Будущее визуального регрессионного тестирования в эпоху искусственного интеллекта

Откройте для себя будущее визуального регрессионного тестирования в эпоху искусственного интеллекта. Будьте на шаг впереди благодаря последним достижениям в области тестирования программного обеспечения.

Регрессионное тестирование гарантирует, что изменения исходного кода не вызовут проблем в текущей системе. Визуальное тестирование сосредоточено на том, как конечный пользователь воспринимает окончательный интерфейс регрессированного продукта. Взаимодействие пользователя с приложением имеет большое значение, особенно в отношении визуальных элементов веб-страниц.

Что такое визуальное регрессионное тестирование?

Визуальное регрессионное тестирование включает проверку точности пользовательского интерфейса приложения, веб-сайта или программного обеспечения после любых изменений кода.

Визуальные ошибки, которые существенно влияют на взаимодействие с пользователем веб-сайта, приложения или программного обеспечения, очень заметны для пользователей и часто формируют их первоначальное впечатление.

Более того, визуальное регрессионное тестирование не менее ценно для приложений, обеспечивая функциональность кнопок, видимость и читаемость текста, а также не позволяя рекламе загораживать визуальные элементы.

Визуальное регрессионное тестирование включает в себя создание, анализ и сравнение снимков экрана браузера для выявления изменений в пикселях. Эти различия называются визуальными различиями, различиями восприятия, различиями CSS или различиями пользовательского интерфейса.

Почему визуальное регрессионное тестирование?

Визуальное регрессионное тестирование имеет решающее значение для предотвращения попадания дорогостоящих визуальных сбоев на стадию производства. Игнорирование визуальной проверки может ухудшить взаимодействие с пользователем и потенциально привести к потере дохода.

Как работает визуальное регрессионное тестирование?

Для проведения визуального тестирования требуется средство запуска тестов для написания и выполнения тестов, а также платформа автоматизации браузера, способная воспроизводить действия пользователя. Многочисленные программы могут моделировать функции пользователя, а программа визуального тестирования делает снимки экрана. Эти снимки экрана сравниваются с первоначальными базовыми снимками экрана, сделанными до начала тестирования.

При обнаружении изменения делается снимок экрана, а некоторые инструменты тестирования даже подчеркивают наблюдаемые отличия от базового уровня. Впоследствии рецензенты оценивают, связаны ли проблемы с ошибками, связанными с кодом, которые разработчикам необходимо устранить, или с проблемами интеграции рекламы.

Как визуальные регрессионные тесты выявляют проблемы?

В тестах визуальной регрессии используются снимки экрана для выявления потенциальных или существующих проблем, возникающих в результате регрессии. Эта методология эффективно определяет места, где в систему могла быть внесена визуальная ошибка.

Например, проблемы могут возникнуть из-за перекрытия текста, из-за которого часть страницы становится нечитаемой, или из-за того, что текст переполняет кнопку, делая ее нефункциональной. Визуальное регрессионное тестирование также проверяет наличие рекламы, закрывающей страницу, что приводит к нечитаемому тексту или недоступным кнопкам и ссылкам. Проблемы совместимости браузеров, размеров экрана и операционных систем могут способствовать возникновению таких проблем. Многие комбинации и конфигурации размера экрана устройства, разрешения операционной системы и браузера могут изменить способ отображения пикселей в коде.

Как реализовать визуальное регрессионное тестирование?

К реализации визуального регрессионного тестирования можно подойти по-разному, в зависимости от ваших требований.

Определите тестовые сценарии:

Создайте тестовые сценарии, в которых будет указано, что и когда делать снимки экрана.

Используйте инструменты автоматического визуального тестирования:

Используйте автоматизированный инструмент визуального тестирования для сравнения недавно сделанных снимков экрана (изменений почтового кода) с существующими изображениями приложений.

Выявление несоответствий пользовательского интерфейса:

Изучите результаты на предмет несоответствий или проблем пользовательского интерфейса, сообщая об изменениях в последнем дизайне продукта.

Устранение визуальных ошибок:

Если обнаружены визуальные ошибки, устраните их.

Обновите снимок экрана, назначив его базовым изображением для последующих тестов визуальной регрессии.

Важность визуального проверочного тестирования

Визуальное регрессионное тестирование имеет важное значение, поскольку проблемы с читаемостью веб-сайта или нефункциональные аспекты приложения из-за ошибок визуального интерфейса могут заставить пользователей уйти или удалить приложение. Это напрямую влияет на доход, поскольку пользователи не получают никакой выгоды от такого опыта.

Оптимизация пользовательского опыта имеет решающее значение для максимизации дохода. Пользовательский интерфейс должен быть функциональным и обеспечивать максимальное удобство для поддержания взаимодействия с пользователем. Визуально привлекательный интерфейс, дополненный хорошо продуманным логотипом, отражающим индивидуальность бренда, имеет решающее значение для привлечения внимания и, следовательно, влияния на доходы от рекламы, поисковую оптимизацию и другие аспекты управления веб-сайтом.

