Web テストでは、ブラウザーの互換性テストが避けられません。自動テストの前には、常に N 個のブラウザーを 1 つ以上のマシンにインストールし、それらのマシン上で異なるブラウザーを手動で実行して、主要なビジネス プロセスと主要な機能モジュールの機能を確認する必要がありました。サーバーは、Web アプリケーションが異なるブラウザーまたはブラウザーの異なるバージョンで正常に動作できるかどうかを検出します。
python Selenium を使用して自動クロスブラウザー テストを実行する方法を見てみましょう。
クロスブラウザ テストとは
クロスブラウザ テストは、Web アプリケーションが異なるブラウザ上で適切に動作することを検証する機能テストの分野です。
クロスブラウザ テストが必要な理由
通常、私たちは皆、Web アプリケーションがユーザーによってどのブラウザでも使用されることを期待しています。たとえば、IE を使用してオープン ソースの Utest Web サイトを開くことを好む人もいますが、Firefox または Chrome を好む人もいます。
私たちは、より多くのユーザーにそれを使用してもらうために、私たちの Web システムがどのブラウザでも正常に動作することを願っています。
クロスブラウザテストが必要な根本原因は次のとおりです:
異なるブラウザではフォントサイズが一致しない
javascrpitの実装が異なる
CSSとHTMLの検証が異なる
一部のブラウザ以下バージョンがサポートしていない HTML5
ページの配置と div サイズの問題
画像の位置またはサイズの問題
ブラウザとオペレーティング システム間の互換性の問題
上記の側面は、レイアウトに影響を与えるだけでなく、関数が利用できないため、クロスブラウザテストが必要です。
クロスブラウザテストの実行方法
Selenium Webdriver を使用すると、IE、Firefox、Chrome などのさまざまなブラウザでテスト ケースを自動的に実行できます。
同じマシン上の異なるブラウザでテスト ケースを同時に実行するには、マルチスレッド テクノロジが必要です。
以下では、Python のマルチスレッド技術に基づいた Selenium 自動テストのために複数のブラウザを同時に起動してみます。
#-*- coding:utf-8 -*- author = u'苦叶子' from selenium import webdriver import sys from time import sleep from threading import Thread reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf-8") def test_baidu_search(browser, url): driver = None # 你可以自定义这里,添加更多浏览器支持进来 if browser == "ie": driver = webdriver.Ie() elif browser == "firefox": driver = webdriver.Firefox() elif browser == "chrome": driver = webdriver.Chrome() if driver == None: exit() print u"开始[case_0001]百度搜索" driver.get(url) print u"清除搜索中数据,输入搜索关键词" driver.find_element_by_id("kw").clear() driver.find_element_by_id("kw").send_keys(u"开源优测") print u"单击 百度一下 按钮 开始搜索" driver.find_element_by_id("su").click() sleep(3) print u"关闭浏览器,退出webdriver" driver.quit() if name == "main": # 浏览器和首页url data = { "ie":"http://www.baidu.com", "firefox":"http://www.baidu.com", "chrome":"http://www.baidu.com" } # 构建线程 threads = [] for b, url in data.items(): t = Thread(target=test_baidu_search,args=(b,url)) threads.append(t) # 启动所有线程 for thr in threads: thr.start()
上記のコードを実行すると、3 つのブラウザすべてが Baidu で検索を開始することがわかります。面白いと思いませんか?もちろん、上記は単なるデモンストレーションであり、より実践的な機能をさらに検討する必要があります。
この記事では、最初に Python マルチスレッド テクノロジを使用して、複数のブラウザを起動して Selenium 自動テストを同時実行する方法を説明します。この例を通じて、より深い知識を学び、実際のビジネス テストに基づいてより適切な自動テスト サービスを分類する必要があります。シーン。
Selenium をより深く使用して互換性テストを実行する方法については、Selenium の機能を真に活用するには、まだ綿密な研究と探索が必要です。
以上がPython マルチスレッド Selenium クロスブラウザー テスト手順の詳細内容です。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。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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