基于AJAX應(yīng)用程序的爬行測試算法

高秀慧，高建華

（上海師范大學(xué) 計算機科學(xué)與工程系，上海200234）

0 引 言

當今時代對網(wǎng)絡(luò)的需求與日俱增，開發(fā)人員利用AJAX 技術(shù)提高頁面顯示和響應(yīng)的速度，同時又能豐富用戶的體驗。AJAX 應(yīng)用程序的友好性以及豐富的用戶體驗為自動化測試帶來了新挑戰(zhàn)：其一，傳統(tǒng)網(wǎng)站通過不同的URL進行頁面切換，但現(xiàn)在服務(wù)器不再需要保存大量的靜態(tài)網(wǎng)頁，而是用戶通過請求直接從數(shù)據(jù)庫里讀取數(shù)據(jù)動態(tài)生成網(wǎng)頁返回給用戶；另一方面，傳統(tǒng)網(wǎng)站通過整體刷新的方式呈現(xiàn)頁面內(nèi)容，但現(xiàn)在采用局部刷新技術(shù)，僅在瀏覽器和服務(wù)器之間傳遞少量數(shù)據(jù)，同時不影響用戶對正在瀏覽的頁面進行其他操作［1］。上述技術(shù)的運用使靜態(tài)分析測試技術(shù)失去了作用，也使基于傳統(tǒng)頁面請求／響應(yīng)模型的測試方法失效。

針對此問題，Mesbah［2］等提出一種ATUSA 框架，其主要思想：通過爬行AJAX 應(yīng)用程序，自動點擊按鈕及其它用戶界面元素，分析用戶界面狀態(tài)變化，動態(tài)推導(dǎo)出對程序中各種導(dǎo)航路徑和狀態(tài)建模的狀態(tài)流程圖，用最短路徑算法從狀態(tài)集中衍生測試集。夏冰［3］等對動態(tài)腳本網(wǎng)站采取更有效的頁面獲取方法，主要思想：通過訓(xùn)練頁面元素觸發(fā)事件，總結(jié)出采用事件和事件所在元素的XPath二元組表示法，在以后抓取中，只觸發(fā)這些頁面元素上的特定事件，進一步提升抓取效率。借鑒上述思想，本文通過改進爬行AJAX 應(yīng)用程序時的不足之處，并將推導(dǎo)后的狀態(tài)流程圖通過規(guī)約法則 （合并測試路徑）縮減測試集，減少測試集的生成，同時保證測試覆蓋率。

1 背景及相關(guān)知識

可靠性是軟件的一個質(zhì)量要素，為了提高AJAX 應(yīng)用程序的可靠性，測試或靜態(tài)分析被廣泛運用。目前已有許多工具用于測試，比如Selinimu、WebDriver、模擬用戶輸入點擊等操作，實現(xiàn)Web自動化測試，但這些工具仍需要測試人員大量的手工操作。

傳統(tǒng)Web與AJAX Web區(qū)別：AJAX 是一種將多種前端技術(shù)整合的思想。傳統(tǒng)的網(wǎng)站以靜態(tài)為主，通過不同的URL進行頁面切換，每個不同的URL 對應(yīng)不同的狀態(tài)（狀態(tài)是某一時刻在瀏覽器中呈現(xiàn)的DOM 結(jié)構(gòu)）；而采用AJAX 技術(shù)實現(xiàn)的Web系統(tǒng)普遍進行局部刷新，在用戶觸發(fā)事件調(diào)用JavaScript代碼的同時，動態(tài)修改瀏覽器DOM樹的內(nèi)容與結(jié)構(gòu) （比如：鼠標位于圖片區(qū)域，觸發(fā)onmouseover事件，彈出對應(yīng)的圖片說明），由此生成新狀態(tài)而改變用戶界面的狀態(tài)。由于這些狀態(tài)都同屬于一個URL，所以一個AJAX 頁面可以同時擁有多個不同的內(nèi)部狀態(tài)；并且，頁面上的超鏈接也可以指向其他URL 頁面。對于Web程序的測試，一般通過設(shè)計爬行算法遍歷實現(xiàn)，而AJAX 的技術(shù)特征對于爬行引擎如何定位并指向一個特定狀態(tài)提高了難度。傳統(tǒng)Web 數(shù)據(jù)采集轉(zhuǎn)換圖的節(jié)點為Web頁面，轉(zhuǎn)換圖的邊為超鏈接；對AJAX 而言，由于內(nèi)部也會動態(tài)更改內(nèi)容，所以頁面內(nèi)部同時會由事件觸發(fā)。Matter［4］和Frey［5］都對狀態(tài) 轉(zhuǎn)換做了歸 納，圖1 為AJAX站點模型頁面狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖。從圖1 中可以看出，AJAX 頁面之間由超鏈接導(dǎo)致頁面跳轉(zhuǎn)，AJAX 頁面內(nèi)部由觸發(fā)事件引起內(nèi)部狀態(tài)轉(zhuǎn)換。

