Web UI自动化的设计和实践

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背景

UI 自动化测试,即通过自动化的手段来控制机器模拟人进行手工操作。随着 GrowingIO 业务的不断发展,新需求的不断增加,回归测试的任务越来越重,现有测试的资源已经不足以应对繁重的回归测试任务,亟需 UI 自动化来代替人手工进行回归测试,解放回归测试的人力去做更精准的测试。因此,引出下文在 GrowingIO 的Web UI 自动化的建设,本文主要就以下两个方面展开介绍:

1.框架搭建

2.集成质量平台

框架搭建

PageObject

众所周知,UI 自动化测试,是位于测试金字塔塔尖的位置,ROI 低。其痛点主要体现在:1.测试用例维护成本高,页面元素定位方式或者布局有一些细微的变动,之前写好的代码可能就有很大的改动;2.代码冗余,复用性低,可读性不好。

针对以上痛点,同时也通过大量调研,决定使用 PageObject 设计模式,其核心思想为六大原则:

  • 公共方法代表页面提供的服务

  • 不要暴露页面细节

  • 不要把断言和操作细节混用

  • 方法可以 Return 到新的页面

  • 不要把整页内容都放到 PageObject 中

  • 相同的行为产生不同的结果,可以封装不同结果

依据以上六大原则,并结合 GrowingIO 具体业务的情况,目录层级设计如下:

  • BasePage 层:封装对网页的一些基础操作的方法,比如打开浏览器、查找元素、截屏等

  • Component 层:继承 BasePage 层,封装了对页面中公共组件的操作方法,比如时间组件

  • Page 层:继承Component层,该层中的每个方法都对应当前页面的一个功能,方法里可以调用Component 层中的方法或调用 BasePage 层中封装的方法

  • TestCase 层:调用业务 Page 层中封装的方法,编写业务 Case,并做断言

实际项目的目录分层如下:

├── basepage
│   └── base_page.py
├── component
│   └── element_design.py
├── conf
│   ├── conf.py
├── datas
├── log
│   └── all.log
├── log.py
├── page
│   ├── home_page.py
│   ├── login_page.py
│   ├── main_page.py
│
├── pytest.ini
├── report
│  
├── requirements.txt
├── run_all_cases.py
├── testcase
│   ├── conftest.py
│   ├── testcase.py
│
└── util
    └── util.py

Selenium + Python

语言选择 Python,对于新人友好且组内人员比较熟悉,可以迅速上手;

目前市场上的 Web UI 自动化测试方案百花齐放,基于底层技术的不同大体上分为以下几类:

1.WebDriver Protocol 类:

Selenium 3WebdriverIOProtractorNightwatchjs

2.Proxy JS 注入类:

如 Selenium RC,TestCafeCypress

3.DevTool Protocol 类:

Puppeteer, Playwright t

我们选择使用 Selenium 3,优势如下:

  • 开源、免费

  • 多浏览器支持:Firefox、Chrome、IE、Opera、Edge

  • 多平台支持:Linux、Windows、Mac

  • 多语言支持:Java、Python、Ruby、C#、JavaScript、C++

  • 对 Web 页面有良好的支持

  • 简单(API 简单,API:在类里面封装好的方法,即暴露给别人的一个可用的接口)、灵活(用开发语言驱动)、足够稳定

最主要的是 Selenium 的 Grid 方案即分布式方案非常成熟,而所谓的分布式就是由一个 Hub 节点和若干个 Node 代理节点组成。Hub 用来管理各个代理节点的注册信息和状态信息,并且接受远程客户端代码的请求调用,然后把请求的命令转发给代理节点来执行,最后再汇总各个代理节点的执行结果返回给远程客户端。无论是与 Jenkins 集成,还是对用例执行时间的要求,分布式执行才是 UI 自动化的最终态,这里使用 docker-compose 来创建 Hub 和 Node 节点

docker-compose.yml 文件内容如下:

version: '3'

services:
  hub:
    container_name: selenium-hub
    image: selenium/hub
    restart: always
    ports:
      - 4445:4444
    environment:
      HUB_HOST: hub
      health-timeout: 30
      SE_NODE_SESSION_TIMEOUT: 30000
      JAVA_OPTS: -Xmx1024m
  chrome:
    image: selenium/node-chrome-debug:3.141.59-20210311
    container_name: chrome_test
    restart: always
    depends_on:
      - hub
    ports:
      - 4446:5900
    volumes:
      - /etc/hosts:/etc/hosts
      - /dev/shm:/dev/shm
    environment:
      JAVA_OPTS: -Xmx512m
      HUB_HOST: hub
      NODE_MAX_SESSION: 5
      NODE_MAX_INSTANCES: 5
  firefox:
    image: selenium/node-firefox-debug:3.141.59-20210311
    container_name: firefox_test
    restart: always
    ports:
      - 4447:5900
    volumes:
      - /etc/hosts:/etc/hosts
      - /dev/shm:/dev/shm
    depends_on:
      - hub
    environment:
            - JAVA_OPTS=-Xmx512m
            - HUB_HOST=hub
            - NODE_MAX_SESSION=4
            - NODE_MAX_INSTANCES=4

Grid 模式执行用例的流程图

Pytest

管理和组织测试用例的框架选用 Pytest 框架,其优点如下:

  • 简单灵活,容易上手,文档丰富

  • 支持参数化,可以细粒度地控制要测试的测试用例

  • 具有很多第三方插件,并且可以自定义扩展,比较好用的如allure-pytest(完美测试报告)、pytest-rerunfailures(失败case重复执行)、pytest-xdist(多CPU分发)等

