Python selenium自动化测试模型图解
1、线性测试
优势:每一个脚本都是完整独立的,每一个脚本对应一个测试用例
缺点:开发成本高,会有重复操作重复脚本;维护成本也高,修改重复操作的脚本时,要逐一进行修改。
2、模块化驱动测试
把重复的操作独立成公共模块,当用例执行中需要这一模块操作时调用,这样最大限度的消除重复,提高测试用例的可维护性。
解决了线性测试的两个问题:
(1)提高了开发效率
(2)简化了维护复杂性
缺点:在数据会改变的情况下,会加大编写重复的脚本(比如现在我要测试不同用户登录的场景,先是张三登录,登录完后换李四登录,然后继续换用户登录,这样会有重复的登录脚本,虽然登录的步骤一样,但是登录的数据不一样)
写一个类,将登录的函数包装起来
然后写个主程序调用登录的函数
3、数据驱动测试
数据驱动是数据的参数化,因为输入数据的不痛而引起输出结果的不同;比如定义的数组、字典、或者是外部文件(Excel、csv、txt、xml等)都可以看做是数据驱动,目的就是实现数据与脚本的分离。
优点:进一步增强了脚本的复用性。
(1)通过参数化来实现数据驱动
将要输入的值当做一个参数来进行传入,实现根据数据输入的不同而有不同的执行结果
登录的函数以传参的方式封装
然后主方法中调用该方法,传入不同的参数
(2)参数化搜索关键字
将要搜索的关键字定义为一组数组,然后通过循环的方式进行搜索,搜索的关键字不一样测试结果也不一样。
(3)读取txt文件
Python中提供了几种读取txt文件的方式:
read():读取整个文件
readline():读取一行数据
readlines():读取所有行的数据
(4)读取csv文件
(5)读取xml文件
parse():打开xml文件
documentElement:用于得到xml文件唯一的根元素
nodeName:节点名称
nodeValue:节点值
nodeType:节点类型
ELEMENT_NODE:元素节点类型
getElementsByTagName:可以通过标签名获取标签,获取的对象以数组的形式存储
getAttribute():用于获取元素的属性值,与webdriver中的get_attribute()类似
firstChild:属性返回被选节点的第一个子节点
data:表示获取该节点的数据,与webdriver中的text方法类似
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助!
最后: 为了回馈铁杆粉丝们,我给大家整理了完整的软件测试视频学习教程,朋友们如果需要可以自行免费领取 【保证100%免费】
软件测试面试文档
我们学习必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有字节大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
全套资料获取方式:
相关文章:

Python selenium自动化测试模型图解
1、线性测试 优势:每一个脚本都是完整独立的,每一个脚本对应一个测试用例 缺点:开发成本高,会有重复操作重复脚本;维护成本也高,修改重复操作的脚本时,要逐一进行修改。 2、模块化驱动测试 …...

【详解】篮球记分牌硬件及代码
篮球记分牌设计 1 系统设计1.1 设计任务 1.2 性能指标要求1.2 设计思路及设计框图1.2.1设计思路1.2.2总体设计框图1.2.3电路原理图1.2.3 PCB布线图 2 主要程序模块的设计及原理2.1 外部中断0 2.2 菜单2.3 两队比分及两队犯规次数显示及修改2.3.1选择功能2.3.2修改功能2.3.3显示…...

FreeRTOS实时操作系统(二)系统文件代码学习
文章目录 前言系统配置任务创建任务创建删除实践 前言 接着学习正点原子的FreeRTOS教程,涉及到一些详细的系统内文件代码 系统配置 可以通过各种的宏定义来实现我们自己的RTOS配置(在FreeRTOSconfig.h) “INCLUDE”:配置API函数…...
分布式驱动电动汽车定速巡航控制
目录 前言 1. 电机模型 1.1电机数学模型 1.2 电机传递函数模型 2. 控制器设计...
如何启动和关闭分布式集群
分布式集群是由多个节点组成的系统,可以提供高性能、高可用、高扩展的数据处理能力。本文介绍如何启动和关闭一个包含hadoop、zookeeper、hbase和spark的分布式集群。 目录 启动顺序 关闭顺序 启动和关闭hadoop 启动hadoop 关闭hadoop 查看网页 启动和关闭z…...

