採用低程式碼開發方法建立更優質的應用程序

從一個選項， DevOps 在近期的發展中，這正迅速成為大多數企業的必需品。 DevOps 它使企業能夠在各種跨職能團隊之間無縫協作，更快地交付功能，減少發布失敗，同時優化核心資源。為了充分利用 DevOps 在IT變革中，IT、業務、開發和品質團隊應該步調一致。低程式碼開發是一種全新的方法，它使技術和非技術人員能夠共同參與軟體開發項目，以滿足不斷變化的IT需求。

低程式碼開發概述

低程式碼開發是一種新型軟體開發方法，它使開發人員能夠利用模型驅動邏輯增強的可視化使用者介面快速建立軟體，而無需手動編寫應用程式程式碼。使用者只需使用預先建置的範本和程式碼片段進行拖放即可。這種方法不僅加快了開發過程，而且還使具有不同程式設計技能的人員能夠無縫協作並共同參與程式碼開發。

低程式碼開發的演變

從最初處理二進位程式碼（0 和 1）的彙編語言，到如今易於閱讀的程式語言，軟體開發已經走過了漫長的道路。最初，電腦程式是用組合語言編寫的。這些程式對電腦來說很容易理解，但對開發人員來說卻非常複雜，因為他們必須處理包含二進位程式碼（0 和 1）的系統。

1950年代，COBOL和FORTRAN等組合語言主導了軟體領域。這些語言與系統的架構和硬體緊密配合。 60年代，COBOL的擴展語言SNOBOL問世。 70年代後期，C語言的出現並迅速流行起來。 70年代末，物件導向程式設計（OOP）被引入C語言。 SQL也在此期間誕生，使用戶能夠更好地管理資料。

1980年代，FoxPro和MATLAB開始流行。 FoxPro主要用於資料庫管理系統（DBMS），而MATLAB則用於演算法和視覺化。 1990年至2000年間，Java、Python、PHP和Ruby等流行語言相繼問世。 JavaScript擴充了Java的功能，用於管理使用者介面（UI）。進入2000年代，C#在Web和桌面應用程式開發領域迅速崛起，隨後Go和Rush等語言也相繼出現。隨著行動裝置在1990年代的普及，Kotlin在Android作業系統領域廣受歡迎，而Swift則主導了iOS市場。

從與硬體相關的彙編語言過渡到以使用者為中心的程式語言的原因是為了降低編碼的複雜性，使程式碼更簡潔，並提高效能和生產力。

用組合語言寫的程式碼複雜，開發人員很難理解。例如，請看一個簡單的用組合語言編寫的加法程式：

同樣的程式碼用Java編寫會更簡潔：

程式語言的影響

目前的程式語言都受到早期語言的影響。例如，最受歡迎的語言 Java 的靈感來自 C++ 和 Smalltalk。有趣的是，Smalltalk 和 C++ 都受到了 Simula 的影響。不過，C++ 是 C 語言的擴充。 C 和 Pascal 都受到了 Algol 68 的影響，而 Algol 68 又受到了 Algol 60 的影響。 Pascal 影響了 Modula 和 ML，而 ML 影響了 Haskell。

是什麼讓程式語言獲得成功？

一門程式語言要成功，其核心要求是能夠解決問題。例如，C語言擅長高效的系統編程，而JavaScript則可以駐留在瀏覽器中。此外，生產力和性能也是關鍵要求。它應該擁有良好的開發環境，包括解釋器和編譯器，並擁有強大的開發者支持，同時也要確保安全性。顯然，良好的可移植性也是其流行的重要因素。

程式碼視覺化

為了簡化編碼，開發人員嘗試了無程式碼開發方法，例如使用流程圖視覺化程式碼。

2000 年，Mercury 引入了鍵盤視圖模型，簡化了程式碼視覺化。

為什麼「舊式」無程式碼方法會失敗？

雖然傳統的無程式碼方法使程式碼易於理解，但並未降低其複雜性。當程式碼邏輯變得複雜時，視覺化呈現也會變得複雜。程式碼的擴展和重構也面臨挑戰。缺乏良好的版本控制系統和其他協作工具最終導致了失敗。

