Details

Данная работа посвящена разработке системы для автоматизированного тестирования кроссплатформенных приложений. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1) Изучение существующих подходов в тестирования интерфейсов; 2) Изучение методов тестирования с использованием распознавания образов; 3) Анализ архитектуры и разработка системы; 4) Тестирование системы на различных платформах. Программа написана на языке Python с использованием библиотек: OpenCV, FlaUI, Selenium. Была описана архитектура системы, взаимодействие модулей друг с другом. Также были описаны методы тестирования с использованием компьютерного зрения, разбор алгоритмов поиска элементов. В результате была реализована система, которая способна тестировать приложения различной сложности пользовательского интерфейса, проверять бизнес-логику и обрабатывать ошибки при поиске элементов. Было проведено тестирование системы на приложениях для о платформ определенных платформ, таки на кроссплатформенных приложениях. При разработке данной программы, использовались следующие технологии: Python, OpenCV, FlaUI, Selenium.

This paper is devoted to the development of a system for automated testing of cross-platform applications. Tasks that were solved during the research: 1) Exploring existing approaches in interface testing. 2) The study of testing methods using pattern recognition. 3) Architecture analysis and system development. 4) Testing the system on various platforms. The program is written in Python using the following libraries: OpenCV, FlaUI, Selenium. The architecture of the system and the interaction of the modules with each other were described. Testing methods using computer vision and analysis of element search algorithms were also described. As a result, a system has been written that is capable of testing applications of varying user interface complexity, verifying business logic, and handling errors when searching for items. The system was tested on native applications and crossplatform applications. When developing this program, the following technologies were used: Python, OpenCV, FlaUI, Selenium.

• Введение
• 1. Современные подходы к автоматизированному тестированию UI
  • 1.1 Подходы, основанные на анализе DOM-дерева
  • 1.2 Подходы, основанные на распознавании образов
• 2. Визуальное тестирование и применение распознавания образов
  • 2.1 Методы распознавания образов пользовательского интерфейса
    • 2.1.1 Сопоставление шаблонов (Template Matching)
    • 2.1.2 Сравнение гистограмм
    • 2.1.3 Оптическое распознавание символов (OCR)
• 3. Архитектура разрабатываемой системы тестирования пользовательского интерфейса
  • 3.1. Общая схема и компоненты системы
  • 3.3. Модуль взаимодействия с веб-приложением
  • 3.4. Модуль визуального распознавания (Visual Recognition Engine)
  • 3.5 Модуль отчетности
• 4. Примеры тестирования и результаты
  • 4.1 Тест 1: Авторизация в веб-приложении
  • 4.2 Тест 2: Работа с таблицами в десктопном приложении
  • 4.3 Тест 3: Кросс-платформенное тестирование
• Заключение
• Список литературы
• Приложение А Код приложения