安装PIPpip install --upgrade pip pip install playwright playwright installCONDAconda config --add channels conda-forge conda config --add channels microsoft conda install playwright playwright install这些命令将下载 Playwright 包并为 Chromium、Firefox 和 WebKit 安装浏览器二进制文件。要修改此行为,请参阅安装参数。使用一旦安装,你可以在 Python 脚本中导入 Playwright,并启动任何 3 种浏览器(chromium、firefox 和 webkit)。from playwright.sync_api import sync_playwright with sync_playwright() as p: browser = p.chromium.launch() page = browser.new_page() page.
Playwright提供了一个Pytest插件,用于编写端到端测试。要开始使用它,请参考入门指南。用法要运行您的测试,请使用Pytest命令行界面(CLI)。pytest --browser webkit --headed如果您想自动添加CLI参数而无需指定它们,可以使用pytest.ini文件:CLI参数--headed:以有头模式运行测试(默认:无头模式)。--browser:在不同的浏览器中运行测试,如chromium、firefox或webkit。可以多次指定(默认:chromium)。--browser-channel:要使用的浏览器渠道。--slowmo:将Playwright操作放慢指定的毫秒数。这对于查看操作过程很有用(默认:0)。--device:要模拟的设备。--output:测试生成的文件存放目录(默认:test-results)。--tracing:是否为每个测试记录跟踪。选项为on、off或retain-on-failure(默认:off)。--video:是否为每个测试录制视频。选项为on、off或retain-on-failure(默认:off)。--sc
Playwright Trace Viewer是一个GUI工具,可以探索记录的Playwright测试的迹线。这意味着您可以在测试的每个操作中前后移动,并在可视化界面上看到每个操作期间发生的情况。您将学到如何记录迹线如何打开HTML报告如何打开迹线查看器记录迹线您可以使用browser_context.tracing API来记录迹线,具体操作如下:browser = chromium.launch() context = browser.new_context() # 在创建/导航页面之前开始迹线记录。 context.tracing.start(screenshots=True, snapshots=True, sources=True) page = context.new_page() page.goto("https://playwright.dev") # 停止迹线记录并将其导出为zip存档。 context.tracing.stop(path = "trace.zip")这将记录迹线并将其保存到名为trace.zip的文件
Playwright 提供了一种生成测试用例的能力,它可以在您在浏览器中执行操作时为您生成测试用例,是快速入门测试的好方法。Playwright 会检查您的页面并确定最佳定位器,优先考虑 role、text 和 test id 定位器。如果生成器找到多个与定位器匹配的元素,它将改进定位器,使其具有唯一标识目标元素的鲁棒性。使用 Playwright Inspector 生成测试用例运行 codegen 命令将会打开两个窗口:一个是浏览器窗口,您可以在其中与要测试的网站进行交互;另一个是 Playwright Inspector 窗口,您可以在其中录制测试用例并将其复制到编辑器中。运行 Codegen使用 codegen 命令运行测试用例生成器,后面跟着您想要为之生成测试用例的网站的 URL。URL 是可选的,您也可以在运行命令时不添加 URL,然后直接将 URL 输入到浏览器窗口中。playwright codegen demo.playwright.dev/todomvc 录制测试用例运行 codegen 命令并在浏览器窗口中执行操作。Playwright 将生成用户交互的代
您可以运行单个测试、一组测试或所有测试。测试可以在一个浏览器或多个浏览器上运行。默认情况下,测试以无头模式运行,这意味着在运行测试时不会打开浏览器窗口,并且结果将显示在终端中。如果您希望在有头模式下运行测试,请使用 --headed 标志。在 Chromium 上运行测试pytest运行单个测试文件pytest test_login.py运行一组测试文件pytest tests/todo-page/ tests/landing-page/运行指定函数名的测试pytest -k "test_add_a_todo_item"以有头模式运行测试pytest --headed test_login.py在特定浏览器上运行测试pytest test_login.py --browser webkit在多个浏览器上运行测试pytest test_login.py --browser webkit --browser firefox并行运行测试pytest --numprocesses auto(这假设已安装 pytest-xdist。更多信息请参阅此处。)有关更多信息,请参阅
