文章作者：Maxime Khoy
原文链接：Writing integration tests for a Botfuel Dialog chatbot
编译：一熊翻译组 Mason
目标
在这篇教程中你可以学习如何使用 Jest 来测试你的聊天机器人，它是一个由 Facebook 开发的测试库。不过，你也可以使用其它测试库，例如 Mocha。
至于这篇教程的目标，是让你学习如何将机器人的手动测试自动化，以确保聊天机器人如期工作。
对于这篇教程，我们会从简单的样例机器人开始。请确保你已按照入门教程运行直至安装部分。
举个例子，初始的样例机器人会有如下的行为：
让我们来写一个测试来确保这一简单功能的运转。
配置
首先，我们需要安装 Jest 作开发基础：
npm install --dev jest
一旦 Jest 安装完成，添加如下test脚本到你的package.json文件：
"scripts": {
"start": "botfuel-run",
"train": "botfuel-train",
"test": "jest"
},
你可以通过npm test来运行 Jest。
为了在测试模式下运行聊天机器人，我们需要一个配置文件指出我们将用到的test适配器。用如下内容在根级别创建一个test-config.js文件：
module.exports = {
adapter: 'test',
};
写测试
为了模拟人与机器人之间的对话，我们会使用Bot的play方法。这种方法需要一组用户消息，其可以代表所有用户会发给聊天机器人的所有消息。对于用户来说，它可能是以下几种类型：
-
PostbackMessage(回执消息) -
UserImageMessage(用户图片消息) -
UserTextMessage(用户文本消息)
在我们的样例中，他们都是些简单的UserTextMessage。
举个例子，模拟这段对话：
我们会编写：
const bot = new Bot(config);
const userId = bot.adapter.userId;
await bot.play([
new UserTextMessage('Hello'),
new UserTextMessage('My name is Bob'),
]);
用户与机器人被捕捉的输出消息被储存进bot.adapter.log，所以我们可以编写以下程序来测试机器人是否如期响应：
expect(bot.adapter.log)
.toEqual([
new UserTextMessage('Hello'),
new BotTextMessage('Hello human!'),
new UserTextMessage('My name is Bob'),
new BotTextMessage('Nice to meet you Bob!'),
]
.map(msg => msg.toJson(userId))
);
比较期望的与实际的输出，我们提供方便的toJson方法以便消息可以相比做原生的 JSON。这种方法需要userId作为一个参数，因为每个UserTextMessage都可以转化为 JSON 的形式，并以消息作者的分类储存在userId下。
这里，你同样也可以使用全部的消息类型。
让我们来写一下完整的测试样例吧！
在聊天机器人的跟级别构建一个tests库并在其中用如下内容创建一个hello.test.js文件：
const { Bot, BotTextMessage, UserTextMessage } = require('botfuel-dialog');
const config = require('../test-config');
test('answers greeting and name', async () => {
const bot = new Bot(config);
const userId = bot.adapter.userId;
await bot.play([new UserTextMessage('Hello'), new UserTextMessage('My name is Bob')]);
expect(bot.adapter.log).toEqual(
[
new UserTextMessage('Hello'),
new BotTextMessage('Hello human!'),
new UserTextMessage('My name is Bob'),
new BotTextMessage('Nice to meet you Bob!'),
].map(msg => msg.toJson(userId)),
);
});
运行测试前，先执行以下命令：
BOTFUEL_APP_TOKEN=
这里需要你的应用证书因为你的聊天机器人会调用 NLP API。
你会看到如下结果：
到此为止，恭喜你，你已经成功地将一个聊天机器人的测试样例自动化！
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