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本课程详解Playwright测试框架中的Page Object模式，通过电商登录-下单实战演示PO架构设计与高级技巧，结合Pytest实现多用户测试。重点解析PO模式提升代码复用性、降低维护成本的核心价值，并提供常见问题解决方案，助力构建高可维护性的自动化测试体系。
本文深入解析Playwright-MCP实现浏览器会话复用的核心技术，包括状态持久化（cookies/localStorage存储）和直接连接已打开浏览器实例（通过CDP协议）。通过多上下文隔离与安全机制设计，提供企业级应用场景的优化方案，帮助开发者提升测试效率并降低资源消耗。
本文深度解析Playwright自动化测试中的等待策略，对比自动等待（零配置防御机制）与智能等待（精准控制异步场景）的核心差异。通过实战案例讲解等待机制的选择标准、常见失效原因及调试技巧，帮助开发者有效解决页面异步加载问题，提升测试脚本的稳定性和执行效率。
本课程为Playwright自动化测试第三阶段，深入讲解核心交互操作与调试技巧。涵盖基础到高级交互、文件上传下载、疑难问题解决及复杂场景应对，并提供稳定性优化方案，帮助开发者高效构建健壮的自动化测试脚本。
本文是Playwright系列第二课，详解元素定位四大核心技术：CSS选择器、文本定位、XPath和语义化定位，结合实战演示各方法应用场景。重点解析Playwright智能定位器（Locator）的独特优势——自动等待与重试机制，通过预检元素可操作性（可见/可点击）有效规避网络延迟导致的脚本失效，显著提升自动化测试稳定性。
本教程手把手教你用Dify+DeepSeek+MCP三件套零门槛搭建AI应用流水线：Dify提供可视化工作流编排，DeepSeek贡献128K长文本国产最强模型，MCP实现弹性部署。这套组合兼具低代码开发、高性能推理和灵活运维三大优势，助你快速落地企业级AI解决方案。
月之暗面开源的万亿参数大模型Kimi K2引发行业震动，48小时内即登顶OpenRouter API调用榜，GitHub项目激增200%。该模型在代码生成、Agent任务及中文创作上超越Claude 4，标志着中国大模型首次在三大核心能力上达到全球顶尖水平。
Open WebUI与Dify是企业AI落地的两大开源方案，定位差异显著。Open WebUI专注零代码交互界面开发，适合快速部署对话式前端；Dify提供全栈低代码平台，支持AI应用全生命周期管理。前者优势在轻量化UI组件，后者强于复杂业务编排与企业级功能。企业可根据需求选择前端工具或完整解决方案，亦可组合使用实现最优效果。
面对企业AI落地的数据安全、技术门槛和业务整合三大痛点，本文推荐五款开源利器：Open-WebUI（零代码交互）、Dify（低代码工厂）、RAGFlow（知识处理）、FastGPT（内容生成）和n8n（流程自动化）。这些工具提供开源可控、私有化部署和模块化扩展能力，助力企业低成本构建完整AI解决方案，突破传统闭源方案的成本与灵活性限制。
本文带你1小时快速入门Playwright，完成环境搭建并编写首个测试脚本。Playwright是微软推出的现代化Web自动化测试工具，支持Chromium、Firefox和WebKit三大浏览器引擎，具备跨平台、多语言（Python/JS/Java/C#）特性。其核心优势包括：智能自动等待机制减少失败率、内置录制工具实时生成脚本、多语言灵活选择，以及真移动端设备模拟能力，显著提升测试效率和可靠性。
一个合适的 Agent 框架，决定了你AI应用落地的速度与质量。选框架 ≠ 选最火！ 真正能跑起来、跑得稳、跑得远的 Agent 框架，才是你的最优解。
Dify（Do It For You）是一个开源的 LLMOps 平台，专注于缩短 AI 原型与生产应用之间的距离。它通过「可视化 + API 优先」的方式，帮助开发者快速构建、测试、监控并上线基于大型语言模型（LLM）的解决方案，支持从聊天机器人、检索增强生成（RAG），再到代理 Agent 的全功能覆盖。
