Crie aplicativos melhores com uma abordagem de desenvolvimento Low-Code

De opção, DevOps está rapidamente se tornando uma necessidade para a maioria das empresas nos últimos tempos. DevOps permite que as empresas colaborem perfeitamente entre várias equipes multifuncionais, forneçam recursos mais rapidamente e reduzam release falhas enquanto otimiza recursos para o núcleo. Para aproveitar totalmente o DevOps As equipes de revolução, TI, negócios, desenvolvimento e qualidade devem trabalhar na mesma página. O desenvolvimento de baixo código é uma nova abordagem que permite que membros técnicos e não técnicos trabalhem juntos em projetos de desenvolvimento de software para atender às demandas de TI em constante mudança.

Uma visão geral do desenvolvimento de código baixo

O desenvolvimento de baixo código é uma nova abordagem de desenvolvimento de software que permite aos desenvolvedores criar software rapidamente usando interfaces de usuário visuais que são aumentadas por lógica orientada a modelo, eliminando a necessidade de aplicativos de código manual. Os usuários podem simplesmente arrastar e soltar o código usando modelos pré-construídos e trechos de código. Essa abordagem não apenas agiliza o processo de desenvolvimento, mas também permite que pessoas com diferentes habilidades de programação colaborem e contribuam perfeitamente para o desenvolvimento do código.

A evolução do desenvolvimento low-code

Desde o assembly, linguagens que lidam com zeros e uns até as atuais linguagens de codificação facilmente legíveis, o desenvolvimento de software percorreu um longo caminho. No início, as linguagens assembly eram usadas para escrever programas de computador. Esses programas eram fáceis de entender para os computadores, mas altamente complexos para os desenvolvedores, pois tinham que lidar com sistemas de codificação binária, envolvendo zeros e uns.

Na década de 1950, linguagens de montagem como COBOL e FORTRAN dominavam o mundo do software. Essas linguagens trabalharam em estreita colaboração com a arquitetura e o hardware do sistema. A década de 1960 viu a introdução do SNOBOL, que era uma extensão do COBOL. Mais tarde, na década de 1970, foi introduzida a linguagem C, que se tornou muito popular. No final dessa década, o Object Oriented Programming System (OOPS) foi adicionado ao C. O SQL também surgiu nesse período, o que permitiu aos usuários gerenciar dados.

Na década de 1980, FoxPro e MATLAB tornaram-se populares. Enquanto o FoxPro lidava com DBMS, o MATLAB era usado para algoritmos e visualizações. O período entre 1990 e 2000 viu a introdução de linguagens populares como Java, Python, PHP e Ruby. O JavaScript estendeu o Java para gerenciar os aspectos da interface do usuário. A nova década viu o C# ganhar popularidade para o desenvolvimento de aplicativos da Web e de desktop. Foi seguido por linguagens como Go e Rush. Com a proliferação de dispositivos móveis na década atual, o Kotlin tornou-se popular para o sistema operacional Android, enquanto o Swift dominou o segmento iOS.

O motivo dessa transição de linguagens de montagem associadas a hardware para linguagens de programação centradas no usuário é reduzir a complexidade da codificação, tornar o código limpo e melhorar o desempenho e a produtividade.

Programas escritos em linguagem assembly envolviam código complexo e eram difíceis de entender para os desenvolvedores. Por exemplo, observe um programa simples de adição escrito em linguagem assembly:

O mesmo código fica mais simples em Java:

Influência das linguagens de programação

As linguagens de programação atuais são influenciadas pelas anteriores. Por exemplo, a linguagem mais popular Java foi inspirada em C++ e Smalltalk. Curiosamente, tanto Smalltalk quanto C++ foram influenciados pelo Simula. C++ é uma extensão para a linguagem C, no entanto. C e Pascal foram influenciados por Algol 68, que na verdade foi influenciado por Algol 60. Pascal influenciou Modula e ML e ML influenciou Haskell.

O que torna as linguagens de programação bem-sucedidas?

Para que uma linguagem de programação seja bem-sucedida, o requisito básico é que ela resolva um problema. Por exemplo, C vem com programação de sistema eficiente enquanto JavaScript pode residir dentro de um navegador. Além disso, produtividade e desempenho são requisitos essenciais. Deve vir com um bom ambiente com um interpretador e compilador, designers influentes e ao mesmo tempo seguro. Obviamente, a portabilidade o torna popular.

Visualização de código

De forma a simplificar a codificação, os desenvolvedores tentaram métodos de desenvolvimento sem código, como visualizar o código usando fluxogramas.

Em 2000, a Mercury introduziu o modelo de exibição de teclado que simplificou a visualização do código.

Por que os métodos 'antigos' sem código falharam?

