Playwright TypeScript 测试框架快速入门及最佳实践
项目介绍
Playwright TypeScript 测试模板 是一个基于微软 Playwright 的强大测试框架模板。它不仅支持Web UI测试,还包括API测试、移动设备模拟、数据库交互、视觉测试,并集成了Docker、SonarQube、Lighthouse以及通过GitHub Actions实现的自动化流程,带Slack通知功能。项目采用TypeScript编写,确保了类型安全性和现代开发的最佳实践。此外,它兼容多种浏览器(包括Headful/Headless模式),并支持PostgreSQL数据库操作与Excel文件读写。
项目快速启动
环境准备
- 安装Node.js: 访问 Node.js官网 下载并安装。
- Java 8 或更高版本: 若需使用SonarQube,推荐使用Java 11,并设置到系统路径中。
- Allure命令行: 使用npm全局安装
allure-commandline:npm ci -g allure-commandline。 - SonarQube环境(可选): 按照官方指南下载并配置SonarQube服务器和Scanner。
克隆与安装
-
克隆仓库:
git clone https://github.com/akshayp7/playwright-typescript-playwright-test.git -
进入项目目录并安装依赖:
cd playwright-typescript-playwright-test npm install -
对于首次安装,还需要下载必要的浏览器运行库:
npx playwright install
运行测试
要快速启动并运行整个测试套件,编辑playwright.config.ts以满足你的环境需求,然后执行以下命令:
npm run test --ENV="qa"
若想指定浏览器单独运行测试,例如在Chrome上:
npm run test:single --ENV="qa"
应用案例和最佳实践
自动化UI测试
在tests文件夹下编写你的测试用例,利用Playwright的自动等待特性减少显式等待,提高测试的可靠性。示例测试用例结构展示如何与页面元素互动:
import { test, expect } from '@playwright/test';
test('简单登录测试', async ({ page }) => {
await page.goto('https://example.com/login');
await page.fill('#username', 'your-username');
await page.fill('#password', 'your-password');
await page.click('button[type=submit]');
expect(await page.innerText('.welcome-message')).toContain('Welcome, User!');
});
并行与串行执行
为了提高效率,你可以为测试用例添加特定标签,如@SmokeTest,并通过修改package.json中的脚本来控制执行方式,比如并行执行所有标记为@SmokeTest的测试:
"scripts": {
"test:parallel": "playwright test --tag @SmokeTest --workers=4",
}
典型生态项目集成
本项目本身就是TypeScript和Playwright结合的一个优秀例子,此外,通过整合SonarQube,可以实现代码质量分析,提升项目维护性。Docker的支持使得部署和环境一致性得到保障,特别适合持续集成和持续部署(CI/CD)的场景。
对于希望进一步深入或扩展的开发者,可以探索如何集成其他生态工具,如Jest用于更复杂的测试逻辑,或者Cypress的特定功能,尽管Playwright自身已非常全面。理解其与Lighthouse一起使用的场景,用于性能评估,也是提高Web应用用户体验的关键实践。
此快速入门和最佳实践旨在提供一个起点,帮助你快速理解和运用这个强大的测试框架模板。随着实践的深入,你会发现更多自定义和优化的空间,进而提升你的软件测试流程和产品质量。
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