QTP测试AJAX时的等待问题

本文介绍了一种在QTP中处理AJAX应用同步的方法,通过封装AjaxUtil对象实现元素变化的同步,确保测试过程中正确加载数据。

AJAX目前已被广泛应用,在使用QTP测试AJAX应用时经常碰到需要等待AJAX操作完成数据加载的问题。relevantcodes.com的《QTP: Synchronization for AJAX Applications》这篇文章介绍了如何封装一个AjaxUtil对象来统一处理这些问题:

http://relevantcodes.com/qtp-synchronization-for-ajax-applications/

下面是一个使用AjaxUtil对象的例子:

SystemUtil.Run "iexplore.exe", "www.kayak.com"

If Not Browser("title:=Cheap Flights.*").Exist(10) Then ExitTest

AjaxUtil.ObjectSync = 30 ' Check if the added objects exist before we synchronize

AjaxUtil.StatusSync = 10 ' Wait for a max 10 seconds if there is no status change

'Add Objects to collection (Its mandatory that you add objects to the class)

AjaxUtil.AddObject "MyBrowser1", Browser("title:=Cheap Flights.*")

AjaxUtil.AddObject "MyTable", Browser("title:=Kayak.com Search Results")_

.WebTable("innertext:=.*of.*roundtrips shown.*|.*forget all.*", "index:=0")

AjaxUtil.AddObject "MyBrowser2", Browser("title:=Kayak.com Search Results")

Browser("title:=Cheap Flights.*").WebEdit("html id:=destination")_

.Set "Atlanta, GA - Hartsfield-Jackson (ATL)"

' Its mandatory that you set a browser for which you will run the test for changes in elements

AjaxUtil.SetBrowser "MyBrowser1" ' Required Step

' Synchronize for changes in objects:

AjaxUtil.SyncObjects "WebElement"

Browser("title:=Cheap Flights.*").WebButton("html id:=fdimgbutton").Click

'You can modify the ObjectSync and StatusSync times here for the next operations.

'Example: StatusSync is increased

AjaxUtil.StatusSync = 15 ' increase the StatusSync

'Synchronize with the flights table

AjaxUtil.SyncWebTable "MyTable"

'Test Complete - release dictionary

AjaxUtil.DestroyDict

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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