无需编写大量脚本，一键触发智能遍历，让测试覆盖更全面、问题发现更提前。

一、引言：测试中的重复劳动与覆盖难题

作为一名测试工程师，你是否经常面临这样的困境：

  • 系统功能点多，手工回归耗时耗力；

  • 页面层级深、交互复杂，容易遗漏边缘场景；

  • 版本迭代频繁，重复测试工作量巨大；

  • 编写自动化脚本成本高，维护更困难。

有没有一种方法，不用写代码，只需提供一个入口，就能自动对系统进行全覆盖测试，及时发现死链、崩溃、跳转异常等问题？

AI测试平台的自动遍历功能正是为此而生。

二、什么是自动遍历测试？

2.1 基本概念

自动遍历（Automatic Crawling）是一种低代码/无代码的自动化测试技术，通过模拟用户行为（点击、输入、滑动等）对Web或App应用进行深度探索，识别界面元素并执行操作，从而发现功能、UI、链路层面的问题。

2.2 与传统自动化的区别

对比项 传统UI自动化（如Selenium） 自动遍历测试（AI驱动）
脚本编写 需编写大量脚本 零代码或低代码配置
维护成本 高（随UI变动需频繁更新） 低（智能适配UI变化）
覆盖范围 依赖用例设计 全链路探索，发现隐藏路径
适用场景 回归测试、核心流程验证 探索测试、冒烟测试、健壮性测试

2.3 科普小知识：什么是Crawler智能体？

Crawler（爬虫）智能体是一种AI驱动的程序，能模拟用户行为在应用中“游走”，自动识别可操作元素（按钮、输入框、链接等），并递归式地遍历所有可达页面，形成操作路径图并生成测试报告。

三、自动遍历的核心流程

3.1 准备工作：配置文件详解

自动遍历无需编码，但需一份配置文件（JSON或YAML格式），用于定义遍历策略和行为规则。

yaml

# config_traversal.yaml
version: "1.0"
platform: "web"  # 可选：web / android / ios
entry_url: "https://example.com/login"
login:
  username: "test_user"
  password: "test_pass123"
  selector:
    username_input: "#username"
    password_input: "#password"
    submit_button: "#login-btn"
blacklist:
  - "/logout"
  - "/admin"
settings:
  max_depth: 10
  wait_time: 2
  actions_per_page: 5

3.2 上传配置并启动任务

在AI测试平台中，只需几步即可启动遍历任务：

  1. 进入【自动遍历】→【新增任务】；

  2. 上传配置文件；

  3. 选择crawler智能体；

  4. 点击【运行】。

3.3 查看可视化报告

任务完成后，系统会生成一份全链路可视化报告，包括：

  • 遍历路径图

  • 覆盖控件数量

  • 异常页面截图

  • 性能指标（加载时间、响应时间等）

四、实战示例：Web系统自动遍历

4.1 场景描述

假设我们要对一个电商网站（如：https://demo-shop.com）进行快速冒烟测试，验证主要页面是否可访问、核心功能是否正常。

4.2 配置文件示例（JSON格式）

json

{
  "platform": "web",
  "entry_url": "https://demo-shop.com",
  "login": {
    "username": "test@example.com",
    "password": "password123",
    "selectors": {
      "username": "#email",
      "password": "#pass",
      "submit": "#login-btn"
    }
  },
  "blacklist": ["/cart/checkout", "/user/logout"],
  "settings": {
    "max_depth": 15,
    "action_whitelist": ["click", "input"],
    "exclude_selectors": [".ad-banner", ".footer-link"]
  }
}

4.3 代码示例：使用Python调用平台API启动遍历

python

import requests
import json

def start_crawling_job(config_path, api_key):
    url = "https://ai-test-platform.com/api/v1/crawler/start"
    headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json"}
    
    with open(config_path, 'r') as f:
        config = json.load(f)
    
    response = requests.post(url, json=config, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        job_id = response.json().get("job_id")
        print(f"遍历任务已启动，任务ID: {job_id}")
        return job_id
    else:
        print("任务启动失败", response.text)
        return None

# 使用示例
start_crawling_job("config_shop.json", "your_api_key_here")

五、App自动遍历实战（Android为例）

5.1 准备工作

  • 提供APK路径或已安装应用的包名

  • 配置Appium所需参数（可选）

  • 设置启动Activity

5.2 配置文件示例

yaml

platform: "android"
app:
  apk_path: "/apps/demo-app.apk"
  package_name: "com.example.demoapp"
  launch_activity: "com.example.demoapp.MainActivity"
login:
  username: "testuser"
  password: "testpass"
  selectors:
    username: "com.example.demoapp:id/et_username"
    password: "com.example.demoapp:id/et_password"
    login_btn: "com.example.demoapp:id/btn_login"
blacklist: ["/settings", "/about"]
settings:
  max_steps: 1000
  throttle: 1000  # 操作间隔ms

六、适用场景与最佳实践

6.1 典型使用场景

  • 🏗 敏捷迭代中的快速回归

  • 🔍 探索性测试辅助

  • 📱 App健壮性测试（崩溃、ANR、内存泄漏）

  • 🌐 死链与404检查

  • 🧪 兼容性测试初步筛查

6.2 最佳实践

  • 设置黑名单：排除无关页面（如注销、后台管理）

  • 控制遍历深度：避免无限循环

  • 合理设置等待时间：适应不同网络与加载速度

  • 结合断言机制：在配置中嵌入简单校验规则（如标题包含、元素存在性）

七、总结：低代码测试的未来已来

自动遍历不是要取代传统自动化，而是补充其盲区，提升测试覆盖的广度和效率。尤其适合：

  • 无编码经验的测试人员

  • 快速迭代的敏捷团队

  • 复杂系统中的探索测试

通过AI测试平台的自动遍历功能，我们可以：

  • ✅ 降低脚本编写成本

  • ✅ 提升测试覆盖率

  • ✅ 提前发现潜在问题

  • ✅ 释放人力投入更有价值的测试设计工作

八、附录：常用配置字段说明

字段名 说明 示例值
platform 平台类型（web/android/ios） "web"
entry_url 起始页面URL "https://example.com"
max_depth 最大遍历深度 10
blacklist 排除的URL或路径 ["/logout", "/admin"]
action_whitelist 允许的操作类型 ["click", "input", "scroll"]
wait_time 页面加载等待时间（秒） 3

🚀 本文中提到的AI测试平台已开放试用，欢迎体验并提出宝贵意见。

 
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