WLAN基本概述及简单组网配置
WLAN概述 WLAN即Wireless LAN(无线局域网),是指通过无线技术构建的无线局域网络。WLAN广义上是指以无线电波、激光、红外线等无线信号来代替有线局域网中的部分或全部传输介质所构成的网络。 家庭WLAN产品: 家庭Wi-Fi路由器:通过把有线网络信号转换成无线信号,供家庭电…...
响应式Web设计单元测试
响应式Web设计单元测试 一. 单选题 (共8题,40.0分)二. 多选题 (共5题,25.0分)三. 判断题 (共7题,35.0分) 一. 单选题 (共8题,40.0分) …...
linux计划任务管理
1. crond计划任务概述 什么是计划任务,计划任务类似于我们平时生活中的闹钟。 在Linux系统的计划任务服务crond可以满足周期性执行任务的需求。 crond进程每分钟会处理一次计划任务, 计划任务主要是做一些周期性的任务目前最主要的用途是定时备份数据 Schedule on…...

研一,有点迷茫。
作者:阿秀 校招八股文学习网站:https://interviewguide.cn 这是阿秀的第「277」篇原创 小伙伴们大家好,我是阿秀。 最近回答了不少大一大二研一在读的学习圈中学弟学妹的咨询问题,基本都是计算机学习、进度、疑惑等等相关的问题&a…...

【新版】系统架构设计师 - 软件工程
个人总结,仅供参考,欢迎加好友一起讨论 文章目录 架构 - 软件工程考点摘要软件工程概述软件能力成熟度模型软件过程模型瀑布模型原型化模型增量模型螺旋模型喷泉模型V模型迭代与增量的概念CBSD基于构件的模型(构件组装模型/基于构件的软件开发…...

html实现好看的个人介绍,个人主页模板3(附源码)
文章目录 1.设计来源1.1 主界面1.2 关于我界面1.3 教育成就界面1.4 项目演示界面1.5 联系我界面 2.效果和源码2.1 动态效果2.2 源代码2.2 源代码目录 源码下载 作者:xcLeigh 文章地址:https://blog.csdn.net/weixin_43151418/article/details/131263195 …...
某大厂工作3年,被劣驱良了。。。
最近在知乎上看到一个问题:编程界的劣驱良现象有哪些? 要想回答这个问题,首先要定义清楚,什么是「劣」什么是「良」? 如果你认为编程技术牛x就是「良」,编程技术差就是「劣」,那可以清楚的回答…...

爱奇艺大数据加速:从Hive到Spark SQL
01 导语 爱奇艺自2012年开展大数据业务以来,基于大数据开源生态服务建设了一系列平台,涵盖了数据采集、数据处理、数据分析、数据应用等整个大数据流程,为公司的运营决策和各种数据智能业务提供了强有力的支持。随着数据规模的不断增长和计算…...
c++构造函数的多个细节拷问
提问1 能在 构造函数里面调用 虚函数吗? 调用的 是这个类自己的 虚函数吗? 这个问题 等价于 虚函数表什么时候形成的? 回答1 答:在构造函数里面 可以调用虚函数哈 不过是父类的 子类对象还没有创建完成 所以 尽量不要在 构造里…...

Redis入门 - Lua脚本
原文首更地址,阅读效果更佳! Redis入门 - Lua脚本 | CoderMast编程桅杆https://www.codermast.com/database/redis/redis-scription.html Redis 脚本使用 Lua 解释器来执行脚本。 Redis 2.6 版本通过内嵌支持 Lua 环境。执行脚本的常用命令为 EVAL。 …...

Creating Serial Numbers (C#)
此示例展示如何使用Visual C#编写的Add-ins为文件数据卡生成序列号。 注意事项: SOLIDWORKS PDM Professional无法强制重新加载用.NET编写的Add-ins,必须重新启动所有客户端计算机,以确保使用Add-ins的最新版本。 SOLIDWORKS PDM Professio…...

pycharm使用之torch_geometric安装
正式安装之前要先查看一下torch的版本 一、查看torch版本 1、winR ,输入cmd 2、输入python 3、 输入import torch,然后输入torch.__version__,最后回车 可以看到我的torch版本是1.10.0 二、下载合适的版本 1、打开链接 https://pytorch-…...
spring-mvc 工作流程
一、概述 spring-mvc 主要是DispatcherServlet工作流程流程可以分为两块,第一块为DispatcherServlet的加载,第二块为请求处理 二、DispatcherServlet的加载 主要依靠三个对象 DispatcherServletRegistrationBean:实现了ServletContextInit…...