Более того, образцовый пользовательский интерфейс и опыт способствуют укреплению доверия со стороны пользователей. Они укрепляют имидж бренда, направляют пользователей к желаемым действиям и направляют внимание на ключевые элементы страницы. Общая разборчивость и функциональность чистого, визуально сбалансированного веб-сайта имеют решающее значение для достижения этих целей.

Даже незначительные искажения пользовательского интерфейса могут оказаться неудобными или, в худшем случае, пагубными для бизнеса. Хотя разработчики могут не учитывать каждый размер и разрешение экрана, они должны обеспечить единообразную работу на таких платформах, как Apple, Android и Windows, а также между мобильными и настольными средами.

Различные подходы к визуальному регрессионному тестированию

Давайте рассмотрим типы и процессы визуального регрессионного тестирования.

Обзор визуальных тестов:

Визуальные тесты включают создание, анализ и сравнение снимков экрана для обнаружения изменений пикселей. Используются средство запуска тестов и платформа, первая из которых позволяет создавать и выполнять тесты, а вторая повторяет действия пользователя во время просмотра. Делаются длинные снимки для измерения изменений по сравнению с эталоном, и после их установки команда контроля качества выполняет тестовый код. Инструмент генерирует автоматический отчет после выполнения, что позволяет разработчикам выполнить ремонт в случае выявления проблем.

Ручное визуальное тестирование:

Этот метод требует, чтобы разработчики вручную проверяли код без использования инструментов автоматического тестирования. Хотя он подходит для ранних этапов разработки, он может оказаться более быстрым и удобным для комплексного тестирования приложений. Риск человеческой ошибки также является недостатком.

Сравнение макетов:

Этот подход сравнивает размер и положение элементов пользовательского интерфейса, а не отдельных пикселей. Изменения размера или положения вызывают сбои при тестировании.

Попиксельное сравнение:

Этот метод анализирует скриншоты на уровне пикселей, выделяя неточности. Несмотря на то, что он является всеобъемлющим, он может отмечать нерелевантные случаи и ложноположительные результаты, требующие проверки вручную.

Структурное сравнение:

Этот подход сравнивает структуру объектной модели документа (DOM) для выявления изменений HTML-разметки, если они присутствуют.

Визуальное сравнение ИИ:

Используя машинное обучение и искусственный интеллект, этот метод позволяет получить два изображения, не требуя базового изображения. Он имитирует человеческое зрение, предотвращая ложные срабатывания и эффективно тестируя динамический контент.

Сравнение на основе DOM:

Сочетая сравнение макетов и анализ DOM, этот подход выявляет структурные изменения в элементах пользовательского интерфейса до и после изменений. Однако результаты могут быть нестабильными, что требует тщательной ручной проверки.

Создание специальных тестов визуальной регрессии:

Можно создать специальные тесты визуальной регрессии, чтобы обеспечить контроль над визуальной проверкой, сбалансировав усилия по написанию тестов и соображения времени.

Вставка визуальных контрольных точек:

Визуальные контрольные точки можно вставлять с помощью существующих функциональных тестов для проверки функциональности приложения. Однако это ограничивает инструменты тестового покрытия.

Вставка неявной визуальной проверки:

Добавляя неявную визуальную проверку к существующей системе тестирования, этот метод включает визуальные проверки с минимальным дополнительным кодом и подходит для генетической проверки.

Ручное и автоматизированное визуальное регрессионное тестирование:

В то время как ручное тестирование склонно к ошибкам и требует много времени, автоматизированное визуальное тестирование обеспечивает скорость, точность и долгосрочную экономическую эффективность. Несмотря на более высокие первоначальные затраты, автоматическое тестирование оказывается полезным для непрерывного тестирования и поддержки тестирования с течением времени. Выбор между ручным и автоматическим тестированием зависит от скорости, точности и общих требований проекта. Автоматизированное тестирование особенно полезно для сложных и динамичных приложений с частыми изменениями.

Интеграция ИИ в визуальное тестирование

Среда тестирования трансформируется, отходя от традиционных методов, основанных на ручной проверке или средах автоматизации, таких как Selenium. Последний часто сталкивался с проблемами, связанными с развитием кода приложения, что приводило к ложноотрицательным результатам и требовало частых изменений сценария.

ИИ становится более эффективным решением. Инструменты тестирования включают усовершенствованные «визуальные локаторы», которые повышают надежность и устраняют проблемы, связанные с подходами, основанными на жестком выборе. ИИ в визуальном тестировании использует визуальные локаторы, аналогичные человеческому восприятию, смягчая проблемы, возникающие из-за изменений в селекторах элементов.

