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摘要：深链接技术可直接跳转至移动应用内特定页面，提升用户体验和转化率，但其跨平台复杂性使自动化测试成为必要。核心方法包括选用Appium等工具设计验证流程，集成CI/CD实现持续测试。主要挑战涉及平台兼容性、动态内容管理和安全风险，需通过统一服务、状态模拟和合规检查解决。最佳实践强调全场景覆盖和性能监控，未来趋势将结合AI优化测试效率。自动化验证是保障深链接可靠性的关键，需系统化方法和工具链支持。
今天来说说pytest吧，经过几周的时间学习，有收获也有疑惑，总之最后还是搞个小项目出来证明自己的努力不没有白费。1确保您已经安装了2配置开发环境3安装pytest库4安装pytest -html 报告插件5安装pypiwin32库(用来模拟按键)6安装openpyxl解析excel文件库7安装yagmail发送报告库8确保已配置火狐或谷歌浏览器及对应驱动9确保已经正确配置好发送邮件的邮箱http
摘要： 本文介绍了一个基于Selenium的博客系统全链路自动化测试框架。采用页面对象模型(Page Object)设计模式，将UI操作封装为LoginPage、ListPage、DetailPage等独立类，通过Utils基类提供Driver管理、等待策略和截图等公共能力。框架特点包括：1)WebDriverManager自动管理浏览器驱动；2)隐式+显式等待混合策略；3)按日期归档的智能截图功
全球AI立法密集出台（如GDPR、CCPA、《生成式人工智能服务管理暂行办法》），使合规性成为AI系统的核心质量属性。传统测试聚焦功能与性能，而新型“合规性自动化验证”需深度融合法律条款解析、数据隐私保护及算法伦理审查。本指南面向软件测试从业者，系统性拆解合规测试框架、工具链设计与实施路径。构建数据流向追踪模型，自动化检测违反《数据安全法》的跨境传输行为。实时监控模型决策，触发“算法歧视”预警（参
AI重塑测试行业：挑战与转型策略 随着AI技术深度渗透软件测试领域，传统测试员正面临前所未有的职业挑战。研究显示，77%从业者担忧AI威胁就业，主要体现在工作流失恐惧、技能过时危机和数据隐私担忧三方面。本文提出多维应对策略：首先需建立成长型思维，将AI视为工具而非威胁；其次要掌握Python、TensorFlow等AI相关技能实现能力升级；同时通过正念训练、运动等方式增强心理韧性。在技术应用中需平
本文提出XAI测试框架解决AI模型不透明问题。框架包含：1.技术原理，分类事后/事中/事前解释方法，78%案例采用SHAP/LIME等技术；2.三维评估体系（准确性、稳定性、有用性），如特征权重波动超15%触发警报；3.金融风控案例实战，通过SHAP值分析发现地域歧视，优化后投诉量从43件降至2件/月；4.合规测试，集成工具链使审计时间从120人天压缩至17人天。研究显示可解释性提升用户决策正确率
2026年软件测试领域迎来重大变革，Selenium市场份额骤降至29.1%，被Playwright以38.7%的采用率超越。Playwright凭借跨端一致性、AI驱动效率和性能优势成为新王者，支持Web、移动、桌面和车机四端测试，智能元素定位使维护成本降低65%。相比Selenium和Cypress，Playwright提供更稳定的并行测试和更广的场景覆盖。其智能脚本生成、跨端测试能力及丰富的
开发同学说应用上线后CLOSE_WAIT就一直增多，直到挂掉为止，jstack后找到比较可疑的堆栈是大部分线程都卡在了countdownlatch.await方法，找开发同学了解后得知使用了多线程但是却没有catch异常，修改后发现异常仅仅是最简单的升级sdk后常出现的class not found。
测试环境快照是提升CI/CD效率的关键技术，通过捕获完整环境状态实现快速故障恢复和测试可重复性。核心价值包括确保测试可靠性、缩短恢复时间及优化资源利用，但也面临配置漂移、分支管理和大文件处理等挑战。实现方法包括Git分支管理、专用工具(如restic)及混合方案，通过自动化一键还原机制，可将故障恢复时间缩短70%。最佳实践强调标准化配置、自动化集成和存储优化，未来可结合AI预测分析进一步提升效能。
2、添加执行参数 --alluredir，可以去pytest.ini文件中修改（如下）。也可以在主函数中添加pytest.main([‘–alluredir=./temp’])这样生成的json文件会放到temp文件夹中
