検索
ホームページバックエンド開発Python チュートリアル最新のローコード テスト プラットフォーム

Modern Low-Code Testing Platforms

スマート要素認識による視覚的な記録と再生
最新のツールは AI を使用して、従来のセレクターよりも確実に要素を識別するようになりました。例:
パイソン

# Traditional explicit selector approach
button = driver.find_element(By.XPATH, "//button[@id='submit-btn' or contains(@class, 'submit')]")

# Modern low-code equivalent (automatically generates multiple fallback strategies)
Click("Submit") # The tool automatically tries:
                # - Text content matching
                # - Partial class matching
                # - Visual recognition
                # - Nearby element context
                # - Element hierarchy

自然言語テストケース
Cucumber のようなツールは、より直感的なテスト作成をサポートするために進化しました:
ガーキン

# Modern BDD test scenario
Feature: User Authentication
  Scenario: Successful login
    Given I am on the login page
    When I enter "test@example.com" into the email field
    And I enter "password123" into the password field
    And I click the "Sign In" button
    Then I should see the dashboard
    And I should see "Welcome back" message

# The low-code platform automatically generates the underlying code:
async function loginTest() {
    await page.navigate('login');
    await page.fill('[data-test="email"]', 'test@example.com');
    await page.fill('[data-test="password"]', 'password123');
    await page.click('button:has-text("Sign In")');
    await expect(page).toHaveURL(/.*dashboard/);
    await expect(page.locator('.welcome-message')).toContainText('Welcome back');
}

スマートテストメンテナンス
最新のプラットフォームには自己修復機能が含まれています。
JavaScript

// Configuration for smart element detection
{
    "elementDetection": {
        "primary": "id",
        "fallback": ["css", "xpath", "text"],
        "smartLocatorStrategy": {
            "enabled": true,
            "maxAttempts": 3,
            "timeout": 10000,
            "healingReport": true
        }
    }
}

// The platform automatically maintains tests when UI changes:
await click("Login")  // If the button changes, the tool tries:
                     // 1. Original selector
                     // 2. Similar elements nearby
                     // 3. Elements with similar text
                     // 4. Elements in similar position

クロスプラットフォームテストの再利用
最新のローコード プラットフォームでは、異なるプラットフォーム間で同じテストを実行できます。
YAML

# Test configuration
test:
  name: "Login Flow"
  platforms:
    - web:
        browsers: ["chrome", "firefox", "safari"]
    - mobile:
        devices: ["ios", "android"]
    - desktop:
        apps: ["windows", "mac"]

  actions:
    - input: 
        field: "username"
        value: "{test.data.username}"
    - input:
        field: "password"
        value: "{test.data.password}"
    - click:
        element: "login"
    - verify:
        element: "dashboard"
        state: "visible"

組み込み API 統合テスト
最新のローコード プラットフォームは、UI と API のテストをシームレスに組み合わせます:
パイソン

# Mixed UI and API test flow
test_flow = {
    "steps": [
        # UI Step
        {"action": "click", "element": "create_account"},

        # API Validation
        {"action": "api_check",
         "endpoint": "/api/user",
         "method": "GET",
         "validate": {
             "status": 200,
             "response.username": "${created_username}"
         }},

        # Continue UI Flow
        {"action": "verify", "element": "welcome_message"}
    ]
}

インテリジェントなテスト データ管理:
JavaScript

// Modern data-driven test configuration
{
    "testData": {
        "source": "dynamic",
        "generator": {
            "type": "smart",
            "rules": {
                "email": "valid_email",
                "phone": "valid_phone",
                "address": "valid_address"
            },
            "relationships": {
                "shipping_zip": "match_billing_country"
            }
        }
    }
}

最新のローコード プラットフォームの主な利点は、この複雑さをすべてビジュアル インターフェイスの背後で処理しながら、必要に応じてテスターが基礎となるコードをカスタマイズできることです。

以上が最新のローコード テスト プラットフォームの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
Pythonを使用してテキストファイルのZIPF配布を見つける方法Pythonを使用してテキストファイルのZIPF配布を見つける方法Mar 05, 2025 am 09:58 AM

このチュートリアルでは、Pythonを使用してZIPFの法則の統計的概念を処理する方法を示し、法律の処理時にPythonの読み取りおよび並べ替えの効率性を示します。 ZIPF分布という用語が何を意味するのか疑問に思うかもしれません。この用語を理解するには、まずZIPFの法律を定義する必要があります。心配しないでください、私は指示を簡素化しようとします。 ZIPFの法則 ZIPFの法則は単に意味します。大きな自然言語のコーパスでは、最も頻繁に発生する単語は、2番目の頻繁な単語のほぼ2倍の頻度で表示されます。 例を見てみましょう。アメリカ英語の茶色のコーパスを見ると、最も頻繁な言葉は「thであることに気付くでしょう。

