right, 255, 2)
    cv2.imwrite("/Users/xxxx/Desktop/target.png", target)

![44e03e7da16c401e8a0dbb8764ba7e4a.png][]

图文识别技术比传统的识别方式有两项进步：第一是能够解决一些图像层的自动化问题（比如随机验证码）；第二是提升了界面变动情况下（比如元素显示位置改变）的脚本稳定性。但本质上它还是通过元素的精确识别和定位来实现，只不过识别方式由文档特征转为了图文，那么有没可能对元素的描述不需要这么精确呢？

### **下一代自动化测试：自然语言处理** ###

我们再次回顾第一篇里说的，自动化最重要的突破，都是在解决成本问题。图文识别技术更为优秀的原因是：它对元素的描述比以往更加“泛化”。比如原本查找一个 button 的描述是 “id=submit”，现在只要通过 "提交" 两个字就能找到，因而自动化的编写成本和后期维护成本均能有明显下降。

遵循这个思路，我们可以进一步寻找这类“泛化”的可能性。比如对元素的描述变成“表单里的按钮”或者“蓝色按钮”，那么自动化脚本甚至都可以不再通过代码来完成，而是基于自然语言来实现。这看起来与早前的 BDD 有些类似，只不过 BDD 的初衷是解决易用性的问题，并未考虑到成本问题。

自然语言处理其实并不算是新鲜事物，早几年的 NLP 技术在常规情况下，已经能够识别大部分的测试场景。以 python + NLTK（NLTK 没有官方的中文语料库，所以代码中用了英文）为例，我们可以从一句话中提取出动作和对象，再通过一个脚本转译器转换成所需要的测试脚本，例如：

import nltk
    
    def nltk_analyze(sentence):
        tokens = nltk.word_tokenize(sentence)
        tagged_words = nltk.pos_tag(tokens)
        action = None
        element = []
        for word, tag in tagged_words:
            if "VB" in tag:
                action = word
                element = [word for word, tag in tagged_words[tagged_words.index((word, tag)) + 1:] if "NN" in tag]
                break
        return action, element
    
    # 输出：('click', ["'百度一下", 'button'])
    print(nltk_analyze("click the '百度一下' button"))

至于对象的泛化描述，可以结合 easyocr 和 opencv 来实现。比如接着前一节的例子，我们利用 K 均值聚类算法来获得“百度一下”区块的主体颜色（无文本的区域识别涉及图像形态的处理，我们放到下一节一起讲），即可用于判断是否在我们预期的色值范围内（比如是不是一个蓝色按钮），例如：

element = cv2.cvtColor(target[max_loc[1]:max_loc[1] + height, max_loc[0]:max_loc[0] + width], cv2.COLOR_BGR2HSV)
    kmeans = KMeans(n_clusters=1)
    kmeans.fit(element.reshape(-1, 3))
    
    # 输出 (84.03025568181818, 117.52163825757576, 240.0319128787879, 0.0)
    print(cv2.mean(element))

如今大语言模型的突破，给基于自然语言描述的自动化测试带来了新的可能。理论上我们在不远的将来，完全可以以极低的成本和极高的准确率获得 UI 层的自动化测试能力。从文档定位到图文识别，再到自然语言处理，我们对测试对象的泛化似乎已经走到了尽头，那么未来的自动化测试又会是什么样？

### **智能时代的自动化测试：脚本自动生成** ###

在全民 AI 的时代，测试人同样也在探索智能化能够给我们带来什么。当前大部分团队的研究方向都集中在测试用例的自动生成上，我们团队也做过一些相关的可行性调研。然而由于近来众所周知的一些变动，我们没有资源能够继续投入，因此不得不暂时中止在这方面的探索。那么这一节就来介绍我们在这方面的一些理论研究结果。

继续上面的思路，我们还是要把测试目标做进一步的泛化，比如对于一个页面，是否能用某种方式来自动识别出其中的全部区块（包括文字）？这就涉及到图像形态学的算法了。前面例子中的百度首页，页面元素相对较少，为了更好地说明问题，这次我们把示例换成阿里云的首页：

