Playwright-Python v1.51.0版本发布:增强存储状态管理与元素过滤能力
Playwright-Python作为微软推出的自动化测试工具,以其跨浏览器、跨平台的特性深受开发者喜爱。最新发布的v1.51.0版本带来了多项实用功能升级,特别是在浏览器存储状态管理和元素定位过滤方面有了显著增强。
核心功能更新解析
1. IndexedDB存储状态支持
IndexedDB是浏览器中重要的客户端存储解决方案,许多现代Web应用(如使用Firebase身份验证的应用)都依赖它存储关键数据。v1.51.0版本新增的indexed_db选项让开发者能够完整保存和恢复IndexedDB中的内容。
这项功能对于测试流程中需要保持认证状态的场景尤为重要。通过storage_state()方法,现在可以完整捕获包括IndexedDB在内的浏览器存储状态:
# 保存包含IndexedDB的完整存储状态
storage = context.storage_state(path="state.json", indexed_db=True)
# 使用保存的状态创建新上下文
context = browser.new_context(storage_state="state.json")
2. 可见元素过滤功能
在UI自动化测试中,经常需要区分页面上的可见元素和隐藏元素。新版本为locator.filter()方法增加了visible参数,使得元素定位更加精准:
# 只匹配可见的待办事项元素
todo_items = page.get_by_test_id("todo-item").filter(visible=True)
# 验证可见元素数量
expect(todo_items).to_have_count(3)
这个特性特别适合处理动态显示/隐藏元素的现代Web应用,避免了传统方法中需要额外判断元素可见性的繁琐代码。
3. 媒体特性模拟增强
新版增加了对prefers-contrast媒体特性的模拟支持,通过contrast选项可以测试网站在不同对比度偏好下的表现:
# 模拟高对比度偏好
page.emulate_media(contrast="high")
这对于确保应用的可访问性测试非常重要,特别是需要符合WCAG标准的项目。
4. API请求状态码控制
在API测试场景中,新增的fail_on_status_code选项可以自动处理非成功状态码(非2xx/3xx),简化了错误处理逻辑:
# 创建会自动失败于非成功状态码的API上下文
context = request.new_context(fail_on_status_code=True)
浏览器兼容性更新
v1.51.0版本同步更新了底层浏览器引擎:
- Chromium升级至134.0.6998.35
- Firefox升级至135.0
- WebKit升级至18.4
同时保持了对Chrome 133和Edge 133等稳定版本的良好兼容性。
技术应用建议
对于测试工程师而言,新版本带来的IndexedDB支持特别值得关注。在测试现代前端框架(如React、Vue)构建的应用时,许多身份验证状态都存储在IndexedDB中。通过完整保存这些状态,可以:
- 显著减少重复登录操作
- 保持测试场景的连贯性
- 提高测试执行效率
而新增的可见元素过滤功能则建议应用于:
- 列表项的可见性验证
- 模态对话框的交互测试
- 动态加载内容的断言
这些改进共同提升了Playwright-Python在现代Web应用测试中的表现力和可靠性,是自动化测试工具链中值得升级的版本。
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-1.5暂无简介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-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