本文探讨了测试执行引擎的模块化设计，重点分析调度控制层、用例执行层和环境治理层三大核心模块。通过分布式调度算法、容器化沙箱等关键技术，实现任务动态分配和多语言脚本调度。研究提出异常熔断、智能调度等优化方案，并结合金融、电商等案例展示效能提升效果。随着AI和混沌工程的发展，模块化架构将为质量保障体系提供更强支撑，测试从业者需持续关注容器化等技术变革以保持竞争优势。
摘要：测试环境管理面临人工配置效率低、错误率高的问题。Hook机制通过事件驱动实现自动化管理，包括环境部署、资源调整和故障自愈。实施分为定义事件源、设计处理逻辑、集成自治引擎和监控优化四步。某电商案例显示部署时间从40分钟缩短至5分钟，错误率降低50%。优势包括效率提升和成本节约，但需防范Hook泛滥和安全风险。未来将结合AI实现智能预测，推动零接触运维。Hook机制为测试环境提供了高效自治解决方
可以使用 WebDriverWait 类和 expected_conditions 模块，设置等待条件来等待异步加载完成。
摘要：动态UI测试面临元素定位失效、状态依赖等挑战。数据驱动测试(DDT)通过分离测试逻辑与数据，使用外部数据源(如CSV、JSON)提升测试效率和稳健性。实现策略包括：选用Selenium/Cypress等框架，设计结构化数据源，结合AI定位技术。实战案例显示DDT可减少50%维护时间，提升覆盖率。未来趋势是AI增强和云集成，建议从小模块入手并嵌入CI/CD流程。DDT能有效应对动态UI测试难题
Puppeteer作为Google维护的Node.js库，通过控制Headless Chrome成为现代Web测试的核心工具。其2023年使用率增长28%，支持Shadow DOM等现代特性，每秒可执行20+次页面加载。安装时推荐puppeteer-core减小体积，配置需优化启动参数确保稳定性。测试策略应处理异步操作、拦截网络请求并实现并行执行，可提升效率3-5倍。优化技巧包括资源控制、可视化报
本文记录了一个真实的企业级 RPA 项目开发过程——为某金融机构开发票据承兑人信用信息批量查询系统。项目核心难点在于**腾讯验证码的自动识别与点击**，我们通过引入**通义千问视觉大模型**实现了验证码的智能识别，并深入解决了 Mac Retina 屏幕下的**坐标转换**、**iframe 嵌套**、**持久化登录**等一系列工程难题。全文约 10800字，适合对 RPA、Selenium、LL
摘要：Selenium的ActionChains工具通过"动作存储-批量执行"机制，能精准模拟鼠标悬停、拖拽、组合键等复杂交互。核心方法包括move_to_element(悬停)、drag_and_drop(拖拽)、key_down/key_up(组合键)、context_click(右键)等，支持链式调用实现多步连续操作。使用时应结合显式等待确保元素加载，注意元素可视范围，避
摘要：数字孪生技术为软件回归测试带来革新，通过构建系统虚拟副本实现高保真仿真和实时反馈。本文提出"实时回归验证体系"，整合数字孪生的动态仿真能力，显著提升测试效率和覆盖率。体系包含数据感知、智能分析和验证执行三层架构，已在智能制造、医疗健康等领域取得成效，使缺陷检出率提升40%。虽然面临数据隐私和部署成本等挑战，但结合AI和5G发展，数字孪生回归测试将推动测试人员向"
摘要：传统前端回归测试面临执行效率低、维护成本高和问题定位难等痛点。组件级测试通过精准验证单个组件，显著提升测试速度和定位精度。文章提出基于Cypress的组件测试实施方案，包括环境搭建、四维验证模型（Props、交互、边界、视觉）和CI优化策略。实践数据显示，该方法可降低83%测试耗时和85%缺陷率。未来发展方向包括AI生成用例和自愈型测试套件，为复杂前端工程提供高效质量保障方案。（149字）
PSO粒子群算法优化BP神经网络（PSO-BPNN）回归预测MATLAB代码（有优化前后的对比）代码注释清楚。main为运行主程序，可以读取本地EXCEL数据。很方便，容易上手。（以电厂运行数据为例）温馨提示：联系请考虑是否需要，程序代码商品，一经售出，概不退换。在电力行业中，准确预测电厂运行数据对于优化电厂运行、提高能源效率以及保障电力供应的稳定性至关重要。
