Karate项目v1.5.1版本发布:安全升级与功能增强
Karate是一个开源的自动化测试框架,它结合了API测试、UI测试和性能测试的能力于一体。作为一个独特的测试工具,Karate允许测试人员使用类似自然语言的语法编写测试用例,同时支持复杂的测试场景和断言。它基于Java构建,但测试脚本可以用简单的DSL(领域特定语言)编写,降低了测试门槛。
本次发布的v1.5.1版本虽然没有引入破坏性变更,但包含了一些重要的安全更新和功能改进,值得测试团队关注。
安全升级
本次版本升级主要针对两个关键依赖库进行了更新:
-
Netty升级:由于发现了CVE-2024-47535安全风险,团队及时升级了Netty网络库。Netty是Karate底层网络通信的核心组件,这次升级确保了框架在网络通信层面的安全性。
-
Classgraph库更新:解决了与Quarkus框架集成时可能出现的ExceptionInInitializerError异常问题。这对于使用Karate进行Quarkus应用测试的团队尤为重要。
功能增强
除了安全更新外,v1.5.1版本还包含了一些实用的功能改进:
-
Chrome DevTools协议更新:增强了Karate的浏览器自动化能力,使其能够支持最新版Chrome浏览器的开发者工具协议。
-
无头模式改进:优化了headless选项的处理逻辑,使得无头浏览器测试更加稳定可靠。
-
多媒体处理增强:现在可以像处理其他媒体类型一样处理MP4文件,扩展了测试场景覆盖范围。
-
场景大纲支持:新增了afterScenarioOutline钩子和karate.scenarioOutline变量,为数据驱动测试提供了更好的支持。
开发者体验改进
本次发布还包含了一些提升开发者体验的改进:
-
文档完善:多个文档更新和README改进,帮助新用户更快上手。
-
依赖升级:将commons-io从2.7升级到2.14.0,JaCoCo升级到0.8.12,保持了框架的现代性和兼容性。
总结
Karate v1.5.1虽然是一个小版本更新,但其安全升级和功能改进对于生产环境中的测试套件稳定性至关重要。特别是对于需要与Quarkus集成或使用最新Chrome浏览器进行UI测试的团队,这次更新解决了关键问题。
测试团队可以考虑在非关键环境中先行验证此版本,确认无兼容性问题后再逐步推广到生产测试流水线中。Karate持续的安全更新和功能增强展现了其作为现代化测试框架的活力,为测试自动化提供了可靠的支持。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~042CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
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!C0298- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