圖1 AJAX 站點模型頁面狀態(tài)轉(zhuǎn)換

2 用于狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖的爬行算法

本文提到的爬行算法執(zhí)行客戶端代碼，對用戶提交的每個行為進行分析，將每一次觸發(fā)事件后更新的頁面所對應(yīng)的每棵DOM 樹看做一個狀態(tài)，每次事件觸發(fā)是引起狀態(tài)變化的條件，作為狀態(tài)圖的一條邊，最后通過深度優(yōu)先遍歷推導(dǎo)出狀態(tài)流程圖。如圖2所示。

2.1 狀態(tài)流程圖模型

狀態(tài)流程圖主要用于捕獲用戶界面的狀態(tài)以及改變狀態(tài)的轉(zhuǎn)換條件，即流程圖中記錄引起DOM 變化而產(chǎn)生不同狀態(tài)的XPath路徑 （即DOM 樹路徑）以及各狀態(tài)的集合。以下是狀態(tài)流程圖的定義：

圖2 狀態(tài)流程

圖2是狀態(tài)流程圖的示例，＜onclick，xpath：／／DIV

［1］／a［1］＞表示點擊 “／／DIV ［1］／a［1］”代表的頁面元素可以轉(zhuǎn)換到另一狀態(tài)。依據(jù)定義，初始狀態(tài)r作為根節(jié)點也是起始節(jié)點，從起始節(jié)點r可以通過點擊xpath路徑上代表的頁面元素轉(zhuǎn)換到下一個狀態(tài)，比如在起始節(jié)點r下，通過觸發(fā)＜onclick，xpath：／／DIV ［1］／a ［1］＞代表的頁面元素的onclick事件可以轉(zhuǎn)換到S1；在狀態(tài)S1下，觸發(fā)＜onmousemove，xpath：／／FORM／DIV ［1］＞或 者＜onmousemove，xpath：／／FORM／DIV ［2］＞代表的 頁面元素的onmouseover事件可以轉(zhuǎn)換到S4；在狀態(tài)S4下，觸發(fā)＜onclick，xpath：／／SPAN ［2］／a ［1］＞代表的頁面元素的onclick事件可以轉(zhuǎn)換到S5；依此類推，將定義中的狀態(tài)以及路徑都由狀態(tài)流程圖示意；在狀態(tài)S5下，由于沒有輸出邊，即沒有頁面元素上可觸發(fā)事件會改變DOM樹的內(nèi)容與結(jié)構(gòu)，所以無法轉(zhuǎn)換到其他狀態(tài)。狀態(tài)流程圖為爬行算法的結(jié)果，主要為測試用例做準備，表1為狀態(tài)流程圖在數(shù)據(jù)庫中的保存方式，當前狀態(tài)下為StartState（未觸發(fā)新事件的狀態(tài)，比如：r），經(jīng)過xpath路徑中的Event事件觸發(fā)后轉(zhuǎn)換到NextState（觸發(fā)事件后的狀態(tài)，比如：r→S2，S2作為r的NextState）；同時將NextState作為下一事件的StartState，即S2作為StartState）；步驟同前，當新的StartState觸發(fā)事件轉(zhuǎn)換到NextState后 （比如：S2→S4），保存新事件并將新狀態(tài) （S4）保存至NextState。No.為狀態(tài)序列號。表格為保存方式，主要為第三章節(jié)規(guī)約路徑做準備。

