Codeception 技术文档
2024-12-25 11:02:33作者:魏侃纯Zoe
1. 安装指南
1.1 使用 Composer 安装
Codeception 可以通过 Composer 进行安装。首先,确保你已经安装了 Composer,然后在项目目录下运行以下命令:
php composer.phar require "codeception/codeception"
如果你需要安装特定的模块,例如 phpbrowser
模块,可以运行:
php composer.phar require "codeception/module-phpbrowser"
1.2 使用 Phar 安装
你也可以通过下载 codecept.phar
文件来安装 Codeception。首先,下载文件:
wget https://codeception.com/codecept.phar
然后,将文件设置为可执行文件,并将其移动到系统的 $PATH
中:
chmod +x codecept.phar
sudo mv codecept.phar /usr/local/bin/codecept
安装完成后,你可以通过命令行运行 Codeception,例如:
codecept bootstrap
codecept run
2. 项目的使用说明
2.1 初始化项目
安装完成后,你可以通过以下命令初始化 Codeception 项目:
codecept bootstrap
该命令会创建一个默认的目录结构和测试套件。
2.2 编写测试
Codeception 支持多种测试类型,包括接受测试、功能测试和单元测试。以下是一个简单的接受测试示例:
$I->amOnPage('/');
$I->click('Pages');
$I->click('New');
$I->see('New Page');
$I->submitForm('form#new_page', ['title' => 'Movie Review']);
$I->see('page created'); // 提示信息
$I->see('Movie Review','h1'); // 页面标题
$I->seeInCurrentUrl('pages/movie-review'); // URL 包含 slug
$I->seeInDatabase('pages', ['title' => 'Movie Review']); // 数据库中存在数据
对于单元测试,你可以继续使用经典的 PHPUnit 测试,Codeception 也可以运行这些测试。
2.3 运行测试
你可以通过以下命令运行测试:
codecept run
该命令会运行所有测试套件中的测试。
3. 项目 API 使用文档
Codeception 提供了丰富的 API 来帮助你编写测试。以下是一些常用的 API 示例:
3.1 页面操作
amOnPage('/')
:导航到指定页面。click('Link Text')
:点击页面上的链接。see('Text')
:检查页面是否包含指定文本。
3.2 表单操作
submitForm('form#id', ['field' => 'value'])
:提交表单。fillField('field', 'value')
:填充表单字段。
3.3 数据库操作
seeInDatabase('table', ['field' => 'value'])
:检查数据库中是否存在指定记录。dontSeeInDatabase('table', ['field' => 'value'])
:检查数据库中是否不存在指定记录。
4. 项目安装方式
Codeception 提供了两种主要的安装方式:
4.1 使用 Composer 安装
通过 Composer 安装是最常见的方式,适用于大多数 PHP 项目。安装命令如下:
php composer.phar require "codeception/codeception"
4.2 使用 Phar 安装
如果你不想使用 Composer,可以通过下载 codecept.phar
文件来安装 Codeception。安装步骤如下:
- 下载
codecept.phar
文件。 - 将文件设置为可执行文件,并将其移动到系统的
$PATH
中。 - 通过命令行运行 Codeception。
这两种安装方式都可以让你快速开始使用 Codeception 进行测试。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-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- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 JavaWeb企业门户网站源码 - 企业级门户系统开发指南 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 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 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 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
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
23
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
225
2.27 K

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
212
287

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
527
116

🎉 (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
987
583

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
148
197

GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】
Jinja
47
0

ArkUI-X adaptation to Android | ArkUI-X支持Android平台的适配层
C++
39
55

ArkUI-X adaptation to iOS | ArkUI-X支持iOS平台的适配层
Objective-C++
19
44