常用操作
通常使用定位器定位页面上的元素会发生一些定位不到元素，或者定位失败的情况。有可能是页面上元素不唯一，有可能是页面发生变化。这节介绍定位元素的高级用法，使用层级关系定位或者多重属性定位的方式来确定元素的唯一性，从而更精准，更稳定的定位到想要的元素。
在 Dokcer 横空出世之前，应用打包一直是大部分研发团队的痛点。在工作中，面对多种服务，多个服务器，以及多种环境，如果还继续用传统的方式打包部署，会浪费大量时间精力。
软件测试最常用的 SQL 命令 | 掌握基本查询、条件查询、聚合查询
你平常会使用哪些测试设计方法？ 这个问题该如何回答呢？
本文节选自霍格沃兹测试开发学社内部教材 元素定位是 UI 自动化测试中最关键的一步，假如没有定位到元素，也就无法完成对页面的操作。那么在页面中如何定位到想要的元素，本小节讨论 Appium 元素定位方式。
说在前面，这是个不进步就滚蛋的行业！ 问软件测试有哪些前景，准确的说，应该是软件测试工程师的职业规划是什么样的。这边已经内推200+的测试开发进入大厂，经常和他们交流，关于一些职业规划上的意见建议，我从下面几个方面梳理一下，供您参考。（原来大佬都在评论区....）
adb 全称为 Android Debug Bridge（Android 调试桥），是 Android SDK 中提供的用于管理 Android 模拟器或真机的工具。 adb 是一种功能强大的命令行工具，可让 PC 端与 Android 设备进行通信。adb 命令可执行各种设备操作，例如安装和调试应用。
在移动互联网和大数据时代，互联网企业通常具备“产品功能丰富、用户基数大、业务逻辑复杂、更新迭代频繁、海量数据不容差错、实时性要求高”等显著特点。而随着企业规模扩张，用户对数据和业务稳定性的要求也会越来越高，所谓质量第一。
为 UI 页面写测试用例时（比如 web 页面，移动端页面），测试用例会存在大量元素和操作细节。当 UI 变化时，测试用例也要跟着变化， PageObject 很好的解决了这个问题。 使用 UI 自动化测试工具时（包括 selenium，appium 等），如果无统一模式进行规范，随着用例的增多会变得难以维护，而 PageObject 让自动化脚本井然有序，将 page 单独维护并封装细节，可以使 testcase 更稳健，不需要太多改动。
在有些场景中，需要上传文件，而 Selenium 无法定位到弹出的文件框，以及网页弹出的提醒。这些都是需要特殊的方式来处理。
JavaScript 是一种脚本语言，有的场景需要使用 js 脚本注入辅助我们完成 Selenium 无法做到的事情。 当 webdriver 遇到无法完成的操作时，可以使用 JavaScript 来完成，webdriver 提供了 execute_script() 方法来调用 js 代码。
在做 Web 自动化时，最根本的就是操作页面上的元素，首先要能找到这些元素，然后才能操作这些元素。工具或代码无法像测试人员一样用肉眼来分辨页面上的元素。那么要如何定位到这些元素，本章会介绍各种定位元素的方法。
 本文为面试某公司测试开发／自动化测试工程师时的面试题笔记。 全部笔试内容没有全部写全，只贴通用性的技术相关的笔试面试题，至于测试理论和团队管理的问题，都是大同小异，也没什么实际的参考价值。
- INNER JOIN：如果表中有至少一个匹配，则返回行 - LEFT JOIN：即使右表中没有匹配，也从左表返回所有的行 - RIGHT JOIN：即使左表中没有匹配，也从右表返回所有的行 - FULL JOIN：只要其中一个表中存在匹配，则返回行 - INNER JOIN-取出一个员工的员工号、生日、部门名字 - LEFT JOIN-取出一个员工的员工号、生日、部门名字，员工号和生日为必展
 缩写全称和对应 SQL： 现在有这样一个公司部门人员各个信息的数据库，包含了如下几个表： departments 部门表字段： dept_emp 雇员部门表字段： dept_man
