9、UFT对象识别与事件异常处理全解析

UFT对象识别与事件异常处理全解析

1. 对象识别概述

UFT(Unified Functional Testing)提供了丰富的功能来识别GUI测试对象(TO)。尽管它支持多种软件技术,如Web、.NET、Java等,每种技术需要特定的插件,但底层的基本技术和方法是相同的。下面我们将详细介绍几种对象识别的方法。

2. 设置类的强制和辅助属性
  • 准备工作 :确保加载了相关技术适配器所需的钩子,并在当前测试设置中定义了这些技术。
  • 操作步骤
    1. 从UFT主页导航到“Tools | Object Identification…”,打开相应对话框。例如,选择Web环境并点击WebEdit类,默认情况下UFT为该类定义了三个强制属性(html tag、name和type),无辅助属性。
    2. 点击列表下方的“Add/Remove”按钮,可更改强制属性集。选择的属性需有合理逻辑,以增强正确识别特定类TO的能力。比如,若使用ID代替名称,可仅使用ID作为识别属性,因为每个Web元素的ID应是唯一的。
    3. 辅助属性列表也可通过点击其“Add/Remove”按钮进行相同操作。需注意,强制属性和辅助属性相互排斥。
    4. 可使用“New”按钮添加自定义属性,但要确保开发者已在应用代码中为该类对象添加了此属性。
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这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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