2.2 爬行算法基本原理

傳統(tǒng)爬蟲在應(yīng)用程序中爬行時，工作流程一般是從某個鏈接開始，獲取鏈接地址的HTML源碼，并從中抽取出＜a＞標簽中的 “href”屬性指向的URL鏈接，然后對已抓取的鏈接重復(fù)同樣的步驟。但是基于AJAX 應(yīng)用程序的URL不再是頁面的唯一標識，傳統(tǒng)爬蟲無法抓取含有動態(tài)腳本的網(wǎng)頁。針對AJAX 應(yīng)用程序的爬蟲工作流程，分析如何能抓取新鏈接中的隱藏鏈接 （候選元素）。比如：打開新浪微博首頁，用瀏覽器打開查看源代碼，清晰的發(fā)現(xiàn)源碼中的內(nèi)容遠遠少于頁面呈現(xiàn)出的內(nèi)容，因為在HTML 元素節(jié)點中，采取了后加載的方式調(diào)用JavaScript代碼，并調(diào)用DOM 操作動態(tài)呈現(xiàn)，所以源碼內(nèi)容少。

表1 狀態(tài)流程圖在數(shù)據(jù)庫中的保存方式

2.3 優(yōu)化的AJAX爬行算法

結(jié)合上述爬行算法的基本原理，提出了爬行算法的算法流程，通過不斷將狀態(tài)、路徑關(guān)系添加至狀態(tài)流程圖，從而逐步增量式推導(dǎo)出狀態(tài)流程圖。圖3描述了深度優(yōu)先的爬行算法流程圖，主要分為：算法初始化、檢查候選元素、添加新狀態(tài)、狀態(tài)回退、判斷終結(jié)條件。首先初始化嵌入式瀏覽器，加載URL地址，分析得到可觸發(fā)事件的列表；按照深度優(yōu)先算法，觸發(fā)列表中的一個事件，獲取觸發(fā)事件后的狀態(tài)；比較先前狀態(tài)與觸發(fā)后新狀態(tài)的差異，若狀態(tài)已變更，則認為狀態(tài)已轉(zhuǎn)換并將新狀態(tài)、路徑關(guān)系添加至狀態(tài)流程圖，若狀態(tài)無變更，則認為新狀態(tài)無轉(zhuǎn)換并觸發(fā)列表中其他事件；爬行過程不斷迭代，設(shè)置新狀態(tài)為當前狀態(tài)繼續(xù)爬行，若仍可抓取 （即仍有可觸發(fā)的事件），則回到最初重新記錄當前狀態(tài)，步驟同前；若不可抓取，則需進行狀態(tài)回退，通過重新加載原頁面的方式回到先前狀態(tài)，觸發(fā)先前狀態(tài)中的其他待觸發(fā)事件；若已觸發(fā)所有可觸發(fā)事件，則判斷是否達到最大抓取深度，防止不斷出現(xiàn)新狀態(tài)而導(dǎo)致爬蟲陷入黑洞。

步驟1 算法初始化。在爬行算法開始之前進行初始化，啟動嵌入式瀏覽器，初始化狀態(tài)機、機器人，并根據(jù)給定的URL獲取初始頁面。狀態(tài)機記錄當前狀態(tài) （默認狀態(tài)通常為r），分析得到基于當前狀態(tài)的可觸發(fā)事件的列表。

步驟2 檢查候選元素。如何判斷可觸發(fā)事件是基于AJAX 應(yīng)用程序的最大難點，傳統(tǒng)網(wǎng)站爬蟲僅靠超鏈接和表單來抓取資源，而優(yōu)化后的爬行算法還會檢查附加于事件監(jiān)聽器上的候選元素 （導(dǎo)致AJAX 頁面狀態(tài)轉(zhuǎn)換的元素集div，a，span，input，IMG 等定義為候選元素）。對每個在DOM 樹上被檢測到的候選元素，爬蟲在瀏覽器中觸發(fā)候選元素上的事件，分析DOM 樹的變化。假如觸發(fā)的事件引起瀏覽器中DOM 樹的變化，那么將當前DOM 樹的狀態(tài)和引起變化的事件路徑記錄，并保存至狀態(tài)機。

