作者：吉玉
智能化测试
在互动中经常需要维护大量的状态，对这些状态进行测试验证成本较高，尤其是当有功能变动需要回归测试的时候。为了降低开发测试的成本，在这方面使用强化学习模拟用户行为，在两个方面提效：
- mock接口：将学习过程中的状态作为服务接口的测试数据；
- 回归测试：根据mock接口数据回溯到特定状态，Puppeteer根据强化学习触发前端操作，模拟真实用户行为；
什么是强化学习呢？
强化学习是机器学习的一个领域，它强调如何基于环境行动，获取最大化的预期利益。强化学习非常适用于近几年比较流行的电商互动机制：做任务/做游戏 -> 得到不同的奖励值 -> 最终目标大奖，在这类型的互动游戏中，奖励是可预期的，用户的目标是使得自己的奖励最大化。这个过程可以抽象为马尔科夫决策模型：玩家（agent）通过不同的交互行为（action），改变游戏（environment）的状态（state），反馈给玩家不同的奖励 （reward）；这个过程不断循环迭代， 玩家的最终目标是奖励最大化。
接下来，我们使用比较简单的Q-learning，来实现类似的智能化测试目的。
Q-learning
对于不同状态下，Q-learning的Q(s,a)表示在某一个时刻的s状态下，采取动作a可以得到的收益期望，算法的主要思想是将state和ation构建一张Q-table来存储Q值，根据Q值来选取能够获得最大收益的动作。Q值的公式计算如下：
其中，s表示state，a表示action，α为学习率，γ为衰减率，r表示action能带来的收益。
这个公式表示当前状态的Q值由“记忆中”的利益（max Q[s',a]）和当前利益（r）结合形成。衰减率γ越高，“记忆中”的利益影响越大；学习率α越大，当前利益影响越大。Q-learning的目标是通过不断训练，最后得到一个能拿到最多奖励的最优动作序列。
在赛车游戏中，玩家的交互行为包含购买车厢、合成车厢、做任务获得金币（为了方便理解，此处简化为一个任务）；玩家从初始化状态开始，通过重复“action -> 更新state”的过程，以下的伪代码简单的说明我们怎么得到一个尽量完美的Q表格：
// action: [ 购买车厢，合成车厢，做任务获得金币 ]
// state: 包含等级、拥有车厢等级、剩余金币表示
初始化 Q = {}
while Q未收敛：
初始化游戏状态state
while 赛车没有达到50级：
使用策略π，获得动作a = π(S)
使用动作a，获得新的游戏状态state
更新Q，Q[s,a] ← (1-α)*Q[s,a] + α*(R(s,a) + γ* max Q[s',a])
更新状态state
简单的demo地址：
https://github.com/winniecjy/618taobao
Puppeteer
由上面Q-learning的训练过程，我们可以得到一系列的中间态接口作为mock数据，可以很快的回溯到特定状态进行测试，这一点在回归测试的时候十分有用。但是仅仅只是自动mock数据对效率提升还是有限，在618互动中，友商的互动团队结合Puppeteer对整个流程进行自动化测试。Puppeteer是chrome团队推出的一个工具引擎，提供了一系列的API控制Chrome，可以自动提交表单、键盘输入、拦截修改请求、保存UI快照等。
结合Puppeteer的一系列操作逻辑，部分是可以沉淀成为一个通用的测试环境的，比如：
- 不同用户类型，如登录、非登录、风险、会员等；
- 接口拦截mock逻辑；
- 页面快照留存；
- 页面性能数据留存；
- 其他常见的业务逻辑，如互动任务体系，跳转后等几秒后返回，加积分；
- ...
弹窗规模化
在互动中，弹窗一直是视觉表现的一个重要组成部分，对UI有比较强的定制需求。
友商的思路是将所有的逻辑尽可能的沉淀。对于电商场景来说，弹窗的业务逻辑是可穷举、可固化的，而互动场景之下，UI定制化需求很高，所以将UI层抽离， 仅对可复用的逻辑进行固化，以DSL + Runtime的机制动态下发。
结合这一套逻辑层模型，表达层/UI层也可以相应的结构化。根据项目 > 场景 > 图层的维度，静态配置和动态绑定相结合，搭配对应的配置平台就可以实现动态下发。
总结
对于智能化测试，80%的流程其实成本是相对较低的，从测试用例的生成到puppeteer自动化测试，都是可以参考学习的，图像对比的部分需要较多训练，对于固化的功能可以进行探索，如果是新的模式性价比较低。
对于弹窗规模化，部门内部的做法是将弹窗沉淀成一个通用的组件，只包含通用的兼容逻辑，包括显示/隐藏、弹窗出现底层禁止滚动、多弹窗层级问题等。对于UI和其他业务逻辑，复用性较低，所以每次都是重写。这种做法尽可能地保持了组件的通用性，在会场线比较适用，因为会场线的弹窗一般不包含业务逻辑（如抽奖、PK等），但是对于互动线来说，复用的内容相较于弹窗的“重量”来说显得有些微不足道。 友商的沉淀思路前提在于上游接口的逻辑需要可复用，上游逻辑如果无法固定下来，前端的互动逻辑也较难固化。总体来说，友商在互动方面的沉淀思路大部分是从开发提效出发，主要供给内部使用；京东内部已有类似的互动提效方案终极目标是盈利，如京喜的社交魔方平台和最近正在成型的满天星平台，所以沉淀方式都是以成套的H5。
参考
[1] 生产力再提速，618互动项目进化之路
[2] 机器学习相关教程 - 莫烦
[3] Puppeteer docs
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