反了!居然让我教她自动化测试!

简介: 一个做测试的居然让我教她怎么做自动化测试,真是反了……行吧,正好懂一些 Selenium,今天就来跟大家一起了解下 Python 如何使用 Selenium 进行自动化测试。

一个做测试的居然让我教她怎么做自动化测试,真是反了……行吧,正好懂一些 Selenium,今天就来跟大家一起了解下 Python 如何使用 Selenium 进行自动化测试。

简单介绍

Selenium 大家应该都很熟悉了吧,简单说它就是个基于浏览器的 Web 自动化测试工具,基本上是自动化测试人员首选工具。因为相比其他工具,它有很多的优势:

  • 支持多种语言,比如 Python、Java、C或C#、ruby 等都支持;
  • 支持多种浏览器, 比如 IE、FireFox、Safari、Opera、Chrome 这些主流浏览器基本都支持;
  • 支持多种操作系统,比如 Windows、Mac、Linux 这个款主流操作系统。

其实单就上面这些优势就足以证明它的强大了,再加上它还支持分布式部署自动化测试程序,在多台不同的机器上同时执行。

是不是感觉很厉害?然而这么强大的工具它居然还是免费的,并且代码已经开源,这简直不敢想象。

说的这么厉害,那它要如何使用呢?

环境安装

首先你得先装好了 Python,然后通过 pip install selenium 命令进行安装就可以了(参见 https://pypi.org/project/selenium/)。

安装完 selenium 后,还需要再下载 webdriver ,不同的浏览器需要下载不同的驱动,以下是常见浏览器驱动的下载地址:

我平时都是用 Chrome 浏览器,所以我下载了 chromedriver ,但有一点需要注意,你下载的 chromedriver 版本要和你安装的浏览器版本一致,不然使用中可能会出现各种问题。

简单开始

好了,现在我们就从最最简单的启动浏览器,然后打开一个网页开始。

  • Chrome 浏览器
// 导入 webdriver
from selenium import webdriver
// executable_path 用于指定driver存放路径
browser = webdriver.Chrome(executable_path='/Users/xx/python/chromedriver')
// 打开百度页面
browser.get('https://wwww.baidu.com/')

写好后保存为 test1.py Python 文件,然后执行命令 python test1.py,然后就可以看到如下效果:

程序通过 selenium 调用 chromedriver 驱动 Chrome 浏览器启动,并让浏览器打开百度的首页,大概就是这么个过程。

除了使用 Chrome 浏览器,我们也可以使用其他的,比如 FirefoxEDGE 等。

  • Firefox 浏览器
// 导入 webdriver
from selenium import webdriver
// executable_path 用于指定driver存放路径
browser = webdriver.Firefox(executable_path='/Users/xx/python/firefoxdriver')
// 打开百度页面
browser.get('https://wwww.baidu.com/')
  • EDGE 浏览器
// 导入 webdriver
from selenium import webdriver
// executable_path 用于指定driver存放路径
browser = webdriver.Edge(executable_path='/Users/xx/python/edgedriver')
// 打开百度页面
browser.get('https://wwww.baidu.com/')

好了,通过对比上面代码相信你也能看出来,其实用哪个浏览器其实区别都不是很大,这里就不再一一截图了,接下来我就使用 Chrome 来介绍和演示效果了。

简单使用

当然启动浏览器,并打开页面我们只是走出了第一步,也就是写了个 Hello World,下面我们再慢慢介绍如何使用,再来看个简单例子:

// 导入 webdriver
from selenium import webdriver
// executable_path 用于指定driver存放路径
browser = webdriver.Chrome(executable_path='/Users/xx/python/chromedriver')
// 打开百度页面
browser.get('https://wwww.baidu.com/')
// 在搜索框内输入 `python selenium` 并点搜索返回结果
browser.find_element_by_id("kw").send_keys("python selenium")

好了,我们再保存下然后执行命令 python test1.py,然后看下效果:

没错,这次是打开百度首页后,又在搜索框输入 python selenium 字符串,并且点击 百度一下 按钮搜索出了结果。

但它是怎么获取到搜索框,这里我们用的是 find_element_by_id() 方法,也就是通过 HTML 标签元素的 id 找到了这个输入框。

那除了通过这个方法,还有别的方法能找到搜索框吗?