行為驅動發展

行為驅動開發（BDD）是另一種替代方法，它結合了程式碼和無程式碼方法，以簡化開發過程。 Cucumber 是一款受歡迎的 BDD 工具。

在這種方法中，為每個場景建立使用者故事，並為該場景編寫程式碼片段，然後將每個使用者故事與特定的程式碼片段進行映射。

方法主要包含三個部分：

• 該功能 使用進階描述來談論特定功能。
• <span class="notranslate">EventXtra 6大解決方案</span> 將行為規範轉換為範例和正式步驟
• 可執行規範 談談「給定、何時、然後」敏捷文法

例如，當你 測試性能 演示應用程式中的登入功能：Eribank 應用程式

非開發人員將如下編寫該功能的場景：

1. @AddScenario
2. 場景：登入 Eribank 應用程式
3. 給定：輸入憑證
4. 點擊登入按鈕
5. 然後檢查登入

現在，測試自動化工程師將使用程式語言為每個操作建立程式碼，並將每個操作與相應的程式碼片段進行對應。

基於模型的測試

為了確保測試自動化專案獲得最佳覆蓋率，理解和分析需求至關重要。如果沒有自動化的需求收集系統，初始測試自動化階段的效率就會很低。基於模型的測試可以解決這些挑戰，讓您用最少的測試案例來充分發揮測試自動化的優勢。

基於模型的測試是軟體開發生命週期中的重要組成部分。這種方法透過創建能夠捕捉系統行為的模型來實現。這些模型描述了測試策略、測試環境，產生測試案例，並評估測試品質。

首先，創建一個能夠捕捉被測系統行為的模型。然後，基於模型的工具將分析和解釋這種行為，從而產生手動和自動化測試腳本。

MBT 方法的挑戰在於模型的創建和維護。您還需要建立模型的映射。例如，在建立登入功能模型時，您需要建立跳到下一畫面的邏輯。同樣，您還需要識別變更。

Digital.ai Continuous Testing 與低程式碼開發平台集成

Digital.ai Continuous Testing 是一個全面的雲端測試自動化平台，可讓您在位於不同地區的各種裝置和瀏覽器上執行各種測試案例。現在， Digital.ai Continuous Testing 使您能夠整合低程式碼開發平台以運行基於模型的測試

Digital.ai Continuous Testing 測試自動化雲端平台提供人工智慧 (AI) 機器人，透過將 AI 功能與人類輸入相結合，解決基於模型的測試挑戰。