Embora os antigos métodos sem código tornassem o código fácil de entender, eles não reduziam a complexidade. Quando a lógica do código ficou complexa, as apresentações visuais também ficaram complexas. Dimensionar e refatorar o código também foi um desafio. A ausência de bons sistemas de controle de versão e outras ferramentas de colaboração contribuiu para o fracasso.

Desenvolvimento orientado por comportamento

O desenvolvimento orientado por comportamento (BDD) é outra abordagem alternativa que combina métodos de código e sem código para simplificar o processo de desenvolvimento. Pepino é uma ferramenta popular de BDD.

Nesse método, as histórias de usuário são criadas para cada cenário e os trechos de código são escritos para esse cenário e, em seguida, cada história de usuário é mapeada com o trecho de código específico.

Existem três componentes principais neste método:

• A característica fala sobre uma funcionalidade específica usando uma descrição de alto nível
• Cenário converte a especificação comportamental em exemplos e etapas formais
• Especificações executáveis fale sobre a sintaxe ágil Given, When e Then

Por exemplo, quando você está testando o desempenho de um recurso de login em um aplicativo de demonstração: aplicativo Eribank

Os não desenvolvedores escreverão um cenário para o recurso da seguinte maneira:

1. @AddScenario
2. Cenário: Login no aplicativo Eribank
3. Dado: credenciais de entrada
4. Ao clicar no botão Login
5. Em seguida, verifique o login

Agora, os engenheiros de automação de teste criarão o código para cada ação usando uma linguagem de programação e mapearão cada ação com o trecho de código correspondente.

Teste baseado em modelo

Para incorporar a melhor cobertura para seus projetos de automação de teste, entender e analisar os requisitos é a chave. Sem um sistema automatizado para coleta de requisitos, sua fase inicial de automação de teste torna-se ineficiente. O teste baseado em modelo resolve esses desafios e permite que você aproveite totalmente a automação de teste com o mínimo de casos de teste.

O teste baseado em modelo é uma parte importante do seu ciclo de vida de desenvolvimento de software. Nessa abordagem, são criados modelos que capturam o comportamento de um sistema. Eles descrevem estratégias de teste, ambientes, geram casos de teste e avaliam a qualidade dos testes.

Primeiramente, é criado um modelo que capture o comportamento do sistema sob teste. Em seguida, a ferramenta baseada em modelo analisará e interpretará esse comportamento para criar scripts de teste manuais e automatizados.

O desafio da abordagem MBT está na criação e manutenção do modelo. Você também precisa criar um mapeamento do modelo. Por exemplo, ao criar um modelo para a função de login, você precisa criar a lógica que o levará à próxima tela. Da mesma forma, você precisa identificar as mudanças.

Digital.ai Continuous Testing integração com plataformas de desenvolvimento low-code

Digital.ai Continuous Testing é uma plataforma de automação de teste de nuvem abrangente que permite executar uma variedade de casos de teste em uma variedade de dispositivos e navegadores localizados em diferentes regiões. Agora, Digital.ai Continuous Testing permite que você integre plataformas de desenvolvimento de baixo código para executar testes baseados em modelo

Digital.ai Continuous Testing A plataforma de nuvem de automação de teste oferece um bot de inteligência artificial (IA) que resolve os desafios de teste baseados em modelo, combinando o poder da IA ​​com entradas humanas.

Aqui está uma demonstração

Quando você faz login no Digital.ai Continuous Testing conta e clique em Dispositivos, você pode ver uma lista de dispositivos disponíveis para o teste.

Agora, clique em um dispositivo:

Vá para Apps e instale um aplicativo bancário de demonstração, ERIBANK

Após a instalação do aplicativo, inicie o aplicativo.

Quando você clica no botão de login, ele dá uma mensagem de erro solicitando nome de usuário e senha.

Se você fornecer o nome de usuário e a senha, você será levado para a próxima tela.

Portanto, sem o nome de usuário e a senha, você não tem muito o que testar aqui. então, você precisa encontrar maneiras de realizar mais testes.

Digital.ai Continuous Testing O aplicativo AI bot irá ajudá-lo a fazer isso.

Então, abra a página do aplicativo AI e clique em criar um novo projeto.

Digite um nome de projeto e clique em próximo.

Na próxima tela, você precisa selecionar o aplicativo.

Você pode fazer upload do aplicativo ou escolher no repositório na nuvem e clicar em Criar projeto.

Agora, clique em Iniciar Exploração. O bot AI começará a explorar o aplicativo.

Na próxima tela, forneça um nome para a exploração e selecione os dispositivos para a exploração. Para esta demonstração, 4 dispositivos são selecionados.

Agora, a exploração começou.

Quando você vai à Digital.ai Continuous Testing painel e clique em dispositivos, você pode ver que 4 dispositivos estão executando o teste.

Agora, vá para a página do AI bot e clique em Gates. Você pode ver que o bot já identificou um portão.

