Selenium’da AI Destekli Test Raporlama: Hataları Önceden Görmek ve Süreçleri Optimize Etmek

Geleneksel Selenium testleri, başarılı bir şekilde test senaryolarını çalıştırsa da, test sonuçlarının analizi çoğu zaman manuel ve zaman alıcıdır. Test mühendisleri, yüzlerce veya binlerce test sonucunu değerlendirirken kritik hataları kaçırabilir veya raporlama sürecinde gecikmeler yaşayabilir. İşte burada AI destekli test raporlama, test süreçlerini hem daha akıllı hem de daha verimli hale getiriyor.

AI ile Test Sonuçlarını Analiz Etmek

AI algoritmaları, test raporlarını analiz ederek, hataların nedenlerini ve olası etkilerini tahmin edebilir. Örneğin, Selenium ile yapılan web testi sırasında sık görülen UI değişiklikleri, AI sayesinde otomatik olarak algılanabilir ve raporlanabilir. Böylece test mühendisleri, her bir hatayı tek tek incelemek yerine AI’nin önerileri üzerinden hızlı aksiyon alabilir.

Örnek: Basit AI destekli Selenium raporlama akışı

from selenium import webdriver

import pandas as pd

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier



# Test sonuçları örneği (pass=1, fail=0)

test_results = pd.DataFrame({

    'test_name': ['login', 'checkout', 'search', 'profile_update'],

    'duration': [12, 25, 8, 15],

    'previous_failures': [0, 3, 1, 2],

    'status': [1, 0, 1, 0]  # 1=pass, 0=fail

})



# Basit bir AI modeli ile hata tahmini

features = test_results[['duration', 'previous_failures']]

labels = test_results['status']

model = RandomForestClassifier()

model.fit(features, labels)



# Yeni testler için tahmin

new_tests = pd.DataFrame({

    'duration': [10, 20],

    'previous_failures': [1, 2]

})

predictions = model.predict(new_tests)

print("Tahmini Test Sonuçları:", predictions)

Bu örnek, AI kullanarak testlerin başarısız olma olasılıklarını tahmin etme yaklaşımını gösteriyor. Daha gelişmiş modeller, geçmiş test sonuçlarını, test kapsamını ve kod değişikliklerini analiz ederek daha doğru tahminler yapabilir.

Görsel Analiz ve Önceliklendirme

AI destekli raporlama, sadece test sonuçlarını değil, aynı zamanda UI ve görsel değişiklikleri de analiz edebilir. Örneğin, bir web sayfasında bir butonun yanlış konumda olması, AI tarafından otomatik tespit edilip rapora eklenebilir. Ayrıca, AI test önceliklendirmesi ile kritik testler öncelikli olarak raporlanır, böylece yazılım hataları üretime daha az yansır.

Sonuç

Selenium’da AI destekli test raporlama, test mühendislerine sadece sonuçları sunmakla kalmaz; hataları tahmin eder, görsel değişiklikleri analiz eder ve test süreçlerini optimize eder. Bu sayede test süreçleri daha verimli, hatasız ve öngörülebilir hâle gelir. AI ile desteklenmiş Selenium test raporları, yazılım geliştirme süreçlerinde güvenilirlik ve hız kazandıran güçlü bir araçtır.

Yazar: Mert Akbağ