圖3 爬行算法流程

步驟3 添加新狀態(tài)。比較當前狀態(tài)是否與狀態(tài)機中的已有狀態(tài)重復(fù)，假如在狀態(tài)流程圖中已有類似狀態(tài)，那么僅創(chuàng)建一條邊，并識別事件的類型和路徑；假如當前狀態(tài)不是圖中的一部分，那么創(chuàng)建新狀態(tài)并添加至狀態(tài)機。在確定新狀態(tài)后，爬行算法被遞歸調(diào)用去尋找其余使DOM樹發(fā)生變化的可能的候選元素。其中，優(yōu)化后的爬行算法會計算先前DOM 樹與當前DOM 樹的差異，僅搜尋DOM樹更改部分的候選元素，而不是對新的DOM 樹搜尋所有的候選元素。

步驟4 狀態(tài)回退。每次遞歸調(diào)用，瀏覽器都應(yīng)回到先前狀態(tài)，但基于AJAX 應(yīng)用程序無法滿足這一點。為了解決這個問題，可以選擇保存候選元素信息 （即之前保存至狀態(tài)機的DOM 樹的狀態(tài)和事件路徑）和命令，以便下次可以直接達到想要的結(jié)果狀態(tài)。通過重載應(yīng)用程序，執(zhí)行初始狀態(tài)下的元素達到最終狀態(tài)。

步驟5 判斷終結(jié)條件，用于控制爬行算法。爬行算法抓取終結(jié)條件為滿足以下任一項：

（1）判斷是否達到最大抓取深度。深度是指由初始狀態(tài)經(jīng)過多次轉(zhuǎn)換到達某個中間狀態(tài)的轉(zhuǎn)換次數(shù)。

（2）判斷是否達到最大狀態(tài)數(shù)，防止狀態(tài)爆炸問題。

（3）當前狀態(tài)是初始狀態(tài)并且已觸發(fā)所有可觸發(fā)事件。

3 規(guī)約法則縮減測試集

通過上述優(yōu)化后的爬行算法推導(dǎo)出狀態(tài)流程圖，此過程定義為第一步完整測試通過；第二步通過使用不同方法去覆蓋狀態(tài)流程圖中的不同路徑，達到測試目的，可以利用推導(dǎo)出的狀態(tài)流程圖進行測試集的生成。生成測試集的主要思想為：對狀態(tài)流程圖使用前K 條最短路徑算法，所得出的多條最短路徑就可以作為測試集使用，但由于圖中所包含的狀態(tài)覆蓋面廣，生成的測試集過多，部分測試集不具有代表性。本文通過利用合并測試路徑的想法有效縮減測試集的生成，同時又不影響測試集的覆蓋率。

3.1 最短路徑算法

前K 條最短路徑算法是最短路徑的推廣。給定一個有向圖G＝ （V，E），一個正整數(shù)K 和兩個頂點v1、v2，求出從v1到v2的前K 條最短路徑。此算法求得的路徑并不只有一條，而是多條最短路徑。算法利用前K 條最短路徑的思想方法，定義狀態(tài)流程圖中的r為v1，每個節(jié)點vi作為v2，求出r到vi的前K條最短路徑。雖然用前K條最短路徑求出的算法已是最優(yōu)算法，但其實在推導(dǎo)狀態(tài)流程圖時會因觸發(fā)不同事件生成同一狀態(tài)的現(xiàn)象存在，比如：在頁碼1的狀態(tài)下，點擊頁碼2和下一頁會向服務(wù)端發(fā)出請求獲得同一頁的數(shù)據(jù)，我們應(yīng)盡量避免這類事件的重復(fù)檢測。

3.2 合并測試路徑

為了減少測試集的生成，本文通過規(guī)約的思想，即合并測試路徑的方法生成最優(yōu)的測試集，也可以理解為選取觸發(fā)具有特征的事件生成測試集，同時不影響測試覆蓋率。