Ao clicar em desbloquear, você pode verificar os detalhes do portão. Aqui, está mostrando a tela de login e precisa de sua ajuda para desbloquear a tela de login.

Existem duas maneiras de fornecer essas informações. Você pode escrever um trecho de código usando o código Appium/Selenium ou simplesmente preencher este pequeno formulário com as credenciais do usuário da seguinte forma:

• Nome de usuário=>empresa
• Senha=>empresa
• Login=>

Agora, clique em salvar.

Agora, você pode ver que o portão está destrancado.

Agora, vá para a guia Explorações e clique no nome da exploração. Você pode ver a atividade de exploração em um formato gráfico.

Agora, o bot pegará as informações e continuará a exploração. Quando as credenciais do usuário forem fornecidas, ele passará pela tela de login e entrará na próxima tela. Os demais trabalhadores irão pegar essas informações e realizar diversas atividades de teste nas aplicações, distribuindo o tempo de teste entre si.

Aqui, você pode ver que cada dispositivo está executando um teste diferente, verificando uma tela e uma funcionalidade diferentes.

Se você verificar a visualização gráfica da exploração agora, poderá ver um gráfico maior com várias atividades.

Se você verificar a guia de portas agora, poderá ver que ela identificou mais portas. (por exemplo: MakePaymentActivity, MortageRequestOneActivity)

Por exemplo, clique em Desbloquear e forneça informações para fazer um pagamento.
Telefone=>111
Nome=>cara
Valor=>100
Selecione=>índia=>
Enviar=>

E clique em salvar. Agora, o bot vai pegar essas informações para desbloquear o portão de pagamento e realizar mais explorações.

Agora, clique em salvar.

Você pode ver que o novo portão está destrancado. Se você verificar agora a visualização gráfica da exploração, poderá ver que o gráfico está se estendendo.

Você pode ver todas as conexões entre as telas e a lógica por trás da funcionalidade do aplicativo em uma visualização GUI. A análise de execução também é coletada para diferentes casos de uso.

Testar casos de uso de bot de IA 

Essa abordagem de automação de teste de IA baseada em modelo resolve vários desafios. Aqui estão os importantes:

Ajudante de manual e automação 
O recurso Auxiliar de navegação do aplicativo permite que você inicie seu aplicativo no estado desejado. Isso significa que você começa com qualquer tela do aplicativo. Da mesma forma, o auxiliar de automação permite encontrar a visualização em árvore da interface do usuário (despejo) de qualquer tela do aplicativo. Por exemplo, se você for um desenvolvedor Appium, poderá encontrar facilmente os elementos Xpath, pois todo o modelo é salvo aqui.

Identificação de falha do aplicativo 
Este aplicativo AI vem com um teste de identificação de falha do aplicativo. Quando você dimensiona o modelo e executa o teste em milhares de dispositivos com diferentes versões, fabricantes, tamanhos de tela e resoluções. Ele identificará falhas e anomalias do aplicativo. Você também pode realizar um teste de fumaça.

Visão do aplicativo 
Depois que uma exploração é feita, a ferramenta também fornecerá a análise de teste.

Aqui você pode ver alguns insights de teste. Por exemplo, ele fornecerá um resumo da pontuação geral de UX. Além disso, fornecerá anomalias de desempenho.

Nesta demonstração, mostra que o

• O login é mais lento na versão 2.14.
• O iOS 14.1 está se comportando de maneira diferente na tela de transferência de dinheiro.

Outro insight é que uma nova atividade é identificada na versão 2.34. assim, ele identifica automaticamente as mudanças de tela no aplicativo em teste.

Auxiliar de automação 
Se você estiver usando o Appium, a ferramenta permitirá que você navegue até o local desejado no modelo e execute o código dessa área. Isso significa que você pode reduzir significativamente o código de navegação do Appium, reduzir a quantidade de código e, por sua vez, reduzir também a complexidade do código. Além disso, ele permite lidar eficientemente com pop-ups e eventos inesperados usando o recurso XPath Listener.

Resumo

Para aproveitar totalmente a abordagem de teste baseado em modelo e, ao mesmo tempo, eliminar seus desafios, Digital.ai Continuous Testing vem integrado com uma ferramenta de teste baseada em modelo com tecnologia AI. Essa abordagem combina o bot de IA com um ser humano para que trabalhem juntos para construir um modelo para projetos de automação de teste. Com a exploração autônoma do aplicativo junto com a criação rápida do gráfico do aplicativo, ele permite que os engenheiros de teste gerem e executem rapidamente testes automatizados em um modelo e analisem os resultados do teste. Embora o bot de IA realize a maior parte das explorações, ele requer assistência humana para desbloquear certos portões, como telas de login.

Agora crie aplicativos melhores mais rapidamente com essa abordagem de desenvolvimento de baixo código!

Para ver mais assista a íntegra webcast de desenvolvimento de baixo código aqui.