引言

在 微信读书 App 中，排版引擎负责解析 EPUB 或 TXT 格式的书籍源文件，将排版后的书籍内容如文字、图像、注解等元素渲染至屏幕上，是最常用、最复杂的组件之一。

而开发同学对排版引擎的日常修改，可能影响了海量书籍的排版结果。对排版引擎代码变更的测试，往往耗时多、难度大、容易漏测。本文介绍了为解决测试的难题，如何逐步将人工测试步骤自动化，最终构建了一套微信读书排版引擎自动化测试流程，以确保微信读书排版引擎的质量。

背景

排版引擎日常修改

为了获得极致的阅读体验，产品同学经常会提出细致的排版需求，交给开发同学修改。而排版引擎的修改，往往牵一发动全身，可能导致书城上万本书籍排版结果受影响。

举个例子，有个需求是增加正文段落的 margin：

再举个极端的例子，有个需求要把章节标题往右移动1个像素：

那么，如何确保微信读书的排版质量？最开始，我们用人工测试的方法来确保质量。

人工测试方法

当开发按需求修改排版引擎、自测后，会把代码提交到 svn，然后交给测试同学进行测试。

测试同学使用持续集成工具编译打包，得到排版引擎修改后的 App 安装包；然后在两台设备安装排版引擎修改前、后两个版本的 App，同时打开需要测试的书籍，翻页，对比，通过肉眼观察排版差异是否符合预期。

人工测试方法比较耗时，需要打开每本书，一页一页地翻页、对比，而且无法覆盖很多书籍，存在漏测的风险。

另外，通过人眼检查两台设备上的排版结果有没有差异，是很困难的任务，一是容易疲惫导致判断失误，二是对细致的排版变更（如第二个例子）很难判断是否符合预期。

为什么需要自动化测试？

前面提到，人工测试费时耗力，且容易漏测。

此外，排版需求的特点是细节多、变更快，且修改影响范围大，全网书籍上万本，无法一一验证。一旦出错，直接影响口碑。这些因素都增加了人工测试的工作量和压力。

除了精细化的排版需求会对排版引擎代码做修改，在日常的维护中，也会重构排版引擎、修改排版引擎相关但不影响排版结果的代码。每次重构、修改后，也会交给测试同学验证此次修改对排版结果没有影响。由于人工测试比较耗时、无法一一验证，每次重构排版引擎代码压力很大，轻易不敢改动。

还有一种情况，是在开发其他需求、修复缺陷时，意外地导致排版结果受影响。这种错误一旦发布到现网，后果很严重。

所以，把人工测试流程自动化十分有必要。自动化以后，可以大大减少人工测试的时间，同时方便开发同学自测。开发同学对排版引擎也可以大胆重构、持续改进代码质量。最终，达到确保排版引擎质量的目的。

如何自动化测试？

首先，我们要分析一下，在人工测试中，主要有哪些步骤？每个步骤是否能自动化？

在人工测试中，对每次变更的测试，有步骤如下：

1. 需要把变更前、变更后的 App 包安装到两台设备
2. 打开 App，登录，把要测试的书购买、加入到书架
3. 打开要测试的书，设置排版偏好，翻页，用眼睛查看屏幕上的排版结果，对比屏幕中的排版结果是否有差异
4. 如果有差异，根据需求判断差异是否符合预期

其中步骤 1、2 利用自动化测试工具是比较容易完成的。步骤 3 借助算法能够使其自动化，会在后面详细展开。步骤 4 自动化的难度比较大，可能需要借助非常高阶的人工智能完成，我们把这个步骤交给测试和开发同学。

那么，如何完成步骤 3 的自动化，让机器做人类的事情呢？我们把它再细分成三个步骤：

1. 获取排版结果的数据表示

首先，需要找到一种机器能读懂的数据表示，这种数据表示要既能够表示排版的结果、反映代码的修改，也能够通过算法来对比，对比的结果要便于可视化的展示，方便开发、测试同学判断差异是否符合预期。

我们的选择有：

1. NSAttributedString，是从 EPUB、TXT 处理后得到的中间数据，包括文字和排版样式。这种数据结构比较抽象，没有一种很好的差异计算方法、和差异结果可视化方法。

2. 阅读器屏幕截图，位图格式，借助各种成熟的数字图像处理算法，容易计算差异

考虑到 2 容易计算差异，可视化输出效果较好，我们选取阅读器屏幕截图作为数据表示。

2. 对比图像差异

选择了图像作为排版结果的数据表示，那么如何对比图像差异呢？

首先，我们要选取图像特征，然后才能对比图片差异。图像的特征，从视觉认知概念上，有低、中、高级特征：

• 低级特征：如像素域、频率域、ImageHash
• 中级特征：如 sobel 边缘特征
• 高级特征：抽象视觉概念，比如从 CNN 算法训练得到的标签，如车、枪、球

