构建Python+Selenium2自动化测试环境<一>

简介:

很久没有了解自动化了,最近发现项目中沉淀了很多东西,回归测试效率很低,所以必须要考虑构建自动化来提供各个环节的小效率。由于忙于需求以及产品的流程规范,现在对于测试技术方面的研究也相对少了很多。不过不管做什么,做好最重要!自动化几年前研究过一套框架,由于各方面原因一直没有推广起来,也导致我的自动化发展之路还没出生就胎死腹中。现在搞自动化主要是出于团队建设考虑,一方面为了提供测试部门的工作效率,保障产品质量;另一方面,也是为了提升团队成员的测试技能,保证Team良性发展。不过不管如何,自动化是必须要搞,不然繁琐的回归测试是没有任何效率保证和质量保障的。

  初步计划通过Python作为脚本语言,Selenium作为web端的测试工具,目前主要是基于web端来构建的。本节主要记录简单搭建Python+Selenium测试环境的过程,具体如下:

  基础环境:windows 7 64bit

  1、构建python开发环境,版本为当前最新版本python2.7.5

  在python官方网站选择下载最新windows安装包:python-2.7.5.amd64.msi,注意这里选择64bit的。安装完之后,需要在系统的环境变量path中加入C:\Python27,然后可以在命令行,看到如下:

    

  备注:以上表示,python安装成功,且path配置也ok!

  2、SetupTools和pip工具安装,这两个工具都是属于python的第三方工具包软件,有点类似于linux下的安装包软件,不过pip比SetupTools功能更强大。

  SetupTools官方解释:Download, build, install, upgrade, and uninstall Python packages -- easily!

  在python的官方网站上可以找到SetupTools的下载,这里Windows只提供了32bit的下载,setuptools-0.6c11.win32-py2.7.exe,直接双击安装即可。

  pip官方解释:A tool for installing and managing Python packages.

  cmd进入命令行:easy_install pip 在线安装即可。

  备注:此处需要注意的是,当安装SetupTools之后,就可以在python安装目录下看到Script目录,如下图所示:

  

  这个目录生成之后,需要在系统环境变量的中加入 path:C:\Python27\Scripts,然后才可以在命令使用easy_install命令进行pip在线安装。

  3、安装Selenium

  这里因为需要将Python和Selenium进行组合,当然Selenium也提供了基于python的实现,所以就需要把Selenium的包安装到python库中去,以便于python开发时进行调用。

  在cmd进入命令行:pip install selenium  执行之后,将自动化搜寻最新的selenium版本下载并安装,如下图所示:

  

  以上显示,则表明在线安装selenium成功!

  4、Python+Selenium的Sample

  这里可以直接在python的编辑中编写如下程序,并保存hello_selenium.py  

复制代码
1 from selenium import webdriver
2 
3 driver = webdriver.Firefox()
4 driver.get("http://www.so.com")
5 assert "360搜索".decode('utf-8') in driver.title
6 
7 print driver.title
8 
9 driver.close()
复制代码

  在python编辑器里面操作F5运行即可,看看是否成功调用Firefox浏览器。。。

  以上一个基础的Python+Selenium的自动化环境已经搭建完成。  














本文转自一米一阳光博客园博客,原文链接:  http://www.cnblogs.com/candle806/archive/2013/06/04/3116989.html  ,如需转载请自行联系原作者


相关文章
|
22天前
|
敏捷开发 测试技术 API
测试金字塔:构建高效自动化测试策略的基石
测试金字塔:构建高效自动化测试策略的基石
205 116
|
22天前
|
测试技术 API 数据库
测试金字塔:构建高效自动化测试策略的基石
测试金字塔:构建高效自动化测试策略的基石
218 114
|
22天前
|
设计模式 前端开发 测试技术
告别脆弱:构建稳定UI自动化测试的3个核心策略
告别脆弱:构建稳定UI自动化测试的3个核心策略
244 113
|
28天前
|
JSON 监控 API
n8n错误处理全攻略:构建稳定可靠的自动化工作流
在n8n自动化工作流中,错误是提升系统可靠性的关键。本文详解常见错误类型、节点级与全局处理机制,结合重试、熔断、补偿事务等高级模式,助您构建稳定、可维护的生产级自动化流程。
|
1月前
|
Java 项目管理 Maven
Maven项目管理与构建自动化完全指南
Maven彻底改变了Java项目管理方式,通过POM模型、依赖管理和标准化构建流程,大幅提升开发效率。本文深入解析其核心概念、多模块管理、私服搭建及与Spring Boot、Docker等现代技术栈的集成实践,助力开发者实现高效、规范的项目构建与团队协作。
Maven项目管理与构建自动化完全指南
|
2月前
|
测试技术 开发者 Python
Python单元测试入门:3个核心断言方法,帮你快速定位代码bug
本文介绍Python单元测试基础,详解`unittest`框架中的三大核心断言方法:`assertEqual`验证值相等,`assertTrue`和`assertFalse`判断条件真假。通过实例演示其用法,帮助开发者自动化检测代码逻辑,提升测试效率与可靠性。
282 1
数据采集 Web App开发 人工智能
158 0
|
3月前
|
运维 Linux 开发者
Linux系统中使用Python的ping3库进行网络连通性测试
以上步骤展示了如何利用 Python 的 `ping3` 库来检测网络连通性,并且提供了基本错误处理方法以确保程序能够优雅地处理各种意外情形。通过简洁明快、易读易懂、实操性强等特点使得该方法非常适合开发者或系统管理员快速集成至自动化工具链之内进行日常运维任务之需求满足。
210 18
|
3月前
|
人工智能 自然语言处理 安全
Milvus x n8n :自动化拆解Github文档,零代码构建领域知识智能问答
本文介绍了在构建特定技术领域问答机器人时面临的四大挑战:知识滞后性、信息幻觉、领域术语理解不足和知识库维护成本高。通过结合Milvus向量数据库和n8n低代码平台,提出了一种高效的解决方案。该方案利用Milvus的高性能向量检索和n8n的工作流编排能力,构建了一个可自动更新、精准回答技术问题的智能问答系统,并介绍了部署过程中的可观测性和安全性实现方法。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
Trinity-RFT:构建智能体持续学习的自动化强化微调工厂
大型语言模型作为智能体在真实环境中持续交互学习面临诸多挑战。 Trinity-RFT 是通义实验室推出的强化微调框架,旨在实现智能体的持续进化。它通过探索、训练与经验池的解耦设计,支持多样化训练模式,提升资源利用率和学习稳定性。同时,Trinity-RFT 提供灵活的数据处理与算法模块化功能,降低应用与研究门槛,助力迈向终身学习与自主进化的智能体时代。
279 2

推荐镜像

更多