Публикации автора

Предметом исследования является многоаспектное скриншотное тестирование как современный метод автоматизированной динамической верификации веб-приложений, объединяющий функциональное тестирование и проверку пользовательского интерфейса (UI). Современные методы тестирования сталкиваются с проблемами высокой трудоемкости, ложноположительных срабатываний и низкой масштабируемости, особенно в сложных проектах. Основная цель исследования - создать и внедрить метод, который позволяет повысить точность выявления дефектов, сократить время тестирования и снизить затраты на разработку тест-кейсов. В работе рассматриваются алгоритмы сравнения изображений, методы фильтрации динамических элементов и подходы к автоматизированному анализу интерфейсов для повышения эффективности и стандартизации в процессе верификации веб-приложений. В отличие от функционального и UI-тестирования по отдельности, предложенный метод позволяет анализировать несколько аспектов интерфейса и функциональности одновременно, что минимизирует трудозатраты и повышает надежность тестирования. Используется автоматическое сравнение эталонных и тестовых скриншотов на уровне пикселей, структурных элементов и содержимого с применением Python, Selenium, PIL и Pytest-xdist для параллельного выполнения тестов, что позволяет эффективно решать задачи верификации веб-приложений. Некоторые исследователи в области тестирования сходятся во мнении, что сам процесс тестирования мало стандартизирован и не имеет четких критериев оценки его эффективности. Предлагаемый нами метод позволяет добиваться решения поставленных задач верификации даже в условиях изменяющихся стратегий и подходов к оценке работоспособности системы за счет создания гибкой и точной системы проверки, которая объединяет различные типы тестирования в единую структуру, что делает данный метод подходящим для современных задач разработки программного обеспечения. Экспериментальная часть демонстрирует преимущества многоаспектного скриншотного тестирования по сравнению с другими методами, включая сокращение времени тестирования, повышение точности обнаружения дефектов и улучшение анализа получаемых отчетов. Данный подход может быть адаптирован к различным сценариям тестирования и выгоден для использования в высоконагруженных проектах, требующих регулярной регрессионной проверки.