Selenium 开源项目教程
Selenium 是一个广泛使用的自动化测试工具,支持多种编程语言,如 Python、Java 等,用于Web应用的自动化测试。本教程将详细介绍从其GitHub仓库获取的 selenium 项目的关键组成部分,包括项目目录结构、启动文件以及配置文件。
1. 项目目录结构及介绍
Selenium 的 GitHub 仓库地址是 https://github.com/tebeka/selenium.git,不过请注意,直接从 tebeka 下载可能指向的是旧版本或特定分支。当前,Selenium 的维护者主要在 https://github.com/SeleniumHQ/selenium 这个官方仓库进行活动。以下是一般Selenium仓库的基本目录结构概述:
selenium/
├── java # 主要包含Java客户端库的源代码
│ ├── build.gradle # Gradle构建脚本
│ └── ... # 其他Java相关文件和目录
├── python # Python绑定的源代码
│ ├── selenium # Python包的实际内容
│ │ ├── webdriver # 各种浏览器驱动相关的代码
│ │ └── ...
│ └── setup.py # Python安装脚本
├── ruby # Ruby客户端的相关文件
│ └── ...
├── .gitignore # Git忽略文件
├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南
└── README.md # 项目说明文件
这个结构显示了Selenium支持多个编程语言的特性,每个子目录对应不同的语言绑定。
2. 项目的启动文件介绍
Selenium本身作为一个框架,没有统一的“启动文件”概念。对于开发人员而言,“启动”通常是指通过各自语言环境调用Selenium API来初始化WebDriver实例的过程。例如,在Python中,常见的“启动”操作是导入webdriver模块并创建一个新的浏览器实例:
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("http://www.example.com")
在Java中,则可能是这样的:
import org.openqa.selenium.WebDriver;
import org.openqa.selenium.chrome.ChromeDriver;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
System.setProperty("webdriver.chrome.driver", "path/to/chromedriver");
WebDriver driver = new ChromeDriver();
driver.get("http://www.example.com");
}
}
这里提到的不是特定的启动文件,而是示例代码片段,说明如何开始使用Selenium。
3. 项目的配置文件介绍
Selenium的核心并不依赖于单一的全局配置文件。配置主要是通过编程方式在脚本中完成的,比如指定WebDriver路径、设置浏览器选项等。然而,当使用Grid部署Selenium时,会涉及到 grid hub 和 node 的配置,其中主要通过JSON配置文件来定义。例如,hub.config.js 和各个节点的配置文件用来指示如何启动和配置Grid网络的组件。
注意:具体的配置文件样例和路径可能会依据版本而异。对于自定义的集成或者特定应用,开发者往往会在自己的项目内创建配置文件来管理这些设置,而不是在Selenium仓库直接提供。
以上就是对Selenium开源项目关键结构部分的一个概括性介绍。由于Selenium的灵活性和多样性,深入探索各语言的库和实际应用场景将会揭示更丰富的细节。
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
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
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