本文對前K 條最短路徑求出的所有路徑規(guī)約采用了如下方法：被規(guī)約的兩條XPath 路徑必須其前狀態(tài) （Start－State）相同，即路徑所經(jīng)過的頁面元素名稱完全相同，并且經(jīng)過xpath路徑后生成的狀態(tài)是同一狀態(tài) （NextState狀態(tài)相同）；對這兩條XPath進行序號規(guī)約，如 “／／div［4］／li［1］／span［1］”和 “／／div ［4］／li［1］／span ［2］”這兩個xpath，可以規(guī)約成 “／／div［4］／li［1］／span［＊］”；如“／／div［4］／span［1］／a［1］”和 “／／div［4］／span ［2］／a［1］”這兩個xpath，可以規(guī)約成 “／／div［4］／span ［＊］／a

［1］”；但 是 如 “／／div ［4］／li［1］／span ［1］”和 “／／li

［1］／span［2］”這兩個xpath，不可以進行規(guī)約。這樣，我們便選取了一些具有特征的事件，在生成測試集時只需選擇其中一條路徑，無需所有的路徑都被測試。同時，為了提高覆蓋率，對已屬于測試路徑中的狀態(tài)標記為已檢測，第二次規(guī)約時盡可能選擇未被檢測過的狀態(tài)。

本文對路徑規(guī)約識別算法進行以下描述：

第一步：深度遍歷狀態(tài)流程圖，得到前K 條最短路徑。

第二步：對于最短路徑中的xpath 路徑，滿足以下條件時，進行合并：

（1）xpath路徑具有同父狀態(tài)結(jié)點，處于同一層次；

（2）xpath路徑擁有同子狀態(tài)結(jié)點，處于同一層次；

（3）xpath路徑符合序號規(guī)約法則；

（4）判斷xpath路徑是否已被檢測，選擇合適的xpath路徑。

4 實驗與討論

本文實驗的目的在于驗證優(yōu)化后的測試集在數(shù)量上明顯減少以及在覆蓋率上沒有受到影響。本文隨機選取了網(wǎng)站進行測試，重點關(guān)注以下兩個問題：（1）優(yōu)化后的AJAX 爬行算法是否能抓取候選元素；（2）本文提出的規(guī)約測試路徑的方法是否有效。

4.1 實驗準備

實驗是在STS （spring tool suite）開發(fā)平臺上編寫，本文依據(jù)2.2中提到的爬蟲算法進行測試。為了獲得實驗數(shù)據(jù)，設(shè)計了如下的測試環(huán)境，如圖4所示。

圖4 測試環(huán)境

本文設(shè)計的對比實驗選用了百度網(wǎng)站（www.baidu.com）進行測試：①設(shè)置爬行算法深度為2，利用爬蟲推導(dǎo)出正確的狀態(tài)流程圖；手動對應(yīng)用程序注入不同故障，推導(dǎo)出含有故障的狀態(tài)流程圖；②遍歷狀態(tài)流程圖，分別讀取正確的和注入了故障的數(shù)據(jù)，獲得相應(yīng)結(jié)果P和P’，對比結(jié)果分析爬行算法的測試有效性；③通過使用3.2中的路徑規(guī)約識別算法，得到優(yōu)化后的前K 條最短路徑，比較新生成的測試路徑對測試有效性的最終影響。

4.2 實驗結(jié)果

實驗中選用了未注入故障的應(yīng)用程序以及分別注入一個或多個故障后的應(yīng)用程序，結(jié)果對比輸出的數(shù)據(jù)。注入故障后的應(yīng)用程序由于無法抓取全部的狀態(tài)數(shù)，所以生成的狀態(tài)流程圖一定小于未注入故障所生成的狀態(tài)流程圖，因此，輸出的數(shù)據(jù)P’的狀態(tài)數(shù)、Xpath數(shù)一定小于P。最后比對P和P’的值，得出爬行算法的有效性。

4.2.1 生成狀態(tài)流程圖

圖5為抓取隱藏鏈接后生成，正確的狀態(tài)流程圖。通過使用爬蟲算法對網(wǎng)站進行深度優(yōu)先遍歷，從www.baidu.com觸發(fā)，觸發(fā)所有候選元素的事件 （其中大部分為＜a＞標簽內(nèi)的隱藏事件），得到圖5所示的狀態(tài)流程圖。

