TinyPilot项目中HTTPS环境下About对话框许可证链接测试问题分析
2025-06-25 20:40:57作者:管翌锬
在TinyPilot项目的2.6.3版本发布过程中,开发团队发现了一个关于About对话框中许可证链接测试的异常现象。本文将深入分析该问题的技术背景、产生原因以及解决方案。
问题现象
当通过HTTPS协议连接TinyPilot设备进行端到端测试时,About对话框中的许可证链接验证测试会失败。值得注意的是,这种失败只发生在实际设备测试场景中,而不会在本地开发环境中出现。
技术背景
TinyPilot是一个基于Web的KVM(键盘、视频、鼠标)解决方案,其前端采用现代Web技术实现。项目中的端到端测试使用Playwright框架,这是一种流行的浏览器自动化工具,能够模拟真实用户操作。
问题根源分析
经过排查,发现问题源于以下技术细节:
- HTTPS证书验证机制:测试环境使用HTTPS连接但没有安装有效证书,导致fetch API调用失败
- 测试工具行为差异:
- Playwright的页面导航函数会自动忽略证书错误
- 但直接使用fetch API进行链接验证时,会严格执行HTTPS证书验证
- 测试环境配置:生产环境默认要求加密连接(HTTPS),而开发环境通常使用HTTP
解决方案探讨
团队考虑了多种解决方案:
- 强制使用HTTP:通过修改测试URL协议,但这违背了测试真实性的原则
- 跳过测试:在特定条件下跳过这些测试,但这会降低测试覆盖率
- 使用Playwright导航工具:这是最符合端到端测试理念的方案
最终团队决定采用第三种方案,原因如下:
- 保持测试的真实性:完全模拟用户实际点击链接的行为
- 一致性:统一使用Playwright工具链,避免混合使用不同API
- 可靠性:Playwright内置了对各种网络环境的处理能力
实施建议
对于遇到类似问题的开发者,建议:
- 在端到端测试中,优先使用测试框架提供的导航功能
- 避免直接使用底层HTTP客户端(fetch等)进行页面元素验证
- 确保测试环境尽可能接近生产环境配置
- 定期审查和更新测试文档,保持与最新实践同步
经验总结
这个案例展示了端到端测试中几个重要原则:
- 测试环境配置的重要性
- 测试工具选择和使用的一致性
- 保持测试行为与真实用户操作的一致性
- 文档与实现同步的必要性
通过解决这个问题,TinyPilot项目不仅修复了一个具体的技术缺陷,还强化了其测试策略的整体健壮性,为未来的版本发布质量提供了更好保障。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 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 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥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
64
19
暂无简介
Dart
671
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
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
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322