物联网Lora模块从入门到精通(六)OLED显示屏
一、前言 获取到数据后我们常需要在OLED显示屏上显示,本文中我们需要使用上一篇文章(光照与温湿度数据获取)的代码,在其基础上继续完成本文内容。 基础代码: #include <string.h> #include "board.h" #include "hal_ke…...

平面坐标变换(单应性变换/Homography变换)
单应性(homography)变换用来描述物体在两个平面之间的转换关系,可以用于描述平移、翻转、缩放、旋转、仿射变换等。其是对应齐次坐标下的线性变换,可以通过矩阵表示: 其中,H为单应性变换矩阵,假设变换前坐标为(x,y)&am…...
浅谈 React Hooks
React Hooks 是 React 16.8 引入的一组 API,用于在函数组件中使用 state 和其他 React 特性(例如生命周期方法、context 等)。Hooks 通过简洁的函数接口,解决了状态与 UI 的高度解耦,通过函数式编程范式实现更灵活 Rea…...

AI-调查研究-01-正念冥想有用吗?对健康的影响及科学指南
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!! 🚀 AI篇持续更新中!(长期更新) 目前2025年06月05日更新到: AI炼丹日志-28 - Aud…...

使用分级同态加密防御梯度泄漏
抽象 联邦学习 (FL) 支持跨分布式客户端进行协作模型训练,而无需共享原始数据,这使其成为在互联和自动驾驶汽车 (CAV) 等领域保护隐私的机器学习的一种很有前途的方法。然而,最近的研究表明&…...
【解密LSTM、GRU如何解决传统RNN梯度消失问题】
解密LSTM与GRU:如何让RNN变得更聪明? 在深度学习的世界里,循环神经网络(RNN)以其卓越的序列数据处理能力广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。然而,传统RNN存在的一个严重问题——梯度消失&#…...

如何在看板中有效管理突发紧急任务
在看板中有效管理突发紧急任务需要:设立专门的紧急任务通道、重新调整任务优先级、保持适度的WIP(Work-in-Progress)弹性、优化任务处理流程、提高团队应对突发情况的敏捷性。其中,设立专门的紧急任务通道尤为重要,这能…...

论文浅尝 | 基于判别指令微调生成式大语言模型的知识图谱补全方法(ISWC2024)
笔记整理:刘治强,浙江大学硕士生,研究方向为知识图谱表示学习,大语言模型 论文链接:http://arxiv.org/abs/2407.16127 发表会议:ISWC 2024 1. 动机 传统的知识图谱补全(KGC)模型通过…...
鸿蒙中用HarmonyOS SDK应用服务 HarmonyOS5开发一个生活电费的缴纳和查询小程序
一、项目初始化与配置 1. 创建项目 ohpm init harmony/utility-payment-app 2. 配置权限 // module.json5 {"requestPermissions": [{"name": "ohos.permission.INTERNET"},{"name": "ohos.permission.GET_NETWORK_INFO"…...
【RockeMQ】第2节|RocketMQ快速实战以及核⼼概念详解(二)
升级Dledger高可用集群 一、主从架构的不足与Dledger的定位 主从架构缺陷 数据备份依赖Slave节点,但无自动故障转移能力,Master宕机后需人工切换,期间消息可能无法读取。Slave仅存储数据,无法主动升级为Master响应请求ÿ…...

【Oracle】分区表
个人主页:Guiat 归属专栏:Oracle 文章目录 1. 分区表基础概述1.1 分区表的概念与优势1.2 分区类型概览1.3 分区表的工作原理 2. 范围分区 (RANGE Partitioning)2.1 基础范围分区2.1.1 按日期范围分区2.1.2 按数值范围分区 2.2 间隔分区 (INTERVAL Partit…...
Web 架构之 CDN 加速原理与落地实践
文章目录 一、思维导图二、正文内容(一)CDN 基础概念1. 定义2. 组成部分 (二)CDN 加速原理1. 请求路由2. 内容缓存3. 内容更新 (三)CDN 落地实践1. 选择 CDN 服务商2. 配置 CDN3. 集成到 Web 架构 …...