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Demo UI Tests Playwright: 包含Playwright的UI自动化测试示例

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简介:
本项目提供了一系列使用Playwright进行UI自动化测试的示例代码和教程。通过这些实例,开发者可以轻松掌握如何利用Playwright执行前端应用的自动化测试。 UI自动化项目使用Playwright和Jest进行演示。 运行所有测试:`yarn test` 通过设置环境变量强制使测试失败:`FAIL_DEMO=true yarn test` GitHub Actions CI 测试在 GitHub 的 reports 分支上发布测试报告,根 URL 为该分支的文件结构。

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  • Demo UI Tests Playwright: PlaywrightUI
    优质
    本项目提供了一系列使用Playwright进行UI自动化测试的示例代码和教程。通过这些实例,开发者可以轻松掌握如何利用Playwright执行前端应用的自动化测试。 UI自动化项目使用Playwright和Jest进行演示。 运行所有测试:`yarn test` 通过设置环境变量强制使测试失败:`FAIL_DEMO=true yarn test` GitHub Actions CI 测试在 GitHub 的 reports 分支上发布测试报告,根 URL 为该分支的文件结构。
  • Playwright-Python:Python版Playwright
    优质
    Playwright-Python是用于Web测试和自动化的强大Python库,支持主流浏览器,提供简洁API以编写跨平台脚本。 Playwright 是一个适用于 Python 的库,它通过单一的 API 来自动化 Chromium、Firefox 和 WebKit 浏览器的操作。该工具提供了绿色、强大且快速可靠的自动化技术。 以下是各浏览器版本的支持情况: - Chrome 90.0.4421.0:全平台支持 - Safari (WebKit) 14.1:全平台支持 - Firefox 86.0b10:全平台支持 所有这些浏览器在各个平台上都支持无头模式。要安装 Playwright,可以使用以下命令: ``` pip install playwright==1.8.0a1 playwright install ```
  • Playwright-Java:用于Java版Playwright
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    Playwright-Java是专为Java开发者设计的自动化工具库,它支持浏览器自动化、网页测试等场景,提供高效稳定的跨平台解决方案。 Java的Playwright是一个用于Web自动化的库,它通过单一API支持 , 和 。 Playwright旨在提供跨浏览器、绿色高效且可靠的自动化解决方案,并在Linux、苹果系统视窗上对Chrome90.0.4392.0 、WebKit 14.1和Firefox 85.0b5均进行了全面测试。所有平台上的Playwright都支持无头模式运行。 使用Playwright需要Java 8或更高版本,并且最简单的集成方法是将两个依赖项添加到您的Maven pom.xml文件中。 Playwright以一组模块的形式进行分发,具体用法请参阅相关文档获取详细信息。
  • Python结合Playwright
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    本简介介绍如何利用Python编程语言与Playwright库进行网页自动化测试的方法和技巧,提高软件开发过程中的效率和质量。 一、Playwright简介 微软开源的自动化测试工具Playwright支持主流浏览器,包括Chrome、Firefox 和 Safari 等,并且可以在无头模式或有头模式下运行。它提供了同步和异步API接口,可以与各种流行的测试框架集成使用,同时具备录制浏览器端自动化脚本的功能。 二、playwright特性 1. 支持所有主流浏览器 Playwright支持基于Chromium内核的Google Chrome 和 Microsoft Edge 浏览器以及基于WebKit内核的Apple Safari和Mozilla Firefox。但是不兼容IE11。 跨平台:适用于Windows、Linux 和 macOS 系统。 可用于测试移动Web应用,但仅限于模拟环境,并不能在真实设备上进行测试。 支持无头模式(默认)和有头模式运行。
  • Python-UI
