Selenide 开源项目使用教程
2024-08-23 07:46:06作者:房伟宁
一、项目目录结构及介绍
Selenide 是一个用于简化 Web 测试的 Java 库,它构建在 Selenium 之上,提供了一套更简洁、更易于阅读的 API。以下是对该项目的基本目录结构及其功能的简要说明:
selenide/
├── src # 源代码目录
│ ├── main # 主代码区,包含核心库代码
│ │ └── java # Java 源码
│ │ └── com.codeborne # 包含 Selenide 的所有类和接口
│ └── test # 测试代码区,包括单元测试和集成测试
│ └── java # 测试用例源码
├── pom.xml # Maven 构建配置文件
├── README.md # 项目介绍和快速入门指南
├── LICENSE.txt # 许可证文件
└── ... # 其他辅助或文档文件
项目的核心逻辑主要位于 src/main/java/com.codeborne/selenide 目录下,而测试用例则存放在 src/test 下,以确保代码的质量。
二、项目的启动文件介绍
Selenide 不直接提供“启动文件”以传统应用的意义来说,因为它是作为一个库使用的,融入到用户自己的测试项目中。不过,对于开始使用 Selenide,您通常会在您的测试类中引入 Selenide 的依赖,并从 @Before 或等效的测试框架注解方法中初始化浏览器,例如:
import com.codeborne.selenide.Selenide;
@BeforeEach
public void setUp() {
Selenide.open(); // 默认打开空白页面
}
这意味着“启动”流程更多是通过用户的测试框架(如JUnit, TestNG等)控制的,而不是Selenide本身直接提供的特定文件。
三、项目的配置文件介绍
Selenide 使用 selenide.properties 文件来允许用户自定义配置,但此文件并非项目默认包含,需要用户自己创建。配置项可以覆盖默认的行为,比如浏览器的选择、等待时间等。示例配置可能包括:
selenide.browser=chrome # 设置默认浏览器
selenide.timeout=5000 # 设置查找元素的超时时间为5秒
download.folder=/path/to/downloads # 设置下载路径
配置可以通过系统属性、环境变量或者直接在Java代码中设置来覆写。这种灵活性让开发者可以根据不同的测试环境调整行为。
请注意,为了实际应用这些配置,你需要在你的测试环境中确保这个配置文件的位置能够被Selenide正确识别,或是通过代码显式地进行配置。
以上是对Selenide项目基本结构、启动概念以及配置文件的一个概述,希望对您理解和使用Selenide有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-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
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210