Axe.Windows 开源项目教程
2024-09-18 10:32:43作者:尤峻淳Whitney
1. 项目介绍
Axe.Windows 是一个由微软开发的 NuGet 包,用于在 Windows 应用程序上运行自动化的无障碍测试。该项目旨在帮助开发者识别和修复应用程序中的无障碍问题,确保所有用户都能平等地访问应用程序。Axe.Windows 使用 Windows UI 自动化(UIA)提供的信息来扫描程序中的无障碍问题,并提供详细的测试结果。
2. 项目快速启动
安装 Axe.Windows
首先,您需要安装 Axe.Windows NuGet 包。您可以通过以下命令在项目中安装该包:
dotnet add package Axe.Windows --version 2.4.0
配置和运行测试
以下是一个简单的示例,展示如何配置和运行无障碍测试:
// 创建配置对象
var myConfigBuilder = Config.Builder.ForProcessId(1234);
// 可选:配置为创建 A11yTest 文件
myConfigBuilder.WithOutputFileFormat(OutputFileFormat.A11yTest);
// 可选:配置输出文件到特定目录(否则使用当前目录)
myConfigBuilder.WithOutputDirectory("\\test-directory");
// 准备使用的配置
var myConfig = myConfigBuilder.Build();
// 使用配置创建扫描器对象
var scanner = ScannerFactory.CreateScanner(myConfig);
// 调用 Scan 方法进行同步扫描
var scanOutput = scanner.Scan(null);
// 检查输出结果
Console.WriteLine("在第一个顶级窗口中发现的错误数量: " + scanOutput.WindowScanOutputs.First().ErrorCount);
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
Axe.Windows 可以广泛应用于各种 Windows 应用程序的无障碍测试,包括但不限于:
- 企业内部应用:确保企业内部应用对所有员工都易于访问。
- 公共服务平台:确保公共服务平台的无障碍性,使所有用户都能顺利使用。
- 教育软件:确保教育软件对所有学生都易于访问,包括有特殊需求的学生。
最佳实践
- 定期测试:建议在开发周期中定期运行无障碍测试,以尽早发现和修复问题。
- 自动化集成:将 Axe.Windows 集成到 CI/CD 管道中,确保每次代码提交都经过无障碍测试。
- 用户反馈:结合用户反馈,不断改进应用程序的无障碍性。
4. 典型生态项目
Axe.Windows 可以与其他无障碍工具和框架结合使用,以提供更全面的无障碍测试解决方案。以下是一些典型的生态项目:
- Accessibility Insights:一个由微软开发的无障碍测试工具,可以与 Axe.Windows 结合使用,提供更详细的无障碍测试报告。
- WinAppDriver:一个用于 Windows 应用程序自动化的测试工具,可以与 Axe.Windows 结合使用,实现更复杂的无障碍测试场景。
- UI Automation:Windows 提供的 UI 自动化框架,Axe.Windows 基于此框架进行无障碍测试。
通过结合这些工具和框架,开发者可以构建一个全面的无障碍测试解决方案,确保应用程序对所有用户都易于访问。
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00
ERNIE-ImageERNIE-Image 是由百度 ERNIE-Image 团队开发的开源文本到图像生成模型。它基于单流扩散 Transformer(DiT)构建,并配备了轻量级的提示增强器,可将用户的简短输入扩展为更丰富的结构化描述。凭借仅 80 亿的 DiT 参数,它在开源文本到图像模型中达到了最先进的性能。该模型的设计不仅追求强大的视觉质量,还注重实际生成场景中的可控性,在这些场景中,准确的内容呈现与美观同等重要。特别是,ERNIE-Image 在复杂指令遵循、文本渲染和结构化图像生成方面表现出色,使其非常适合商业海报、漫画、多格布局以及其他需要兼具视觉质量和精确控制的内容创作任务。它还支持广泛的视觉风格,包括写实摄影、设计导向图像以及更多风格化的美学输出。Jinja00
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
675
4.32 K
deepin linux kernel
C
28
16
Ascend Extension for PyTorch
Python
517
627
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++
947
886
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
398
302
🎉 (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
1.56 K
909
暂无简介
Dart
920
228
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
335
381
昇腾LLM分布式训练框架
Python
142
169
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
133
212