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`venv`是Python的虚拟环境管理工具,提供独立的环境避免包冲突,便于管理与删除。创建虚拟环境使用`python3 -m venv test`,激活环境在Windows上运行`. Scripts\activate`,macOS上运行`. bin\activate`。安装Python包通过`python`或`python3`选择版本,使用`pip`进行安装、升级和卸载。`pip`是Python包管理器,自2.7.9和3.4版本起自带,常用命令包括查看版本、安装、升级和卸载包。为提高速度,可使用国内镜像源如阿里云、清华或豆瓣。
Playwright是Microsoft开发的跨浏览器自动化测试工具,能模拟用户操作,包括文件下载。在Python中,它提供`expect_download()`来处理文件下载,无需额外工具。下载开始时触发事件,完成后可通过`download.path()`获取路径。下载相关操作包括取消、删除、获取错误信息、所属页面、文件名、URL等。示例代码展示了如何下载pytest的压缩文件,简化了web自动化测试中的文件下载场景。
Playwright 提供的 Cookie 复用功能允许在不同测试用例间共享会话状态,提高测试效率。通过 `context.set_cookies()` 方法设置共享 Cookie 数据,确保会话在多个测试中保持一致。优点包括节省时间、维持稳定会话,但需注意可能增加测试用例间的依赖。使用此功能可优化自动化测试流程。
本文介绍了如何使用Python的Playwright库处理Web自动化测试中的弹框。弹框分为alert、confirm和prompt三种类型。在Playwright中,可通过`page.on('dialog')`事件监听器进行处理。对于警告框,定义`on_dialog`函数打印消息并接受弹框;确认框可使用`dialog.accept()`或`dialog.dismiss()`;提示框则使用`dialog.accept(text)`输入文本。Playwright的API简化了弹框处理,提升了自动化测试效率。
Vue router路由设计
Playwright是一个自动化测试工具,能模拟浏览器行为并灵活控制其启动、停止和等待。通过`sync_playwright().start()`和`.stop()`控制浏览器,使用`slow_mo`参数全局减慢执行速度以方便观察。与Selenium不同,Playwright不支持`time.sleep()`,而是用`page.wait_for_timeout()`进行等待。文中展示了启动浏览器、设置延迟及页面交互的Python代码示例,并提到Playwright的无头模式和等待机制的变化。下文将讨论元素定位方法。
本文介绍了使用Python进行验证码识别,主要包括安装Tesseract OCR和相关Python库,如`pytesseract`和`opencv-python`。通过Pillow加载验证码图片,使用`pytesseract`进行简单数字验证码识别。对于数字字母混合的验证码,先进行二值化和降噪处理,然后使用`cv2.findContours`分割字符并分别识别。这种方法适用于自动化测试和爬虫中的验证码处理。
多任务一次搞定!selenium自动化复用浏览器技巧大揭秘
如何利用Allure报告提升你的测试效率?
能力模型是指导个人职业发展的蓝图,它定义了行业和职位所需的具体技能和能力。业务测试工程师的能力模型包括需求理解、架构理解、测试设计、测试工具应用/脚本开发和测试总结五个维度,而测试开发工程师的能力模型则涵盖架构理解、开发语言应用、测试工具/平台开发和专项测试四个维度。通过理解这些模型,个人可以明确提升方向,例如业务测试工程师可参考《测试开发体系介绍》、《测试用例设计》等课程进行学习,而测试开发工程师则可关注《编程语言》、《测试框架》等相关课程。知行合一,按照能力模型进行学习和实践,有助于在职业生涯中取得成功。
Selenium帮助你轻松实现浏览器多窗口操作
Docker 数据卷是持久化容器数据的关键机制,允许跨容器或主机共享,即使容器删除数据仍保留。创建数据卷可通过命令行或容器启动时指定,挂载到容器目录以读写。使用 `docker volume` 命令可管理数据卷,适用于持久化存储、数据共享及备份场景。了解和善用数据卷能优化 Docker 应用程序的运维。
在Python中,动态创建多个列表对于数据处理和算法实现十分有用。本文介绍了四种方法:1) 列表推导式,如创建偶数和奇数列表;2) 使用循环和`append()`,示例为生成斐波那契数列;3) 结合字典与循环,按条件(如正负数)分组;4) 列表生成器,用于一次性生成多组随机数列表。这些方法有助于提高代码效率和可读性。
了解 Docker 日志管理对容器监控至关重要。`docker logs` 命令用于查看和管理容器日志,例如,`docker logs <container_name>` 显示容器日志,`-f` 或 `--follow` 实时跟踪日志,`--tail` 显示指定行数,`--timestamps` 添加时间戳,`--since` 按日期筛选。Docker 支持多种日志驱动,如 `syslog`,可通过 `--log-driver` 配置。有效管理日志能提升应用程序的稳定性和可维护性。
本文探讨了Python删除文件夹中特定文件的三种方法。使用os模块简单直接,适合基础操作,但不支持递归删除;shutil库能递归删除整个文件夹,需谨慎使用;glob模块则按文件名模式匹配并删除,灵活性高但范围受限。根据需求和安全性考虑选择合适的方法。
软件测试/人工智能|熟练使用web控件定位技巧,提升测试工作效率!