三步搭建企业级AI开发平台：Dify+DeepSeek+MCP黄金组合 核心优势：无需算法背景，30分钟完成部署。Dify提供可视化工作流（支持拖拽式Prompt），DeepSeek国产大模型（128K上下文），MCP实现弹性扩缩容。 关键步骤： Docker一键部署Dify（5分钟） 连接DeepSeek API（10分钟） MCP部署模型实例（15分钟） 四大应用场景：智能客服、代码生成、合同
本文探讨分布式压测的必要性及实现方法。通过多节点协同突破单机性能瓶颈，详细介绍了环境配置、性能调优和故障排查的关键步骤，强调环境一致性原则（统一操作系统、JMeter版本和Java环境）和测试设计规范（使用相对路径、模块化测试计划、启用详细日志）。最后提出渐进式扩展策略，为构建高效分布式压测系统提供实践指导。
Dify与Selenium融合，打造可视化UI自动化测试新范式。无需编码，通过拖拽构建复杂测试流程，降低技术门槛，提升协作效率。智能元素定位、自适应等待、视觉验证等特性显著增强测试稳定性与维护性，结合CI/CD实现高效回归，推动测试智能化演进。
一、什么是selenium？一个web自动化测试工具；二、主流的自动化工具：QTP:收费 支持（支持web、桌面软件自动化）selenium:免费，开源 只支持web项目Robot frameword: 基于Python扩展关键字驱动自动化工具注意：要是用selenium自动化工具，要先下载安装selenium。
若你旨在深入理解LLM评估机制的技术内核，自行搭建评估框架无疑是绝佳学习路径。但若你追求开箱即用的企业级解决方案，请直接采用DeepEval——我们已为你完成所有底层技术攻坚。该工具链具备永久免费与开源可定制（Apache 2.0协议）特性，集成14+项研究级评估指标，支持与Pytest的CI/CD深度集成，囊括本文所述全部优化技术方案，并配备可视化仪表盘（提供直观的评估结果交互界面）。
本文介绍了如何利用Dify工作流构建智能化"质量门禁"系统，解决上线前的质量检查痛点。该系统通过可视化拖拽方式，自动采集代码覆盖率、API性能、测试通过率等关键指标，结合大语言模型生成评估报告，并给出明确的"通过/拒绝"建议。文章详细演示了从创建Dify工作流、配置API节点、编写智能决策提示词到集成CI/CD的全过程，帮助团队实现从人工检查到自动化质量管控
以用户为中心：从真实用户场景倒推功能目标。以系统为线索：通过逆向工程挖掘隐藏逻辑。以风险为导向：优先覆盖核心链路与高危功能。以沟通为桥梁：主动串联碎片信息，填补认知缺口。
从 github.com/undera/perf… 下载 ServerAgent，然后把压缩包上传到被测服务器，解压，进入目录，Windows 环境，启动 startAgent.bat；linux环境，启动 startAgent.sh，默认使用4444端口。
以下通过豆包生成，此处仅做记录。
摘要：本文探讨了人工智能领域中Workflow和Agent两种技术方案的差异与应用场景。Workflow适用于固定流程、步骤明确的任务，像流水线工人高效执行；而Agent则具备自主思考能力，能动态规划流程、处理异常，适合复杂任务。文章指出，稳定业务流程用Workflow更可靠，复杂任务则适合Agent自主决策。Agent的核心价值在于让大模型从被动执行升级为主动思考，实现意图理解、工具选择、计划生
写在最后，笔者建议从 单元测试-接口自动化-整个测试活动的自动化 各个级别，通过PDCA环的不断变大，来逐步实现测试活动的端到端自动化。
Python + Selenium 2026 新手教程摘要（147字） 本教程基于Selenium 4.40+和Python 3.12/3.13，重点解决新手痛点：Selenium Manager自动驱动安装、无头模式配置和反检测技巧。涵盖8种元素定位方法（推荐ID>CSS>XPath）、智能等待（WebDriverWait）及常见交互操作。教程包含登录/爬虫等实战场景，强调Selen
总之，LLM和动态符号执行技术为软件测试带来了新的机遇和挑战。通过不断的研究和实践，我们可以更好地利用这些技术来提高软件测试的效率和准确性，为软件开发过程中的质量保障提供有力支持。
Playwright是一款跨平台的Web自动化测试框架，支持Chromium、Firefox等主流浏览器，具有速度快、可靠性强等优点。它通过WebSocket与浏览器通信，相比Selenium更高效。Playwright提供Codegen（录制测试）、Inspector（检查元素）和TraceViewer（追踪测试）等核心工具。安装简单，通过pip即可完成。常用API包括页面导航、元素定位、输入操
