Playwright实战:网络请求拦截与模拟

1. 网络请求拦截的概念与作用
  • 网络请求拦截的定义:网络请求拦截是指在浏览器与服务器之间捕获和修改网络请求和响应。

  • 作用

    • 验证API交互:确保前端与后端的交互符合预期。

    • 模拟网络条件:测试应用在网络不稳定或特定条件下的表现。

    • 调试与优化:捕获和分析网络请求,优化性能。

2. Playwright网络请求拦截的实现
  • 拦截请求:如何捕获和修改网络请求。

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    from playwright.sync_api import sync_playwright
    
    def intercept_requests():
        with sync_playwright() as p:
            browser = p.chromium.launch(headless=False)
            page = browser.new_page()
            # 拦截所有请求
            page.route("**/*", lambda route: route.continue_())
            # 拦截特定请求
            page.route("https://example.com/api/data", lambda route: route.fulfill(status=200, json={"key": "value"}))
            page.goto("https://example.com")
            browser.close()
    
    intercept_requests()
  • 修改请求参数:如何修改请求的URL或参数。

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    from playwright.sync_api import sync_playwright
    
    def modify_request_params():
        with sync_playwright() as p:
            browser = p.chromium.launch(headless=False)
            page = browser.new_page()
            page.route("https://example.com/api/data", lambda route: route.continue_(url="https://example.com/api/data?modified=true"))
            page.goto("https://example.com")
            browser.close()
    
    modify_request_params()
3. 网络请求验证
  • 验证请求与响应:如何验证请求是否符合预期。

    Python复制

    from playwright.sync_api import sync_playwright
    
    def verify_requests():
        with sync_playwright() as p:
            browser = p.chromium.launch(headless=False)
            page = browser.new_page()
            requests = []
            page.on("request", lambda req: requests.append(req))
            page.goto("https://example.com")
            for req in requests:
                if req.url == "https://example.com/api/data":
                    assert req.method == "GET"
            browser.close()
    
    verify_requests()
4. 实战示例:模拟API响应
  • 代码示例:模拟API响应并验证前端行为。

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    from playwright.sync_api import sync_playwright
    
    def test_api_response_simulation():
        with sync_playwright() as p:
            browser = p.chromium.launch(headless=False)
            page = browser.new_page()
            # 模拟API响应
            page.route("https://example.com/api/data", lambda route: route.fulfill(status=200, json={"key": "value"}))
            page.goto("https://example.com")
            # 验证前端行为
            data = page.locator("#data-display").text_content()
            assert data == "value"
            browser.close()
    
    test_api_response_simulation()
5. 注意事项
  • 性能影响:拦截请求会增加一定的性能开销,建议在调试完成后移除。

  • 调试方法:使用日志记录和截图功能帮助调试拦截的请求。

  • 环境配置:确保测试环境与生产环境一致,避免因环境差异导致问题。

6. 总结

Playwright的网络请求拦截功能在自动化测试中非常强大,能够有效验证API交互和模拟网络条件。通过合理使用这些功能,可以提高测试的覆盖率和可靠性。希望本文能帮助你在实际项目中更好地应用Playwright的网络请求拦截功能。

### 肿瘤放疗领域中的医学影像预训练模型 在肿瘤放疗领域,医学影像预训练模型的应用日益广泛。这些模型能够显著提升放射治疗计划的质量和效率,从而改善患者的治疗效果。 #### 自监督学习合成数据生成 自改进的生成式基础模型(MINIM)展示了强大的能力,可以在不依赖大量标注数据的情况下进行高质量的医疗图像生成[^1]。这种特性使得该模型特别适合于处理稀缺且难以获取标签的数据集,如特定类型的癌症影像。通过这种方式,研究人员可以利用较少的真实世界样本创建更多的虚拟病例用于训练其他下游任务模型。 #### 特定应用场景下的迁移学习 对于脑部肿瘤这类复杂病症而言,已经有一些研究表明基于大规模通用医学影像数据库上预先训练好的网络结构能够在不同难度级别的分类任务中取得良好表现[^2]。具体来说,在预测是否存在脑肿瘤、区分不同类型以及进一步细化至分子层面特征等方面均显示出较高的准确性。这表明经过适当调整后的预训练权重可以直接应用于相似但更具体的临床挑战当中去解决实际问题。 #### 多模态融合增强决策支持系统 除了单独依靠视觉信息外,现代AI解决方案还倾向于整合来自多个渠道的信息源来构建更加全面可靠的诊疗建议体系[^3]。例如,在制定个性化放疗方案时不仅会考虑到CT/MRI扫描结果还会结合病理报告甚至是遗传背景等因素共同决定最佳策略组合。这种方法有助于克服单一模式下可能存在的局限性并最终实现精准医疗的目标。 ```python import torch from torchvision import models, transforms from PIL import Image def load_pretrained_model(): # 加载一个已经在大型公共数据集上预训练过的ResNet50模型作为例子 model = models.resnet50(pretrained=True) # 修改最后一层以适应新的类别数量(这里假设为两类:有无肿瘤) num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, 2) return model.eval() transform_pipeline = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), ]) image_path = 'path_to_medical_image' img = Image.open(image_path).convert('RGB') input_tensor = transform_pipeline(img).unsqueeze(0) # 添加批次维度 model = load_pretrained_model() output = model(input_tensor) _, predicted_class = output.max(dim=1) print(f'Predicted class index: {predicted_class.item()}') ``` 此代码片段展示了一个简单的流程:加载一个已在ImageNet等大数据集上预训练过的基础卷积神经网络,并针对二元分类任务修改其最后几层参数;接着定义好输入图片转换管道以便能被送入网络计算得到预测结果。
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