Playwright的断言功能是专门为动态Web设计的。它会自动重试,直到满足所需条件。Playwright具有内置的自动等待功能,意味着它会在执行操作之前等待元素可操作。Playwright提供了expect函数用于编写断言。请看下面的示例测试,了解如何使用定位器和基于Web的断言编写测试。import re from playwright.sync_api import Page, expect def test_homepage_has_Playwright_in_title_and_get_started_link_linking_to_the_intro_page(page: Page): page.goto("https://playwright.dev/") # 期望标题中包含某个子字符串。 expect(page).to_have_title(re.compile("Playwright")) # 创建一个定位器。 get_started = page.get_by_role(&qu
Playwright是专门为端到端测试的需求而创建的。Playwright支持所有现代渲染引擎,包括Chromium、WebKit和Firefox。可以在Windows、Linux和macOS上本地或CI中进行测试,可以无头(headless)或有界面(headed)进行测试,还支持原生移动设备仿真。Playwright推荐使用官方的Playwright Pytest插件编写端到端测试。该插件提供了上下文隔离功能,并且可以立即在多个浏览器配置上运行。或者,您也可以使用该库手动编写适合您所选测试运行器的测试基础架构。Pytest插件使用的是Playwright的同步版本,该库还提供了一个异步版本。首先安装Playwright并运行示例测试,以查看其运行效果。安装Pytest插件:pip install pytest-playwright安装所需的浏览器:playwright install添加示例测试在当前工作目录或子目录中创建一个文件,文件名为test_my_application.py,内容如下:import re from playwright.sync_api import Pa
airobots的移动端测试,主要是将airtest和appium进行了集成,appium是比较流行的移动端测试框架,airtest是基于图像识别的移动端测试框架,个人体验来看,是比较好用的两个框架吧。appium的环境搭建方面比airtest较为复杂一些,所以,个人推荐优先考虑airtest,我们先来看演示。下载demo项目(可选)airobots可直接通过命令执行用例文件或用例目录来进行测试:airobots -t ios / android 用例文件或用例目录路径但通常,为了更方便管理我们的测试脚本和开发一些自定义方法,我们都会对用例脚本做一些组织,用不同的目录来区分不同的作用,demo是我在项目中的组织方式,大家也可以按自己的习惯进行。demo下载地址:https://github.com/BSTester/AirobotsDemo。项目目录结构说明,大家可以看往期文章:如何利用airobots做web自动化测试。运行示例脚本运行示例前请先进入项目目录,执行以下命令安装相关依赖包pip install -r requirements.txt -i https://mirrors
上篇介绍了如何用airobots进行web自动化测试,这期,给大家介绍如何用airobots进行接口测试。下载demo项目(可选)airobots可直接通过命令执行用例文件或用例目录来进行测试:airobots -t api 用例文件或用例目录路径但通常,为了更方便管理我们的测试脚本和开发一些自定义方法,我们都会对用例脚本做一些组织,用不同的目录来区分不同的作用,demo是我在项目中的组织方式,大家也可以按自己的习惯进行。demo下载地址:https://github.com/BSTester/AirobotsDemo。项目目录结构说明,大家可以看上一期文章:如何利用airobots做web自动化测试。运行示例脚本airobots只是对目前流行的开源框架做了集成和封装,本质上接口测试是基于httprunner进行的,所以,用例格式和编写方式都是按httprunner的方式。我们先来运行下示例脚本:airobots -t api --clean-alluredir --alluredir=Results --reruns=1 TestCases/APICase/test_suite_de
nGrinder测试结果分析前几篇我们介绍了怎么对nGrinder改造成阿里云PTS类似的样子,也给大家举例演示了怎么利用nGrinder测试接口性能,那测试结果出来后,就需要对测试结果进行分析,找出性能瓶颈点,今天给大家介绍怎么分析nGrinder的测试结果。结果图表介绍测试概要测试结束后,会列出测试概要信息,如上图,包括:虚拟用户总数平均TPSTPS峰值平均响应时间执行测试数量测试成功数量错误数运行时间右侧是TPS图,下方还有agent的运行日志,可以下载共测试分析。详细测试结果详细测试结果页面,除了列出了概要页面的信息外,还包括:开始时间结束时间测试时间运行时间描述运行的代理数量进程/线程数忽略采样的数量详细的测试结果图表TPS图,每秒事务数,反映了某一时刻,同时运行的事务数,这里的事务即为注册的操作过程。平均响应时间图首次接收数据的平均时间,此图反映了从客户端发送请求到服务器返回第一个数据包的时间,一般在内网测试可以忽略网络的问题,如果此时间很长,说明服务器响应很慢。如果服务器的负载不高,而出现了很多响应超时的情况,此时间也很长,说明网络可能有问题。虚拟用户运行图,从图可以看出
贝克街的捉虫师
十年测试老鸟佛系分享一些测试小技能、开源小工具......