Selenium GitHub Actions 项目启动与配置教程
2025-05-12 00:37:12作者:尤峻淳Whitney
1. 项目的目录结构及介绍
在克隆或下载本项目后,您将会看到以下目录结构:
selenium-github-actions/
├── .github/ # 存放GitHub Actions的工作流文件
│ └── workflows/ # 工作流定义文件所在目录
├── .gitignore # 指定git忽略的文件和目录
├── Dockerfile # Docker构建文件
├── README.md # 项目说明文件
└── test/ # 测试脚本所在的目录
└── example_test.py # 一个示例测试脚本
.github/: 这个目录包含了所有GitHub Actions的工作流文件,用于自动化测试、构建和部署等任务。.gitignore: 这个文件用于定义哪些文件和目录应该被Git忽略,不应该提交到版本控制中。Dockerfile: 这是一个Docker构建文件,用于定义如何构建项目的Docker镜像。README.md: 项目说明文件,包含了项目的描述、使用说明和贡献指南等。test/: 测试脚本的目录,包含了项目中的测试用例。
2. 项目的启动文件介绍
本项目使用GitHub Actions来自动化测试流程,因此并没有传统意义上的“启动文件”。然而,核心的自动化流程由.github/workflows目录下的工作流文件定义。以下是一个名为python-app.yml的工作流示例:
name: Python application
on:
push:
branches: [ main ]
pull_request:
branches: [ main ]
jobs:
build:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v2
- name: Set up Python 3.8
uses: actions/setup-python@v2
with:
python-version: 3.8
- name: Install dependencies
run: |
python -m pip install --upgrade pip
# 使用pip安装依赖
pip install -r requirements.txt
- name: Run tests with pytest
run: |
# 运行测试
pytest test/example_test.py
这个工作流会在代码推送到main分支或者有pull request请求时触发,并执行以下步骤:
- 使用
actions/checkout@v2来检出代码。 - 设置Python环境(此处为Python 3.8)。
- 安装项目依赖。
- 运行测试脚本。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要集中在.github/workflows目录下的YAML文件中。这些文件定义了自动化工作流的触发条件、运行环境、执行步骤等。例如,python-app.yml中的配置定义了以下内容:
on: 定义了工作流的触发条件,此处为push和pull_request事件。jobs: 定义了要运行的工作,此处有一个名为build的工作。runs-on: 定义了运行工作的虚拟机环境,此处为最新版的Ubuntu。steps: 定义了工作中的步骤,包括检出代码、设置Python环境、安装依赖和运行测试。
此外,如果项目中使用了外部库或服务,可能会在项目根目录下有一个名为requirements.txt的文件,用于列出项目依赖的Python库。
以上就是关于Selenium GitHub Actions项目的启动和配置的详细介绍。通过以上步骤,您可以更好地理解项目结构,并根据自己的需求进行相应的修改和扩展。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C050
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0126
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
440
3.35 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
819
391
Ascend Extension for PyTorch
Python
248
285
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
275
329
暂无简介
Dart
701
164
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
134
49
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.23 K
677
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
555
110