HTMLを解析するために美しいスープを使用するにはどうすればよいですか?HTMLを解析するために美しいスープを使用するにはどうすればよいですか?Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

この記事では、Pythonライブラリである美しいスープを使用してHTMLを解析する方法について説明します。 find()、find_all()、select()、およびget_text()などの一般的な方法は、データ抽出、多様なHTML構造とエラーの処理、および代替案(SEL

Pythonでの画像フィルタリングPythonでの画像フィルタリングMar 03, 2025 am 09:44 AM

ノイズの多い画像を扱うことは、特に携帯電話や低解像度のカメラの写真でよくある問題です。 このチュートリアルでは、OpenCVを使用してPythonの画像フィルタリング手法を調査して、この問題に取り組みます。 画像フィルタリング:強力なツール 画像フィルター

Pythonでファイルをダウンロードする方法Pythonでファイルをダウンロードする方法Mar 01, 2025 am 10:03 AM

Pythonは、インターネットからファイルをダウンロードするさまざまな方法を提供します。これは、urllibパッケージまたはリクエストライブラリを使用してHTTPを介してダウンロードできます。このチュートリアルでは、これらのライブラリを使用してPythonからURLからファイルをダウンロードする方法を説明します。 ライブラリをリクエストします リクエストは、Pythonで最も人気のあるライブラリの1つです。クエリ文字列をURLに手動で追加したり、POSTデータのエンコードをフォームに追加せずに、HTTP/1.1リクエストを送信できます。 リクエストライブラリは、以下を含む多くの機能を実行できます フォームデータを追加します マルチパートファイルを追加します Python応答データにアクセスします リクエストを行います 頭

Pythonを使用してPDFドキュメントの操作方法Pythonを使用してPDFドキュメントの操作方法Mar 02, 2025 am 09:54 AM

PDFファイルは、クロスプラットフォームの互換性に人気があり、オペレーティングシステム、読み取りデバイス、ソフトウェア間でコンテンツとレイアウトが一貫しています。ただし、Python Plansing Plain Text Filesとは異なり、PDFファイルは、より複雑な構造を持つバイナリファイルであり、フォント、色、画像などの要素を含んでいます。 幸いなことに、Pythonの外部モジュールでPDFファイルを処理することは難しくありません。この記事では、PYPDF2モジュールを使用して、PDFファイルを開き、ページを印刷し、テキストを抽出する方法を示します。 PDFファイルの作成と編集については、私からの別のチュートリアルを参照してください。 準備 コアは、外部モジュールPYPDF2を使用することにあります。まず、PIPを使用してインストールします。 ピップはpです

DjangoアプリケーションでRedisを使用してキャッシュする方法DjangoアプリケーションでRedisを使用してキャッシュする方法Mar 02, 2025 am 10:10 AM

このチュートリアルでは、Redisキャッシングを活用して、特にDjangoフレームワーク内でPythonアプリケーションのパフォーマンスを向上させる方法を示しています。 Redisのインストール、Django構成、およびパフォーマンスの比較をカバーして、Beneを強調します

Natural Language Toolkit(NLTK)の紹介Natural Language Toolkit(NLTK)の紹介Mar 01, 2025 am 10:05 AM

自然言語処理(NLP)は、人間の言語の自動または半自動処理です。 NLPは言語学と密接に関連しており、認知科学、心理学、生理学、数学の研究とのリンクがあります。コンピューターサイエンスで

TensorflowまたはPytorchで深い学習を実行する方法は?TensorflowまたはPytorchで深い学習を実行する方法は?Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

この記事では、深い学習のためにTensorflowとPytorchを比較しています。 関連する手順、データの準備、モデルの構築、トレーニング、評価、展開について詳しく説明しています。 特に計算グラップに関して、フレームワーク間の重要な違い

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

強力な PHP 統合開発環境

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse

Eclipse を SAP NetWeaver アプリケーション サーバーと統合します。

EditPlus 中国語クラック版

EditPlus 中国語クラック版

サイズが小さく、構文の強調表示、コード プロンプト機能はサポートされていません

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) は、非常に脆弱な PHP/MySQL Web アプリケーションです。その主な目的は、セキュリティ専門家が法的環境でスキルとツールをテストするのに役立ち、Web 開発者が Web アプリケーションを保護するプロセスをより深く理解できるようにし、教師/生徒が教室環境で Web アプリケーションを教え/学習できるようにすることです。安全。 DVWA の目標は、シンプルでわかりやすいインターフェイスを通じて、さまざまな難易度で最も一般的な Web 脆弱性のいくつかを実践することです。このソフトウェアは、

AtomエディタMac版ダウンロード

AtomエディタMac版ダウンロード

最も人気のあるオープンソースエディター