7. Automação Inteligente de Testes¶

class LoginPage:
    def __init__(self, driver):
        self.driver = driver
        self.username_input = (By.ID, "username")
        self.password_input = (By.ID, "password")
        self.login_button = (By.ID, "login-btn")

    def login(self, username, password):
        self.driver.find_element(*self.username_input).send_keys(username)
        self.driver.find_element(*self.password_input).send_keys(password)
        self.driver.find_element(*self.login_button).click()

class LoginPage:
    def __init__(self, driver, ia):
        self.driver = driver
        self.ia = ia
        # Seletores semânticos
        self.elementos = {
            "username": {"tipo": "input", "contexto": "campo usuário"},
            "password": {"tipo": "input", "contexto": "campo senha"},
            "login": {"tipo": "button", "contexto": "botão entrar"}
        }

    def login(self, username, password):
        # IA encontra elementos mesmo se localizadores mudarem
        campo_usuario = self.ia.encontrar_elemento("username")
        campo_senha = self.ia.encontrar_elemento("password")
        botao_login = self.ia.encontrar_elemento("login")

        campo_usuario.send_keys(username)
        campo_senha.send_keys(password)
        botao_login.click()

# Ator com capacidades de IA
ator = Ator("Usuário", ia_habilitada=True)

# Tarefas geradas dinamicamente
tarefa = ator.pode_realizar(
    Tarefa("Comprar produto")
    .usando_ia_para_identificar_passos()
)

# Execução adaptativa
ator.attempts_to(
    tarefa.com_produto("iPhone 15")
)

# Verifica texto exato - frágil
assert driver.find_element(By.ID, "mensagem").text == "Bem-vindo, João!"

# Verifica significado - resiliente
mensagem = driver.find_element(By.ID, "mensagem").text
assert ia.validar_semanticamente(
    mensagem,
    esperado="saudação ao usuário logado"
)
# Aceita: "Olá, João!", "Bem-vindo, João!", "Oi, João!"

# Exemplo com Applitools
eyes.check_window("Página inicial")
# IA identifica apenas diferenças significativas
# Ignora: mudanças de tema, responsividade
# Detecta: elementos faltantes, textos alterados

class OraculoInteligente:
    def __init__(self, llm):
        self.llm = llm

    def validar(self, estado_atual, criterios):
        """
        Valida estado usando múltiplas dimensões
        """
        resultados = {}

        # Validação estrutural
        resultados['estrutura'] = self.validar_estrutura(
            estado_atual, criterios['elementos_esperados']
        )

        # Validação semântica
        resultados['semantica'] = self.llm.avaliar(
            f"O estado {estado_atual} atende aos critérios {criterios}?"
        )

        # Validação visual
        resultados['visual'] = self.validar_visual(
            estado_atual['screenshot'], criterios['baseline']
        )

        return resultados

# Geração de dados condizentes com domínio
generator = DadosTesteIA(dominio="ecommerce")

# Gera usuários realistas
usuarios = generator.gerar_usuarios(
    quantidade=100,
    perfis=["frequente", "ocasional", "novo"],
    constraints={"idade": (18, 80)}
)

# Gera produtos consistentes
produtos = generator.gerar_produtos(
    categorias=["eletronicos", "roupas", "livros"],
    precos_realistas=True
)

# Anonimização com preservação de padrões
dados_anonimizados = ia.anonimizar(
    dados_originais,
    preservar_distribuicao=True,
    tecnicas=['generalizacao', 'perturbacao']
)

# Gera transações financeiras realistas
transacoes = generator.gerar_transacoes(
    perfis=['salario', 'investimento', 'emprestimo'],
    padrao_temporal='realista',  # Picos no dia 5 e 20
    valor_condizente_com_perfil=True
)

def selecionar_testes_inteligente(commits):
    """
    Seleciona testes baseado em análise de impacto com IA
    """
    # Análise de mudanças
    arquivos_modificados = extrair_mudancas(commits)

    # IA prediz componentes afetados
    componentes_afetados = ia.analisar_impacto(
        arquivos_modificados,
        grafo_dependencias
    )

    # Seleção por risco
    testes_relevantes = []
    for teste in suite_completa:
        risco = ia.calcular_risco(teste, componentes_afetados)
        confianca = ia.calcular_confianca(teste)

        if risco > LIMIAR_RISCO or confianca < LIMIAR_CONFIANCA:
            testes_relevantes.append(teste)

    return testes_relevantes

# Distribuição otimizada de testes
grupos = ia.agrupar_testes_para_parallelizacao(
    suite_testes,
    considerar=['dependencias', 'duracao', 'recursos']
)

# Execução paralela
with Pool(processes=num_workers) as pool:
    resultados = pool.map(executar_grupo, grupos)

# Cálculo de risco com IA
risco = ia.calcular_risco_teste(
    teste,
    fatores={
        'historico_defeitos': 0.8,
        'complexidade': 0.6,
        'mudancas_recentes': 0.9,
        'criticidade_negocio': 0.7
    }
)

class QualityGateInteligente:
    def __init__(self, ia):
        self.ia = ia

    def avaliar(self, build):
        metricas = {
            'risco_regressao': self.ia.predizer_risco(build),
            'confiabilidade_testes': self.ia.avaliar_confiabilidade(build),
            'qualidade_predita': self.ia.predizer_qualidade(build),
            'padroes_problematicos': self.ia.detectar_padroes(build)
        }

        return all(
            metricas['risco_regressao'] < 0.05,
            metricas['confiabilidade_testes'] > 0.95,
            metricas['qualidade_predita'] > 0.8,
            len(metricas['padroes_problematicos']) == 0
        )

metricas = {
    'flaky_rate': ia.calcular_taxa_instabilidade(),
    'tempo_execucao': ia.analisar_tendencia_tempo(),
    'custo_manutencao': ia.calcular_custo_manutencao(),
    'cobertura_risco': ia.avaliar_cobertura_risco()
}