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了解Docker镜像下载方法!使用`docker pull`命令从[Docker Hub](https://hub.docker.com/)获取镜像。基本语法是`docker pull NAME[:TAG]`。例如,拉取Python最新镜像的命令是`docker pull python`或`docker pull python:latest`。可选参数包括`-a`(拉取所有标签)和`--quiet`(只显示进度条)。拉取后,用`docker images`检查镜像是否成功存储。开始你的容器化之旅吧!
在Pytest中添加日志记录可增强调试和问题排查。通过`pytest.ini`配置文件,设置`log_cli`、`log_cli_level`等参数来控制日志输出。测试用例中导入`logging`库,然后在测试函数中添加日志语句。默认日志显示在控制台,若需写入文件,可调整配置如`log_file`。这样,日志将在运行测试时按指定格式记录到控制台或文件,便于分析测试细节和错误。
利用ChatGPT提升工作效率的技巧与方法
Fiddler是一款强大的Web代理调试工具,用于记录、检查HTTP/HTTPS请求,支持断点、数据篡改、性能统计、接口测试等。它在客户端与服务器间作为代理,帮助识别和解决问题。安装流程包括访问官网下载Fiddler Classic,按照提示进行安装,并可在安装目录或桌面快捷方式启动程序。Fiddler适用于接口调试、性能分析和线上环境问题排查等场景。
解决Edge浏览器兼容性问题的方法包括:1) 调整兼容性视图设置;2) 使用内置的IE模式浏览;3) 确保浏览器更新至最新版本;4) 禁用硬件加速;5) 修改注册表设置。通过这些方法,可确保程序在Edge浏览器中正常运行,提升用户体验。
使用ChatGPT辅助进行论坛Web页面搜索功能需求分析,生成PRD文档,包括改进搜索算法、高级搜索选项、搜索结果页面改进和响应时间优化。在分析阶段,关注了每个需求的细节,如关键词匹配、个性化推荐、用户界面设计和性能优化。作为测试工程师,提炼出测试点,包括异常场景测试,确保系统在各种条件下稳定运行。实践中强调明确需求、拆分任务、修正回复和角色定位。
本文补充了完整的业务和测试流程,包括生命周期流程图,强调测试人员在模型测试中的角色。主要测试活动有:1) 离线模型测试,使用训练集、验证集和测试集评估模型;2) 线上线下一致性测试,确保特征工程的一致性;3) A/B Test,逐步替换新旧模型以观察效果;4) 线上模型监控,实时跟踪用户行为变化;5) 数据质量测试,验证新数据质量以防影响模型效果。
大模型如GPT虽表现出众,但在特定领域和实时信息方面表现不足,易产生“幻觉”即编造答案。其能力受限于训练数据,无法提供超出数据范围的专业知识。为解决此问题,采用意图识别模型预判问题归属,结合检索增强生成(RAG)技术,通过检索相关信息注入大模型以提升回答质量。测试人员利用RAG评估模型效果,有时借助GPT进行自动化评分,尤其是在非专业领域,但GPT评分的准确性仍有限,人工评估更为可靠。
该文介绍了推荐系统的基本概念和实现思路。推荐系统通过预处理筛选候选集合,然后利用二分类模型预测用户对内容的喜好概率,再按概率排序选择Top N内容推荐给用户。文中提供了一个使用Spark ML库的简单模型训练DEMO,涉及数据预处理、特征工程和逻辑回归模型。此外,还提及了词向量在处理文本特征中的重要性,它能捕捉词与词之间的关联性。推荐系统的实际应用远比示例复杂,但这个例子有助于理解其核心流程。