  • 可以很好的和Jenkins结合

说到 Pytest 就不得不提其精髓:Fixture,Fixture 与传统的测试框架的(Setup/Teardown)相比更加灵活:

  • 有独立的命名,并通过声明它们从测试函数、模块、类或整个项目中的使用来激活

  • 按模块化的方式实现,每个 Fixture 都可以互相调用

  • Fixture 的作用范围灵活可配置,可以scope参数,指定Fixture的作用域:函数(Function),模块(Module),类(Class),或整个项目(Session),执行顺序为:Session > Module > Class > Function

本项目中大量使用了@pytest.fixtrue装饰器来装饰方法,被装饰的方法名作为一个参数传入测试方法中,可以使用这种方式来完成测试之前的初始化,也可以返回数据库给测试函数,尤其是跟conftest文件和yield搭配使用

conftest.py

import pytest
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import DesiredCapabilities

@pytest.fixture(scope='session')
def init_driver():
    if browser == "chrome":
        driver = webdriver.Chrome()
    elif browser == 'firefox':
        driver = webdriver.Firefox()
    elif browser == 'safari':
        driver = webdriver.Safari()
    elif browser == 'remote':
        capabilities = DesiredCapabilities.CHROME
        driver = webdriver.Remote(command_executor='http://localhost:4445/wd/hub', desired_capabilities=capabilities)
    else:
        driver = ''
        print('浏览器类型暂不支持!!')
    driver_obj = OpBasePage(driver)
    yield init_driver.open_op_url().login_op_by_gui(username, password)
    # 关闭浏览器
    driver_obj.close_browser()

test_dashboard.py

class TestDataBoard:
    @pytest.fixture()
    def board(self, init_driver):
        yield init_driver.jump_to_board_by_url()

    def test_board_sort(self, board):
        board.click_button_go_to_board_manage().check_board_sort()

从以上2个文件中可以看到,conftest.py 文件中方法名init_driver传入了,test_dashboard.py 文件中的board方法中,board方法被@pytest.fixtrue装饰器装饰后,又传入了test_board_sort测试方法,所以当运行测试方法test_board_sort时,程序执行顺序为

Allure

Allure 是一款轻量级并且非常灵活的开源测试报告框架。 它支持绝大多数测试框架, 例如 TestNG、Pytest、JUint 等。它简单易用,易于与 Jenkins 集成,展示多次测试用例的趋势情况。

Allure 装饰器:

使用方法

参数值

参数说明

@allure.suite()

测试套件

测试(集),不使用,报告中默认显示.py文件

@allure.epic()

epic描述

敏捷里的概念,定义史诗,往下时feature

@allure.feature()

模块名称

功能点的描述,往下是story

@allure.story()

用户故事

用户故事,往下是title

@allure.title(用例的标题)

用例的标题

重命名html报告名称

@allure.tag()

测试用例标记

用于给用例打个标记

@allure.testcase()

测试用例的链接地址

对应功能测试用例系统里的case

@allure.issue()

缺陷

对应缺陷管理系统里的链接

@allure.description()

用例描述

测试用例的描述

@allure.step()

操作步骤

测试用例的步骤

@allure.severity()

用例等级

blocker,critical,normal,minor,trivial

@allure.link()

链接

定义一个链接,在测试报告里体现

@allure.attachment()

附加

测试报告添加附件

测试用例中使用

import allure
import pytest

@allure.feature("distribute-analysis")
class TestDistributionAnalysis:
    @pytest.fixture()
    def distribution_analysis(self, init_driver):
        yield init_driver.jump_to_distribution_analysis_by_url()

    @allure.story("check distribute analysis")
    def test_analysis_success(self, distribution_analysis):
        with allure.step("create chart"):
            distribution_name, save_toast, distribute_detail_analysis = distribution_analysis.click_button_to_create_distribute_analysis().create_distribution_analysis()
            distribution_list_name, distribute_analysis = distribute_detail_analysis.click_crumb_to_distribution_analysis().get_first_distribution_chart_name()
            assert distribution_name == distribution_list_name, '新建分布分析单图后未展示在列表页'
        with allure.step("delete chart"):
            distribute_analysis.delete_first_distribution_chart()

测试报告样例

嵌入截图的失败用例样例

至此,Web UI 自动化框架(PageObject + Selenium + Pytest + Allure)搭建完成,框架整体的执行流程如下:

集成质量平台

自动化框架搭建完成,但这仅仅是第一步,为了便于跟踪和验证自动化发现的问题,又将自动化框架与自研的质量平台进行集成,并与飞书和 Jira 打通,形成一个完整可追踪的闭环流程,具体流程如下:

1.在质量平台的页面上,选择测试环境地址和项目 ID,然后点击【启动 Web UI 测试】按钮,即在选定的测试环境和项目下,执行自动化用例

2.自动化用例执行完成,会发送飞书通知,并且自动爬取每一条失败用例的数据,展示在质量平台上

3.测试人员检查,剔除掉非bug的用例,勾选剩余数据,点击【提交 BUG 】按钮,即自动在 Jira 上,批量创建 sub-bug 并指派给对应的开发人员

4.当开发人员修改完成后,重复步骤1~3,直到测试用例全部通过

集成质量平台后的流程图

总结

本文主要介绍了 Web UI 自动化在 GrowingIO 的框架搭建和集成质量平台两大部分,整体的一个思路就是:首先,选择合适的框架并落地,其次就是,自动化发现的问题,要及时跟踪和验证,让整个流程形成一个完整的闭环。当然上文提到的 Web UI 自动化的搭建和集成质量平台的整个流程,一定还存在诸多需要打磨的地方,希望大家不吝赐教。