SeleniumLibrary 6.7.0 发布:支持Python 3.13及多项改进
SeleniumLibrary是Robot Framework生态中用于Web自动化测试的核心库之一,它基于Selenium WebDriver提供了丰富的关键字和方法,帮助测试人员轻松实现浏览器自动化操作。作为Robot Framework最受欢迎的扩展库之一,SeleniumLibrary持续保持着活跃的开发和维护。
版本亮点
最新发布的SeleniumLibrary 6.7.0版本带来了多项重要更新和改进,主要包括对Python 3.13的支持、元素定位解析修复以及本地化支持增强等。该版本兼容Python 3.8至3.13版本,支持Selenium 4.21.0至4.24.0,并与Robot Framework 6.1.1和7.1.1版本良好配合。
主要技术改进
元素定位解析修复
本次版本修复了一个关于元素定位解析的重要问题。当使用特定策略(specific strategy)且定位包含多个冒号时,解析器会错误地处理定位字符串。例如,类似"specific:test:example"这样的定位会被错误解析。这个问题由社区贡献者Markus Leben发现并修复,确保了复杂元素定位的正确解析。
增强的本地化支持
SeleniumLibrary 6.7.0改进了对多语言支持的处理机制,现在能够更好地支持来自同一本地化项目的多个翻译版本。这一改进为使用不同语言的测试团队提供了更灵活的本地化选项,使得非英语用户能够更方便地使用库中的关键字。
Python 3.13兼容性
随着Python生态的不断发展,SeleniumLibrary也及时跟进,新增了对Python 3.13的支持。这使得使用最新Python版本的开发者能够无缝集成SeleniumLibrary到他们的测试框架中,享受新Python版本带来的性能改进和语言特性。
其他改进和修复
除了上述主要改进外,本次版本还包括:
- 文档错误修正,提高了文档的准确性和易读性
- 依赖项版本更新,确保与其他生态组件的兼容性
- 内部代码优化和改进,提升了库的整体稳定性和性能
社区贡献
SeleniumLibrary的发展离不开活跃的社区支持。本次版本特别感谢Markus Leben、The Great Simo、Pavel和iarmhi等贡献者的宝贵工作和建议。社区的积极参与不仅帮助发现和修复问题,也推动了库功能的不断完善。
升级建议
对于现有用户,建议在测试环境中先行验证6.7.0版本,确保与现有测试用例的兼容性。特别是对于使用复杂元素定位或需要多语言支持的项目,新版本将带来明显的改进体验。对于计划迁移到Python 3.13的用户,这一版本提供了完美的支持基础。
SeleniumLibrary团队持续致力于提供稳定、可靠的Web自动化测试解决方案,6.7.0版本的发布再次证明了这一点。无论是新用户还是现有用户,都能从这个版本中获得更好的测试开发体验。
- 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!C0299- 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









