Katalon Studio自带集成了图片识别功能,有2个比较有用的图片识别相关的命令:Wait For Image Present和Click Image.这里重点讲下Click Image命令: 当你需要在浏览器里去操作非浏览器元素,比如IE的保存调的就是Windows的控件了: 当你无法定位某个元素,但其却有比较明显的图片特征时:   1.先截取你要定位的元素,比如我这里截图的是百度的LOGO     2.创建一个图片对象元素:右击左侧文件管理的Object Repository--New…

在一个Test Case里,点左上Add-Web UI Keyword,可以添加一行新的命令. 像Click.setText.Delay这些最基本的,大家还是看看官方的API文档吧,望文知义,如果是纯新手,可以先学学selenium的API,有网站也有书,都是中文的.介绍几个写用例时,逻辑中会用到的几个Keyword: 1.Wait For系列与Delay: Delay适用于定长时间的等待,比如点击添加按钮,立马弹出添加窗口,不需要与后端交互,也不用运行复杂的JS: Wait For系列适用不定…

最近准备把公司的系统搞上UI自动化,先是自己用Python+selenium+pytest写了一个框架,开始写case的时候发现效率极其慢.原因为: (1)开发为提高前端响应时间,使用前端路由技术,一个页面一次加载多个TAB,后台的TAB虽然不可见,但已加载并可定位到:亦或是前台的TAB虽然可见,但实际其中的元素不可见或不是在最上层,导致click失败: (2)前端使用VUE框架,element的tag.class.name等属性带有随机的数字,不便于定位: (3)自己写的xpath或css定位…

一.邮件报告Suite执行完后,严格来说这个不算报告,只是邮件通知执行结果,具体设置请看katalon系列三 二.文件报告Suite执行完后,会在项目文件夹下/Report/Suite Name/time/文件夹下生成csv格式.html格式.xml格式的报告文件,一般我们直接打开html格式的查看即可.如果有执行失败,会有具体的错误栈信息以及一张截图,方便追查问题.另外每次Suite执行完后,也会在项目文件夹下/Report文件夹下复制一份最新的报告,所以如果你有自动化相关的需求要获取每次最新…

Katalon Studio升级到5.10版本了,这次新增了2个很实用的功能:一.跳过用例在Listener中新增了跳过用例方法,Listener类似于JUnit4的annotation中的@Before.@After.@BeforeClass.@AfterClass,python单元测试框架unittest中的setUp().tearDown(),不熟悉的同学可以先学个测试框架.跳过的使用在执行结果中的状态为SKIPPED,示例代码如下: 二.命令行赋值全局变量Katalon中的Project…

经常看到有人问元素属性都相同,怎么定位,这里总结一下.下面以Xpath为例讲解,CSS其实也是一样的,只是语法不一样罢了.网上说CSS会比Xpath快一些,但在Katalon主用Xpath,感觉也还行.另外Katalon做为一个产品,他们选择主打Xpath,相信也是有原因的.当然了,也有极小可能他们的骨干对Xpath比较熟.Katalon也支持CSS,但不会像Xpath那样智能提示你多种自动定位语法. 想要定位的得心应手,首先要对Xpath语法了如指掌,可以看我之前的一篇文章:https://w…

C#编译器优化那点事   使用C#编写程序,给最终用户的程序,是需要使用release配置的,而release配置和debug配置,有一个关键区别,就是release的编译器优化默认是启用的.优化代码开关即optimize开关,和debug开关一起,有以下几种组合. 在Visual Sutdio中新建一个C#项目时,项目的“调试”(Debug)配置的是/optimize-和/debug:full开关,而“发布”(Release)配置指定的是/optimize+和/debug:pdbonly开关…

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

篇一:WPF常用知识以及本项目设计总结:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf.html 篇二:基于OneNote难点突破和批量识别:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf1.html 篇三:批量处理后的txt文件入库处理:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf2.html 篇四:关于OneNote入库处理以及审核:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf3.html […

原文:SQL Server 2008空间数据应用系列八:基于Bing Maps(Silverlight)的空间数据存储 友情提示,您阅读本篇博文的先决条件如下: 1.本文示例基于Microsoft SQL Server 2008 R2调测. 2.具备 Transact-SQL 编程经验和使用 SQL Server Management Studio 的经验. 3.具有使用 Microsoft Visual Studio 进行 Microsoft .NET Framework开发的经验. 4.具有…