Selenoid UI 使用教程
1. 项目介绍
Selenoid UI 是一个用于 Selenoid 项目的图形用户界面。Selenoid 是一个用于运行 Selenium 测试的轻量级 Docker 容器,而 Selenoid UI 则提供了一个简单直观的界面来监控和管理这些测试会话。通过 Selenoid UI,用户可以实时查看测试状态、会话信息、日志和 VNC 会话,并且可以手动启动浏览器会话进行调试。
2. 项目快速启动
2.1 前提条件
在开始之前,请确保你已经安装了 Docker,并且 Selenoid 已经运行在你的环境中。
2.2 启动 Selenoid UI
你可以通过以下命令快速启动 Selenoid UI:
docker run -d --name selenoid-ui \
--link selenoid \
-p 8080:8080 \
aerokube/selenoid-ui --selenoid-uri=http://selenoid:4444
在这个命令中:
--link selenoid将 Selenoid UI 容器与名为selenoid的容器链接起来。-p 8080:8080将主机的 8080 端口映射到容器的 8080 端口。--selenoid-uri=http://selenoid:4444指定了 Selenoid 的 URI。
启动后,你可以通过访问 http://localhost:8080 来访问 Selenoid UI。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 监控测试会话
Selenoid UI 提供了一个实时的状态页面,显示当前的测试会话、队列状态和资源使用情况。你可以通过这个界面监控测试的进度和状态,及时发现并解决问题。
3.2 手动启动浏览器会话
在某些情况下,你可能需要手动启动一个浏览器会话来进行调试。Selenoid UI 提供了一个界面,允许你选择浏览器类型和版本,并手动启动一个会话。这对于调试和验证测试用例非常有用。
3.3 查看日志和 VNC 会话
每个测试会话都会生成日志,Selenoid UI 允许你查看这些日志。此外,如果你在启动会话时启用了 VNC,你还可以通过 Selenoid UI 查看和交互 VNC 会话,实时观察浏览器的行为。
4. 典型生态项目
4.1 Selenoid
Selenoid 是 Selenoid UI 的核心组件,它是一个用于运行 Selenium 测试的轻量级 Docker 容器。Selenoid 支持多种浏览器和版本,并且可以通过简单的配置文件进行管理。
4.2 Ggr
Ggr 是一个用于负载均衡的工具,它可以将多个 Selenoid 实例组合成一个集群,并根据负载情况动态分配测试会话。Ggr 与 Selenoid UI 结合使用,可以实现大规模的分布式测试。
4.3 Moon
Moon 是一个基于 Kubernetes 的 Selenium Grid 替代方案,它提供了更高的可扩展性和灵活性。Moon 与 Selenoid UI 结合使用,可以在 Kubernetes 集群中运行和管理 Selenium 测试。
通过这些生态项目的结合,你可以构建一个强大且灵活的 Selenium 测试环境,满足各种复杂的测试需求。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00