基于相似度的网页元素定位以实现鲁棒测试自动化
软件工程
2022-08-02 v1
摘要
尽管已有大量研究和若干提出的解决方案，非鲁棒（脆弱）的测试执行仍是基于 GUI 的测试自动化中普遍报告的挑战。测试脚本需要对被测应用的（轻微）变化具有弹性，同时能在检测到需调查的问题时失败。测试脚本脆弱性是一个多方面问题，但一个关键挑战是在网站各发布版本间演进或 otherwise 失败并报告问题时，可靠地识别并定位正确的目标网页元素。本文提出并评估了一种称为基于相似度的网页元素定位（Similo）的新方法，其利用来自多个网页元素定位器参数的信息，通过加权相似度分数识别目标元素。实验研究将 Similo 与网页元素定位的基线方法比较。为获得广泛的实证基础，我们在评估中针对互联网上 40 个最流行的网站。鲁棒性通过统计在较新网站版本中找到的网页元素数量与这些元素在较旧版本中存在的数量之比来考量。实验结果显示 Similo 优于代表当前最优的基线方法；在 598 个考量案例中，其仅在 72 例中未能定位正确目标网页元素，而基线方法有 146 个失败案例。本研究提供的证据表明，在尝试定位网页元素时量化其多个属性间的相似度（如我们所提 Similo 方法）是有益的。在可接受的效率下，Similo 的有效性（即鲁棒性）显著高于基线网页元素定位方法。
引用
@article{arxiv.2208.00677,
title = {Similarity-based web element localization for robust test automation},
author = {Michel Nass and Emil Alégroth and Robert Feldt and Maurizio Leotta and Filippo Ricca},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.00677},
year = {2022}
}