Tests de régression visuelle utilisant Apify et AI Vision Model

Comment ça marche

Le flux de travail intitulé « Tests de régression visuelle utilisant Apify et AI Vision Model » est conçu pour effectuer des tests de régression visuelle sur les interfaces utilisateur en tirant parti d'Apify et d'un modèle de vision IA. Le flux de travail se compose de plusieurs nœuds interconnectés qui facilitent le processus de capture de captures d'écran, d'analyse des différences visuelles et de rapport des résultats.

1. Nœud de démarrage :

le flux de travail commence par un nœud de déclenchement qui lance le processus, généralement configuré pour s'exécuter selon une planification ou manuellement.

2. Nœud Apify :

le premier nœud opérationnel est le nœud Apify, qui est configuré pour exécuter une tâche de scraping Web. Ce nœud capture des captures d'écran des pages Web spécifiées. La configuration comprend l'URL de la page à tester et tous les paramètres nécessaires à la tâche de scraping.

3. Nœud de traitement d'image :

après avoir capturé les captures d'écran, le flux de travail passe à un nœud de traitement d'image. Ce nœud utilise un modèle de vision IA pour analyser les captures d'écran. Il compare les images nouvellement capturées aux images de référence pour détecter toute divergence visuelle.

4. Logique de comparaison :

les résultats du modèle de vision de l'IA sont traités pour déterminer si des changements importants se sont produits. Cela implique de fixer des seuils de différences visuelles acceptables, qui sont définis dans la configuration du nœud.

5. Nœud de notification :

si des différences détectées dépassent les seuils définis, le flux de travail déclenche un nœud de notification. Ce nœud peut envoyer des alertes par e-mail, Slack ou d'autres canaux de communication pour informer les parties prenantes concernées des changements visuels.

6. Nœud de fin :

Enfin, le flux de travail se termine par un nœud de fin, qui signifie l'achèvement du processus de test de régression visuelle.

Tout au long du flux de travail, les données circulent de manière transparente d'un nœud au suivant, garantissant que chaque étape est exécutée dans le bon ordre, les sorties d'un nœud servant d'entrées pour les nœuds suivants.

Principales fonctionnalités

- Tests visuels automatisés :

le flux de travail automatise le processus de test de régression visuelle, réduisant ainsi l'effort manuel et augmentant l'efficacité.

- Intégration avec Apify :

en utilisant Apify, le flux de travail peut facilement extraire des pages Web et capturer des captures d'écran, ce qui le rend adaptable à diverses applications Web.

- Analyse basée sur l'IA :

l'incorporation d'un modèle de vision IA permet une comparaison d'images sophistiquée, permettant la détection de changements visuels subtils pouvant affecter l'expérience utilisateur.

- Seuils personnalisables :

les utilisateurs peuvent définir leurs propres seuils de différences visuelles acceptables, permettant ainsi des tests personnalisés en fonction des exigences spécifiques du projet.

- Notifications en temps réel :

le flux de travail comprend un mécanisme de notification qui alerte immédiatement les membres de l'équipe lorsque des changements visuels importants sont détectés, facilitant ainsi une action rapide.

Intégration d'outils

- Apify :

utilisé pour le web scraping et la capture de captures d'écran de pages Web.

- AI Vision Model :

utilisé pour analyser les images et détecter les différences visuelles.

- Services de notification :

peuvent s'intégrer à la messagerie électronique, à Slack ou à d'autres plates-formes de messagerie pour les alertes.

Clés API requises

- Clé API Apify :

requise pour s'authentifier et accéder aux services Apify pour les tâches de web scraping.

- Clé API du modèle de vision AI :

si le modèle de vision AI est hébergé en tant que service, une clé API peut être nécessaire pour l'authentification.

• Aucune clé API ou identifiant supplémentaire n'est spécifié dans le flux de travail, mais les clés ci-dessus sont essentielles au bon fonctionnement.