**ADB摘要** Android Debug Bridge (ADB) 是用于PC与Android设备通信的调试工具。本文聚焦于`adb shell am`命令,用于控制设备执行操作,如启动应用: ```bash adb shell am start <package>/<activity> ``` 它还用于测量应用启动时间。`dumpsys window`命令获取包名和界面信息。ADB还能模拟手机按键,如点击、滑动、输入文本和控制音量。此外,通过`dumpsys cpuinfo`和`meminfo`可检查CPU和内存使用情况。这些在自动化测试中非常有用。
安装Android Studio涉及多个步骤,包括**安装JDK 1.8**,配置`JAVA_HOME`和`PATH`环境变量。然后从**官方地址**下载并安装Android Studio。启动时初始化环境,通过SDK Manager安装必要的SDK Tools。配置**ANDROID_HOME**环境变量,并在`PATH`中添加SDK相关目录。确保**adb**和**emulator**命令可执行,并可能需要将build-tools降级至兼容JDK 1.8的版本(如29)。这些步骤对于设置App自动化测试环境至关重要。
Appium 的 Actions 类支持在移动应用自动化测试中模拟用户手势,如滑动、长按等,增强交互性测试。ActionChains 是 Selenium 的概念,用于网页交互,而 Actions 专注于移动端。在Python中,通过ActionChains和W3C Actions可以定义手势路径,例如在手势解锁场景中,先点击设置,然后定义触点移动路径执行滑动解锁,最后验证解锁后的元素状态。此功能对于确保应用在复杂交互下的稳定性至关重要。
Java异常分为 Throwable 类的两个子类:Error 和 Exception。Error 是不可捕获的,由JVM处理并可能导致程序终止,如 OutOfMemoryError。Exception 是可捕获的,包括运行时异常如 ArrayIndexOutOfBoundsException 和编译时异常如 IOException。
该文探讨了软件测试中的精准化测试问题,通过找不同游戏引出测试覆盖的挑战。文章指出,全面的测试覆盖并不现实,自动化测试虽有帮助但并非银弹,且面临成本和覆盖率局限。接着,文章提出需要“最强大脑”来快速识别代码差异、影响范围及测试覆盖率。为此,它介绍了通过语法分析器和字节码来定位代码差异,利用ASM进行调用链分析,并借助Jacoco进行覆盖率统计。此外,文章强调了增量覆盖率统计和调用链在接口测试中的重要性,同时提醒高覆盖率不代表高质量,测试策略应结合业务逻辑和代码审查。
本文介绍了如何在Appium中使用XPath进行自动化App测试。通过淘宝App实例,展示了XPath在定位元素上的应用,包括基础定位(如通过text、resource-id、class和content-desc属性),contains模糊定位,组合定位以及层级定位(如父、子、兄弟和祖元素定位)。XPath的灵活性和强大功能使得在Appium中高效地定位元素成为可能,从而提升移动应用的测试效率。
轻松学习SQL外键约束的核心原理和实用技巧
本文介绍了如何使用Docker搭建MySQL数据库服务。首先,通过`docker pull mysql:5.7`命令拉取MySQL 5.7镜像,然后运行`docker run`命令创建并启动容器。接着,使用`docker exec`进入容器并创建MySQL用户及授权。最后,通过MySQL客户端如Navicat测试连接,验证安装成功。Docker简化了MySQL的部署和管理,确保环境一致性。