 ## Python-Jenkins Python-Jenkins 通过 HTTP 方式运行 Jenkins job 。 Python-Jenkins 官网：https://pypi.py
 ## Activity是一个应用程序组件，提供一个屏幕，用户可以用来交互为了完成某项任务。在一个android应用中，一个Activity通常就是一个单独的屏幕，Activity上可显示控
- 页面渲染：客户端渲染页面（SPA）、服务端渲染页面（模板技术） - 数据库连接技术：数据库连接池、数据访问 - 服务管理：接口、路由、权限 - 异步任务调度：异步、同步、回调 - Python：Flask - Java：Spark Java - Python：Django - Java：Spring 全家桶 ## Flask Flask 是一个使用 Python 编写的轻量级 Web
本篇文章将介绍如何使用开源的测试报告生成框架 Allure 生成规范、格式统一、美观的测试报告。 通过这篇文章的介绍，你将能够： - 将 Allure 与 Pytest 测试框架相结合； - 如何定制化测试报告内容 - 执行测试之后，生成 Allure 格式的测试报告。 Allure 是一款非常轻量级并且非常灵活的开源测试报告生成框架。它支持绝大多数测试框架， 例如 TestNG、Pytest、
  本系列文章总结归纳了一些软件测试工程师常见的面试题，主要来源于个人面试遇到的、网络搜集（完善）、工作日常讨论等，分为以下十个部分，供大家参考。如有错误的地方，欢迎指正。有更多的面试题或面试中
1.测试常见问题与流程篇 2.测试工具篇 3.计算机网络知识篇 4.数据库篇 5.Linux 篇 6.Python 编程篇 7.自动化测试篇：包含 Selenium、Appium 和接口测试 8.性能测试篇 9.软素质篇：10 大灵魂拷问 10.反问面试官篇 11.介绍一下测试中常用的工具（必备基础，必须掌握！） - 需求问题跟进、测试计划、风险评估登记、测试报告、复盘会议：wiki - 测试
1.测试常见问题与流程篇 2.测试工具篇 3.计算机网络知识与数据库篇 4.Linux 篇 5.Python 编程篇 6.自动化测试篇：包含 Selenium、Appium 和接口测试 7.性能测试篇 8.软素质篇：10 大灵魂拷问 9.反问面试官篇 10.擅长哪些开发语言？ - 学习过 Java，C 等 - 半精通 Python 11.输入 URL 到网页显示出来的全过程 12.输入网址 1
 1.测试常见问题与流程篇 2.测试工具篇 3.计算机网络知识篇 4.数据库篇 5.Linux 篇 6.Python 编程篇 7.自动化测试篇：包含 Selenium、Appium 和接口测试
- 当多个窗口同时 attach 到同一个容器时，所有的窗口都会同步的显示，假如其中的一个窗口发生阻塞时，其它的窗口也会阻塞。 - attach 必须是登陆到一个已经运行的容器里，如果从这个容器中 exit 退出的话，会导致容器停止。 - 容器里进程新建的文件，怎么才能让宿主机获取到？ - 宿主机上的文件和目录，怎么才能让容器里的进程访问到？ - CONTAINER ID：容器 ID，唯一标识容
在 Dokcer 横空出世之前，应用打包一直是大部分研发团队的痛点。在工作中，面对多种服务，多个服务器，以及多种环境，如果还继续用传统的方式打包部署，会浪费大量时间精力。 在 Docker 出现后，它以更高效的利用系统资源、更高效的利用系统资源、一致的运行环境、持续交付和部署、更轻松的迁移、更轻松的维护和拓展，6 大优点迅速火了起来。 Docker 的基础命令，堪称 Docker 的内功，
计算机网络知识对测试人员来说是非常重要的基础技能。无论是在平时测试工作中（比如接口测试），还是测试技术面试时，都会经常涉猎。很多基础薄弱的同学靠临时抱佛脚突击搜索学习，对系统知识和重点难点的理解总是不够透彻。 本系列文章就带大家从最最基础的网络知识开始，一步一个台阶学习，最终深度理解和掌握计算机网络核心知识点、相关面试题以及在测试工作中的应用。 网络、互联网、因特网，经常听到的这三个名词，他们的
