Джеймс Уиттакер - Как тестируют в Google

Мне было интересно, есть ли более многоразовый, автоматизированный и объективный метод оценки того, насколько хорошо мы работаем в этой области. Были ребята до меня, которые пытались организовать автоматическое сравнение снимков веб-страниц между браузерами, а кто-то даже пытался использовать продвинутые методы распознавания изображений и границ. Правда, эти методы часто не работали, потому что между страницами всегда много различий, вспомните хотя бы о разных картинках в рекламе, меняющемся контенте и т.д. В базовых тестах макетов WebKit вычислялся хэш-код всего макета страницы (см. рис. 3.33). Поэтому когда обнаруживалась проблема, инженеры не имели понятия о том, что именно в приложении не работает, у них был только снимок ошибки. Многочисленные ложноположительные [55] Ложноположительными (false positives) называются сбои тестирования, вызванные не ошибками самого продукта, а ошибками тестового программного обеспечения. Обычно такие сбои обходятся дорого, раздражают инженеров и быстро снижают производительность их труда из-за безрезультатных исследований. срабатывания только прибавляли работы инженерам, вместо того чтобы уменьшать ее.

Рис. 3.33. В ранних средствах тестирования макетов WebKit использовались хэши всего макета страницы. Теперь мы можем тестировать целые страницы и обнаруживать сбои на уровне элементов, а не на уровне страницы

Мысли постоянно возвращали меня к ранней простой реализации ChromeBot, которая обходила миллионы URL-адресов в запущенных копиях браузера Chrome на тысячах виртуальных машин. Она искала всевозможные сбои, используя для этого свободное процессорное время в центрах обработки данных. Это был ценный инструмент, который находил баги на ранней стадии, а функциональное тестирование взаимодействия с браузером добавлялось позже. К сожалению, технология утратила свою новизну и использовалась только для выявления редких сбоев. А что, если построить более серьезную версию этого инструмента, которая будет нырять во всю страницу целиком, а не только ходить по берегу? И назвать ее, например, Bots.

Я подумал об использовании другого подхода: работы в DOM. [56] DOM (Document Object Model) — внутреннее представление всего кода HTML, образующего веб-страницу. Модель DOM содержит все маленькие объекты, представляющие кнопки, текстовые поля, изображения и т.д. Около недели ушло на подготовку эксперимента, в котором загружалось много веб-страниц одна за другой, а потом в них внедрялся код JavaScript, который извлекал карту внутренней структуры веб-страницы.

Многие умные люди скептически отнеслись к этому решению. Они считали, что моя идея была обречена на неудачу, потому что:

— реклама постоянно изменяется;

— контент на таких сайтах, как CNN.com, постоянно меняется;

— специфичный для конкретного браузера код будет по-разному отображаться в разных браузерах;

— баги в самих браузерах будут приводить к возникновению различий;

— работа потребует огромных объемов данных.

Такая реакция сделала мою задачу только интереснее, и неудачи я не боялся. В прошлом я уже работал с другой поисковой системой, поэтому у меня была уверенность, что я смогу отделить сигнал от шума. К тому же в таком проекте у меня не было конкуренции. И я поднажал. В Google данные могут сказать много. И я хотел, чтобы они заговорили.

Чтобы запустить эксперимент, мне нужны были контрольные данные, с которыми я мог бы сравнивать полученные. Лучшим источником информации были тестировщики проекта Chrome, ведь они каждый день вручную открывали около 500 популярных сайтов в Chrome, пытаясь найти различия с Firefox. Я поговорил с подрядчиками, которые прогоняли вручную все эти сайты и сравнивали результаты с Firefox. Они рассказали, что сначала проблемы находились почти в половине популярных сайтов, но ситуация постепенно улучшалась, и сейчас расхождения встречаются редко — менее чем в 5% сайтов.

Я взял WebDriver (Selenium следующего поколения) и провел эксперимент. WebDriver лучше поддерживал Chrome, и его API куда более понятный. В первый прогон я собрал данные в разных версиях Chrome, от ранних до текущей, чтобы увидеть, найдет ли автоматизация такой же тренд. Тесты просто загружали те же веб-сайты, проверяли каждый пиксель, определяли, какой элемент HTML (не RGB-значение!) был видим в этой точке, [57] getElementFromPoint(x,y) возвращал хэш элементов для секции веб-страницы размером 800 1000. С задачей можно было справиться более эффективно, но это решение было простым и хорошо иллюстрировало проблему. а потом отправляли данные на сервер. Выполнение на моем компьютере занимало около 12 часов, поэтому я запустил программу на ночь.