![图片][6388f094080bee480f1fe71f229f269b.png]

要得到这张图片上的所有元素区块，需要用到这么几个步骤：灰度处理、高斯模糊、梯度计算、二值化、闭运算、边缘计算。还有一些暂时没有用到的形态学算法，比如开运算、腐蚀、膨胀等，感兴趣的同学可以自行了解。上述步骤的相关代码和处理结果如下：

import cv2
    import numpy as np
    source = cv2.imread("/Users/xxxx/aliyun.png")
    gray = cv2.cvtColor(source, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.imwrite("/Users/xxxx/Desktop/gray.png", gray)
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    cv2.imwrite("/Users/xxxx/Desktop/blurred.png", blurred)
    gradient = cv2.morphologyEx(blurred, cv2.MORPH_GRADIENT, np.ones((3, 3), np.uint8))
    cv2.imwrite("/Users/xxxx/Desktop/gradient.png", gradient)
    _, binary = cv2.threshold(gradient, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
    closed = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)))
    cv2.imwrite("/Users/xxxx/Desktop/closed.png", closed)
    contours, _ = cv2.findContours(closed.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    target = cv2.drawContours(source.copy(), contours, -1, (0, 255, 0), 2)
    cv2.imwrite("/Users/xxxx/Desktop/target.png", target)

![图片][e850f53fa78d2286cf9d964d5269f7ad.png]

从图中可以看到，我们已经能够准确获得各个区域的边缘点阵，下一步就是将它转换成自动化测试脚本需要的矩形区域。续接上面的代码，计算出边缘之后，通过 minAreaRect 得到最小外接矩形座标（即代码中的 box 变量，为了使区域更连贯，梯度的参数我做了调整，小伙伴们可以自行尝试）：

target2 = source.copy()
    for contour in contours:
        rect = cv2.minAreaRect(contour)
        box = np.intp(cv2.boxPoints(rect))
        cv2.drawContours(target2, [box], 0, (0, 0, 255), 3)
    cv2.drawContours(target2, contours, -1, (255, 0, 0), 1)
    cv2.imwrite("/Users/xxxx/Desktop/target2.png", target2)

![图片][c10f68f8136e4a86f31a80fed96c1197.png]

至此我们拥有了自动获取页面所有可点击区域的能力，脚本自动生成的基础已经具备，接下来要考虑的就是如何来利用这些“未知”区块。

大伙应该都知道 Monkey 测试，通过产生随机的点击行为，而后匹配特定的错误场景，达到无人自动化测试目的。它的优点是事先不需要预置页面的内容、行为和路径；缺点是效率很低、时长不好控制，并且不能附带业务属性。所以我们要结合上面得到的区块分析结果，让 Monkey 的行为变得更加“可控”。

首先考虑的是深度优先遍历算法：给定一个起始页面，通过图形分析得到页面的全部区块（不用管它是什么），逐个点击并记录其路径。如此一来，就初步得到应用的整体页面结构和访问路径，并且可以按照这个规则进行“有目的”的测试，这就是我们脚本自动生成的核心逻辑。

但以上做法的效率仍然不够高，因为我们“一视同仁”地对待所有可能的路径，所以会出现测试过程在某个页面内过度纠缠（比如一些输入的组合会被误认为是新页面）的情况。因此，我们还要适当地引入一些“奖励机制”，即强化学习算法。

![图片][7befbd741073a63e0028127217812c79.png]

为了进一步达到比较理想的测试效果，当探索出现两种结果时，我们给予对应的操作正向奖励：一是发现新的区块（即优先测试不同的页面）；二是出现特定内容（即重点测试某类业务）。这相当于人为给页面和路径设定了一定的权重。经过多轮训练，强化学习完全可以达到令人满意的结果。

以上内容即是目前得到的全部可行性理论研究结果，我们有理由相信，端到端智能化无人自动化测试能力，的确存在较高的可能性。我个人认为未来的自动化测试，一定会按照这个方式来进化，这就有待将来证实吧。

好了，自动化测试概论全篇到此结束，感谢一些读者发来的支持，后续接着讨论其他质量策略，下周再见。

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