Playwright v1.50.0 版本发布:测试运行器增强与UI改进
Playwright 是一个现代化的端到端测试框架,支持跨浏览器自动化测试。它提供了对 Chromium、Firefox 和 WebKit 的自动化控制能力,让开发者能够编写可靠、快速的测试脚本。Playwright 以其强大的 API 和出色的性能在测试领域广受欢迎。
测试运行器功能增强
测试步骤超时控制
v1.50.0 版本为测试步骤引入了全新的超时控制机制。开发者现在可以为单个测试步骤设置独立的超时时间,当步骤执行超过指定时间时,测试将自动失败。这一功能特别适合那些需要精确控制执行时间的测试场景。
test('性能测试', async ({ page }) => {
await test.step('关键操作步骤', async () => {
// 此步骤有独立的超时控制
}, { timeout: 1000 }); // 1秒超时
});
测试步骤跳过功能
新增的 test.step.skip()
方法允许开发者灵活地跳过某些测试步骤,而不会影响后续步骤的执行。这在阶段性开发或调试时非常有用。
test('功能验证', async ({ page }) => {
await test.step('前置步骤', async () => {
// 正常执行的步骤
});
await test.step.skip('待开发功能', async () => {
// 此步骤将被跳过
});
await test.step('后置步骤', async () => {
// 此步骤仍会执行
});
});
无障碍测试增强
Playwright 进一步强化了无障碍测试能力:
toMatchAriaSnapshot()
现在支持将无障碍快照存储在单独的 YAML 文件中,便于管理和维护- 新增
toHaveAccessibleErrorMessage()
方法,用于验证元素是否包含特定的无障碍错误信息
快照更新机制改进
快照更新功能得到了显著增强:
updateSnapshots
配置新增changed
选项,仅更新发生变化的快照- 引入
updateSourceMethod
配置,提供三种源代码更新方式:overwrite
:直接覆盖源代码3-way
:使用三方合并方式更新patch
:生成补丁文件(原有方式)
npx playwright test --update-snapshots=changed --update-source-method=3way
UI 改进与可视化增强
HTML 报告优化
默认的 HTML 报告器进行了视觉升级,附件展示更加清晰直观。测试结果中的各种附加信息(如截图、日志等)现在以更友好的方式呈现。
元素选取工具
新增了专门的元素选取按钮,帮助开发者快速生成无障碍快照。这一功能大大简化了无障碍测试的准备工作。
追踪信息增强
在测试追踪视图中:
- 动作 API 调用现在会显示更多细节(如按键信息)
- 新增了时间信息展示,帮助分析测试性能
- 默认禁用了 canvas 内容的显示(可通过设置重新启用),提高了追踪的稳定性
重要变更说明
可编辑性断言行为变更
toBeEditable()
和 isEditable()
方法现在会对非标准可编辑元素(如非 <input>
、非 <select>
元素)抛出异常,确保测试的准确性。
快照更新策略变更
updateSnapshots
设置为 all
时,现在会更新所有快照,而不仅仅是失败的快照。如需保留原有行为(仅更新变更的快照),请使用新的 changed
选项。
浏览器支持情况
v1.50.0 版本支持以下浏览器引擎:
- Chromium 133.0.6943.16
- Mozilla Firefox 134.0
- WebKit 18.2
同时,该版本也已通过以下稳定版浏览器的测试验证:
- Google Chrome 132
- Microsoft Edge 132
Playwright 1.50.0 版本的这些改进进一步巩固了其作为现代Web应用测试首选工具的地位,特别是在测试控制精度和可视化调试方面的增强,将显著提升开发者的测试效率和体验。
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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】Jinja00- 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
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