Webdriver_01

本文介绍使用Selenium WebDriver进行网页自动化测试的方法,包括浏览器控制、元素操作、鼠标事件处理及警告框交互等内容。

import org.openqa.selenium.By;
import org.openqa.selenium.WebDriver;
import org.openqa.selenium.WebElement;
import org.openqa.selenium.chrome.ChromeDriver;

public class Commend {
    public static void main(String [] args){
        //设置浏览器驱动
        WebDriver driver=new ChromeDriver();
        /**
         * sendKeys——模拟输入操作
         * clear——清除文本
         * click——点击操作,可以点击任何可点击的元素,操作面比较广
         * submit——表单提交操作,某种程度和click作用一样,但是操作范围较小
         * getAttribute——获取元素属性值,如id,class,name
         * isDisplayed——判断元素是否为用户可见 */
        driver.get("https://www.baidu.com");
        //清除操作+输入操作
        driver.findElement(By.id("kw")).sendKeys("java");
        driver.findElement(By.id("kw")).clear();
        //点击操作
        driver.findElement(By.id("kw")).sendKeys("java selenium");
        driver.findElement(By.id("su")).click();

        //提交操作:submit
        driver.get("https://www.baidu.com");
        driver.findElement(By.id("kw")).sendKeys("java");
        driver.findElement(By.id("su")).submit();
        System.out.println(driver.findElement(By.id("su")).getAttribute("value"));

        //获取百度输入框的尺寸
        driver.get("https://www.baidu.com");
        driver.findElement(By.id("kw")).getSize();
        System.out.println(driver.findElement(By.id("kw")).getSize());

        //获取百度按钮中的文本
        driver.get("https://www.baidu.com");
        WebElement text=driver.findElement(By.id("cp"));
        System.out.println(text.getText());
       System.out.println(text.getAttribute("id"));

       //设置元素是否为用户可见
        driver.get("https://www.baidu.com");
        WebElement sub=driver.findElement(By.id("su"));
        System.out.println(sub.isDisplayed());

        //关闭浏览器
        driver.quit();



    }
}
1.控制浏览器

方法:

driver.manage().window().setSize(new Dimension(468,900));---设置窗口大小
driver.manage().window().maximize();----窗口最大化
driver.navigate().back();——后退
driver.navigate().forward();——前进
driver.navigate().refresh();——刷新当前页面
driver.getCurrentUrl()——获取当前页面的URL
2.简单元素操作
clear——清除文本
click——点击元素,可以点击任何可以点击的元素,操作面比较大
sendkeys——模拟元素输入
submit——表达提交操作,某种情况下可以等同click,但是操作面较小
getsize——获取尺寸
getText——获取文本,一般断言用的比较多
getAttribute("id")——id就是所要获取到的属性是id的值,也可以修改为value,class,name,等属性
isDisplayed——判断元素是否为用户可见

3.鼠标事件
鼠标事件存储在Actions包内,需要导入该包,且需要new Actinons(driver)将驱动传入;
contextClick ( )  右击
clickAndHold() 鼠标点击并控制
doubleClick()双击
dragAndDrop() 拖动
release()释放鼠标
perform()执行所有Actions中存储的行为







select下拉选择标签
selectByValue





警告框如何处理(警告框一般无法通过前端工具定位到),如下


警告框处理(就是使用前端无法定位的)
switchTo().alert()获取警告框
&accept()接受现有的警告框
&dismiss()解散现有的警告框
&getText()获取警告框的文本信息
&sendKeys(keysSend)发送文本至警告框
& keysSend将文本发送至警告框

















Keys键盘操作
BACK_SPACE——删除
SPACE——空格
CONTROL——ctral,后面可加a组合成ctrl+a,ctrl+v,ctrl+z等
ENTER——回车键


获取验证信息
getTitle() 获取页面title
getCurrentUrl)() 获取当前页面url
getText() 获取页面文本信息

设置等待时长










  • 有硬性等待 Thread.sleep(1000)——缺点浪费时间
  • 显示等待,等待某个元素,需要导入WebDriverWait包,并传入3个参数(driver,最大等待时长,每个多长时间检测一次
  • 隐式等待
  • 另外也可以自己定义一个等待时间































                
AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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