相信玩过爬虫的朋友都知道selenium,一个自动化测试的神器工具.写个Python自动化脚本解放双手基本上是常规的操作了,爬虫爬不了的,就用自动化测试凑一凑. 虽然selenium有完备的文档,但也需要一定的学习成本,对于一个纯小白来讲还是有些门槛的. 同时最近被自动化折磨得非常痛苦,为了实现e2e测试,我们花大量的时间来编写e2e代码,同时此类代码也非常不稳定,经常挂掉,这一点来说是非常的不友好的.作为一个"懒人",我肯定不愿意花大量的时间在编写测试上,所以就在互联网上找寻一些可以…
Playwright 是微软开源的一个用于 Web 测试和自动化的框架, 提供了可靠的端到端测试, 功能非常强大, 可以在测试, 爬虫,自动化场景中使用. 跨浏览器 Playwright 支持所有现代的渲染引擎,包括 Chromium.WebKit 和 Firefox. 跨平台 在 Windows, Linux 和 macOS 提供相同的使用体验. 跨语言 多语言支持, TypeScript, JavaScript, Python, .NET, Java. 录制.自动代码生成 .重放 Playw…
一.前言 半年前,偶然在视频号刷到某机构正在直播讲解Playwright框架的使用,就看了一会,感觉还不错,便被种草,就想着自己有时间也可以自己学一下,这一想着就半年多过去了. 读到这,你可能就去百度这东西到底是干啥用的? 细心的同学,可能会发现,关于Playwright基于Python语言的博文真的是一搜一大把,相对而言Java却少得可怜. 这不最近又看到某号主,一直在更新关于Playwright基于Python语言的文章,这又再次勾起了我的学习欲望. 要做就做和比人不一样的,那我就写个关于J…
搞过自动化测试的小伙伴,相信都知道,在Web自动化测试中,有一款自动化测试神器工具: selenium.结合标准的WebDriver API来编写Python自动化脚本,可以实现解放双手,让脚本代替人工在Web浏览器上完成指定的操作. 虽然selenium有完备的文档,但也需要一定的学习成本,对于一个纯小白来讲还是有些门槛的. 最近,微软开源了一个非常强大的自动化项目叫「playwright-python」,项目地址: https://github.com/microsoft/playwrigh…
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写在前面 今天是国庆节的最后一天,明天又要上班了,真的是感觉好像才开始放假一样,还是因为失恋没缓过来吗? 我的国庆七天 第1天,当了近半天的司机,陪家人去各大超市去购物,下午在家躺····· 第2-5天,重感冒,鼻涕不止,浑身酸痛乏力,两卷卫生纸下去,鼻子已经废了,真的是躺平了······ 第6天,打嗝不止,干咳.嗓子发炎肿了.鼻子烧了.嗓子基本说不出话了······ 综上,真的这个假期过的好累,算是大病一场吗? 该做点什么 早上6点20醒了,刷了一集<请君>,觉得状态还不错,还是写点东西吧,…
1. 前言 最近,微软开源了一款非常强大的 Python 自动化依赖库:playwright-python 它支持主流的浏览器,包含:Chrome.Firefox.Safari.Microsoft Edge 等,同时支持以无头模式.有头模式运行 playwright-python 提供了同步.异步的 API,可以结合 Pytest 测试框架使用,并且支持浏览器端的自动化脚本录制 项目地址: https://github.com/microsoft/playwright-python 2. 准备…
前言: 今天一早起床,就一直太阳穴疼,吃了四片去痛片已经无效,真的是疼的直恶心. 如果说学习或者写文章,能够或者头疼的话,那我想说,我还能坚持一会..... 很久没更新这系列的文章了,那么我们将Playwright+Java系列延续,带上自己的那份快乐开始吧! 想系统学习请参考:Playwright+Java入门 Action系列API 在<微软出品自动化神器[Playwright+Java]系列(五) 之 常见点击事件操作>,这篇文章已经提及了一些,今天这部书属于下集,下面将针对这部分API…
1. 前言 大家好,我是安果! 最近,阿里内部开源了一个 iOS 端由 Python 编写的自动化工具,即:tidevice 它是一款跨平台的自动化开源工具,不依赖 Xcode 就可以启动 WebDriverAgent( WDA ),这也就意味着 Windows 可以直接运行 iOS 自动化脚本 项目地址: https://github.com/alibaba/taobao-iphone-device 2. 准备 进入到虚拟环境,先安装 tidevice 的依赖包 # 安装依赖包 pip3 in…
微软开源自动机器学习工具 – NNI安装与使用   在机器学习建模时,除了准备数据,最耗时耗力的就是尝试各种超参组合,找到最佳模型的过程了.对于初学者来说,常常是无从下手.即使是对于有经验的算法工程师和数据科学家,也是很难把握所有的规律,只能多次尝试,找到较好的超参组合.而自动机器学习这两年成为了热门领域,它将机器学习过程中包括自动特征提取.模型选择.参数调节等过程自动化地学习,使学习过程在给定数据和任务上学习和泛化能力非常强大.NNI (Neural Network Intelligence)…