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。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-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