计算机网络知识是自动化测试等技术基础，也是测试面试必考题目。霍格沃兹测试学院特别策划了本系列文章，将带大家一步步夯实计算机网络的基础知识。 由于物理层知识在互联网软件研发工作中用到的并不多，所以可以仅做一个简单的了解。 物理层解决如何在连接计算机的各种传输媒体上传输数据比特流，而不是指具体的传输媒体。 物理层的主要任务描述为：确定与传输媒体的接口的一些特性，即： - 机械特性： 例如接口形状、大
在测试工作场景中，经常会遇到下面的问题： - 1、执行自动化测试用例的时候，只想指定某个测试类，或者某个方法，又或者某一类用例等，怎么办？ - 2、想要和 Jenkins 一起进行持续集成，可是用例又不可能在 IDE 里面执行，怎么办？ 这个时候就需要 Maven 登场了，利用 Maven 的Maven-Surefire-Plugin插件可以帮助我们完成上述的目标！它可以通过命令行的形式来管理
## Sonarqube scanner使用，需要先安装好环境及配置文件。 ## 安装 作用：分析代码与数据，并上传，独立客户端程序 独立下载：https://docs.sonarqube.org/display/SCAN/Analyzing+with+SonarQube+Scanner mac：brew install sonar-scanner scanner 有 2 种类型的配置文件，
## 如果你不想在每个项目中配置 sonar 的信息，你可以在全局配置文件中配置 sonar 的通用信息。 ## 全局配置 $MAVEN_HOME/conf 或者~/.m2 路径下的 settings.xml 因为有的时候需要分布式编译，其实不太推荐全局配置这种方式。 ``` <settings> <pluginGroups> <pluginGroup>org.so
 Shell 作为一门最常见的脚本语言，是测试工程师日常工作的重度依赖工具。相对 Python、Ruby 等其他脚本语言，Shell 就像一把趁手的军用匕首，轻量敏捷，是深入分析待测系统的利器
继教育培训、社区团购领域大幅度裁员之后，互联网大厂裁员消息也开始陆续传出，百度爆出游戏部门300多人接近全部被裁，直播业务被裁员90%；爱奇艺大规模裁员，裁员比例在20%到40%；而腾讯在年度员工大会表示，PCG事业群将开始大规模人员优化，此外，字节、阿里、携程等一众互联网企业，都开始削减支出、裁员过冬，不得不承认互联网企业的寒冬已来。 互联网仍在发展，但已经是存量市场了，对人员规模的需求
腾讯、阿里、百度、华为等知名公司里的测试平台与测试产品越来越多，他们是如何做的，又有什么样的价值，来听思寒仔细给你解答。 ### 01 我们先来说下测试平台这几年开始火爆的原因。 随着DevOps与持续交付的成熟应用，交付速度越来越快，对测试的要求也会越来越高。很多测试团队中都有大量的测试过程需要执行，比如手工测试、UI自动化测试、接口自动化测试、性能测试、安全测试以及大量的非功能/专项测试
首先来看业界用的较早也是经常听过的一款工具—— Monkey。这是 Android 官方提供的一个工具。谷歌原本设计这款工具是为了对 App 进行压力测试的。谷歌早期在设计 Android 的时候，Android 需要响应滑动、输入、音量、电话等事件，早期 activity 设计不完善的时候，谷歌希望测试 activity 的性能，把所有的数据批量化的输出给 activity，看 activ
HttpRunner最让我们惊喜的是HttpRunner简单易用。它做到了工具集成，也有自己的核心技术，就像requests代码和HttpRunner的YAML文件，你可以无缝切换。 它是一款面向 HTTP(S) 协议的通用测试框架，你确实只需编写维护一份YAML/JSON脚本，即可实现自动化测试、性能测试、线上监控、持续集成等多种测试需求。那么首先我们需要问一下，HttpRunner是什么
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