总结

好了,今天我们简单介绍了下 selenium 是什么,以及在 Python 中如何安装配置使用 selenium。如果你也对这个工具感兴趣,可以继续关注了解更多。

相关文章
|
9月前
|
Web App开发 Java 测试技术
反了!居然让我教她自动化测试!
反了!居然让我教她自动化测试!
50 0
ENVI_IDL:如何读取HDF4文件和HDF5文件的数据集和属性?
参考Documentation Center (l3harrisgeospatial.com) 由于时间和精力,这里并没有对其中的函数进行详细的说明,只是介绍了函数作用以及用法。
285 0
|
存储 JavaScript 前端开发
讲一讲ES6新增的两种数据结构Map和Set
讲一讲ES6新增的两种数据结构Map和Set
160 0
|
1天前
|
人工智能 自然语言处理 Shell
深度评测 | 仅用3分钟,百炼调用满血版 Deepseek-r1 API,百万Token免费用,简直不要太爽。
仅用3分钟,百炼调用满血版Deepseek-r1 API,享受百万免费Token。阿里云提供零门槛、快速部署的解决方案,支持云控制台和Cloud Shell两种方式,操作简便。Deepseek-r1满血版在推理能力上表现出色,尤其擅长数学、代码和自然语言处理任务,使用过程中无卡顿,体验丝滑。结合Chatbox工具,用户可轻松掌控模型,提升工作效率。阿里云大模型服务平台百炼不仅速度快,还确保数据安全,值得信赖。
75983 18
深度评测 | 仅用3分钟,百炼调用满血版 Deepseek-r1 API,百万Token免费用,简直不要太爽。
|
3天前
|
人工智能 API 网络安全
用DeepSeek,就在阿里云!四种方式助您快速使用 DeepSeek-R1 满血版!更有内部实战指导!
DeepSeek自发布以来,凭借卓越的技术性能和开源策略迅速吸引了全球关注。DeepSeek-R1作为系列中的佼佼者,在多个基准测试中超越现有顶尖模型,展现了强大的推理能力。然而,由于其爆火及受到黑客攻击,官网使用受限,影响用户体验。为解决这一问题,阿里云提供了多种解决方案。
15236 32
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
PAI Model Gallery 支持云上一键部署 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 系列模型
DeepSeek 系列模型以其卓越性能在全球范围内备受瞩目,多次评测中表现优异,性能接近甚至超越国际顶尖闭源模型(如OpenAI的GPT-4、Claude-3.5-Sonnet等)。企业用户和开发者可使用 PAI 平台一键部署 DeepSeek 系列模型,实现 DeepSeek 系列模型与现有业务的高效融合。
|
11天前
|
人工智能 搜索推荐 Docker
手把手教你使用 Ollama 和 LobeChat 快速本地部署 DeepSeek R1 模型,创建个性化 AI 助手
DeepSeek R1 + LobeChat + Ollama:快速本地部署模型,创建个性化 AI 助手
3183 116
手把手教你使用 Ollama 和 LobeChat 快速本地部署 DeepSeek R1 模型,创建个性化 AI 助手
|
3天前
|
并行计算 PyTorch 算法框架/工具
本地部署DeepSeek模型
要在本地部署DeepSeek模型,需准备Linux(推荐Ubuntu 20.04+)或兼容的Windows/macOS环境,配备NVIDIA GPU(建议RTX 3060+)。安装Python 3.8+、PyTorch/TensorFlow等依赖,并通过官方渠道下载模型文件。配置模型后,编写推理脚本进行测试,可选使用FastAPI服务化部署或Docker容器化。注意资源监控和许可协议。
904 5
|
6天前
|
人工智能 自然语言处理 API
DeepSeek全尺寸模型上线阿里云百炼!
阿里云百炼平台近日上线了DeepSeek-V3、DeepSeek-R1及其蒸馏版本等六款全尺寸AI模型,参数量达671B,提供高达100万免费tokens。这些模型在数学、代码、自然语言推理等任务上表现出色,支持灵活调用和经济高效的解决方案,助力开发者和企业加速创新与数字化转型。示例代码展示了如何通过API使用DeepSeek-R1模型进行推理,用户可轻松获取思考过程和最终答案。