酷家乐多语言技术架构
简单描述就是前端代码和后端代码在不同语种情况下，都是通过获取CDN中存储的各类多语言的信息，也就是创建多语言词条会返回一个唯一KEY，这个KEY对应的是各类语种的value，但是由于酷家乐双发到国际化之后，是同一份代码，会导致有一部分中文忘记用词条了，或者后端服务没有用，就导致中文对外漏出。针对于目前国际化多语言的情况，测试团队现有的语言检测只有【接口扫描】
接口扫描流程图
即根据接口中返回是否为中英文以此作为判断，来校验是否包含中文，但是前端的内容大部分文本非接口返回，为词条中获取，以此为背景结合UI自动化对前端文本做中文扫描校验。以下图片中展示的是，22年至23年期间，出现的中文问题，几乎每个月都能出现一次，可以看出国际化的中文问题较多。
为了解决这类高频问题，思考通过别的途径解决该问题。
价值
现状：
- 接口扫描所断言的中文信息不全
- 扫描缺少交互性：各个业务场景所用到的中文，会根据入参变化。目前是固定参数来获取固定返回
- 扫描覆盖度不高，不能完全覆盖各词条
解决的问题：
- 全HTML文本：扫描并做检验
- 根据用户操作习惯，所见即所得。将用户操作路径中携带交互所产生的文案，获取并检验
- 校验接口扫描不能透出的各类词条文案
具体实施方案
流程图：
具体效果
- 我们假如当前页面是英文的情况下，出现了漏翻译的情况，如下图展示，几乎整片网页全是中文，具体如下
- 页面效果：
我们想要的效果是将页面中的文字全部提取出来，然后对中英文做区分。
实现过程：以puppeteer为例，页面每次点击或者对于页面做hover的时候，页面元素都会产生相应变化，那么在页面产生变化的时候，将整个HTML DOM元素获取下来。则会得到一个动态情况下，网页文本情况，具体实现细节：我们获取HTML网页的时候，需要确保整个网页完全加载完了，这里采用【window.performance.timing.loadEventEnd -window.performance.timing.navigationStart】，windows下的方法，可以获取到整个浏览器完全加载完成的时间，减去网页刚开始加载的时间，获取到一个时间差，如果大于0则认为当前网页已经完全加载完。
然后通过：document.documentElement.innerHTML。方法获取整个网页的内容，最终存储在本地。
通过传入的元素，对getHtml再做一层封装，hover也类似，最终hover和click都具备网页爬取的能力。
分析HTML的逻辑是通过beautifulSoap的python标准库来进行扫描，通过将HTML内的中文提取出来，然后通过中文的Unicode的编码区间，来判断当前页面中是否有英文。
最终通过部署在远程机器的python脚本每天分析一次，将测试结果以邮件的形式推送出来。
最终报告：
最终得到的结果：截止2023-11-9 为起始时间至今（ 2024-2-20 ） 共扫描103次，非测试数据中文数：10个总共发现中文数：52次网络原因导致错误数：4次测试数据导致中文数：46次
后续的展望：
- 和现有的平台做聚合网页巡检平台做配合，这样就可以脱离UI自动化代码，不需要人为去维护，只需要配置网页的URL自动去扒取网页中的文本，具体做法
我们网页巡检已经具备的能力：
从图中可以看到，当前网页如果存在A标签的话，会根据所设定的巡检层数来进行递归，例如当前巡检层数设置为3，网页有5个A标签，此时会将5个页面全部扫出来，5个网页继续打开，直到递归到第三层就算结束，但是由于此平台检测的能力只有3个
- console报错:浏览器F12控制台看到的Error类型内容
- 接口报错:状态码非200和非304的接口,响应内容中c!=0的接口
- 配置错误:外网网站配置了内网域名（需要开启“是否外网url巡检”开关）
2. AI扫描
我们目前只能做最基础的中文文本检测，但是我们是否能根据大模型的能力来进行扫描，目前调研的结果是可以的，以市面上常见的chatgpt就能将翻译后的英文，语义、错别字、等等都能一一扫描出，我们可以将python脚本提取出来的文本，传递给chatgpt从而达到，语言是否有中文，以及语言是否翻译准确了。
总结
多语言的要想做到精准验证接入AI的辅助必然是一个趋势，不然扫描出来的文本无法得到准确性，以及正确性的验证。团队内其他重复测试场景且现阶段无法做到自动化的还有很多，例如白标（简单理解白标的含义，各商家的logo是否包含特定酷家乐的标识）这类图标有各类长短分辨率大小不一的图片，要做到批量验证，也需要借助AI的能力，后续我们将提供更多的AI结合自动化的探索！