圖5 百度網(wǎng)站狀態(tài)流程

4.2.2 有效性實驗數(shù)據(jù)

實驗通過屏蔽代碼的方式從不同位置注入故障，分別注入0、1、2、3、4個故障。表2 第一列是本次實驗在不同位置注入的故障個數(shù)，第二列是應(yīng)用程序所應(yīng)抓取到的狀態(tài)數(shù)，第三列是通過使用本論文提到的爬行算法抓取到的狀態(tài)數(shù)，第四列是抓取應(yīng)用程序的狀態(tài)覆蓋率＝P’／P的結(jié)果。

表2 有效性實驗數(shù)據(jù)

從實驗結(jié)果可以清晰看出，2.2 中提到的算法抓取效率高，從表2中可以看出百度應(yīng)用程序在未注入故障前應(yīng)獲得的正確狀態(tài)數(shù)為38，受故障的影響，注入不同故障后所獲得的狀態(tài)數(shù)逐漸減少，當注入故障為1時，狀態(tài)覆蓋率最高達97.37%，平均值為95.26%。注入故障數(shù)的多少不會對覆蓋率產(chǎn)生太大影響，注入的故障位置對覆蓋率會產(chǎn)生一定影響，原因在于出現(xiàn)故障的Xpath 無法生成下一狀態(tài)。

4.2.3 測試集實驗數(shù)據(jù)

表3為算法實驗數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中可以發(fā)現(xiàn)狀態(tài)間存在多條xpath路徑，依據(jù)經(jīng)驗，會存在多條重復(fù)路徑。優(yōu)化后的AJAX 爬行算法可以抓取新鏈接中的隱藏鏈接，共生成38個不同狀態(tài)，檢測到的狀態(tài)為100%；抓取到的xpath路徑為163條，通過合并測試路徑生成測試集，檢測到的xpath路徑為141條，覆蓋率為86.5%，成功解決了AJAX應(yīng)用程序難以抓取隱藏鏈接的難題；通過使用本文提出的路徑規(guī)約識別算法后獲得的測試集，測試集由58變?yōu)?2，縮減了6條測試路徑。

表3 算法實驗數(shù)據(jù)

從實驗結(jié)果中可以明顯看出利用本文給出的規(guī)約方法檢測的覆蓋率高，符合理想的測試結(jié)果；使用規(guī)約后的測試集數(shù)量小于原來的測試集數(shù)量，達到了優(yōu)化的目的。改進前的測試集為路徑覆蓋，覆蓋面廣且可靠性高，但對于大型網(wǎng)站而言，適用性不大；改進后的測試集在數(shù)量上減少，在大型網(wǎng)站中能體現(xiàn)出一定優(yōu)勢，并且保證較高的覆蓋率。研究分析，對于具有極高結(jié)構(gòu)相似性的網(wǎng)頁 （特別是含有3.1中提到的重復(fù)檢測）進行優(yōu)化測試集，縮減的數(shù)量更加明顯；并且，相信隨著抓取深度的增加，狀態(tài)數(shù)增加的同時，被檢測到的狀態(tài)數(shù)也會增加，測試集數(shù)量會持續(xù)遞減。實驗結(jié)果表明，上述提出的方法優(yōu)越性高，減少測試人員的工作量。

5 結(jié)束語

本文討論了測試AJAX 應(yīng)用程序的最優(yōu)方法：通過爬行算法，對Web應(yīng)用程序進行分析，獲取頁面上的所有鏈接，推導(dǎo)出狀態(tài)流程圖，生成測試集。本文簡要介紹了爬行算法的工作流程，對測試集進行優(yōu)化的方法。經(jīng)過初步實驗，表明優(yōu)化后的測試集在數(shù)量上明顯減少，并能保證較高的覆蓋率。當然該方法仍有一定的局限性，可以作為日后研究的方向：文中提出的爬行算法對JavaScript分析不夠深入，對腳本解析的完整性需進一步加強，所以無法抓取某些特定應(yīng)用程序 （例如：數(shù)獨等），應(yīng)進一步擴展算法的適用性。

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