这里我们希望每个像素的差异都能检测到，所以选取像灰度化处理过的图像矩阵作为特征。

有了特征后，我们需要定义差异，就是两个灰度图像矩阵的距离函数，如：

• L0，表示两个灰度图像矩阵之间，不一致的像素点的个数
• L1，曼哈顿距离或棋盘距离，不一致像素点差值的绝对值之和
• L2，不一致像素点差值的平方和

我们关心有多少像素点不一致，所以我们这里取 L0距离，即两个图像有多少个像素点不一样，作为差异衡量的指标。

当距离大于10时，我们认为这一页的排版结果有差异，把它可视化输出，给开发或者测试同学作为参考。

3. 可视化输出

检测到差异后，我们把两个图像矩阵灰度化后相减，得到一个新的矩阵，把它归一化得到差异图像，如右图所示：

通过 scheme 生成排版结果

人工测试步骤 2、3 的书籍购买、加入书架、打开书籍、翻页、截图等任务，可以利用 Instrument UI Automation 自动测试脚本来模拟人工点击来完成任务。

但是考虑到 Automation 模拟翻页、截图速度慢，且 UI 变更频繁导致 Automation 脚本后续维护麻烦等问题，所以我们通过提供一个测试 scheme 接口来完成这个任务。

在 App 设置彩蛋的『执行 Scheme 页面』中，输入 scheme 并执行后，App 会在后台对指定书籍购买、加入书架、排版、生成排版结果截图，并把结果保存在本地磁盘。用户也可以选择 AirDrop 到 Mac 上。

scheme 格式如下：

通过这个 scheme，在真机或者模拟器都可以随时得到排版结果，而且速度比模拟翻页要快10x。

自动化测试流程

下面，将介绍我们完整的排版引擎自动化测试流程。

1 生成排版结果

首先，用户需要确定参数：待生成排版结果的 svn 版本范围 r1~rn、书单、阅读偏好设置（字体、缩进、主题模式）。把这些参数传给脚本batch_scan.py，然后自动化流程开始，脚本会执行以下步骤：

1. 在指定 svn 版本范围内，找出排版引擎有变更的版本，checkout
2. 对每个 checkout 的版本，用 xcodebuild 编译项目，安装到模拟器
3. 通过 Instrument 的 UI Automation 脚本，打开模拟器，运行微信读书App，进入到测试彩蛋页面：执行 scheme，生成排版结果
4. 把结果从模拟器移动到指定的目录下

2 生成排版结果差异

得到排版结果后，执行脚本 batch_diff.py，对相近的版本，每本书的每一页通过 diffimg.py 对比，如果有差异，则输出可视化的差异结果。

3 人工检查差异

自动化流程结束后，我们得到排版结果差异，需要人工去检查差异是否符合预期。

我们以文件夹的形式组织展示差异的可视化结果：版本 r1（修改前）与 r2（修改后），对书籍 book1 排版差异可视化结果，保存在文件夹 diff_result_r1_r2/book1 中。

可视化结果图像中，深色字体是 r1 （修改前）的排版结果，浅色字体是 r2 （修改后）的排版结果。

另外，排版性能变化也纳入了监控。

自动化测试的优势

自动化流程的建立，使排版引擎的测试时间缩短了 95%，测试期间无需人工干预，对比数据如图：

例如，人工测试一本 550页的 《哈利波特与被诅咒的孩子》需要约 20 分钟，而自动化测试脚本扫描、对比差异只需 22 秒（不含编译时间）；人工测试 10 本书籍，用时约 3 小时，而自动化测试用时约 4.9 分钟；人工测试 100 本书籍需 33 小时，而自动化测试用时约 50 分钟。

除了大大减少人工测试的时间，开发同学借助自动化测试工具，能大胆重构代码，通过自动化测试来确保重构不影响排版结果，拥抱快速变更的需求。

随着自动化测试覆盖的变更版本、测试的书籍数量越来越多，带来的收益越大。

借助自动化测试流程，对于任何代码修改而导致样本书籍、每一页、每个像素点的排版结果变更，都能够纳入我们的监控，最终达到确保微信读书排版引擎质量的目的。

未来工作

目前，自动化测试工具已经投入使用。未来会持续优化、增加特性，以满足测试、开发同学的需求。

未来工作包括但不限于：

• 邮件通知：执行脚本得到结果后，如果两个版本之间的排版结果有差异，通过邮件通知相关同学；另外，排版的性能对比结果也可以生成一份报告，通过邮件通报。

• 运行速度优化：目前对 20 本书生成排版结果，耗时约 10 分钟，对比耗时约 2 分钟。可以进一步优化运行速度，争取覆盖更多样本书籍

• 支持微信读书安卓版

• 尝试应用在其他模块：对运行预期结果相对固定、测试代价大的功能模块，可以通过支持测试 scheme，输出运行结果截图，以插件的形式接入这一套自动化测试流程。

总结

本文介绍了微信读书排版引擎的日常修改时，人工测试所面临的问题，以及为什么需要自动化测试的原因。

然后本文分析了人工测试的流程，以及这些流程改造成自动化的可能性。

最后，介绍了我们整套自动化测试流程，以及应用自动化测试以后所来的好处，最终达到确保微信读书排版引擎质量的目的。