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RSS订阅原创 学习自动化测试。
自动化测试目前大部分的执行场景依然是针对许多最小最具体的业务场景，如果要验证复杂的业务场景(比如电商业务的下单场景，背后的业务逻辑涉及到库存扣减，三单匹配，购物车数据更新以及缓存数据的更新同步)，则势必会导致失败后的排查耗时和难度增加。而UI自动化测试，一方面是UI本身的稳定性相较于接口层更差，另一方面则是很多测试同学都去做了接口自动化，都认为UI自动化投入产出比更低，导致没人做UI层的自动化测试。这样做的好处是，自己学习的自动化测试相关技能得到了锻炼，拿到了好结果，又能在上级那里有一个好的印象。
2025-09-30 17:36:47
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原创 playwright定位元素
UI自动化核心的内容，也是最困难的部分了，就是：定位元素，并去对定位到的元素进行一系列相关的操作。想要对元素进行操作，第一步，也是最重要的一步，就是要找到这个元素，如果连元素都定位不到，后续什么操作都是无用功，都是扯淡，因此宏哥建议小伙伴或者同学们从这里开始就要跟紧宏哥的脚步，一步一个脚印的将基础打结实，不要到后期了要定位操作元素了，到处找人问到处碰壁。说到元素定位，小伙伴或者童鞋们肯定会首先想到 selenium 的八大元素定位大法。同理Playwright也有自己的元素定位的方法。
2025-09-30 17:33:23
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原创 测试图文插视频1
RESTful API的核心思想是将资源（如数据、功能等）抽象为URL地址，并使用HTTP方法（如GET、POST、PUT、DELETE等）进行访问和操作。API以一种统一的方式提供数据和功能，让客户端能够通过HTTP请求与服务器进行交互。它在Web服务中广泛使用，用于设计和开发基于HTTP的API。使用RESTful API构建Web应用程序提供了良好的可扩展性、灵活性和互操作性。它使得不同的客户端（如Web浏览器、移动设备等）可以通过统一的接口与服务器进行通信，实现数据和功能的共享和交互。
2024-07-19 11:08:16
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原创 测试图文插视频
自动化推理：TensorFlow还提供了TensorFlow Serving和TensorFlow Lite等工具，用于快速搭建推理服务，实现模型的自动化部署和推理。计算图由一系列的节点和边组成，节点表示操作或算法，边表示数据流。机器学习和深度学习研究：TensorFlow提供了丰富的机器学习和深度学习算法库，可以方便地用于各种研究任务，如图像分类、文本分析、语音识别等。生产环境部署：TensorFlow支持将训练好的模型导出为可执行文件，可以在服务器、移动设备或嵌入式系统上部署，实现实时的预测和推理。
2024-07-19 11:00:01
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原创 【无标题】
应用程序打包和发布：使用Docker可以将应用程序及其所有依赖项打包成一个独立的容器，方便地进行交付和发布。相比于传统的虚拟化技术，Docker具有更低的性能开销和更高的密度。快速部署和扩展：Docker容器可以快速启动和停止，提供了高效的部署和扩展方式。环境一致性：开发人员可以使用Docker容器来创建和维护一致的开发、测试和生产环境，确保应用程序在不同的环境中具有相同的运行结果。总而言之，Docker为应用程序开发和部署提供了一种更加高效、可靠和可移植的方式，极大地简化了应用程序的交付和管理过程。
2024-05-16 14:56:03
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原创 测试4.15测试4.15-2
测试4.15测试4.15-2测试4.15测试4.15-2测试4.15测试4.15-2测试4.15测试4.15-2测试4.15测试4.15-2。
2024-04-15 13:46:11
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原创 测试一下呀3.27
测试一下呀3.27测试一下呀3.27测试一下呀3.27测试一下呀3.27测试一下呀3.27测试一下呀3.27测试一下呀3.27测试一下呀3.27。
2024-03-27 15:22:40
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原创 测试1测试1测试1测试1测试1-3.1
测试1测试1测试1测试1测试1-3.1测试1测试1测试1测试1测试1-3.1测试1测试1测试1测试1测试1-3.1测试1测试1测试1测试1测试1-3.1。
2024-03-01 17:20:14
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空空如也
空空如也
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