本文介绍了Web自动化测试中浏览器弹窗的三种主要类型及其处理方法。原生JavaScript弹窗包括Alert警告框、Confirm确认框和Prompt输入框，可通过Selenium的switch_to.alert处理；浏览器级弹窗（如新窗口、文件上传对话框）需使用window_handles或send_keys；自定义模态框则需当作普通页面元素处理。文章提供了详细的Python代码示例，展示了如何
ffmpeg和selnium结合爬虫实现实现网站视频的无广告下载和播放
创建Post请求：${响应结果变量} post request 请求会话名 /路径 请求体data= 请求头headerseg：将请求URL、传参、请求头等数据进行参数化，以此来提升自动化脚本的健壮性与可读性。${params} create dictionary 参数1=值1 参数2=值2。时，经常要使用GET与POST请求，那么如何使用RF发送对应的请求呢？#请求体，以字典形式传入。
东莞证券基于开源的RF框架从0到1建立起通用自动化测试体系，并在手机APP、核心柜台、网上交易、接口、商城、网厅等项目中落地，同时结合Jenkins实现自动化测试持续集成和分布式构建，有效支撑了敏捷和快速迭代过程。限于篇幅，本文并未就APP、Web、桌面应用、接口等自动化测试开发方法展开详细论述，而是提供一种建立通用自动化测试持续集成管理平台的思路，希望对其他券商有一定的启发和借鉴意义
Cerebellum是一个基于LLM的轻量级浏览器自动化工具，通过Selenium驱动浏览器实现用户目标。它将网页浏览抽象为有向图，LLM分析页面元素并规划操作路径。工具支持Python安装（pip install cerebellum），需配置Anthropic API密钥（国内使用受限）。核心依赖SeleniumBase进行浏览器操作，Pillow处理页面截图，Anthropic模型解析用户意
本文介绍了如何利用大型语言模型(LLM)自动化构建知识图谱的技术方案。通过LLM图转换器技术，可以从非结构化文本中自动提取实体和关系，形成结构化知识图谱。文章详细讲解了核心组件(实体提取、关系抽取、图谱构建)、实现方法(Python代码示例)以及高级优化技术(实体消歧、关系验证等)。这种结合LLM的知识图谱构建方法相比传统人工方式更高效，可应用于医疗、学术、企业等多个领域，为智能应用提供强大的知识
如代码里展示的，我这里原始的入口类是com.tachibana.downloader.ui.main.MainActivity，我们继承这个Activity，并实现了一个generateCoverageReport方法，用来记录JaCoCo的数据，在这个Activity退出的时候，调用方法记录，实现覆盖率数据获取的功能。解决方案，继承一切真实入口类可以被继承的属性，比如theme什么的，这样在Fa
drag_and_drop_by_offset(source,xoffset,yoffset) --- 将目标拖动到指定的位置。from selenium import webdriver #导入selenium模块中的webdriver。dx.find_element_by_id("kw").send_keys("切换成功")dx.find_element_by_link_text("高级搜索"
距离计算的话就是在图片上下功夫，可以增加图片库，使缺口出现的位置更加随机，缺口在图片上不出现明显边界，缺口形状也不必是矩形，可以是不规则图形，等等。首先，该网站的验证码是只返回一张图的情况，并且图片中缺口的白边非常明显，因此可以采用边界检测的方法。图像处理的话相对来说要简单一些，根据网站返回的图片又可以分为两类：一类是返回两张图，一张是完整的图片，另一张是有缺口的图片，这种情况只要比较两幅图的差值
该场景主要用在分段时间压测和压力测试里面，分段时间压测比如点餐系统，一天会出现用餐高峰期、平稳期和闲时区，针对该场景我们就要设计成不同时间段的压力值不同，加压方式不同等等，压力测试我们只需要使用一个场景，并将压测时间设置长即可，同样的测试报告也用jpgc的监视器获得。（1）红框区域是增加线程过程，5秒钟启动10个线程，这10个线程持续运行30秒，再用5秒钟启动10个线程，这20个线程持续运行30秒
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