随着ChatGPT的爆火，各个行业开始尝试利用ChatGPT来提升工作效率。其中，测试工程师们也开始探索如何应用ChatGPT来加强测试工作。在本文中，我们将从测试工程师的角度出发，探讨ChatGPT在测试工作中的应用。通过ChatGPT，测试工程师可以快速进行人机对话，从而加速测试任务的执行。无论是需求分析、测试用例编写、缺陷报告还是自动化测试脚本的生成，ChatGPT都能提供准确的建议和指导。

通过上述示例，我们可以看到Playwright提供了一种简单而有效的方式来处理Web页面中的`alert`、`confirm`和`prompt`弹框。动态处理多个弹框：如果页面中有多个弹框可能被触发，可以在`page.on('dialog')`内部添加逻辑来根据弹框类型进行不同的处理。和网页抓取项目中，处理浏览器中的弹框（如`alert`、`confirm`和`prompt`）是常见的需求。多页面

答：PO模式（Page Object Model）是一种设计模式，用于将页面上的元素和操作封装成对象，从而实现页面与业务逻辑的分离。PO模式可以提高代码的复用性、可读性和可维护性，同时也可以降低代码的耦合度和冗余度。

Testim文档：https://help.testim.io/docs/testim-overview阅读Testim文档，还有以下功能：•支持 App 测试。•支持 API 测试。•通过监听本地端口，捕捉本地JS自动化脚本，上传到 testim 平台。•...由于时间原因和文章篇幅，我就不带着大家继续体验的，通过 Web UI的录制和回放可以管中窥豹，testim在AI方法确实是有些东西的。

当系统与外部系统进行交互时，外部系统的性能问题或故障可能会直接影响到系统的性能。当系统的CPU使用率达到100%时，系统可能会出现严重的性能问题，如系统响应缓慢、系统无法响应用户请求等。性能测试可以帮助确保用户在实际使用软件时获得良好的体验，包括快速的响应时间、稳定的系统运行和良好的用户交互体验。在压力测试中，测试工程师会将系统推向其极限，以观察系统在高负载下的表现，包括响应时间、资源利用率和系统

调用接口返回结果进行对比的脚本，于是发现了题中的问题：两个php服务里的接口返回值写入xlsx后，直接copy出来是正常的json串，golang的接口返回值copy出来变成双重引号如图。我们学习必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有字节大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。在项目里刚好有3个服务，同一个网

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1. pytest-xdist：支持分布式测试，可以在多个机器上并行运行测试用例。2. pytest-cov：可以生成代码覆盖报告，帮助开发者了解代码的覆盖情况。3. pytest-flake8：可以集成Flake8代码风格检查器，在测试运行时检查代码风格问题。4. pytest-mock：可以模拟对象，方便测试时隔离对象的行为。5. pytest-rerunfailures：可以自动重新运行失败

数据源层：项目组件运行在大环境下，利用大环境提供的基本数据源。代码变更获取层：从 Git 仓库中获取代码变更信息，包括同分支增量对比和不同分支全量对比。日志处理层：通过日志收集模块处理组件日志，提取异常信息。AI 大模型交互层：向 AI 大模型提出针对性问题，并解析其回答。结果处理与输出层：根据 AI 大模型的回答在缓存中寻找热点代码，记录日志，并发送邮件通知对应处理人。

让chatgpt给我写个总结。这篇文章提出了使用生成式AI ChatGPT和LangChain库训练一个Selenium知识问答机器人的想法。机器人需要灌入最新的Selenium知识并使用向量化存储和检索来搜索相关材料以回答用户的问题。文章介绍了实现流程，包括爬取Selenium数据、向量化存储和检索、信息检索和生成内容。这项技术非常适合构建专有领域的知识库，比如法律咨询，医疗咨询等。另外配合一些