Использование визуального ИИ

Визуальный искусственный интеллект широко используется и влияет на различные рынки и отрасли. Примеры включают Face ID от Apple, автоматическую маркировку изображений в Google Photos и магазины без касс, такие как Amazon Go. Достижения в области визуального искусственного интеллекта способствуют развитию таких технологий, как беспилотные автомобили, анализ медицинских изображений, сложные инструменты редактирования изображений и визуальное тестирование программного обеспечения для предотвращения ошибок.

Ограничения моментального тестирования

Тестирование снимков, направленное на оценку внешнего вида приложения, имеет ограничения. Опираясь на базовые снимки для сравнения, тщательное изучение на уровне пикселей часто приводит к ложным срабатываниям из-за таких факторов, как эффекты сглаживания, динамические изменения контента и изменчивость браузера. Эти проблемы вызывают недовольство инженеров по тестированию качества, требующих ручного вмешательства для устранения ложных срабатываний.

Как работает визуальный ИИ?

Визуальный искусственный интеллект устраняет недостатки методов пикселей и DOM, идентифицируя визуальные элементы на экране или веб-странице. Вместо анализа на уровне пикселей Visual AI использует компьютерное зрение для распознавания элементов как объектов с различными атрибутами, аналогично человеческому зрению. Затем он сравнивает элементы контрольной точки с базовыми показателями, обнаруживая видимые различия.

Рабочий процесс решения Visual AI

Сбор и предварительная обработка данных:

• Соберите базовый пользовательский интерфейс и DOM после успешного выпуска.
• Делайте снимки экрана и DOM измененных веб-страниц при применении изменений.
• Предварительная обработка изображений для получения сопоставимых базовых и текущих изображений.

Классификация элементов:

• Изучите элементы DOM, необходимые для визуального тестирования, выявив и отфильтровав ненужные элементы.
• Тщательно изучите базовый уровень и протестируйте DOM на предмет изменений в визуальных элементах.

Визуальные локаторы AI:

• Используйте компьютерное зрение для поиска предопределенных визуальных компонентов на веб-страницах.
• Сканируйте измененные скриншоты на наличие локаторов.

Визуальные различия:

• Сравните локаторы и элементы на базовых и измененных страницах, чтобы выявить визуальные различия.
• Создайте подробный отчет, подчеркивающий визуальные различия.

Подход Visual AI превосходит тесты на основе пикселей и DOM, игнорируя незначительные несоответствия, различая визуальные и невизуальные элементы и распознавая допустимое движение визуальных элементов.

Как визуальный ИИ меняет разработку и тестирование программного обеспечения сегодня

Ручное тестирование по-прежнему преобладает в традиционных методологиях тестирования программного обеспечения, даже в организациях с автоматизированными средами. Визуальный искусственный интеллект решает проблемы, эффективно проверяя всю веб-страницу и автоматизируя сложные локаторы и утверждения. С ростом сложности приложений и ускорением выпуска версий Visual AI помогает поддерживать тестовое покрытие и ускорять процесс тестирования на различных платформах и браузерах.

Как визуальный ИИ помогает в кроссбраузерном тестировании

Визуальный искусственный интеллект открывает возможности для оптимизации и ускорения кросс-браузерного и кросс-девайсного тестирования за счет применения подхода «рендеринга» для различных комбинаций устройств и браузеров. LambdaTest, выступающая в качестве платформы для оркестрации и выполнения тестов на базе искусственного интеллекта, поддерживает как ручное, так и автоматическое тестирование в 3000 операционных системах и реальных устройствах. Он предлагает визуальное тестирование на базе искусственного интеллекта в более чем 3000 реальных настольных и мобильных средах с использованием таких платформ, как Selenium, Playwright, Cypress, Storybook, Appium и других!

Заключение

В современную цифровую эпоху большая часть визуальной информации, с которой мы сталкиваемся, находится в цифровых форматах. Независимо от того, осуществляется ли доступ через настольные компьютеры, ноутбуки или смартфоны, частные лица и предприятия полагаются на обширные вычислительные возможности и доступ к множеству удобных для пользователя приложений.

Современный цифровой ландшафт, наполненный огромными объемами визуальных данных, во многом обязан своим существованием помощи искусственного интеллекта. Визуальный искусственный интеллект, использующий компьютерное зрение для интерпретации изображений так же, как это делает человек, играет ключевую роль. Поскольку цифровой контент все больше отдает приоритет визуальным элементам, важность искусственного интеллекта в понимании и управлении изображениями в широком масштабе резко возросла.

Автоматизация тестирования на основе искусственного интеллекта — это не просто теоретическая концепция, а практическое решение, соответствующее фундаментальным требованиям бизнеса. Он имеет потенциал для эффективного масштабирования, создавая основу для следующего поколения автоматизации тестирования.