智能化实现 Playwright 脚本自动生成的解决方案

在测试自动化开发中，自动生成 Playwright 脚本 是一个极具吸引力的功能，但目前大多数实现仍然依赖于手动定位页面元素并编写脚本。为了实现更智能化的脚本生成，我们需要结合以下技术和工具，从解析测试用例到自动定位页面元素，再到生成脚本，尽可能减少人工干预。

本篇文章将带你探索如何通过 智能化手段 实现 Playwright 脚本自动生成，包括：

1. 通过自然语言解析测试用例，生成大致的操作步骤。
2. 结合 Playwright 的录制工具，自动生成基础脚本。
3. 通过 AI 或预定义规则，自动定位页面元素。
4. 将生成的操作步骤与元素定位结合，完成 Playwright 脚本的智能化生成。

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1. 实现目标

我们希望实现以下功能：

1. 输入测试用例（自然语言格式）：如操作步骤和预期结果。
2. 智能解析操作步骤，生成对应的 Playwright 操作指令：如点击、输入、验证等。
3. 自动定位页面元素：通过录制工具或 AI 模型，自动生成高质量的选择器。
4. 生成完整的 Playwright 测试脚本：包括元素操作、断言以及结果验证。

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2. 技术实现方案

为了实现智能化的脚本生成，我们可以分以下几个步骤来推进：

2.1 测试用例解析：从自然语言到操作指令

输入测试用例的格式

我们可以设计以下结构化的测试用例输入：

{
   
    "用例编号": "TC001",
    "用例标题": "登录页面功能验证",
    "操作步骤": [
        "打开登录页面 https://example.com",
        "在用户名输入框中输入 admin",
        "在密码输入框中输入 123456",
        "点击登录按钮",
        "验证显示主页标题 '欢迎'"
    ],
    "预期结果": "登录成功，显示主页标题"
}

解析操作步骤

利用规则匹配或自然语言处理（NLP）技术，将操作步骤解析为 Playwright 指令：

import re

def parse_steps_to_instructions(steps):
    instructions = []
    for step in steps:
        if "打开" in step and "页面" in step:
            url = re.search(r"https?://[^\s]+", step).group(0)
            instructions.append(f"page.goto('{