為了獲得極致的閱讀體驗，產品同學經常會提出細緻的排版需求，交給開發同學修改。而排版引擎的修改，往往牽一發動全身，可能導致書城上萬本書籍排版結果受影響。
舉個例子，有個需求是增加正文段落的 margin：
再舉個極端的例子，有個需求要把章節標題往右移動1個畫素：
當開發按需求修改排版引擎、自測後，會把**提交到 svn，然後交給測試同學進行測試。
人工測試方法比較耗時，需要開啟每本書，一頁一頁地翻頁、對比，而且無法覆蓋很多書籍，存在漏測的風險。
另外，通過人眼檢查兩台裝置上的排版結果有沒有差異，是很困難的任務，一是容易疲憊導致判斷失誤，二是對細緻的排版變更（如第二個例子）很難判斷是否符合預期。
為什麼需要自動化測試？
前面提到，人工測試費時耗力，且容易漏測。
此外，排版需求的特點是細節多、變更快，且修改影響範圍大，全網書籍上萬本，無法一一驗證。一旦出錯，直接影響口碑。這些因素都增加了人工測試的工作量和壓力。
除了精細化的排版需求會對排版引擎**做修改，在日常的維護中，也會重構排版引擎、修改排版引擎相關但不影響排版結果的**。每次重構、修改後，也會交給測試同學驗證此次修改對排版結果沒有影響。由於人工測試比較耗時、無法一一驗證，每次重構排版引擎**壓力很大，輕易不敢改動。
還有一種情況，是在開發其他需求、修復缺陷時，意外地導致排版結果受影響。這種錯誤一旦發布到現網，後果很嚴重。
所以，把人工測試流程自動化十分有必要。自動化以後，可以大大減少人工測試的時間，同時方便開發同學自測。開發同學對排版引擎也可以大膽重構、持續改進**質量。最終，達到確保排版引擎質量的目的。
首先，我們要分析一下，在人工測試中，主要有哪些步驟？每個步驟是否能自動化？
在人工測試中，對每次變更的測試，有步驟如下：
開啟要測試的書，設定排版偏好，翻頁，用眼睛檢視螢幕上的排版結果，對比螢幕中的排版結果是否有差異
如果有差異，根據需求判斷差異是否符合預期
其中步驟 1、2 利用自動化測試工具是比較容易完成的。步驟 3 借助演算法能夠使其自動化，會在後面詳細展開。步驟 4 自動化的難度比較大，可能需要借助非常高階的人工智慧完成，我們把這個步驟交給測試和開發同學。
那麼，如何完成步驟 3 的自動化，讓機器做人類的事情呢？我們把它再細分成三個步驟：
首先，需要找到一種機器能讀懂的資料表示，這種資料表示要既能夠表示排版的結果、反映**的修改，也能夠通過演算法來對比，對比的結果要便於視覺化的展示，方便開發、測試同學判斷差異是否符合預期。
我們的選擇有：
nsattributedstring，是從 epub、txt 處理後得到的中間資料，包括文字和排版樣式。這種資料結構比較抽象，沒有一種很好的差異計算方法、和差異結果視覺化方法。
閱讀器螢幕截圖，位圖格式，借助各種成熟的數字影象處理演算法，容易計算差異
考慮到 2 容易計算差異，視覺化輸出效果較好，我們選取閱讀器螢幕截圖作為資料表示。
選擇了影象作為排版結果的資料表示，那麼如何對比影象差異呢？
首先，我們要選取影象特徵，然後才能對比差異。影象的特徵，從視覺認知概念上，有低、中、高階特徵：
有了特徵後，我們需要定義差異，就是兩個灰度影象矩陣的距離函式，如：
我們關心有多少畫素點不一致，所以我們這裡取 l0距離，即兩個影象有多少個畫素點不一樣，作為差異衡量的指標。
當距離大於10時，我們認為這一頁的排版結果有差異，把它視覺化輸出，給開發或者測試同學作為參考。
檢測到差異後，我們把兩個影象矩陣灰度化後相減，得到乙個新的矩陣，把它歸一化得到差異影象，如右圖所示：
但是考慮到 automation 模擬翻頁、截圖速度慢，且 ui 變更頻繁導致 automation 指令碼後續維護麻煩等問題，所以我們通過提供乙個測試 scheme 介面來完成這個任務。
