akita 的项目扩展与二次开发
2025-06-19 13:38:16作者:翟萌耘Ralph
项目的基础介绍
Akita 是一个基于 BDD(行为驱动开发)的测试自动化步骤库,它基于 Cucumber 和 Selenide 实现。Akita 允许测试人员使用俄语编写测试场景,这些场景可以用作应用的用户文档。通过引入 Akita,开发者可以轻松地实现自动化测试,提高软件质量和开发效率。
项目核心功能
- BDD 步骤库:提供了一系列预定义的步骤,使得编写测试用例更加直观和便捷。
- 多语言支持:测试用例可以用不同的语言编写,这里以俄语为例,便于本地化测试。
- 页面元素管理:通过注解的方式管理页面元素,便于维护和识别。
- 数据驱动:支持从 YAML 文件中读取测试数据,易于测试数据的管理和维护。
- 截图功能:提供步骤级别的截图功能,便于问题定位和调试。
- RESTful API 测试:支持发送 REST 请求,并可以处理响应结果。
项目使用的框架或库
- Cucumber:用于 BDD 测试的框架。
- Selenide:一个用于自动化测试 Web 应用的框架,基于 Selenium。
- Gradle:项目的构建工具。
- YAML:用于存储测试数据的格式。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构大致如下:
akita/
├── src/
│ ├── main/
│ │ ├── java/
│ │ │ ├── ru/
│ │ │ │ └── alfabank/
│ │ │ │ └── steps/ (存放步骤定义)
│ │ │ └── pages/ (存放页面元素定义)
│ │ ├── resources/
│ │ │ ├── application.properties (配置文件)
│ │ │ └── (其他资源文件,如 YAML 格式的测试数据文件)
├── build.gradle (构建脚本文件)
├── gradle.properties.enc (加密的属性文件)
└── ... (其他项目文件和目录)
对项目进行扩展或二次开发的方向
- 增加更多步骤定义:根据项目的测试需求,可以扩展更多的步骤定义,支持更多测试场景。
- 多语言支持:可以增加其他语言的步骤库,使项目支持更多本地化的测试。
- 集成其他测试框架:可以尝试集成其他自动化测试框架,如 TestCafe 或 Cypress,以支持更多的测试场景。
- 页面元素管理的优化:可以改进页面元素的管理方式,比如引入更多的注解或使用更高级的页面对象模型。
- 测试数据管理:改进测试数据的管理方式,比如引入数据库或远程数据源。
- 报告功能增强:增强测试报告的生成功能,提供更丰富的报告格式和更多的统计信息。
- 性能优化:针对大型项目,优化项目性能,比如减少测试数据的加载时间,提高测试执行效率。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.21 K
660