Révolutionnez vos tests automatisés grâce à l'intelligence artificielle : comment utiliser Tensorflow pour améliorer l'efficacité de vos tests de pages Web

L'apprentissage automatique avec Tensorflow peut être utilisé pour automatiser les tests d'une page web frontale en utilisant des modèles de classification pour identifier les éléments de la page et les actions à effectuer sur ces éléments.

Voici un algorithme d'apprentissage des tests automatisés pour une page web frontale en utilisant Tensorflow :

Collecte des données : Collectez des données de test en enregistrant des actions utilisateur sur la page Web et les résultats correspondants. Par exemple, en cliquant sur un bouton "Ajouter au panier", en vérifiant que le produit a été ajouté au panier.

Pré-traitement des données : Pré-traitez les données de test en convertissant les données brutes en un format lisible par Tensorflow. Cela peut inclure l'extraction des caractéristiques pertinentes de la page Web, telles que les balises HTML, les classes CSS, les identifiants et les noms de champ.

Développement du modèle : Développez un modèle Tensorflow pour identifier les éléments de la page Web et les actions à effectuer sur ces éléments. Utilisez un modèle de classification tel que les réseaux de neurones pour entraîner le modèle sur les données de test.

Évaluation du modèle : Évaluez le modèle en utilisant un ensemble de données de test distinct pour mesurer les performances du modèle en termes de précision et de rappel.

Utilisation du modèle : Utilisez le modèle pour exécuter des tests automatiques sur la page Web. Le modèle peut être utilisé pour identifier les éléments de la page Web et effectuer des actions telles que le remplissage de formulaires, la sélection d'options de menu, la soumission de formulaires et la vérification de résultats.

Il est important de noter que l'utilisation de l'apprentissage automatique pour les tests automatisés de la page web frontale n'est pas une solution universelle et qu'elle nécessite une supervision humaine pour s'assurer que les résultats sont cohérents et précis. De plus, la qualité des données de test est cruciale pour l'efficacité du modèle, et il est donc essentiel de s'assurer que les données de test sont représentatives de toutes les actions possibles que les utilisateurs peuvent effectuer sur la page Web.

En pratique :

Collecte des données :

Supposons que nous voulons collecter des données de test pour un formulaire de contact sur une page Web. Nous pouvons utiliser Selenium pour enregistrer l'action utilisateur et le résultat correspondant 

 

from selenium import webdriver # Initialise un navigateur Web driver = webdriver.Chrome() # Ouvre une page Web driver.get("https://example.com") # Remplis les champs de formulaire driver.find_element_by_id("nom").send_keys("John Doe") driver.find_element_by_id("email").send_keys("[email protected]") driver.find_element_by_id("message").send_keys("Bonjour, j'ai une question sur votre produit.") # Clique sur le bouton "Envoyer" driver.find_element_by_css_selector("input[type='submit']").click() # Ferme le navigateur Web driver.quit()

Pré-traitement des données :

Pour pré-traiter les données de test, nous pouvons extraire les caractéristiques pertinentes de la page Web en utilisant BeautifulSoup :

from bs4 import BeautifulSoup # Récupère le HTML de la page Web html = driver.page_source # Analyse le HTML avec BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") # Récupère les valeurs des champs de formulaire nom = soup.find("input", {"id": "nom"}).get("value") email = soup.find("input", {"id": "email"}).get("value") message = soup.find("textarea", {"id": "message"}).get_text() # Affiche les valeurs des champs de formulaire print(nom, email, message)

Développement du modèle :

Nous pouvons utiliser Tensorflow pour développer un modèle de classification pour identifier les éléments de la page Web et les actions à effectuer sur ces éléments. Voici un exemple de code qui utilise un réseau de neurones pour entraîner le modèle :

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras.models import Sequential # Définit les données de test X_train = [[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]] y_train = [[1, 0], [0, 1], [1, 0]] # Initialise le modèle model = Sequential() # Ajoute une couche cachée model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=3)) # Ajoute une couche de sortie model.add(Dense(units=2, activation='softmax')) # Compile le modèle model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # Entraîne le modèle model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=1, verbose=1)

Évaluation du modèle :

Nous pouvons évaluer le modèle en utilisant un ensemble de données de test distinct pour mesurer les performances du modèle en termes de précision et de rappel. Voici un exemple de code pour évaluer le modèle :

# Définit les données de test X_test = [[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]] y_test = [[1, 0], [0, 1], [1, 0]] # Évalue le modèle loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=1) # Affiche

print("Perte", loss)

print("Précision :", accuracy)

Utilisation du modèle :

Nous pouvons utiliser le modèle pour prédire les actions à effectuer sur la page Web en fonction des caractéristiques de la page. Voici un exemple de code pour utiliser le modèle pour prédire l'action à effectuer sur un élément de la page Web :

# Récupère les caractéristiques de l'élément de la page Web caractéristiques = [1, 0, 0] # Prédit l'action à effectuer prédiction = model.predict([caractéristiques]) # Affiche la prédiction print(prédiction)