UIAutoDemo 的安装和配置教程
2025-05-17 18:26:15作者:宣海椒Queenly
1. 项目基础介绍及编程语言
UIAutoDemo 是一个基于 Python 语言的开源 UI 自动化测试框架模板。该项目旨在帮助用户快速搭建自动化测试环境,尤其适合初学者使用。它集成了 PageObject 设计模式,可以提高测试用例的可维护性。
2. 关键技术和框架
- 编程语言:Python
- 测试框架:Unittest
- 页面对象:PageObject 设计模式
- 自动化测试库:Seldom 和 Poium
- 报告生成:HTML 和 XML 格式的测试报告
3. 安装和配置准备工作
在安装 UIAutoDemo 之前,请确保您的系统中已经安装了以下软件:
- Python 3.5 或更高版本
- Git
以下是详细的安装步骤:
步骤 1:克隆项目
首先,您需要在您的计算机上克隆 UIAutoDemo 仓库。打开命令行工具,执行以下命令:
git clone https://github.com/BarryYBL/UIAutoDemo.git
步骤 2:安装依赖库
进入项目目录,安装所需的 Python 库:
cd UIAutoDemo
pip install -r requirements.txt
requirements.txt 文件中包含了项目依赖的所有 Python 库,例如 Seldom 和 Poium。
步骤 3:配置浏览器驱动
UIAutoDemo 需要浏览器驱动来控制浏览器进行自动化测试。根据您的操作系统下载对应的 ChromeDriver:
- Windows: ChromeDriver Windows
- macOS: ChromeDriver macOS
- Linux: ChromeDriver Linux
将下载的 ChromeDriver 放置到项目中的 Browser_Driver 文件夹下。
步骤 4:运行测试
在完成上述步骤后,您可以通过运行以下命令来执行测试用例:
python run.py
run.py 脚本将执行所有在 test_case 文件夹下的测试用例。
步骤 5:查看测试报告
测试完成后,您可以在 reports 文件夹中找到生成的 HTML 和 XML 格式的测试报告。
以上就是 UIAutoDemo 的安装和配置指南,按照以上步骤操作,您应该能够成功搭建并运行 UI 自动化测试。
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。C037
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0114
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
433
3.29 K
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++
689
352
Ascend Extension for PyTorch
Python
237
271
暂无简介
Dart
690
162
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
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
143
881
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
211
114
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869