QTP WEB Extensibility的视频教程

最新推荐文章于 2019-01-08 07:54:00 发布
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#web #application #testing #events #session #tools

本次视频教程将由HP专家展示如何快速轻松地实现QTP Web Extensibility，包括提高脚本的可读性和支持性，解决脚本看起来像一系列 WebElement 调用的问题，以及使用Ajax UI工具包进行Web客户端应用测试。

HPQTP WEB Extensibility的视频教程：

https://h30406.www3.hp.com/campaigns/sw-ondemand/index.php?year=2008&

 

QTP Extensibility June 3, 2008

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Please join Customer Connection Member Events for a QTP Web Extensibility session. During this session an HP QTP expert will demonstrate approaches and tools for quick and easy implementation of QTP Web Extensibility. We will address questions such as:
  • Is there anything I can do to improve readability $#38; supportability of QuickTest Professional's Web Add-In scripts?
  • What can I do if a QTP Web script looks like collection of WebElement ("WebElement_1").Click lines?
  • I'm testing a Web Client Application, based on Ajax UI toolkit - can QTP record scripts with it?
TIB
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看了QTP9.5 Web Extensibility WebEvent的在线视频教程，感觉对Web Extensibility又深入了解了一些，在看的时候截了一些图，打包放到资源。QTP9.5 Web Extensibility WebEvent视频教程截图下载地址：http://download.youkuaiyun.com/user/Testing_is_believing/
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《QTP自动化测试进阶》（14）
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学习《QTP自动化测试进阶》第16章 – QTP的插件技术 Adobe为Flex程序的自动化测试提供的QTP插件： http://labs.adobe.com/wiki/index.php/Flash_Builder_4:Release_Notes#Flex_4_Plug-in_for_HP_QuickTest_Professional Jamo为手机应用程序自动...
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windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
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网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
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内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
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内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点解决在考虑不确定性因素下的集群式物流或交通网络中枢纽节点（Hub）的选址优化问题。通过构建数学模型，结合Matlab编程实现粒子群算法对p-Hub选址问题进行求解，旨在最小化网络总体运输成本并提升系统效率。文章涵盖了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析全过程，展示了PSO在复杂组合优化问题中的应用能力。; 适合人群：具备一定运筹学、优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事物流网络设计、智能算法研究或交通系统优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握p-Hub选址问题的基本理论与建模范式；②学习如何基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）将粒子群优化算法应用于实际网络优化问题；③通过Matlab代码实现理解智能优化算法的编码流程与调参技巧；④为物流、通信、航空等枢纽网络设计提供解决方案参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行理解算法实现细节，尝试调整参数或引入其他改进策略（如自适应权重、混合算法）以提升优化性能，同时可扩展至带容量约束、多分配或多目标的Hub选址问题进行深入研究。
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