Selenide项目新增支持点击禁用元素的功能解析
在UI自动化测试中,处理禁用状态元素是一个常见需求。Selenide项目近期发布了一项重要功能更新,允许测试人员直接点击页面上的禁用元素,这为测试场景提供了更大的灵活性。
功能背景
传统UI自动化测试框架通常要求被操作元素必须处于可交互状态(即enabled状态)。然而实际测试中,我们经常需要验证禁用元素的交互行为,例如:
- 点击禁用按钮验证是否真的无法触发操作
- 通过点击禁用元素来转移焦点
- 测试UI在元素禁用状态下的响应逻辑
Selenide原有的click()方法严格执行元素可交互性检查,导致无法直接对禁用元素执行点击操作,限制了测试场景的覆盖范围。
技术实现
Selenide 7.x版本引入了ClickOptions配置类,新增了allowDisabled()选项。其核心实现原理是:
- 绕过WebDriver默认的元素状态检查
- 直接执行JavaScript点击事件
- 保持原有的元素可见性检查(元素仍需在页面上可见)
这种实现方式既满足了测试需求,又确保了操作的安全性,因为:
- 仍然验证元素存在性和可见性
- 仅跳过了enabled状态检查
- 底层仍通过标准WebDriver API执行操作
使用示例
测试代码可以这样编写:
// 传统方式 - 只能点击启用状态的元素
$(By.cssSelector("button.submit")).click();
// 新方式 - 允许点击禁用状态的元素
$(By.cssSelector("button.submit")).click(ClickOptions.allowDisabled());
应用场景
这项功能特别适用于以下测试场景:
-
表单验证测试:当表单未完整填写时,提交按钮通常处于禁用状态。现在可以直接测试点击禁用按钮是否真的不会提交表单。
-
焦点管理测试:验证点击禁用元素是否能正确转移焦点,这在复杂的表单交互中尤为重要。
-
UI状态测试:确保UI在元素禁用状态下表现符合预期,例如工具提示、状态变化等。
-
渐进增强体验测试:验证前端框架在元素禁用时的行为一致性。
技术考量
实现这一功能时,开发团队考虑了多种技术因素:
-
安全性:虽然允许点击禁用元素,但仍保持基本的可见性检查,防止对不可见元素操作。
-
一致性:与Selenide现有的操作选项风格保持一致,采用流畅接口设计。
-
可扩展性:通过ClickOptions类实现,为未来可能的其他点击选项预留了扩展空间。
-
兼容性:支持所有主流浏览器,包括Chrome、Firefox等。
最佳实践
在使用此功能时,建议:
-
明确区分测试意图,只在确实需要操作禁用元素时使用此选项。
-
结合断言验证点击后的系统状态,确保测试的完整性。
-
在Page Object模式中,将此特殊操作封装在业务方法内,提高代码可读性。
-
适当添加注释说明使用此特殊操作的原因,便于后续维护。
这项功能的加入使Selenide在UI自动化测试领域更加完善,为测试人员处理各种复杂场景提供了更强大的工具支持。
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