它是什么、为什么以及如何实施

视觉回归筛选可确保您对站点所做的任何更改实际上不会干扰当前的组成、功能或界面。 如果您不再作为访问者留在您自己的网站上，那么您在任何其他情况下都会继续对任何干扰（例如可见错误或无响应的书面内容）一无所知。

话虽如此，通过视觉回归测试，您可以在问题给买家带来问题之前发现它们。 通过这种方式，您可以确信您的网站看起来非常棒，并且所有人员界面 (UI) 组件都正常工作。 不过更好的是，您可以找到自动化设备来使这一切变得更加容易。 ️

在这篇文章中，我们将仔细研究视觉回归筛选。 然后，我们将讨论一些奖励并向您演示如何在您的网站上实施它。 让我们飞翔吧！

目录：

可见回归测试简介

正如我们所指出的，可见的回归测试可以验证您的网站的外观和行为是否符合您的预期。 此外，它还确保不会出现意外的视觉或功能调整。

通常，视觉回归测试是通过将网页的基线屏幕截图与网站网页的当前最新模型进行比较来进行的。 然后，您可以手动确定差异或使用自动工具来找出差异。

这些视觉测试可以确定多种形式的问题。 最常见的是，您可以发现在频繁的有目的的评估中未被注意到的可见错误。 这些错误可能会导致信息错位、图像重叠、渲染挑战或部分看到的东西。

尽管视觉回归测试是网站服务的一个重要元素，但它与可用性测试和功能测试结合起来才能发挥最大作用。 显然，可见的回归测试对于高度关注用户体验（UX）或通常更新的网站来说非常重要。 ️

视觉回归测试的额外好处

在您的网站上实施视觉回归测试有许多积极的方面。 首先，此类测试可以确定界面中最微妙的问题，从而帮助您增强用户体验。

这是特别有价值的，因为众所周知，视觉错误很难被发现，除非你去你的网站上查看前面的结论。 就这些类型而言，它可以让您复制实际环境中的事件，例如测试按钮、路径等。

这是一种在网站上进行可视化测试的低成本方式，效果非常好。 而且，正如我们所讨论的，您可以安装自动设备，以典型的时间间隔捕获网页快照。 这有助于使该方法变得超级实用且易于维护。

最后，视觉回归测试可以帮助您增强您的移动知识，因为您可以选择移动或平板电脑显示甚至特定浏览器独有的问题。

视觉回归测试如何完成工作？

可见回归测试会比较 UI 的屏幕截图以检测视觉问题。 不过，您可以使用多种解决方案。

首先，开发人员可以运行手动可见回归检查，其中包括扫描网页和检查视觉缺陷。 这可能非常耗时，而且人为错误也可能是一个缺点。 即便如此，它在网页改进的早期阶段还是可以实用的。

另一方面，您可能更喜欢逐像素比较技术。 在这种情况下，您的自动工具会比较屏幕截图并在像素阶段对其进行分析。 然后，如果出现差异，您将收到有关困难的通知。

此方法的缺点是您可能会建立与可用性无关的实例。 此外，它最终可能会导致假阳性，除非您使用将其纳入方程式的软件。

进行视觉回归测试的另一种常见方法是进行基于 DOM 的比较。 该系统依赖于文档对象产品 (DOM)，并在构建转换之前和之后立即显示您的网站。

通过这种方式，您可以了解 DOM 代码的更改，但这并不是真正的视觉比较。 因此，当代码没有改进但 UI 有所改进时，很可能会产生虚假的积极结果，就像动态或嵌入式文章一样。 因此，有必要对检查结果进行评估，以确保不存在未被注意到的可见错误。

最后，您可以使用视觉合成智能 (AI) 进行可见的回归检查。 通过使用训练有素的人工智能助手，您可以像人类一样解决视觉问题。 这消除了限制期权策略的假好问题，并使您能够查看动态信息。

如何在网页上实施视觉回归测试

如果您想在网站上使用视觉回归筛选，则需要考虑一些变量。 有时，如果您只想偶尔进行测试，手动测试可能是一个很好的选择。 另一方面，如果您想在网站的每次改进后立即进行测试，那么自动化选项可以帮助您提高感知。

此外，如果您的 UI 变化不太频繁，那么简单的资源就足够了。 但对于定期更新网站，您可能需要额外的高级测试设备。 您还需要考虑跨系统和跨浏览器验证。

如果您决定设置自动视觉回归筛查仪器，您可以找到免费的开源选项。 或者，如果您的财务状况允许，您可以获得高质量的课程。

有时，Selenium 和 Cypress 支持视觉测试并创建网页的屏幕截图。 与此同时，珀西将使管理测试行动过程变得简单，并帮助您避免虚假的阳性结果。

如果您运营 WordPress 网站，您可以安装VRTs – Visible Regression Exams等插件，该插件会对选定的网页或帖子进行自动日常检查：

然后，当您决定使用测试设备时，您可以准确地构建测试场景，在其中概述您想要捕获的内容并配置许多其他设置。

在此阶段，您将使用该平台来评估最新的屏幕截图与基准屏幕截图，并且该资源通常会提供列出差异的报告。 如果发现任何错误，您可以解决它们（或将它们交付给开发人员）。 然后，您可以更新新的屏幕截图作为所有可预见的未来测试的基准。

概括

然后，将这些快照与基线模型进行比较，以检测可见问题。

但是，有多种技术可以满足您网站的需求。 例如，您可以进行手册考试或人工智能评估。 另外，您可以在像素级别评估快照或进行基于 DOM 的比较。 然后，您将设置筛选条件以确定需要解决的问题。

您对如何在网站上应用可见回归测试有任何疑问吗？ 请在下面的评论中告诉我们！