Web UI自动化的设计和实践

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：

如 Selenium 3，WebdriverIO，Protractor，Nightwatchjs

2.Proxy JS 注入类：

如 Selenium RC，TestCafe，Cypress

3.DevTool Protocol 类：

如 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。