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    Python-UI自动化测试是一种利用Python编程语言开发的工具和技术,用于模拟用户界面操作以自动执行软件测试的过程。这种方法能够提高测试效率和准确性,适用于多种应用程序的测试需求。 项目名称及简介:此项目基于Appium 和 Selenium 开源工具封装而成的自动化测试工具,用于app和web应用。所有功能均使用Python3编写,并且大部分代码都是通用的webdriver接口实现,仅配置文件有所不同。 该项目支持监控常用的内存、CPU、FPS等数据。维护采用YAML格式,生成并发送包含测试结果的Excel报告至指定邮箱地址。此外,它还兼容多设备Android环境下的并行运行模式。 在使用时,请先通过以下命令从GitHub仓库下载项目: ```bash git clone git@github.com:284772894/appiumn_auto.git ``` 配置文件示例(devices.yaml): ```yaml appium: - devices: JTJ4C16331013562: port: 4723 config: node D:\app\Appium\node_modules\appium\bin\appium.js -p 4723 -bp 4733 platformName: android MSM8926: port: 4724 config: node D:\app\Appium\node_modules\appium\bin\appium.js -p 4724 -bp 4734 platformName: android ``` 测试用例的API示例如下: ```yaml - element_info: cn.ibona.t1_beta:id/start_button find_type: by_id operate_type: click test_id: 1002 test_intr: 登陆 - element_info: cn.ibona.t1_beta:id/passwordEditText find_type: by_id operate_type: send_keys text: 111111 - element_info: cn.ibona.t1_beta:id/phoneNumberEditText find_type: by_id operate_type: send_keys text: - element_info: cn.ibona.t1_beta:id/loginButton find_type: by_id operate_type: click - element_info: cn.ibona.t1_beta:id/toolbar find_type: by_id ``` 运行测试: ```bash python testRunner/runner.py ```
  • 软件框架( Web UI 和接口
    优质
    本项目构建了一个全面的软件测试自动化框架,涵盖Web用户界面及API接口测试。旨在提高开发效率与测试覆盖率,确保高质量的产品交付。 本自动化测试框架基于Python与unittest构建,采用页面对象模式(PO)及数据驱动的思想,并利用Selenium实现WEB UI的自动化测试。同时通过request库来完成接口自动化的任务。该框架还支持在基础上扩展移动终端的自动化功能。有关此框架的具体细节描述,请参阅相关文档或资源。
  • Python UI框架
    优质
    Python UI自动化测试框架是一种用于实现用户界面自动化的工具集,通过编写Python代码模拟用户操作来检测软件应用的功能和性能。 适用于UI自动化测试框架学习的人员可以采用Python结合Selenium、unittest以及HTMLTestRunner,并使用页面对象模式(PO模式)来搭建一个自动化的测试框架。
  • Web UI平台
    优质
    简介:本Web UI自动化测试平台旨在提供高效、稳定的网页界面自动化测试解决方案,支持多种浏览器和框架,助力开发者提高软件质量与开发效率。 这是一款无需编码即可实现WebUI自动化测试的平台。为了帮助新手快速熟悉平台操作,每一页都配备了详细的帮助向导。
  • APP-UI框架
    优质
    本框架为移动应用提供高效的UI自动化测试解决方案,支持多种平台和设备,确保高质量用户体验与快速迭代开发。 内容概要:实现App-UI自动化测试框架(Python+Selenium+Appium+Pytest+YAML),适用于测试人员使用。该框架的目标是简单地进行安卓端应用界面的自动化测试,并在Windows系统上运行,未来将逐步完善iOS端的功能。
  • Appium应用UI
    优质
    《Appium应用UI的自动化测试》一书专注于讲解如何使用开源工具Appium进行移动应用用户界面的自动化测试,涵盖iOS和Android平台。 Appium App UI自动化测试是一种常用的软件测试方法,用于验证移动应用的用户界面功能是否符合预期要求。通过编写脚本模拟用户的操作行为(如点击、滑动等),可以高效地检测应用程序在不同环境下的表现情况,并发现潜在的问题和缺陷,从而提高应用的质量和用户体验。