UI自动化测试框架模板最佳实践教程
2025-05-17 10:49:58作者:谭伦延
1. 项目介绍
UiAutoDemo 是一个基于 Python 语言的开源 UI 自动化测试框架模板,利用 PageObject 设计模式,通过 seldom 和 poium 两个第三方库进行自动化测试。此框架旨在帮助用户快速搭建自动化测试项目,避免重复编写脚手架代码,特别适合自动化测试初学者。
2. 项目快速启动
环境准备
确保你的环境中已经安装了 Python(版本 >= 3.5),并可以使用 pip 命令安装以下依赖库:
pip install poium
pip install seldom
克隆项目
使用 Git 命令克隆项目到本地:
git clone https://github.com/BarryYBL/UIAutoDemo.git
配置环境
进入项目目录,根据你的操作系统选择相应的 ChromeDriver 驱动文件,并放置到 Browser_Driver 文件夹下。
运行测试
在项目根目录下运行以下命令,执行所有测试用例:
python run.py
3. 应用案例和最佳实践
设计模式
使用 PageObject 设计模式,将每个页面定义为一个类,分离测试对象和测试脚本,提高测试用例的可维护性。
测试用例编写
在 test_case 文件夹下创建测试用例文件,例如 test_login.py,编写如下代码:
from models import url
from PageObject.loginPage import LoginPage
class TestLogin:
def setup_class(self):
self.page = LoginPage()
def test_login_success(self):
self.page.open(url.login_url)
self.page.input_username("your_username")
self.page.input_password("your_password")
self.page.click_login_button()
assert self.page.is_login_success()
def teardown_class(self):
self.page.quit()
测试报告
测试完成后,在 reports 文件夹下会生成 HTML 和 XML 格式的测试报告,可以查看详细的测试结果。
邮件通知
通过 models/mail.py 文件配置邮件发送,测试完成后可以将测试报告通过邮件发送给相关人员。
4. 典型生态项目
UiAutoDemo 框架可以作为自动化测试项目的脚手架,适用于各种 Web 应用程序的自动化测试。其生态系统中的项目通常包括:
- 自动化测试脚本
- 测试用例管理
- 测试结果报告
- 持续集成/持续部署(CI/CD)
- 邮件通知与报告分享
通过以上最佳实践,可以帮助用户更好地利用 UiAutoDemo 框架,提高自动化测试的效率和质量。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C098
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
477
3.56 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
287
320
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++
849
446
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
233
98
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
10
1
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
450
180
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.28 K
704