qtp childObjects用法

本文介绍了一种利用描述性编程与ChildObjects方法高效处理Web页面中大量UI元素的技术,通过实例演示如何一次性操作所有button按钮,显著提高代码效率与可维护性。

ChildObjects: 

Returns the collection of child objects contained within the object.

F1帮助解释:返回当前调用对象的所有子对象

这种解释很抽象,下面我们来说一种场景,比如page对象,一个页面有100个button按钮需要一个个点击,如过我们一个一个的去click,那代码就需要100行,而需求变更,可能增加到200个button,那么我们又需要新增100个click代码行,这样效率是很低下的,那么有没有更好的应用方法呢,答案是肯定的

我们先来看一段代码

Set odesc=description.Create()
odesc("micClass").value = "WebButton"
Set buttons=Browser("micClass:=Browser").page("micClass:=Page").ChildObjects(odesc)
nunberOfButtons=buttons.count
For i = 0 to nuberOfButtons - 1
printf buttons(i).value
Next

看出什么东西没有,是的,采用描述性编程+childObjects的方法即可完成web页面上所有的button的点击操作

 

转载于:https://www.cnblogs.com/lzw121/p/4324022.html

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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