這裡有一個演示

當您登錄到 Digital.ai Continuous Testing 進入帳戶並點擊“裝置”，即可查看可用於測試的裝置清單。

現在，點擊一個設備：

前往「應用程式」並安裝示範銀行應用程式 ERIBANK

應用程式安裝完成後，啟動應用程式。

點選登入按鈕時，會顯示錯誤訊息，提示輸入使用者名稱和密碼。

如果您提供使用者名稱和密碼，系統將帶您進入下一畫面。

所以，沒有使用者名稱和密碼，你這裡沒什麼好測試的。因此，你需要找到方法來執行更多測試。

Digital.ai Continuous Testing 人工智慧機器人應用程式可以幫助您做到這一點。

所以，打開人工智慧應用頁面，然後點擊建立新項目。

輸入項目名稱，然後按一下下一步。

在下一個畫面上，您需要選擇應用程式。

您可以上傳應用程序，也可以從雲端儲存庫中選擇，然後按一下「建立專案」。

現在，點擊「開始探索」。人工智慧機器人將開始探索該應用程式。

在下一個畫面上，為探索命名，然後選擇要探索的裝置。在本演示中，選擇了 4 個設備。

現在，探索已經開始。

當你去 Digital.ai Continuous Testing 在控制台中點選設備，可以看到有 4 台設備正在執行測試。

現在，前往AI機器人頁面，點選「門」。您可以看到機器人已經識別出一個門。

點擊解鎖後，您可以查看大門的詳細資訊。這裡顯示的是登入介面，需要您幫忙解鎖。

有兩種方法可以提供此資訊。您可以使用 Appium/Selenium 程式碼編寫程式碼片段，或只需按以下方式填寫此簡短表單並提供使用者憑證：

• 使用者名稱=>公司
• 密碼=>公司
• 登入=>

現在，點擊儲存。

現在你可以看到大門已經打開了。

現在，轉到“探索”選項卡，然後按一下探索名稱。您可以以圖形格式查看探索活動。

現在，機器人將獲取資訊並繼續探索。當使用者提供憑證後，它將透過登入介面進入下一個介面。其他工作人員將獲取這些信息，並對應用程式執行各種測試活動，彼此分配測試時間。

在這裡，你可以看到每個裝置都在執行不同的測試，檢查不同的螢幕和功能。

如果現在查看探索過程的圖形視圖，可以看到一個更大的圖表，其中包含多個活動。

如果您現在查看“門禁”選項卡，您可以看到它已識別出更多門禁。 （例如：MakePaymentActivity、MortageRequestOneActivity）

例如，點擊「解鎖」並提供付款資訊。
電話=>111
姓名=>guy
金額=>100
選擇=>印度=>
發送=>

然後點選儲存。現在，機器人將利用這些資訊解鎖支付閘門並進行更多探索。

現在，點擊儲存。

你可以看到新的閘門已經解鎖。如果你現在查看探索過程的圖形視圖，你可以看到曲線正在延伸。

您可以透過圖形使用者介面視圖查看螢幕之間的所有連接以及應用程式功能背後的邏輯。此外，我們也會收集不同用例的執行分析資料。

測試人工智慧機器人用例 

這種基於模型的AI測試自動化方法解決了幾個難題。以下是其中幾個重要的難題：

手動和自動化助手 
應用程式導航助理功能可讓您從所需狀態啟動應用程式。這意味著您可以從應用程式的任何畫面啟動。同樣，自動化助理可讓您查找應用程式任何畫面的 UI 樹狀視圖（轉儲）。例如，如果您是 Appium 開發人員，則可以輕鬆找到 XPath 元素，因為整個模型都保存在此處。

應用崩潰識別 
這款人工智慧應用程式自備應用程式崩潰識別測試功能。當您擴展模型並在數千台不同版本、製造商、螢幕尺寸和解析度的裝置上執行測試時，它將識別您應用程式的崩潰和異常情況。您也可以執行冒煙測試。

應用洞察 
探索完成後，該工具也會提供測試分析。

您可以在這裡查看一些測試結果。例如，它會提供整體使用者體驗評分的摘要。此外，它還會提供效能異常。

在這個演示中，它展示了

• 2.14 版本登入速度較慢。
• iOS 14.1 在轉帳介面表現有所不同。

另一個發現是，版本 2.34 中識別出了一項新活動。因此，它可以自動識別被測應用程式中的螢幕變化。

自動化助手 
如果您使用 Appium，該工具可讓您導覽至模型中的目標位置並從該位置執行程式碼。這意味著您可以大幅減少 Appium 的導航程式碼，從而減少程式碼量，進而降低程式碼的複雜度。此外，它還允許您使用 XPath 監聽器功能有效地處理意外彈出視窗和事件。

摘要

為了充分利用基於模型的測試方法，同時消除其挑戰， Digital.ai Continuous Testing 它整合了基於人工智慧模型的測試工具。這種方法將人工智慧機器人與人類結合，共同建構用於自動化測試項目的模型。憑藉應用程式的自主探索和快速創建應用程式圖的功能，測試工程師能夠快速生成並運行模型的自動化測試，並分析測試結果。雖然人工智慧機器人執行大部分探索工作，但仍需要手動協助來解鎖某些關鍵步驟，例如登入畫面。

現在，借助這種低程式碼開發方法，您可以更快地建立更好的應用程式！

想了解更多，請觀看完整版。 低程式碼開發網路研討會在此.