照片由Mateus Campos Felipe
>
>这种模式的核心目的是简化测试自动化。 从页面对象,应用程序操作和剧本中汲取灵感,瓜拉以应用程序中的用户操作(交易)为中心 - 诸如登录,登录或提交表单之类的行为。>
重申:
guará是页面交易设计模式的python实现,将模式优先于独立工具。瓜拉在行动中:语言切换示例
此示例在网页上显示用户切换语言:
每个事务都位于其自己的类中(例如,
),扩展了。 测试人员只需覆盖
>方法; Guará处理其余的。>后测试日志显示交易和断言:
from selenium import webdriver from guara.transaction import Application from guara import it, setup import home def test_language_switch(): app = Application(webdriver.Chrome()) # Open the application app.at(setup.OpenApp, url="https://example.com/") # Change language and assert app.at(home.ChangeToPortuguese).asserts(it.IsEqualTo, "Conteúdo em Português") app.at(home.ChangeToEnglish).asserts(it.IsEqualTo, "Content in English") # Close the application app.at(setup.CloseApp)
>固定装置(设置/拆卸)管理测试初始化和完成。 诸如PYTEST或UNDESTESTING之类的标准测试工具完全兼容。ChangeToPortuguese
>
使用Guará
的好处- 改进的代码可重复使用性:每个类代表一个完整的用户事务。
- 增强的可读性:代码类似于普通英语,促进协作。
- >可自定义的断言:创建和共享自定义断言。
- 驱动程序不可知论:
与硒以外的各种自动化工具一起工作。 多功能应用程序: - 自动化REST API,单元测试,桌面和移动测试。 开始使用瓜拉
> install:
-
pip install guara
使用 >。 - 创建交易
AbstractTransaction
使用 >, - 和
Application
调用交易。at
asserts
>使用Pytest的详细记录运行测试: >
-
python -m pytest -o log_cli=1 --log-cli-level=INFO
结论
以上是页面事务作为组织测试自动化的新方式的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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