scheme 格式如下：
weread://typeset?books=三體,賈伯斯傳,失控,1984,烏蘭拖拉機簡史&indent=1&fontsize=2&font=2&theme=3&folder=f1223
輸出排版結果到目錄/libary/[vid]/[folder]/[bookid].zip
@param books 需要排版的書單
@param indent 0首行不縮排 1首行縮排，預設0
@param fontsize 1,2,3,4,5,6,7 字型大小，預設4
@param font 字型 1系統字型 2
34 為對應選項字型，預設1
@param bgcolor 背景顏色 1白 2黃 3綠色 4夜間，預設1
@param folder 輸出資料夾名，預設"cropimage"
下面，將介紹我們完整的排版引擎自動化測試流程。
首先，使用者需要確定引數：待生成排版結果的 svn 版本範圍 r1~rn、書單、閱讀偏好設定（字型、縮排、主題模式）。把這些引數傳給指令碼batch_scan.py，然後自動化流程開始，指令碼會執行以下步驟：
在指定 svn 版本範圍內，找出排版引擎有變更的版本，checkout
對每個 checkout 的版本，用 xcodebuild 編譯專案，安裝到模擬器
把結果從模擬器移動到指定的目錄下
得到排版結果後，執行指令碼batch_diff.py，對相近的版本，每本書的每一頁通過 diffimg.py 對比，如果有差異，則輸出視覺化的差異結果。
自動化流程結束後，我們得到排版結果差異，需要人工去檢查差異是否符合預期。
我們以資料夾的形式組織展示差異的視覺化結果：版本 r1（修改前）與 r2（修改後），對書籍 book1 排版差異視覺化結果，儲存在資料夾 diff_result_r1_r2/book1 中。
視覺化結果影象中，深色字型是 r1 （修改前）的排版結果，淺色字型是 r2 （修改後）的排版結果。
另外，排版效能變化也納入了監控。
自動化流程的建立，使排版引擎的測試時間縮短了 95%，測試期間無需人工干預，對比資料如圖：
例如，人工測試一本 550頁的 《哈利波特與被詛咒的孩子》需要約 20 分鐘，而自動化測試指令碼掃瞄、對比差異只需 22 秒（不含編譯時間）；人工測試 10 本書籍，用時約 3 小時，而自動化測試用時約 4.9 分鐘；人工測試 100 本書籍需 33 小時，而自動化測試用時約 50 分鐘。
除了大大減少人工測試的時間，開發同學借助自動化測試工具，能大膽重構**，通過自動化測試來確保重構不影響排版結果，擁抱快速變更的需求。
隨著自動化測試覆蓋的變更版本、測試的書籍數量越來越多，帶來的收益越大。
目前，自動化測試工具已經投入使用。未來會持續優化、增加特性，以滿足測試、開發同學的需求。
未來工作包括但不限於：
郵件通知：執行指令碼得到結果後，如果兩個版本之間的排版結果有差異，通過郵件通知相關同學；另外，排版的效能對比結果也可以生成乙份報告，通過郵件通報。
執行速度優化：目前對 20 本書生成排版結果，耗時約 10 分鐘，對比耗時約 2 分鐘。可以進一步優化執行速度，爭取覆蓋更多樣本書籍
嘗試應用在其他模組：對執行預期結果相對固定、測試代價大的功能模組，可以通過支援測試 scheme，輸出執行結果截圖，以外掛程式的形式接入這一套自動化測試流程。
然後本文分析了人工測試的流程，以及這些流程改造成自動化的可能性。
微信讀書排版引擎自動化測試方案
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